2025年貴州省專業(yè)技術(shù)人員公需科目大數(shù)據(jù)培訓(xùn)考試試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20題，40分）1.以下哪項(xiàng)不屬于大數(shù)據(jù)的“4V”特征？A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.多樣（Variety）D.價(jià)值（Value）E.準(zhǔn)確（Veracity）答案：E（注：“4V”通常指Volume、Velocity、Variety、Value，Veracity是部分?jǐn)U展定義中的“真實(shí)性”，但非原始核心特征）2.貴州省作為國家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)，其核心戰(zhàn)略定位是？A.數(shù)據(jù)中心聚集地B.數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新地C.數(shù)據(jù)要素配置高地D.以上都是答案：D（《貴州省大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用促進(jìn)條例》明確提出“三地”定位：數(shù)據(jù)中心聚集地、數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新地、數(shù)據(jù)要素配置高地）3.以下哪種技術(shù)屬于大數(shù)據(jù)存儲層的典型工具？A.HBaseB.SparkC.HiveD.Flink答案：A（HBase是基于Hadoop的分布式列式數(shù)據(jù)庫，屬于存儲層；Spark、Flink是計(jì)算引擎，Hive是數(shù)據(jù)倉庫工具）4.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是？A.增加數(shù)據(jù)量B.消除數(shù)據(jù)中的噪聲和不一致C.提升數(shù)據(jù)可視化效果D.降低數(shù)據(jù)存儲成本答案：B（數(shù)據(jù)清洗通過處理缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量）5.貴州省“一云一網(wǎng)一平臺”中的“一云”指？A.貴州政務(wù)云B.華為云貴州節(jié)點(diǎn)C.騰訊云西南中心D.阿里云西部數(shù)據(jù)中心答案：A（“一云”即貴州政務(wù)云，是全省政務(wù)數(shù)據(jù)匯聚共享的核心平臺）6.以下哪項(xiàng)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.Excel表格B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫記錄C.監(jiān)控視頻D.財(cái)務(wù)報(bào)表答案：C（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無固定格式，如文本、圖像、音視頻；結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常以二維表形式存儲）7.大數(shù)據(jù)分析中，“關(guān)聯(lián)分析”主要用于發(fā)現(xiàn)？A.數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢B.不同變量之間的內(nèi)在聯(lián)系C.數(shù)據(jù)中的異常值D.數(shù)據(jù)的分類規(guī)則答案：B（關(guān)聯(lián)分析如“啤酒與尿布”案例，挖掘變量間的相關(guān)性）8.貴州省大數(shù)據(jù)安全靶場的主要功能是？A.數(shù)據(jù)存儲備份B.安全技術(shù)測試與演練C.數(shù)據(jù)交易撮合D.政務(wù)數(shù)據(jù)共享答案：B（安全靶場用于模擬真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，測試和驗(yàn)證大數(shù)據(jù)安全技術(shù)）9.以下哪種場景不屬于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用？A.基于電子病歷的疾病預(yù)測模型B.醫(yī)院收費(fèi)系統(tǒng)的日常記賬C.疫情傳播的實(shí)時(shí)監(jiān)測與預(yù)警D.個(gè)性化用藥方案推薦答案：B（日常記賬屬于傳統(tǒng)信息系統(tǒng)功能，非大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用）10.數(shù)據(jù)生命周期管理的最后一個(gè)階段是？A.采集B.存儲C.分析D.歸檔/銷毀答案：D（數(shù)據(jù)生命周期包括采集、存儲、處理、分析、歸檔/銷毀）11.貴州省“東數(shù)西算”工程中，貴安數(shù)據(jù)中心集群的定位是？A.實(shí)時(shí)性要求高的算力樞紐B.非實(shí)時(shí)性算力保障基地C.國際數(shù)據(jù)交互中心D.邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)答案：B（貴州作為8個(gè)國家算力樞紐節(jié)點(diǎn)之一，貴安集群重點(diǎn)承接后臺加工、離線分析等非實(shí)時(shí)算力需求）12.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.特征提取C.模型訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)脫敏答案：C（模型訓(xùn)練屬于分析階段，預(yù)處理包括清洗、集成、轉(zhuǎn)換、規(guī)約等）13.大數(shù)據(jù)時(shí)代，“數(shù)據(jù)主權(quán)”主要指？A.個(gè)人對自身數(shù)據(jù)的所有權(quán)B.企業(yè)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的控制權(quán)C.國家對境內(nèi)數(shù)據(jù)的管轄權(quán)力D.平臺對用戶數(shù)據(jù)的管理權(quán)限答案：C（數(shù)據(jù)主權(quán)是國家主權(quán)在數(shù)字空間的延伸，涉及數(shù)據(jù)跨境流動、安全保障等）14.貴州省大數(shù)據(jù)交易所在數(shù)據(jù)交易中遵循的核心原則是？A.無條件開放所有數(shù)據(jù)B.隱私保護(hù)優(yōu)先，合規(guī)交易C.僅交易政府公開數(shù)據(jù)D.以營利為首要目標(biāo)答案：B（《貴州省大數(shù)據(jù)交易管理暫行辦法》明確“安全可控、合規(guī)使用、隱私保護(hù)”原則）15.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-means聚類B.決策樹分類C.DBSCAN密度聚類D.主成分分析（PCA）答案：B（監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，如分類、回歸；無監(jiān)督學(xué)習(xí)如聚類、降維）16.數(shù)據(jù)可視化的核心目標(biāo)是？A.讓數(shù)據(jù)看起來更美觀B.幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)中的模式與趨勢C.減少數(shù)據(jù)存儲量D.替代數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析答案：B（可視化通過圖形化手段提升數(shù)據(jù)解讀效率）17.貴州省“萬企融合”大行動的核心是？A.推動企業(yè)間數(shù)據(jù)完全共享B.促進(jìn)大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合C.建設(shè)更多數(shù)據(jù)中心D.培育大數(shù)據(jù)交易市場答案：B（“萬企融合”旨在通過大數(shù)據(jù)改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，提升企業(yè)數(shù)字化水平）18.以下哪項(xiàng)屬于大數(shù)據(jù)倫理問題？A.數(shù)據(jù)存儲成本過高B.數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致的隱私侵犯C.數(shù)據(jù)傳輸延遲D.數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一答案：B（倫理問題涉及隱私保護(hù)、算法偏見、數(shù)據(jù)濫用等）19.區(qū)塊鏈技術(shù)與大數(shù)據(jù)結(jié)合的主要優(yōu)勢是？A.提升數(shù)據(jù)存儲容量B.保障數(shù)據(jù)不可篡改與可追溯C.加快數(shù)據(jù)計(jì)算速度D.降低數(shù)據(jù)采集成本答案：B（區(qū)塊鏈的分布式賬本和加密技術(shù)可增強(qiáng)大數(shù)據(jù)的可信度）20.貴州省大數(shù)據(jù)“三化”融合指？A.數(shù)據(jù)資源化、資產(chǎn)化、資本化B.技術(shù)專業(yè)化、產(chǎn)品市場化、服務(wù)社會化C.政府主導(dǎo)化、企業(yè)主體化、社會參與化D.存儲集中化、計(jì)算分布式、應(yīng)用場景化答案：A（《貴州省大數(shù)據(jù)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》提出數(shù)據(jù)“三化”：資源化、資產(chǎn)化、資本化）二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共10題，30分，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）1.大數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)源包括？A.傳感器網(wǎng)絡(luò)B.社交媒體C.企業(yè)信息系統(tǒng)D.政府公開數(shù)據(jù)答案：ABCD（所有能產(chǎn)生數(shù)據(jù)的場景均為數(shù)據(jù)源）2.貴州省大數(shù)據(jù)安全體系建設(shè)包括以下哪些內(nèi)容？A.關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施保護(hù)B.數(shù)據(jù)分類分級管理C.個(gè)人信息隱私保護(hù)D.跨境數(shù)據(jù)流動安全評估答案：ABCD（《貴州省網(wǎng)絡(luò)安全和大數(shù)據(jù)安全條例》覆蓋以上內(nèi)容）3.以下屬于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景有？A.基于氣象數(shù)據(jù)的作物種植預(yù)測B.農(nóng)產(chǎn)品溯源系統(tǒng)C.農(nóng)業(yè)機(jī)械遠(yuǎn)程監(jiān)控與調(diào)度D.農(nóng)民收入統(tǒng)計(jì)報(bào)表答案：ABC（統(tǒng)計(jì)報(bào)表屬于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，非大數(shù)據(jù)深度應(yīng)用）4.數(shù)據(jù)脫敏的常用技術(shù)包括？A.匿名化（如姓名替換為“某先生”）B.加密（如AES算法）C.泛化（如將年齡“28歲”泛化為“20-30歲”）D.數(shù)據(jù)刪除答案：ABC（數(shù)據(jù)刪除是數(shù)據(jù)銷毀，非脫敏；脫敏需保留數(shù)據(jù)可用性）5.貴州省推動大數(shù)據(jù)與鄉(xiāng)村振興融合的措施包括？A.建設(shè)“智慧農(nóng)業(yè)”大數(shù)據(jù)平臺B.發(fā)展農(nóng)村電商大數(shù)據(jù)應(yīng)用C.推廣“互聯(lián)網(wǎng)+益農(nóng)信息社”D.限制農(nóng)村數(shù)據(jù)向城市流動答案：ABC（D違背數(shù)據(jù)要素流通原則）6.以下哪些技術(shù)屬于大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎？A.ApacheSparkB.ApacheFlinkC.HadoopMapReduceD.HBase答案：ABC（HBase是存儲系統(tǒng)）7.大數(shù)據(jù)時(shí)代對傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的挑戰(zhàn)包括？A.數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超傳統(tǒng)處理能力B.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比增加C.更強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)性分析D.樣本統(tǒng)計(jì)可完全替代全量數(shù)據(jù)答案：ABC（D錯(cuò)誤，全量數(shù)據(jù)不否定樣本統(tǒng)計(jì)，但提供更全面視角）8.貴州省大數(shù)據(jù)地方標(biāo)準(zhǔn)體系涵蓋？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)B.數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)D.數(shù)據(jù)交易標(biāo)準(zhǔn)答案：ABCD（《貴州省大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南》明確四類標(biāo)準(zhǔn)）9.以下哪些行為可能涉及數(shù)據(jù)濫用？A.未經(jīng)同意將用戶購物數(shù)據(jù)用于精準(zhǔn)廣告B.利用醫(yī)療數(shù)據(jù)開展疾病研究（已脫敏）C.政府部門共享疫情數(shù)據(jù)用于聯(lián)防聯(lián)控（合規(guī)審批）D.企業(yè)超范圍收集用戶位置信息答案：AD（B、C符合合規(guī)使用原則）10.大數(shù)據(jù)治理的核心要素包括？A.數(shù)據(jù)架構(gòu)管理B.數(shù)據(jù)質(zhì)量管控C.數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)D.數(shù)據(jù)生命周期管理答案：ABCD（治理涵蓋架構(gòu)、質(zhì)量、安全、生命周期等全流程）三、判斷題（每題1分，共10題，10分）1.大數(shù)據(jù)分析中，“相關(guān)性”等同于“因果性”。（）答案：×（相關(guān)性反映關(guān)聯(lián)，因果性需嚴(yán)格驗(yàn)證）2.貴州省“云使用券”政策僅面向政府部門。（）答案：×（政策覆蓋企業(yè)、高校等各類主體）3.數(shù)據(jù)湖（DataLake）主要存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse）存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）答案：×（數(shù)據(jù)湖存儲多類型數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫以結(jié)構(gòu)化為主）4.區(qū)塊鏈技術(shù)可以完全解決大數(shù)據(jù)的安全問題。（）答案：×（區(qū)塊鏈增強(qiáng)可信度，但需結(jié)合加密、訪問控制等技術(shù)）5.貴州省大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)是全國首個(gè)國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)。（）答案：√（2016年獲批）6.數(shù)據(jù)要素市場化配置的核心是推動數(shù)據(jù)自由流動，無需考慮安全。（）答案：×（需在安全可控前提下流動）7.機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練完成后，無需持續(xù)優(yōu)化。（）答案：×（數(shù)據(jù)分布變化可能導(dǎo)致模型失效，需持續(xù)迭代）8.貴州省“一碼貴州”平臺主要用于政務(wù)服務(wù)。（）答案：×（“一碼貴州”是商務(wù)領(lǐng)域平臺，聚焦產(chǎn)品銷售與服務(wù)）9.大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人信息“匿名化”后可完全規(guī)避隱私風(fēng)險(xiǎn)。（）答案：×（匿名化數(shù)據(jù)可能通過關(guān)聯(lián)分析重新識別主體）10.貴州省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)之一是打造“中國數(shù)谷”。（）答案：√（貴陽“中國數(shù)谷”是核心品牌）四、簡答題（每題5分，共6題，30分）1.簡述貴州省大數(shù)據(jù)“四個(gè)強(qiáng)化”戰(zhàn)略行動的具體內(nèi)容。答案：貴州省提出“四個(gè)強(qiáng)化”：強(qiáng)化數(shù)據(jù)資源匯聚應(yīng)用，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)安全保障。通過數(shù)據(jù)匯聚打破“信息孤島”，推動“萬企融合”改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，依托貴州大學(xué)、貴安新區(qū)等載體提升技術(shù)研發(fā)能力，構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的安全體系。2.大數(shù)據(jù)在政務(wù)服務(wù)中的典型應(yīng)用有哪些？請列舉3例并說明價(jià)值。答案：（1）“一網(wǎng)通辦”平臺：整合多部門數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)“一次登錄、全網(wǎng)通辦”，提升辦事效率；（2）精準(zhǔn)民生服務(wù)：通過分析社保、醫(yī)保等數(shù)據(jù)，定向推送養(yǎng)老、救助等政策，確保資源精準(zhǔn)投放；（3）城市治理決策支持：基于交通、環(huán)境、人口等數(shù)據(jù)建模，優(yōu)化城市規(guī)劃與應(yīng)急管理（如暴雨內(nèi)澇預(yù)警）。3.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括哪些？答案：（1）識別缺失值：通過統(tǒng)計(jì)工具檢測數(shù)據(jù)缺失情況；（2）處理缺失值：刪除、插補(bǔ)（均值/中位數(shù)填充）或保留；（3）檢測異常值：使用箱線圖、Z-score等方法識別；（4）處理異常值：修正、刪除或視為特殊值；（5）消除重復(fù)數(shù)據(jù)：通過去重算法清理冗余記錄；（6）解決數(shù)據(jù)不一致：統(tǒng)一單位、格式（如日期“2023/10/1”與“2023-10-01”）。4.簡述大數(shù)據(jù)倫理面臨的主要挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施。答案：挑戰(zhàn)包括：（1）隱私侵犯：過度收集、濫用個(gè)人數(shù)據(jù)；（2）算法偏見：訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致結(jié)果歧視（如招聘算法對特定群體不公）；（3）數(shù)據(jù)主權(quán)爭議：跨境數(shù)據(jù)流動中的國家利益沖突。應(yīng)對措施：（1）完善法律法規(guī)（如《個(gè)人信息保護(hù)法》）；（2）推行隱私計(jì)算（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算）；（3）建立算法審計(jì)機(jī)制，確保透明可解釋；（4）加強(qiáng)國際數(shù)據(jù)治理合作。5.貴州省在“東數(shù)西算”工程中的優(yōu)勢有哪些？答案：（1）能源優(yōu)勢：水電、火電豐富，電力成本低（約0.3元/度），適合數(shù)據(jù)中心高能耗需求；（2）氣候優(yōu)勢：年均氣溫15℃，自然冷卻可降低PUE（電源使用效率）；（3）地質(zhì)穩(wěn)定：無地震、臺風(fēng)等災(zāi)害，保障數(shù)據(jù)中心安全；（4）網(wǎng)絡(luò)條件：國家級互聯(lián)網(wǎng)骨干直聯(lián)點(diǎn)，提升數(shù)據(jù)傳輸效率；（5）政策支持：省級層面出臺土地、稅