2025年大数据分析师考试：大数据与云计算结合应用试题卷

年大数据分析师考试大数据与云计算2025结合应用试题卷考试时间分钟总分分姓名

一、选择题要求请从下列各题的四个选项中选择一个最符合题意的答案

1.以下哪个不是大数据的四大V特点？A.Volume（大量）B.Velocity（高速）C.Variety（多样性）D.Veracity（准确性）

2.大数据技术中的分布式文件系统是？A.Hadoop HDFSB.NoSQLC.RDBMSD.Spark

3.以下哪个不是云计算的三大服务模式？A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.BaaS

4.在Hadoop生态系统中，负责处理计算任务的是？A.HDFSB.YARNC.MapReduceD.Hive

5.以下哪个不是大数据分析常用的算法？A.K-MeansB.AprioriC.PageRankD.Naive Bayes

6.在Hadoop生态系统中，负责数据存储和访问的是A.HBaseB.HiveC.HDFSD.YARN

7.以下哪个不是大数据分析常用的可视化工具？A.TableauB.Power BIC.ExcelD.Jupyter Notebook

8.以下哪个不是云计算的优势？A.弹性伸缩B.高可用性C.高安全性D.成本低

9.以下哪个不是大数据分析的步骤？A.数据采集10数据预处理C.模型训练D.模型评估

10.以下哪个不是大数据分析的挑战？A.数据质量B.数据隐私C.数据存储D.硬件成本

二、填空题要求请根据题意，在横线上填写正确的答案

1.大数据技术中的分布式文件系统是

2.云计算的三种服务模式分别是、和o

3.在Hadoop生态系统中，负责处理计算任务的是o

4.大数据分析常用的算法有、和

5.以下哪个不是大数据分析常用的可视化工具？o

6.云计算的优势包括、、和

7.大数据分析的步骤包括、、和

8.大数据分析的挑战包括、、和

三、简答题要求请简要回答以下问题

1.简述大数据技术的特点

2.简述云计算的三大服务模式

3.简述大数据分析的基本步骤

4.简述大数据分析在各个行业的应用

5.简述大数据分析面临的挑战

四、论述题要求结合实际案例，论述大数据技术在金融行业的应用及其带来的影响

1.简述大数据在金融行业中的应用领域

2.分析大数据在金融行业中的应用案例

3.探讨大数据在金融行业应用中可能带来的风险和挑战

五、案例分析题要求阅读以下案例，回答相关问题案例某电商企业利用大数据技术对其用户进行精准营销

1.分析该电商企业如何利用大数据技术进行用户画像

2.评价该电商企业精准营销策略的有效性

3.探讨大数据技术在电商行业中的潜在应用价值

六、应用题要求请根据以下场景，设计一个大数据分析解决方案场景某城市交通管理部门希望通过大数据技术优化交通信号灯控制策略，以缓解交通拥堵

1.分析该场景下需要收集哪些数据

2.设计一个大数据分析流程，包括数据预处理、特征工程、模型训练和评估等步骤

3.评估该解决方案可能带来的效益本次试卷答案如下:

一、选择题

1.D.Veracity（准确性）解析大数据的四大V特点包括Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）和Veracity（准确性），其中Veracity指的是数据的准确性

2.A.Hadoop HDFS解析Hadoop HDFS（Hadoop DistributedFile System）是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大数据

3.D.BaaS解析云计算的三大服务模式是laaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务），BaaS（后端即服务）不属于这三大模式

4.B.YARN解析YARN（Yet AnotherResource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理器，负责处理计算任务

5.C.PageRank解析PageRank是一种链接分析算法，用于评估网页的重要性，不属于大数据分析常用的算法

6.A.HBase解析HBase是Hadoop生态系统中的分布式、可扩展的NoSQL数据库，用于存储和访问大数据

7.C.Excel解析Excel不是大数据分析常用的可视化工具，而Tableau、Power BI和JupyterNotebook是常用的可视化工具

8.D.成本低解析云计算的优势包括弹性伸缩、高可用性、高安全性，而成本低是云计算的一个普遍优势

9.D.模型评估解析大数据分析的步骤包括数据采集、数据预处理、模型训练和模型评估

10.D.硬件成本解析大数据分析面临的挑战包括数据质量、数据隐私、数据存储和硬件成本,其中硬件成本是一个挑战

二、填空题

1.Hadoop HDFS解析Hadoop HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统

2.IaaS PaaSSaaS解析云计算的三大服务模式是laaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）

3.YARN解析YARN是Hadoop生态系统中的资源管理器，负责处理计算任务

4.K-Means、Apriori Naive Bayes解析K-Means、Apriori和NaiveBayes是大数据分析常用的算法

5.Excel解析Excel不是大数据分析常用的可视化工具

6.弹性伸缩、高可用性、高安全性、成本低解析云计算的优势包括弹性伸缩、高可用性、高安全性，而成本低是云计算的一个普遍优势

7.数据采集、数据预处理、模型训练、模型评估解析大数据分析的步骤包括数据采集、数据预处理、模型训练和模型评估

8.数据质量、数据隐私、数据存储、硬件成本解析大数据分析面临的挑战包括数据质量、数据隐私、数据存储和硬件成本

四、论述题

1.简述大数据技术的特点解析大数据技术的特点包括大量、高速、多样性和准确性

2.简述大数据在金融行业中的应用领域解析大数据在金融行业中的应用领域包括风险管理、欺诈检测、客户关系管理、个性化推荐等

3.探讨大数据在金融行业应用中可能带来的风险和挑战解析大数据在金融行业应用中可能带来的风险和挑战包括数据隐私泄露、数据质量不稳定、算法偏见和模型过拟合等

五、案例分析题

1.分析该电商企业如何利用大数据技术进行用户画像解析该电商企业通过收集用户浏览、购买、评价等行为数据，结合用户的基本信息，构建用户画像

2.评价该电商企业精准营销策略的有效性解析通过对比精准营销前后用户的购买转化率、销售额等指标，评价精准营销策略的有效性

3.探讨大数据技术在电商行业中的潜在应用价值解析大数据技术在电商行业中的潜在应用价值包括提高用户满意度、优化库存管理、提升运营效率等

六、应用题

1.分析该场景下需要收集哪些数据解析需要收集交通流量数据、交通信号灯状态数据、交通事故数据、道路状况数据等

2.设计一个大数据分析流程，包括数据预处理、特征工程、模型训练和评估等步骤解析数据预处理包括数据清洗、数据整合、数据转换等；特征工程包括特征提取、特征选择等；模型训练包括选择合适的模型、训练模型等；模型评估包括评估模型性能、调整模型参数等

3.评估该解决方案可能带来的效益解析该解决方案可能带来的效益包括缓解交通拥堵、提高交通信号灯控制效率、降低交通事故发生率等。