2025年大學《數(shù)據(jù)計算及應用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)計算在電影制作中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在分析電影劇本的情感傾向時，以下哪種數(shù)據(jù)采集方法最適用于獲取劇本文本數(shù)據(jù)？A.網(wǎng)絡爬蟲抓取電影論壇評論B.調(diào)用公開的電影數(shù)據(jù)庫API獲取劇本文本C.手動輸入劇本關鍵句段D.分析電影預告片的視頻轉錄文本2.當需要處理和分析來自電影拍攝日志、演員履歷、票房數(shù)據(jù)等多個來源的混合數(shù)據(jù)集時，以下哪種數(shù)據(jù)庫模型通常最為合適？A.關系型數(shù)據(jù)庫B.NoSQL數(shù)據(jù)庫中的鍵值存儲C.NoSQL數(shù)據(jù)庫中的文檔存儲D.NoSQL數(shù)據(jù)庫中的列式存儲3.在電影推薦系統(tǒng)中，如果要根據(jù)演員過往作品的表現(xiàn)來推薦相似風格的影片，最可能應用哪種機器學習技術？A.分類算法B.聚類算法C.協(xié)同過濾D.回歸算法4.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示不同電影類型在歷年票房總和中的占比變化？A.散點圖B.熱力圖C.餅圖D.折線圖5.對電影評論數(shù)據(jù)進行情感分析時，以下哪個步驟是數(shù)據(jù)預處理中的關鍵環(huán)節(jié)？A.特征選擇B.模型訓練C.分詞和去除停用詞D.結果可視化6.如果需要分析電影片長與票房收入之間的關系，最適合使用的統(tǒng)計圖表是？A.條形圖B.箱線圖C.散點圖D.雷達圖7.在使用ApacheSpark進行大規(guī)模電影數(shù)據(jù)處理時，其主要優(yōu)勢體現(xiàn)在？A.更高的單機內(nèi)存容量B.更快的單線程計算速度C.良好的橫向擴展能力和容錯性D.更簡單的編程模型8.從電影選角導演的社交媒體賬號獲取演員評價信息，這屬于數(shù)據(jù)采集中的哪種來源？A.結構化數(shù)據(jù)庫B.半結構化日志文件C.非結構化文本數(shù)據(jù)D.有序的傳感器數(shù)據(jù)9.在進行電影票房預測時，將歷史票房數(shù)據(jù)、電影評分、營銷投入等多個特征輸入到機器學習模型中，這被稱為？A.數(shù)據(jù)采樣B.特征工程C.模型訓練D.數(shù)據(jù)集成10.對電影制作成本進行預算控制時，監(jiān)控拍攝現(xiàn)場的實時數(shù)據(jù)（如設備使用率、人員到位情況），屬于數(shù)據(jù)計算在哪個環(huán)節(jié)的應用？A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化二、填空題1.使用Python的Pandas庫對電影數(shù)據(jù)進行排序時，可以通過參數(shù)______來指定排序的列名。2.在關系型數(shù)據(jù)庫中，使用______語句來查詢滿足特定條件的記錄。3.為了減少數(shù)據(jù)噪聲對電影評論情感分析結果的影響，通常需要對文本進行______和______處理。4.評估一個電影推薦系統(tǒng)性能的常用指標是______準確率。5.將電影制作各個階段的數(shù)據(jù)（劇本、拍攝、預算、票房等）存儲在統(tǒng)一的______中，是進行綜合分析的基礎。6.利用自然語言處理技術分析電影劇本中的______和______，可以揭示故事結構和人物關系。7.在使用機器學習模型預測電影評分時，需要對訓練數(shù)據(jù)進行______和______以避免過擬合。8.數(shù)據(jù)可視化過程中，選擇合適的圖表類型對于準確傳達______至關重要。9.大規(guī)模電影數(shù)據(jù)處理任務常常需要利用分布式計算框架，如______或Hadoop。10.通過分析觀眾在社交媒體上發(fā)布的電影相關帖子，可以獲取關于電影______和______的實時反饋。三、簡答題1.簡述利用數(shù)據(jù)計算技術分析電影劇本文本特征的基本流程。2.比較關系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫在存儲和管理電影數(shù)據(jù)方面的主要區(qū)別。3.解釋什么是電影數(shù)據(jù)分析中的特征工程，并列舉至少三種在電影數(shù)據(jù)中常見的特征工程方法。4.描述如何利用數(shù)據(jù)可視化技術展示一部電影在不同平臺的觀眾評論情感傾向。5.闡述數(shù)據(jù)計算技術在優(yōu)化電影拍攝流程或降低制作成本方面可能的應用場景。四、計算題假設你獲得了一份包含以下字段的電影演員作品集數(shù)據(jù)集（字段包括：演員姓名、電影名稱、上映年份、電影類型、角色、評分）：|演員姓名|電影名稱|上映年份|電影類型|角色|評分||:-------|:-------------|:-------|:---------|:---------|:---||張三|電影A|2021|動作|反派|7.5||張三|電影B|2019|喜劇|主角|8.1||李四|電影A|2021|動作|主角|8.5||李四|電影C|2022|愛情|主角|7.8||王五|電影B|2019|喜劇|配角|7.9||王五|電影D|2023|科幻|反派|6.5|請根據(jù)以上數(shù)據(jù)，回答以下問題：1.計算每位演員出演的電影數(shù)量。2.找出每位演員獲得評分最高的電影及其評分。3.計算動作片類型的平均評分。4.假設你想為一位新演員推薦電影，請基于他/她希望出演的角色類型（例如：動作片主角），利用簡單的相似度計算方法（如出演相同類型電影且評分高的演員推薦），為該演員推薦一部可能合適的電影，并說明推薦理由。（注：此處要求展示推薦思路，無需復雜算法實現(xiàn)）五、編程題請用Python編寫一段代碼，實現(xiàn)以下功能：從一個包含電影名稱（字符串）、上映年份（整數(shù)）、票房（浮點數(shù)）三列的PandasDataFrame中，篩選出2020年上映且票房高于1億（單位：億元）的電影，并將這些電影的名稱和票房按票房從高到低排序后輸出。假設DataFrame的名稱為`movies_df`。試卷答案一、選擇題1.B解析：公開的電影數(shù)據(jù)庫通常提供API接口，可以直接獲取包括劇本文本在內(nèi)的結構化或半結構化數(shù)據(jù)，效率高且數(shù)據(jù)可靠。網(wǎng)絡爬蟲需要自行編寫程序抓取，可能數(shù)據(jù)不全或存在噪聲。手動輸入費時費力。視頻轉錄文本與劇本原文可能存在差異。2.C解析：電影數(shù)據(jù)包含演員履歷（非結構化或半結構化）、票房數(shù)據(jù)（結構化）等多種類型，且關系可能復雜。文檔存儲模型天然適合存儲和查詢以文檔形式存在的半結構化或非結構化數(shù)據(jù)（如演員履歷），同時也方便存儲結構化的票房數(shù)據(jù)，靈活性高。3.C解析：推薦系統(tǒng)核心是發(fā)現(xiàn)用戶與物品之間的潛在關系。根據(jù)演員過往作品表現(xiàn)推薦相似影片，屬于發(fā)現(xiàn)演員與影片之間的關聯(lián)模式，為相似用戶（演員）或相似物品（影片）進行推薦，這正是協(xié)同過濾算法的基本思想。4.D解析：折線圖擅長展示數(shù)據(jù)隨時間（或其他連續(xù)變量）的變化趨勢。展示不同電影類型在歷年票房總和中的占比變化，需要觀察占比隨年份的演變趨勢，折線圖最合適。餅圖適合展示某一時間點各部分占比，熱力圖適合展示二維數(shù)據(jù)密度，散點圖適合展示兩個變量之間的關系。5.C解析：非結構化文本數(shù)據(jù)（如電影評論）包含大量噪音（如標點、停用詞），直接用于情感分析效果差。分詞是中文處理的基礎，去除停用詞（如“的”、“了”）可以減少噪音，提取出更有意義的詞匯用于后續(xù)的情感判斷，是關鍵預處理步驟。6.C解析：散點圖用于展示兩個連續(xù)變量之間的關系。電影片長（連續(xù)變量）和票房收入（連續(xù)變量）之間的關系適合用散點圖來可視化，可以直觀看出兩者是否存在某種趨勢或相關性。條形圖用于分類數(shù)據(jù)比較，箱線圖用于展示數(shù)據(jù)分布和離群點，雷達圖用于多維度數(shù)據(jù)比較。7.C解析：大規(guī)模數(shù)據(jù)處理通常需要處理海量數(shù)據(jù)，對計算資源和存儲能力要求高。Spark通過內(nèi)存計算和分布式處理，能夠高效處理PB級別的數(shù)據(jù)，具有良好的橫向擴展能力（增加節(jié)點提升性能）和容錯性（節(jié)點失敗自動恢復），是其核心優(yōu)勢。8.C解析：社交媒體賬號發(fā)布的評論主要是文本形式，屬于非結構化數(shù)據(jù)。雖然可能發(fā)布在網(wǎng)站上（有結構），但獲取這些評論內(nèi)容本身屬于處理非結構化文本數(shù)據(jù)的過程。9.B解析：將原始數(shù)據(jù)（如票房、評分、投入）轉化為機器學習模型可以理解和使用的特征（如歸一化、特征組合、編碼等）的過程，稱為特征工程。這是提高模型效果的關鍵步驟。10.A解析：數(shù)據(jù)采集是整個數(shù)據(jù)分析和計算流程的第一步，指從各種來源獲取原始數(shù)據(jù)。監(jiān)控拍攝現(xiàn)場的實時數(shù)據(jù)屬于在拍攝過程中直接獲取所需數(shù)據(jù)，以用于實時監(jiān)控和潛在優(yōu)化，這正是數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)的應用。二、填空題1.`by`2.`SELECT`3.`分詞`,`去除停用詞`4.`準確`5.`數(shù)據(jù)倉庫`(或`數(shù)據(jù)湖`)6.`主題`,`情感`7.`特征選擇`,`交叉驗證`8.`信息`9.`Spark`10.`口碑`,`熱度`三、簡答題1.解析思路：首先明確要分析的特征（如情感傾向、主題詞頻、角色關系等）。然后從數(shù)據(jù)源（如劇本文件、數(shù)據(jù)庫）獲取文本數(shù)據(jù)。接著進行數(shù)據(jù)預處理（清洗、分詞、去除停用詞等）。然后使用文本分析技術（如情感分析模型、主題模型如LDA）計算劇本的特征值。最后將分析結果進行可視化或解讀，得出關于劇本特征的結論。2.解析思路：關系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）結構化強，適合存儲結構化數(shù)據(jù)，支持復雜的SQL查詢和事務，但擴展性相對較差，處理半結構化和非結構化數(shù)據(jù)不便。NoSQL數(shù)據(jù)庫種類多，鍵值存儲速度快但查詢靈活度低；文檔存儲靈活，適合半結構化數(shù)據(jù)；列式存儲適合分析型計算。它們在數(shù)據(jù)模型、擴展性、一致性、查詢能力等方面各有優(yōu)劣，選擇取決于具體應用場景。電影數(shù)據(jù)多樣，NoSQL（特別是文檔存儲）可能更靈活。3.解析思路：特征工程是將原始數(shù)據(jù)轉化為模型有效輸入的過程。方法包括：特征提取（從文本中提取TF-IDF、N-gram；從圖像中提取邊緣、紋理）；特征轉換（歸一化、標準化、對數(shù)變換）；特征構造（創(chuàng)建新特征，如電影時長與評分之比）；特征選擇（過濾不相關或冗余特征，如使用卡方檢驗、遞歸特征消除）；特征編碼（將類別特征轉換為數(shù)值，如獨熱編碼、標簽編碼）。在電影數(shù)據(jù)中，可構造導演演員合作特征、上映季節(jié)特征等。4.解析思路：首先收集目標電影在不同平臺（如豆瓣、微博、IMDb）的觀眾評論數(shù)據(jù)。然后對評論進行情感分析，判斷每條評論是正面、負面還是中性。接著，按照平臺分組，統(tǒng)計每個平臺正面、負面、中性評論的數(shù)量或比例。最后，使用堆疊柱狀圖或分組柱狀圖，X軸為平臺名稱，Y軸為評論數(shù)量或比例，不同顏色代表不同的情感傾向，清晰展示各平臺評論的情感分布對比。5.解析思路：數(shù)據(jù)計算可優(yōu)化拍攝流程：通過分析歷史拍攝日志，識別耗時較長的環(huán)節(jié)或低效的排程，優(yōu)化拍攝計劃；利用實時數(shù)據(jù)監(jiān)控現(xiàn)場設備使用率、人員到位情況，動態(tài)調(diào)整資源配置?？山档椭谱鞒杀荆和ㄟ^分析不同場景的拍攝成本數(shù)據(jù)，優(yōu)化場景設計或拍攝方案以降低開支；利用數(shù)據(jù)分析預測潛在風險（如天氣影響、演員檔期沖突），提前準備備選方案，減少延誤造成的損失；分析相似影片的成本效益，為當前項目提供預算參考。四、計算題1.解析思路：統(tǒng)計每位演員在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的行數(shù)即可得到出演電影數(shù)量。張三：3部李四：2部王五：2部2.解析思路：對每位演員的作品按評分降序排列，取第一行即可。張三：電影B(8.1)李四：電影C(8.5)王五：無（所有電影評分低于7.9）3.解析思路：篩選出類型為“動作”的電影，計算其評分的平均值。動作片：電影A(7.5),電影C(7.8)平均評分：(7.5+7.8)/2=7.654.解析思路：推薦思路示例：假設新演員希望出演動作片主角。首先篩選出所有動作片主角（李四出演電影A）。然后分析李四出演電影A的評分（8.5）以及該電影的類型（動作）。接著，在數(shù)據(jù)集中查找其他演員是否也出演過動作片主角，并查看其出演電影的評分。例如，王五出演過動作片主角（電影A），評分為6.5，低于李四。雖然數(shù)據(jù)很少，但基于“出演相似類型且評分高”的簡單邏輯，可以推薦李四出演過的電影A。推薦理由：李四在動作片主角角色上已有較高評分（8.5），出演的動作片（電影A）本身也是動作類型，與新演員的目標角色類型一致，且當前數(shù)據(jù)中無評分更高的同類角色出演案例。五、編程題```pythonimportpandasaspd#假設movies_df已經(jīng)定義并包含'電影名