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2025年超星尔雅学习通《大数据分析导论》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.大数据分析的核心目标不包括（）

A.发现数据中的模式

B.预测未来趋势

C.减少数据存储成本

D.提升决策效率

答案：C

解析：大数据分析的主要目标是通过处理和分析海量数据来发现隐藏的模式、关系和趋势，从而为决策提供支持并预测未来趋势。减少数据存储成本虽然是一个重要的考虑因素，但并不是大数据分析的核心目标。大数据分析更关注如何有效地存储、处理和分析数据，而不是单纯地降低存储成本。

2.下列哪种技术不属于数据预处理阶段？

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过程中的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据变换等，目的是提高数据的质量和可用性。数据挖掘则属于数据分析阶段，是在预处理后的数据基础上进行深入分析，以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阶段。

3.以下哪个不是Hadoop生态系统中的组件？

A.HDFS

B.MapReduce

C.Spark

D.Hive

答案：C

解析：Hadoop生态系统是一个用于大数据处理和分析的框架，其中包括多个组件。HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop的分布式文件系统，用于存储海量数据。MapReduce是Hadoop的计算模型，用于并行处理大规模数据集。Hive是一个数据仓库工具，提供SQL接口来查询和分析存储在Hadoop中的数据。Spark是一个快速的大数据处理引擎，虽然它与Hadoop紧密集成，但并不属于Hadoop生态系统中的组件。

4.以下哪种度量指标不适合用于评估分类模型的性能？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.相关系数

答案：D

解析：分类模型的性能通常通过准确率、精确率、召回率等指标来评估。准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例。精确率是指模型正确预测为正类的样本数占预测为正类的样本数的比例。召回率是指模型正确预测为正类的样本数占实际正类样本数的比例。相关系数主要用于衡量两个变量之间的线性关系，不适合用于评估分类模型的性能。

5.以下哪种数据库最适合用于存储结构化数据？

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。它们使用表格来组织数据，并通过行和列来表示数据之间的关系。NoSQL数据库通常用于存储非结构化或半结构化数据。图数据库适用于存储和处理复杂的关系数据。列式数据库适用于存储和分析大规模数据集，特别适合于数据仓库应用。因此，关系型数据库最适合用于存储结构化数据。

6.以下哪种技术不属于机器学习中的监督学习？

A.线性回归

B.决策树

C.K-均值聚类

D.逻辑回归

答案：C

解析：监督学习是一种机器学习方法，其中算法从带有标签的训练数据中学习，以便对新的、未见过的数据进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、逻辑回归等。K-均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据点分组到不同的簇中，而不需要预先定义的标签。因此，K-均值聚类不属于机器学习中的监督学习。

7.以下哪种技术不属于自然语言处理（NLP）的范畴？

A.机器翻译

B.情感分析

C.语音识别

D.图像分类

答案：D

解析：自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）是人工智能的一个重要分支，专注于让计算机能够理解、解释和生成人类语言。常见的NLP任务包括机器翻译、情感分析、语音识别等。图像分类属于计算机视觉（ComputerVision）的范畴，关注于让计算机能够理解和解释图像和视频内容。因此，图像分类不属于自然语言处理（NLP）的范畴。

8.以下哪种数据可视化方法最适合展示时间序列数据？

A.条形图

B.折线图

C.饼图

D.散点图

答案：B

解析：时间序列数据是按时间顺序排列的数据点，通常用于展示随时间变化的趋势。折线图（LineChart）是最适合展示时间序列数据的可视化方法，因为它可以清晰地展示数据点随时间的变化趋势。条形图（BarChart）适用于比较不同类别的数据。饼图（PieChart）适用于展示各部分占整体的比例。散点图（ScatterPlot）适用于展示两个变量之间的关系。因此，折线图最适合展示时间序列数据。

9.以下哪种技术不属于数据挖掘中的关联规则挖掘？

A.Apriori算法

B.FP-Growth算法

C.