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2025年超星尔雅学习通《大数据与智能科学》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.大数据的核心特征不包括（）

A.海量性

B.速度性

C.实时性

D.精确性

答案：D

解析：大数据的核心特征通常概括为四个字：海量、多样、速度、价值。精确性虽然对数据分析很重要，但不是大数据区别于传统数据的主要特征。大数据更强调处理海量、高速、多样化的数据，并从中挖掘潜在价值。

2.下列关于数据挖掘的描述，错误的是（）

A.数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式的过程

B.数据挖掘是统计学的一种应用

C.数据挖掘只能发现线性的关系

D.数据挖掘需要用到机器学习算法

答案：C

解析：数据挖掘的目标是从数据中发现隐藏的、未知的、有价值的知识和信息。它可以发现线性和非线性的关系，例如决策树、神经网络等算法可以挖掘复杂的非线性模式。数据挖掘与统计学密切相关，但并不局限于统计学方法。

3.Hadoop生态系统中的HDFS主要解决什么问题（）

A.数据存储

B.数据处理

C.数据传输

D.数据安全

答案：A

解析：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，专门设计用于存储超大规模文件。它采用分布式存储架构，将大文件分割成多个块，存储在集群的多个节点上，从而实现海量数据的可靠存储。MapReduce则主要负责大数据的处理。

4.下列哪种算法不属于监督学习（）

A.决策树

B.神经网络

C.K-means聚类

D.支持向量机

答案：C

解析：监督学习算法需要使用带有标签的训练数据，通过学习建立输入与输出之间的映射关系。决策树、神经网络和支持向量机都属于典型的监督学习算法。而K-means聚类属于无监督学习算法，它用于将数据点分组，不需要标签信息。

5.下列哪个指标不能用来衡量聚类算法的效果（）

A.轮廓系数

B.误差平方和

C.集类纯度

D.准确率

答案：D

解析：轮廓系数、误差平方和（SSE）和集类纯度都是常用的聚类算法评估指标。准确率通常用于评估分类算法的性能，不适用于聚类算法。聚类算法的目标是将相似的数据点聚集在一起，而分类算法的目标是将数据点划分到预定义的类别中。

6.下列哪种技术不属于流处理技术（）

A.SparkStreaming

B.Storm

C.Flink

D.HadoopMapReduce

答案：D

解析：流处理技术是专门用于处理实时数据的技术，主要包括SparkStreaming、Storm和Flink等。HadoopMapReduce是批处理技术，适用于处理静态的、完整的数据集，不适用于处理连续不断的实时数据流。

7.下列哪个不是NoSQL数据库的类型（）

A.键值存储

B.列式存储

C.图形数据库

D.关系型数据库

答案：D

解析：NoSQL数据库是非关系型数据库的统称，主要包括键值存储（如Redis）、列式存储（如Cassandra）、文档存储（如MongoDB）和图形数据库（如Neo4j）等。关系型数据库属于SQL数据库，与NoSQL数据库相对。

8.下列哪种模型适合处理小样本数据（）

A.决策树

B.逻辑回归

C.神经网络

D.支持向量机

答案：C

解析：小样本学习是机器学习中的一个重要问题。决策树、逻辑回归和支持向量机在大样本情况下表现良好，但在小样本情况下容易过拟合。神经网络特别是深度神经网络，在小样本情况下通过正则化、Dropout等技术可以取得较好的效果。

9.下列哪个不是数据仓库的特点（）

A.面向主题

B.反映历史

C.集中共享

D.实时更新

答案：D

解析：数据仓库是专门用于支持管理决策的数据集合，具有面向主题、反映历史和集中共享等特点。数据仓库的数据通常是经过清洗、整合和转换的，更新频率相对较低，通常是每天或每周更新一次，而不是实时更新。

10.修改下列哪种技术不属于深度学习（）

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.决策树

D.长短时记忆网络

答案：C

解析：深度学习是机器学习的一个分支，主要研究能够从数据中自动学习分层特征表示的算法。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）都是深度学习的典型模型。决策树属于传统的机器学习算法，不属于深度学习范畴。

11.大数据技术对哪个行业的影响相对较小（）

A.金融

B.医疗

C.教育

D.能源

答案：C

解析：大数据技术已经在金融、医疗、能源等多个行业得到了广泛应用。金融行业利用大数据进行风险控制和精准营销；医疗行业利用大数据进行疾病预测和个性化治疗；能源行业利用大数据优化能源生产和消费。教育行业虽