大数据分析基础概念知识考点

大数据分析基础概念知识考点姓名_________________________地址_______________________________学号______________________-------------------------------密-------------------------封----------------------------线--------------------------1.请首先在试卷的标封处填写您的姓名，身份证号和地址名称。2.请仔细阅读各种题目，在规定的位置填写您的答案。一、选择题1.大数据分析的主要特点不包括以下哪一项？

a)数据量大

b)数据多样性

c)数据速度快

d)数据准确性

2.以下哪个不是大数据分析的步骤？

a)数据收集

b)数据预处理

c)数据分析

d)数据存储

3.下列哪项不属于大数据处理技术？

a)Hadoop

b)Spark

c)Python

d)TensorFlow

4.以下哪项不是大数据分析的常见应用领域？

a)金融

b)医疗

c)教育

d)农业

5.下列哪种算法不属于机器学习算法？

a)决策树

b)支持向量机

c)K均值聚类

d)快速傅里叶变换

6.以下哪个不是大数据分析的数据可视化工具？

a)Tableau

b)PowerBI

c)Excel

d)Matplotlib

7.以下哪个不是大数据分析的数据仓库？

a)MySQL

b)PostgreSQL

c)Hive

d)Oracle

8.以下哪个不是大数据分析的数据挖掘方法？

a)聚类分析

b)关联规则挖掘

c)情感分析

d)神经网络的

答案及解题思路：

1.答案：d)数据准确性

解题思路：大数据分析的主要特点通常包括数据量大、数据多样性、数据速度快和可扩展性。数据准确性虽然重要，但不属于其典型特点。

2.答案：d)数据存储

解题思路：大数据分析的主要步骤包括数据收集、数据预处理、数据分析和数据可视化，而数据存储是大数据处理的基础设施，不是分析步骤的一部分。

3.答案：c)Python

解题思路：Hadoop、Spark和TensorFlow都是专门用于大数据处理的技术框架，而Python是一种编程语言，广泛应用于数据处理和数据分析。

4.答案：d)农业

解题思路：金融、医疗和教育是大数据分析的常见应用领域，农业虽然也是一个重要领域，但通常不被列为主要应用领域。

5.答案：d)快速傅里叶变换

解题思路：决策树、支持向量机和K均值聚类都是机器学习算法，而快速傅里叶变换是一种信号处理算法，不属于机器学习范畴。

6.答案：c)Excel

解题思路：Tableau、PowerBI和Matplotlib都是专业的大数据分析数据可视化工具，而Excel虽然可以进行一些基本的数据可视化，但通常不被认为是专业工具。

7.答案：a)MySQL

解题思路：Hive、PostgreSQL和Oracle都是大数据分析中的数据仓库解决方案，而MySQL是一种关系型数据库管理系统，不是专门用于大数据的数据仓库。

8.答案：d)神经网络

解题思路：聚类分析、关联规则挖掘和情感分析都是大数据分析中的数据挖掘方法，而神经网络是一种机器学习算法，通常被视为一种数据挖掘技术，而不是单独的数据挖掘方法。二、填空题1.大数据分析的“4V”特征是指：Volume（体量），Velocity（速度），Variety（多样性），Value（价值）。

2.Hadoop的核心组件包括：HadoopDistributedFileSystem（HDFS），YARN（YetAnotherResourceNegotiator），MapReduce。

3.在大数据分析中，数据预处理主要包括：数据清洗，数据集成，数据转换。

4.机器学习中的监督学习算法有：支持向量机（SVM），决策树（DecisionTree），随机森林（RandomForest）。

5.大数据分析常用的数据可视化工具包括：Tableau，PowerBI，QlikView。

6.数据挖掘方法中的关联规则挖掘算法有：Apriori算法，FPgrowth算法，Eclat算法。

7.大数据分析常用的数据仓库有：Teradata，OracleExadata，IBMNetezza。

8.大数据分析中常用的数据挖掘方法有：聚类分析，关联规则挖掘，分类。

答案及解题思路：

1.答案：Volume，Velocity，Variety，Value

解题思路：大数据分析的“4V”特征描述了大数据的基本属性，其中Volume指的是数据的体量巨大；Velocity指的是数据处理的速度极快；Variety指的是数据的多样性，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；Value指的是数据中蕴含的价值。

2.答案：HDFS，YARN，MapReduce

解题思路：Hadoop是一个开源的大数据处理框架，HDFS是其文件系统，负责存储海量数据；YARN负责资源管理和作业调度；MapReduce是Hadoop处理数据的核心计算模型。

3.答案：数据清洗，数据集成，数据转换

解题思路：数据预处理是大数据分析的重要步骤，数据清洗是为了去除噪声和异常值；数据集成是将来自不同源的数据合并在一起；数据转换是为了适应分析模型或数据存储的需要。

4.答案：支持向量机（SVM），决策树（DecisionTree），随机森林（RandomForest）

解题思路：监督学习算法通过训练集学习特征和标签之间的关系，SVM通过寻找最优的超平面进行分类；决策树通过树状结构进行分类；随机森林结合了多棵决策树，提高了模型的鲁棒性。

5.答案：Tableau，PowerBI，QlikView

解题思路：数据可视化工具用于将复杂的数据以图形化的方式呈现，Tableau、PowerBI和QlikView都是流行的商业智能工具，用于创建交互式图表和仪表盘。

6.答案：Apriori算法，FPgrowth算法，Eclat算法

解题思路：关联规则挖掘是数据挖掘的一个任务，Apriori算法通过频繁项集来挖掘关联规则；FPgrowth算法在内存使用上比Apriori算法更高效；Eclat算法是Apriori算法的一个变种，用于挖掘小项集。

7.答案：Teradata，OracleExadata，IBMNetezza

解题思路：数据仓库是用于支持企业决策的数据集中地，Teradata、OracleExadata和IBMNetezza都是知名的数据仓库产品，提供了高功能的数据存储和分析能力。

8.答案：聚类分析，关联规则挖掘，分类

解题思路：数据挖掘方法包括聚类分析（对数据进行分组），关联规则挖掘（发觉数据间的关联关系），分类（将数据分配到预定义的类别中）。三、判断题1.大数据分析的核心技术是数据挖掘。（）

2.Hadoop生态系统中的YARN负责资源管理。（）

3.数据预处理阶段的数据清洗主要是删除无关数据。（）

4.机器学习中的非监督学习算法不需要训练数据。（）

5.大数据分析的数据可视化工具主要用于数据展示。（）

6.关联规则挖掘主要用于发觉数据之间的关系。（）

7.数据仓库是用于存储历史数据的数据库。（）

8.大数据分析的数据挖掘方法中，分类算法主要用于预测目标类别。（）

答案及解题思路：

1.大数据分析的核心技术是数据挖掘。（√）

解题思路：大数据分析涉及的技术范围广泛，数据挖掘是其中核心技术之一，它指的是从大量数据中提取有价值信息的过程。数据挖掘广泛应用于市场分析、风险控制、个性化推荐等领域。

2.Hadoop生态系统中的YARN负责资源管理。（√）

解题思路：YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop生态系统中的一个重要组件，主要负责资源的分配和管理，使得各种计算框架可以在同一集群上运行。

3.数据预处理阶段的数据清洗主要是删除无关数据。（×）

解题思路：数据清洗是数据预处理的一个环节，其目的是提高数据的质量和可用性。除了删除无关数据外，还包括处理缺失值、异常值、重复值等。

4.机器学习中的非监督学习算法不需要训练数据。（×）

解题思路：非监督学习算法在训练过程中需要使用训练数据来学习数据的分布特征，从而对数据进行分类或聚类。

5.大数据分析的数据可视化工具主要用于数据展示。（√）

解题思路：数据可视化是大数据分析的重要组成部分，通过图表和图形等形式将数据直观地呈现出来，便于分析和理解。

6.关联规则挖掘主要用于发觉数据之间的关系。（√）

解题思路：关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要技术，旨在发觉数据之间的关系，如购买行为、用户喜好等。

7.数据仓库是用于存储历史数据的数据库。（√）

解题思路：数据仓库是专门用于存储、管理和分析大量数据的数据库，主要用于存储历史数据，以便进行数据分析和决策支持。

8.大数据分析的数据挖掘方法中，分类算法主要用于预测目标类别。（√）

解题思路：分类算法是数据挖掘中的一种常用算法，用于将数据分为不同的类别，如垃圾邮件分类、信用卡欺诈检测等。

：四、简答题1.简述大数据分析的意义。

答案：大数据分析的意义包括：

发觉数据中的模式和趋势，帮助决策者做出更有针对性的决策。

通过数据挖掘技术，提高运营效率，降低成本。

实现智能化推荐，提升用户体验。

促进新产品的研发和创新。

增强对市场变化的预测能力。

解题思路：从大数据分析对个人、企业、等不同层面产生的影响进行分析。

2.简述Hadoop生态系统中的组件及其作用。

答案：Hadoop生态系统的主要组件及其作用有：

HadoopDistributedFileSystem(HDFS)：提供高吞吐量的分布式存储，适合存储大量数据。

MapReduce：分布式计算框架，处理大规模数据集。

YARN：资源调度和分配框架，为计算框架提供资源。

Hive：数据仓库工具，提供SQL查询接口，便于数据分析和处理。

Pig：数据流处理语言，简化数据处理过程。

HBase：非关系型数据库，提供实时读写。

解题思路：列举Hadoop生态系统的各个组件，并简述其功能和作用。

3.简述数据预处理阶段的主要任务。

答案：数据预处理阶段的主要任务包括：

数据清洗：去除错误、异常和不完整的数据。

数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合。

数据转换：将数据转换为适合分析的格式。

数据规约：降低数据复杂性，简化数据分析。

解题思路：根据数据预处理的基本流程，阐述每个步骤的主要任务。

4.简述机器学习中的监督学习算法和其应用。

答案：监督学习算法包括：

线性回归

逻辑回归

决策树

支持向量机（SVM）

随机森林

应用领域：

金融市场预测

个性化推荐系统

图像识别

自然语言处理

解题思路：列举常见的监督学习算法，并简述其在实际应用中的场景。

5.简述大数据分析的数据可视化工具的作用。

答案：数据可视化工具的作用包括：

直观地展示数据，帮助用户理解数据关系。

揭示数据中的模式和趋势。

便于发觉数据中的异常值。

提高数据分析的效率。

解题思路：从数据可视化的目的和作用出发，阐述其作用。

6.简述关联规则挖掘的应用场景。

答案：关联规则挖掘的应用场景包括：

电商推荐系统：推荐用户可能感兴趣的商品。

金融市场分析：分析股票交易中的相关性。

电信行业：识别用户行为模式。

保险行业：分析保险理赔数据中的关联性。

解题思路：列举关联规则挖掘在各个行业中的应用场景。

7.简述数据仓库的特点。

答案：数据仓库的特点包括：

集成性：集成来自多个数据源的数据。

时变性：数据仓库中的数据是按时间顺序组织的。

可操作性：支持用户对数据进行查询和分析。

不可变性：数据仓库中的数据经过预处理后，不再进行修改。

解题思路：根据数据仓库的定义和特性，阐述其特点。

8.简述大数据分析的数据挖掘方法。

答案：大数据分析的数据挖掘方法包括：

聚类分析：将相似的数据分为一组。

关联规则挖掘：发觉数据中的关联关系。

分类算法：对数据进行分类。

聚类分析：将数据分为不同的类别。

解题思路：列举常见的大数据分析方法，并简要介绍其作用。五、论述题1.结合实际案例，论述大数据分析在金融领域的应用。

答案：

大数据分析在金融领域的应用已经取得了显著的成果。以巴巴的芝麻信用为例，通过收集用户在淘宝、天猫等平台的购物、支付、信用等数据，芝麻信用对用户进行信用评估，为金融机构提供风险控制依据。大数据分析还被应用于反欺诈、客户画像、智能投顾等方面。

解题思路：

简要介绍大数据分析在金融领域的应用背景；结合实际案例，分析大数据分析在金融领域的具体应用；总结大数据分析在金融领域的价值。

2.分析大数据分析在医疗领域的挑战和发展趋势。

答案：

大数据分析在医疗领域面临着数据安全、隐私保护、算法偏差等挑战。人工智能、云计算等技术的发展，大数据分析在医疗领域的应用趋势包括：个性化诊疗、疾病预测、医疗资源优化配置等。

解题思路：

列举大数据分析在医疗领域所面临的挑战；分析大数据分析在医疗领域的发展趋势；讨论如何应对挑战，推动大数据分析在医疗领域的应用。

3.讨论大数据分析在智能交通系统中的应用。

答案：

大数据分析在智能交通系统中的应用主要体现在：交通流量预测、交通信号控制、交通预警等方面。以北京城市交通为例，通过收集交通流量数据，运用大数据分析技术，实现对城市交通流量的实时监测和预测。

解题思路：

阐述大数据分析在智能交通系统中的重要作用；列举大数据分析在智能交通系统中的应用实例；探讨大数据分析在智能交通系统中的应用前景。

4.论述大数据分析在环境保护领域的价值。

答案：

大数据分析在环境保护领域具有显著价值。通过收集环境监测数据、气象数据、地理信息数据等，大数据分析技术可以实现对环境污染的实时监测和预警，为环境保护决策提供有力支持。

解题思路：

介绍大数据分析在环境保护领域的应用背景；阐述大数据分析在环境保护领域中的具体价值；分析大数据分析在环境保护领域的发展前景。

5.分析大数据分析在零售行业中的应用和优势。

答案：

大数据分析在零售行业中的应用主要包括：客户画像、需求预测、库存管