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2025年大学《金融审计-大数据审计技术》考试参考题库及答案解析?

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

一、选择题

1.大数据审计技术中，用于描述数据规模巨大的术语是（）

A.数据仓库

B.数据挖掘

C.数据湖

D.数据立方体

答案：C

解析：数据湖是用于存储大量原始数据的存储系统，能够容纳各种格式和规模的数据，是大数据审计技术中描述数据规模巨大的常用术语。数据仓库是集成化的数据集合，数据挖掘是从数据中提取有用信息的过程，数据立方体是多维数据分析工具。

2.下列哪项不是大数据审计技术的特点？（）

A.实时性

B.规模性

C.非结构化数据处理

D.传统抽样方法

答案：D

解析：大数据审计技术的特点包括实时性、规模性和非结构化数据处理能力。传统抽样方法是传统审计技术的方法，不属于大数据审计技术的特点。

3.在大数据审计中，用于处理和分析海量数据的工具是（）

A.电子表格软件

B.数据分析平台

C.事务处理系统

D.专家系统

答案：B

解析：数据分析平台是专门用于处理和分析海量数据的工具，在大数据审计中广泛应用。电子表格软件功能有限，事务处理系统主要用于业务数据处理，专家系统是基于知识的推理系统，不适合大规模数据处理。

4.大数据审计中，用于发现数据异常值的分析方法是（）

A.回归分析

B.聚类分析

C.离群点检测

D.主成分分析

答案：C

解析：离群点检测是用于发现数据异常值的方法，在大数据审计中非常重要。回归分析是预测分析的方法，聚类分析是数据分组的方法，主成分分析是降维的方法。

5.大数据审计流程的第一步通常是（）

A.数据采集

B.数据分析

C.数据可视化

D.报告撰写

答案：A

解析：大数据审计流程的第一步是数据采集，需要从各种来源获取大量数据。数据分析、数据可视化和报告撰写是在数据采集之后进行的步骤。

6.在大数据审计中，用于描述数据关联性的技术是（）

A.分类算法

B.关联规则挖掘

C.决策树

D.神经网络

答案：B

解析：关联规则挖掘是用于描述数据关联性的技术，可以发现数据项之间的有趣关系。分类算法是分类问题的方法，决策树是决策分析工具，神经网络是机器学习模型。

7.大数据审计中，用于提高数据分析效率的技术是（）

A.数据压缩

B.数据加密

C.数据清洗

D.数据聚合

答案：C

解析：数据清洗是提高数据分析效率的技术，可以去除数据中的错误和不一致部分。数据压缩是减少数据存储空间的方法，数据加密是保护数据安全的方法，数据聚合是数据汇总的方法。

8.在大数据审计中，用于描述数据分布特征的统计量是（）

A.均值

B.方差

C.协方差

D.相关系数

答案：A

解析：均值是描述数据分布特征的统计量，可以反映数据的集中趋势。方差是描述数据离散程度的统计量，协方差和相关系数是描述数据之间关系的统计量。

9.大数据审计中，用于验证数据真实性的技术是（）

A.数据校验

B.数据加密

C.数据压缩

D.数据聚合

答案：A

解析：数据校验是验证数据真实性的技术，可以通过校验和、哈希值等方法检查数据完整性。数据加密是保护数据安全的方法，数据压缩是减少数据存储空间的方法，数据聚合是数据汇总的方法。

10.大数据审计中，用于描述数据变化趋势的方法是（）

A.时间序列分析

B.聚类分析

C.关联规则挖掘

D.主成分分析

答案：A

解析：时间序列分析是描述数据变化趋势的方法，可以分析数据随时间的变化规律。聚类分析是数据分组的方法，关联规则挖掘是发现数据关联性的方法，主成分分析是降维的方法。

11.大数据审计技术中，能够处理非结构化数据的技术是（）

A.机器学习

B.数据仓库

C.数据挖掘

D.数据湖

答案：D

解析：数据湖是设计用来存储各种类型数据（包括非结构化数据）的存储库，它允许数据以原始格式存储，适用于大数据审计中对非结构化数据处理的需求。机器学习是数据分析技术，数据仓库是结构化数据的集合，数据挖掘是从数据中提取有用信息的过程。

12.大数据审计流程中，对采集到的数据进行清洗和整理的阶段是（）

A.数据采集

B.数据预处理

C.数据分析

D.数据可视化

答案：B

解析：数据预处理是大数据审计流程中的一个关键阶段，其主要任务是对采集到的原始数据进行清洗、转换和集成，以便后续的分析。数据采集是获取数据的阶段，数据分析是利用处理后的数据进行分析的阶段，数据可视化是展示分析结果的阶段。

13.在大数据审计中，用于描述数据特征的统计量不包括（）

A.均值

B.方差

C.协方差

D.熵

答案：D

解析：均值、方差和协方差都是常用的描述数据特征的统计量，分别用于表