2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用專業(yè)的學(xué)生創(chuàng)新能力培養(yǎng)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題8分，共40分）1.在數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用領(lǐng)域，什么是“計(jì)算思維”？請結(jié)合至少兩個(gè)具體例子說明其應(yīng)用價(jià)值。2.簡述算法創(chuàng)新在提升數(shù)據(jù)處理效率方面可能體現(xiàn)出的幾種方式。3.針對一個(gè)需要處理大規(guī)模、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的場景（如社交媒體分析），簡述采用分布式計(jì)算框架（如Hadoop或Spark）進(jìn)行創(chuàng)新性處理可能涉及的關(guān)鍵技術(shù)和設(shè)計(jì)考量。4.數(shù)據(jù)可視化在創(chuàng)新應(yīng)用中扮演著重要角色。請列舉至少三種不同的數(shù)據(jù)可視化方法，并簡要說明每種方法適用于展示哪種類型的數(shù)據(jù)或信息，以及其優(yōu)勢所在。5.描述在開發(fā)一個(gè)具有創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)計(jì)算應(yīng)用時(shí)，從問題定義到最終部署，你認(rèn)為最關(guān)鍵的三個(gè)環(huán)節(jié)，并簡述每個(gè)環(huán)節(jié)需要重點(diǎn)關(guān)注什么。二、計(jì)算與分析題（每題12分，共24分）6.假設(shè)你需要設(shè)計(jì)一個(gè)算法來快速發(fā)現(xiàn)一個(gè)大型用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)（如社交網(wǎng)絡(luò)）中的潛在“網(wǎng)紅”（具有異常多連接數(shù)的用戶）。請簡述你可能會(huì)考慮的幾種算法思路，并比較它們在發(fā)現(xiàn)速度、準(zhǔn)確性或可擴(kuò)展性方面的潛在優(yōu)缺點(diǎn)。不需要提供算法偽代碼，但要說明核心思想。7.設(shè)有一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫表“科研論文”（author_id,paper_title,publish_year,keywords），其中author_id是作者唯一標(biāo)識(shí)，paper_title是論文標(biāo)題，publish_year是發(fā)表年份，keywords是關(guān)鍵詞列表（以逗號(hào)分隔的字符串）?，F(xiàn)需設(shè)計(jì)一個(gè)SQL查詢（或等效的數(shù)據(jù)庫操作思路），以找出在2010年后發(fā)表的、至少包含“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”兩個(gè)關(guān)鍵詞的所有論文，并列出每篇論文的標(biāo)題、發(fā)表年份以及對應(yīng)的作者列表。請寫出查詢語句或詳細(xì)說明操作步驟。三、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)題（共36分）8.設(shè)計(jì)一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)處理流程，用于從一個(gè)包含用戶地理位置（經(jīng)緯度）和訪問時(shí)間戳的日志文件中，挖掘出城市級別的用戶活動(dòng)熱力圖數(shù)據(jù)。請描述該流程的主要步驟，包括數(shù)據(jù)清洗、地理位置轉(zhuǎn)換（如將經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為城市或區(qū)域）、時(shí)間聚合、熱力圖數(shù)據(jù)生成等。你需要說明每一步使用的技術(shù)或方法（如特定算法、函數(shù)、庫等），以及為什么選擇這些方法。重點(diǎn)在于設(shè)計(jì)的思路、合理性和創(chuàng)新性，不需要提供完整的代碼實(shí)現(xiàn)。試卷答案一、簡答題1.計(jì)算思維是將問題分解、模式識(shí)別、抽象化和算法設(shè)計(jì)等思維活動(dòng)應(yīng)用于解決問題的思維方式，它強(qiáng)調(diào)邏輯、效率和自動(dòng)化。應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在：例如，通過分解復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，可以設(shè)計(jì)出更高效的并行算法（如MapReduce）；通過模式識(shí)別，可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的趨勢或關(guān)聯(lián)（如推薦系統(tǒng)）；通過抽象化，可以忽略底層細(xì)節(jié)專注于問題本質(zhì)（如使用數(shù)據(jù)庫API而不關(guān)心SQL語句的具體執(zhí)行）；通過算法設(shè)計(jì)，可以找到最優(yōu)或近優(yōu)的解決方案（如最短路徑算法）。2.算法創(chuàng)新提升數(shù)據(jù)處理效率的方式包括：設(shè)計(jì)時(shí)間復(fù)雜度更低的算法（如用快速排序替代冒泡排序）；利用空間換時(shí)間思想，通過緩存或索引加速后續(xù)操作；采用多線程或異步處理技術(shù)，充分利用多核CPU資源；設(shè)計(jì)更高效的并行算法，適應(yīng)分布式計(jì)算環(huán)境；應(yīng)用近似算法在可接受誤差范圍內(nèi)大幅提升速度；針對特定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如樹、圖）設(shè)計(jì)專門的優(yōu)化算法。3.關(guān)鍵技術(shù)可能涉及：MapReduce/SparkRDD/Dataset編程模型進(jìn)行分布式分治處理；HDFS或?qū)ο蟠鎯?chǔ)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)持久化；Hive/SparkSQL進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)查詢和分析；機(jī)器學(xué)習(xí)庫（如MLlib）進(jìn)行分布式模型訓(xùn)練與預(yù)測；NoSQL數(shù)據(jù)庫（如Cassandra,HBase）處理非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)考量包括：數(shù)據(jù)分片策略與負(fù)載均衡；任務(wù)調(diào)度與容錯(cuò)機(jī)制；數(shù)據(jù)本地化原則減少網(wǎng)絡(luò)傳輸；選擇合適的計(jì)算框架（Hadoop適合批處理，Spark適合交互式和流處理）；考慮數(shù)據(jù)隱私和安全問題。4.數(shù)據(jù)可視化方法及其適用性與優(yōu)勢：折線圖，適用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢，優(yōu)勢在于直觀體現(xiàn)連續(xù)變化和波動(dòng)；散點(diǎn)圖，適用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系或分布情況，優(yōu)勢在于易于發(fā)現(xiàn)相關(guān)性或異常點(diǎn)；熱力圖（或密度圖），適用于展示二維空間中數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布密度，優(yōu)勢在于能直觀顯示高活性/高值區(qū)域；樹狀圖（或?；鶊D），適用于展示層級結(jié)構(gòu)或數(shù)據(jù)流向，優(yōu)勢在于清晰表達(dá)部分與整體關(guān)系或流量傳遞。5.最關(guān)鍵的三個(gè)環(huán)節(jié)：問題定義與需求分析、算法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)、原型實(shí)現(xiàn)與迭代測試。問題定義環(huán)節(jié)需重點(diǎn)關(guān)注：清晰界定目標(biāo)、用戶需求、約束條件、成功標(biāo)準(zhǔn)；進(jìn)行可行性分析（技術(shù)、數(shù)據(jù)、資源）。算法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)需重點(diǎn)關(guān)注：選擇合適的技術(shù)棧和架構(gòu)模式；設(shè)計(jì)核心算法邏輯和流程；考慮可擴(kuò)展性、魯棒性和性能指標(biāo)；進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)。原型實(shí)現(xiàn)與迭代測試環(huán)節(jié)需重點(diǎn)關(guān)注：快速構(gòu)建最小可行產(chǎn)品（MVP）；通過實(shí)驗(yàn)和用戶反饋收集數(shù)據(jù)；根據(jù)反饋進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化和功能迭代；確保代碼質(zhì)量和系統(tǒng)穩(wěn)定性。二、計(jì)算與分析題6.算法思路可能包括：①基于圖的中心性度量算法，如度中心性、中介中心性，直接計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)或其在網(wǎng)絡(luò)中的作用程度，然后篩選出高中心性節(jié)點(diǎn)；②基于PageRank算法，假設(shè)節(jié)點(diǎn)之間的鏈接關(guān)系代表信任投票，迭代計(jì)算節(jié)點(diǎn)的重要性得分，得分高的節(jié)點(diǎn)可能是“網(wǎng)紅”；③基于聚類分析，將節(jié)點(diǎn)聚類，規(guī)模特別大的聚類中心或邊界節(jié)點(diǎn)可能代表影響力較大的群體或個(gè)體；④基于流式算法，如PageRank的流式版本，適用于持續(xù)更新的大型網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)時(shí)追蹤節(jié)點(diǎn)重要性的變化。潛在優(yōu)缺點(diǎn)比較：度中心性計(jì)算簡單快速，但可能遺漏影響力大但連接數(shù)不最極少數(shù)節(jié)點(diǎn)；PageRank能綜合鏈接信息和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)果更全面，但計(jì)算復(fù)雜度較高，對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)可能收斂慢；聚類分析可以發(fā)現(xiàn)社群結(jié)構(gòu)，但定義“網(wǎng)紅”可能不直觀；流式算法適合動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)，但實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性可能受算法窗口大小影響。7.SQL查詢語句（以標(biāo)準(zhǔn)SQL為主，具體語法可能需根據(jù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)調(diào)整）：SELECTpaper_title,publish_year,GROUP_CONCAT(author_id)ASauthorsFROM科研論文WHEREpublish_year>2010AND(keywordsLIKE'%機(jī)器學(xué)習(xí)%'ANDkeywordsLIKE'%深度學(xué)習(xí)%')GROUPBYpaper_title,publish_year;*解析思路：*1.目標(biāo)選擇：需要選出滿足條件的論文標(biāo)題（paper_title）、發(fā)表年份（publish_year）和作者列表（author_id）。2.條件過濾：使用WHERE子句過濾出發(fā)表年份大于2010年的記錄。3.關(guān)鍵詞匹配：關(guān)鍵詞是逗號(hào)分隔的字符串，需要同時(shí)包含“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”。使用`LIKE'%關(guān)鍵詞%'`進(jìn)行模糊匹配。為了確保同時(shí)包含兩者，可以使用`AND`連接兩個(gè)`LIKE`條件。注意，如果關(guān)鍵詞是標(biāo)準(zhǔn)化的、不包含逗號(hào)的獨(dú)立詞，則應(yīng)使用`IN(SELECTkeywordFROM...WHERE...)`或`=`進(jìn)行精確匹配。4.數(shù)據(jù)聚合：一篇論文可能有多個(gè)作者，需要將同一篇論文的所有作者ID聚合到一起。使用`GROUPBYpaper_title,publish_year`將結(jié)果按論文標(biāo)題和發(fā)表年份分組。5.作者列表生成：使用`GROUP_CONCAT(author_id)`函數(shù)將同一組內(nèi)的`author_id`連接成一個(gè)字符串列表。函數(shù)的具體語法（如分隔符、最大長度限制）可能因數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)而異。三、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)題8.數(shù)據(jù)處理流程設(shè)計(jì)：1.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：讀取原始日志文件，去除無效或格式錯(cuò)誤的記錄（如空行、缺失關(guān)鍵字段）。處理地理位置數(shù)據(jù)的有效性，對經(jīng)緯度進(jìn)行范圍檢查。處理時(shí)間戳格式，統(tǒng)一為標(biāo)準(zhǔn)格式（如ISO8601）。處理關(guān)鍵詞字段，去除無關(guān)字符（如標(biāo)點(diǎn)、特殊符號(hào)），轉(zhuǎn)換為小寫，確?！皺C(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”關(guān)鍵詞的一致性。2.地理位置轉(zhuǎn)換：將清洗后的經(jīng)緯度坐標(biāo)映射到具體的城市或區(qū)域。這可以通過集成地理編碼API（如GoogleMapsGeocodingAPI、ArcGISAPI）實(shí)現(xiàn)，將經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為城市名稱或行政區(qū)域ID。也可以使用預(yù)先構(gòu)建的地理空間索引數(shù)據(jù)庫（如GeoLite2）進(jìn)行查找。選擇方法需考慮精度要求、數(shù)據(jù)量、API調(diào)用成本或數(shù)據(jù)庫構(gòu)建維護(hù)成本。3.時(shí)間聚合：將訪問時(shí)間戳按照時(shí)間粒度（如小時(shí)、天、周）進(jìn)行分組。對每個(gè)時(shí)間粒度內(nèi)的、屬于同一城市的訪問記錄進(jìn)行計(jì)數(shù)。4.熱力圖數(shù)據(jù)生成：根據(jù)上一步得到的聚合結(jié)果，生成熱力圖所需的數(shù)據(jù)格式。通常是一個(gè)列表或數(shù)組，每個(gè)元素包含一個(gè)地理位置（城市名稱/ID）和一個(gè)對應(yīng)的權(quán)重值（該城市在指定時(shí)間粒度內(nèi)的訪問計(jì)數(shù)）。權(quán)重值可以直接使用計(jì)數(shù)，也可以進(jìn)行歸一化或平滑處理（如加權(quán)平均）以生成更自然的視覺效果。輸出的數(shù)據(jù)應(yīng)按地理位置或權(quán)重值排序（如果需要）。5.技術(shù)選型說明：數(shù)據(jù)清洗可使用Python（如Pandas庫）或大數(shù)據(jù)ETL工具（如ApacheNiFi,Talend）。地理位置轉(zhuǎn)換選擇API或數(shù)據(jù)庫取決于精度和成本。時(shí)間聚合可在Pandas中完成，或使用SparkSQL