国开期末考试《大数据技术基础》机考满分答案—第3套.pdfVIP

国开期末考试《大数据技术基础》机考满

分答案—第3套

一、选择题（每题5分，共计25分）

1.下列哪一项不是大数据技术的特点？

-A.数据量大

-B.数据类型多样

-C.数据增长缓慢

-D.数据价值密度低

答案：C.数据增长缓慢

2.Hadoop的核心组件不包括以下哪项？

-A.HDFS

-B.YARN

-C.HBase

-D.ApacheSpark

答案：D.ApacheSpark

3.以下哪种数据存储方式不适合大数据处理？

-A.关系型数据库

-B.NoSQL数据库

-C.分布式文件系统

-D.磁盘阵列

答案：A.关系型数据库

4.大数据处理框架Hadoop中的MapReduce计算模型基于哪两

种概念？

-A.映射和规约

-B.过滤和映射

-C.映射和排序

-D.规约和排序

答案：A.映射和规约

5.在大数据技术中，什么是数据清洗的主要目标？

-A.删除重复数据

-B.纠正错误数据

-C.获取高质量数据

-D.增加数据多样性

答案：B.纠正错误数据

二、判断题（每题5分，共计25分）

1.大数据技术只能应用于商业领域。

答案：错误

2.Hadoop的HDFS只支持单个数据副本。

答案：错误

3.大数据技术可以有效地处理结构化和非结构化数据。

答案：正确

4.数据挖掘是从大量数据中发现模式和知识的过程。

答案：正确

5.在大数据处理中，实时处理比批处理更具优势。

答案：正确

三、简答题（每题10分，共计30分）

1.简述大数据技术的应用领域。

答案：大数据技术的应用领域非常广泛，包括但不限于金融、

医疗保健、零售、物流、能源、制造业、社交媒体和政府等行业。

它可以用于客户数据分析、疾病预测、库存管理、交通优化、能源

需求预测、社交网络分析和公共安全等方面。

2.解释Hadoop的MapReduce计算模型的原理。

答案：Hadoop的MapReduce计算模型是基于映射（Map）和

规约（Reduce）两个概念的编程模型。它首先通过Map阶段对输

入数据进行处理并产生中间结果，然后通过Reduce阶段对中间结

果进行汇总和归纳，最终得到最终结果。这种模型非常适合处理大

规模数据集，因为它可以分布式地处理数据，并行地执行计算任务。

3.描述大数据处理中数据清洗的重要性。

答案：数据清洗在大数据处理中非常重要，因为原始数据往往

包含错误、不一致和重复的数据。通过数据清洗，可以纠正错误数

据，删除重复数据，提高数据的质量和准确性。这有助于确保后续

的数据分析和处理结果的可靠性，从而更好地支持决策和业务洞察。

四、案例分析题（共计25分）

假设您是一家电商公司的数据分析师，公司希望分析客户购买

行为，以改善推荐系统和个性化营销策略。请根据以下信息，回答

相关问题。

1.数据集包含以下列：

-客户ID

-商品ID

-购买日期

-购买数量

-客户年龄

-客户性别

2.您需要完成以下任务：

a.计算每位客户的购买总额。

b.确定购买数量最多的前10个商品。

c.分析客户年龄与购买频率之间的关系。

d.根据客户性别和购买商品类型，进行聚类分析，并将结果用

于推荐系统。

答案：

a.计算每位客户的购买总额：使用SQL语句进行分组查询，

计算每位客户的购买总额。

b.确定购买数量最多的前10个商品：使用SQL语句进行排序

查询，找出购买数量最多的前10个商品。

c.分析客户年龄与购买频率之间的关系：使用统计方法分析客

户年龄与购买频率之间的关系，如计算相关系数。

d.根据客户性别和购买商品类型，进行聚类分析，并将结果用

于推荐系统：使用机器学习算法进行聚类分析，将客户分为不同的

群组，并根据群组的购买偏好进行个性化推荐。