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2025年超星尔雅学习通《大数据分析与应用案例分析实践研究》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.大数据分析的基本流程中，首先进行的是（）

A.数据采集

B.数据存储

C.数据处理

D.数据可视化

答案：A

解析：大数据分析的基本流程通常包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等步骤。数据采集是整个流程的起点，通过采集各种来源的数据，为后续的分析工作提供基础。数据存储是在采集之后进行的，处理是在存储之后，数据分析是在处理之后，数据可视化是在分析之后。因此，首先进行的是数据采集。

2.以下哪种技术不属于数据预处理范畴？（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据挖掘

答案：D

解析：数据预处理是大数据分析中的重要步骤，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换等。数据清洗用于处理缺失值、异常值等问题；数据集成将多个数据源的数据合并为一个数据集；数据变换将数据转换为适合分析的格式。数据挖掘则属于数据分析的范畴，是在预处理之后进行的，用于发现数据中的模式和规律。因此，数据挖掘不属于数据预处理范畴。

3.在大数据分析中，Hadoop主要用于（）

A.数据采集

B.数据存储

C.数据处理

D.数据可视化

答案：B

解析：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于大规模数据集（大数据）的存储和处理。Hadoop的核心组件包括HDFS（HadoopDistributedFileSystem）用于数据存储，MapReduce用于数据处理。因此，Hadoop主要用于数据存储和处理，而不是数据采集、数据可视化等。

4.以下哪种数据库适合存储结构化数据？（）

A.NoSQL数据库

B.关系型数据库

C.图数据库

D.列式数据库

答案：B

解析：关系型数据库（RelationalDatabase）是专门设计用于存储和管理结构化数据的数据库。它通过表格形式组织数据，并通过行和列来表示数据关系。NoSQL数据库主要用于存储非结构化或半结构化数据；图数据库用于存储和处理复杂的关系数据；列式数据库适用于分析型查询。因此，关系型数据库适合存储结构化数据。

5.在大数据分析中，Spark的优势在于（）

A.数据存储

B.数据采集

C.数据处理

D.数据可视化

答案：C

解析：ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算系统，特别适用于大规模数据处理任务。Spark提供了高效的内存计算能力，支持多种数据处理框架，如MapReduce、GraphX、SparkSQL等。因此，Spark的主要优势在于数据处理方面。

6.以下哪种技术不属于机器学习范畴？（）

A.决策树

B.神经网络

C.贝叶斯网络

D.关联规则

答案：D

解析：机器学习是人工智能的一个重要分支，主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等。决策树、神经网络、贝叶斯网络都属于机器学习的范畴，分别用于分类、回归、生成等任务。关联规则主要应用于关联分析，属于数据挖掘技术，但不属于机器学习范畴。

7.在大数据分析中，K-means算法主要用于（）

A.分类

B.聚类

C.回归

D.关联分析

答案：B

解析：K-means算法是一种经典的聚类算法，主要用于将数据点划分为不同的簇（cluster），使得同一簇内的数据点之间的相似度较高，而不同簇之间的相似度较低。因此，K-means算法主要用于聚类任务。

8.以下哪种指标用于评估分类模型的性能？（）

A.均方误差

B.决策树

C.精确率

D.关联规则

答案：C

解析：评估分类模型性能的常用指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。均方误差主要用于评估回归模型的性能；决策树是一种分类算法；关联规则主要用于关联分析。因此，精确率是评估分类模型性能的指标之一。

9.在大数据分析中，MapReduce模型的两个主要阶段是（）

A.数据采集和数据存储

B.数据处理和数据可视化

C.Map阶段和Reduce阶段

D.数据清洗和数据集成

答案：C

解析：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大数据）的并行计算。它主要包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被映射为键值对；在Reduce阶段，这些键值对被聚合成最终结果。因此，MapReduce模型的两个主要阶段是Map阶段和Reduce阶段。

10.修改以下哪种技术不属于深度学习范畴？（）

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.支持向量机

D.深度信念网络

答案：C

解析：深度学习是机器学习的一个分支，主要使用具有多层结构的人工神经网络。