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2025年超星尔雅学习通《医疗健康大数据挖掘与应用》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.医疗健康大数据挖掘的主要目的是（）

A.提高数据存储成本

B.增加数据冗余度

C.发现潜在的疾病模式和趋势

D.减少数据传输速度

答案：C

解析：医疗健康大数据挖掘的核心在于从海量数据中提取有价值的信息，帮助医疗专业人员发现疾病发生的潜在模式、风险因素和治疗效果等，从而提升医疗服务质量和效率。提高数据存储成本、增加数据冗余度和减少数据传输速度均与大数据挖掘的主要目的不符。

2.在医疗健康大数据应用中，数据隐私保护的主要手段是（）

A.数据完全公开

B.数据加密

C.增加数据备份

D.提高数据访问权限

答案：B

解析：数据隐私保护是医疗健康大数据应用中的关键问题。数据加密通过技术手段确保数据在存储和传输过程中的安全性，防止未经授权的访问和泄露。数据完全公开、增加数据备份和提高数据访问权限都无法有效保护数据隐私。

3.下列哪种技术不属于机器学习在医疗健康大数据中的应用（）

A.疾病预测模型

B.医学影像分析

C.数据可视化

D.智能诊断系统

答案：C

解析：机器学习在医疗健康大数据中的应用广泛，包括疾病预测模型、医学影像分析和智能诊断系统等。数据可视化虽然也是大数据应用的重要手段，但主要侧重于数据的展示和交互，而非通过算法模型进行数据挖掘和分析。

4.医疗健康大数据中的“大数据”特征不包括（）

A.数据量巨大

B.数据类型单一

C.数据速度快

D.数据价值密度低

答案：B

解析：医疗健康大数据的“大数据”特征通常包括数据量巨大、数据类型多样、数据速度快和数据价值密度低等。数据类型单一显然不符合大数据的定义，因为大数据的一个重要特征就是数据的多样性。

5.在医疗健康大数据挖掘中，数据清洗的主要目的是（）

A.增加数据量

B.提高数据质量

C.减少数据存储空间

D.改变数据结构

答案：B

解析：数据清洗是医疗健康大数据挖掘的重要预处理步骤，其主要目的是通过识别和纠正错误数据、处理缺失值和异常值等方式，提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析和挖掘奠定基础。增加数据量、减少数据存储空间和改变数据结构均不是数据清洗的主要目的。

6.医疗健康大数据挖掘中的关联规则挖掘主要应用于（）

A.疾病诊断

B.药物研发

C.患者行为分析

D.医疗资源分配

答案：C

解析：关联规则挖掘在医疗健康大数据中的应用主要体现在患者行为分析方面，通过发现不同医疗数据之间的关联关系，帮助医疗专业人员了解患者的就诊习惯、疾病关联性等信息。疾病诊断、药物研发和医疗资源分配虽然也是大数据应用的重要领域，但与关联规则挖掘的主要应用方向不完全一致。

7.医疗健康大数据挖掘中的分类算法主要目的是（）

A.发现数据中的关联关系

B.对数据进行聚类

C.对数据进行预测和分类

D.提高数据的完整性

答案：C

解析：分类算法是医疗健康大数据挖掘中常用的一种算法，其主要目的是通过训练数据学习到分类规则，从而对新的数据进行预测和分类。发现数据中的关联关系属于关联规则挖掘的范畴，对数据进行聚类属于聚类算法的范畴，提高数据的完整性属于数据预处理的目标。

8.医疗健康大数据挖掘中的聚类算法主要应用于（）

A.疾病预测

B.患者分群

C.药物效果评估

D.医疗成本分析

答案：B

解析：聚类算法在医疗健康大数据中的应用主要体现在患者分群方面，通过将具有相似特征的患者归为一类，帮助医疗专业人员更好地了解不同患者群体的需求和特点。疾病预测、药物效果评估和医疗成本分析虽然也是大数据应用的重要领域，但与聚类算法的主要应用方向不完全一致。

9.医疗健康大数据挖掘中的预测算法主要目的是（）

A.发现数据中的模式

B.对数据进行分类

C.对未来趋势进行预测

D.提高数据的准确性

答案：C

解析：预测算法是医疗健康大数据挖掘中常用的一种算法，其主要目的是通过训练数据学习到预测模型，从而对未来趋势进行预测。发现数据中的模式属于关联规则挖掘或聚类算法的范畴，对数据进行分类属于分类算法的范畴，提高数据的准确性属于数据预处理的目标。

10.修改医疗健康大数据挖掘中的可视化技术主要目的是（）

A.发现数据中的关联关系

B.提高数据存储效率

C.直观展示数据分析结果

D.减少数据传输速度

答案：C

解析：可视化技术在医疗健康大数据挖掘中的主要目的是直观展示数据分析结果，通过图表、图形等方式将复杂的数据以直观的形式呈现给用户，帮助用户更好地理解和分析数据。发现数据中的关联关系、提高数据存储效率和减少数据传输速度均不是可视化技术的主要目的。