2025年大學《數(shù)據計算及應用》專業(yè)題庫——數(shù)據計算及應用專業(yè)的科研成果匯報考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述數(shù)據挖掘的主要任務及其在《數(shù)據計算及應用》領域的重要性。請結合至少兩個具體的應用場景說明。二、比較并分析決策樹算法（如ID3、C4.5）和K近鄰算法（KNN）在原理、優(yōu)缺點、適用場景以及計算復雜度等方面的異同。請說明在何種情況下選擇哪種算法可能更優(yōu)。三、大數(shù)據技術（如Hadoop、Spark）在處理海量數(shù)據時，面臨著數(shù)據存儲、計算效率、數(shù)據一致性等多方面的挑戰(zhàn)。請選擇其中兩個挑戰(zhàn)，分別闡述其具體表現(xiàn)，并提出相應的技術解決方案或緩解策略。四、假設你正在研究一個利用機器學習預測用戶網絡購物行為的科研項目。請設計一個初步的研究方案，包括：1.明確研究目標。2.提出核心問題。3.選擇合適的數(shù)據集（需說明數(shù)據來源和主要特征）。4.初步考慮可以使用的機器學習模型類別。5.簡述實驗評估指標的選擇依據。五、闡述特征工程在數(shù)據挖掘和機器學習項目中的重要作用。請列舉至少三種常見的特征工程技術，并分別簡要說明其目的和基本操作方法。結合一個具體場景，說明特征工程如何提升模型性能。六、在數(shù)據可視化領域，選擇合適的可視化類型對于有效傳達信息至關重要。請分別說明在以下情境下，應優(yōu)先選擇哪種類型的可視化圖表，并簡要說明理由：1.展示某個變量在不同類別中的分布情況。2.顯示多個變量之間的相關性強弱。3.描述一個現(xiàn)象隨時間變化的趨勢。七、討論在《數(shù)據計算及應用》專業(yè)的科研活動中，數(shù)據隱私保護和倫理規(guī)范的重要性。請結合具體的技術手段（如數(shù)據脫敏、聯(lián)邦學習等）或原則（如最小化原則、知情同意原則），說明如何在科研實踐中平衡數(shù)據利用與隱私保護。八、閱讀以下關于“基于深度學習的圖像識別研究”的摘要片段（假設）：“本研究提出了一種新的卷積神經網絡結構（XYZNet），通過引入[某種noveltechnique]有效提升了在[某個數(shù)據集，如ImageNet]上對[特定類別，如小物體]識別的準確率。實驗結果表明，與現(xiàn)有先進模型相比，XYZNet在準確率上提升了3%，并在參數(shù)量和計算復雜度上保持優(yōu)勢?！闭埛治鲈撜锌赡艽嬖诘木窒扌曰蛐枰M一步說明之處。試卷答案一、數(shù)據挖掘的主要任務包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等。其在《數(shù)據計算及應用》領域的重要性體現(xiàn)在：能夠從海量、高維、復雜的d?li?u中提取有價值的信息和知識，為科學決策、商業(yè)智能、優(yōu)化系統(tǒng)性能等提供數(shù)據支持。例如，在金融領域，通過分類算法預測信用風險，通過關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)購物籃分析，幫助企業(yè)進行精準營銷；在醫(yī)療領域，通過分析電子病歷數(shù)據進行疾病預測和診斷輔助，提升醫(yī)療服務質量。二、決策樹算法（如ID3、C4.5）基于貪心策略，通過遞歸分割數(shù)據空間構建樹狀模型進行分類或回歸。優(yōu)點是模型易于理解和解釋，能處理混合類型數(shù)據，對數(shù)據缺失不敏感。缺點是容易過擬合，對訓練數(shù)據順序敏感（ID3），且可能出現(xiàn)不穩(wěn)定的樹結構。K近鄰算法（KNN）是一種實例基于的學習方法，通過計算樣本點到K個最近鄰居的距離，根據鄰居的類別進行投票進行分類。優(yōu)點是原理簡單，實現(xiàn)方便，無需訓練階段，對異常值不敏感。缺點是計算復雜度高（尤其在大數(shù)據集上），對距離度量方法敏感，容易受噪聲影響，K值選擇對結果影響較大。選擇哪種算法取決于數(shù)據特性、樣本量、實時性要求等。例如，對于需要解釋模型決策過程、數(shù)據量適中且特征明確的場景，決策樹可能更優(yōu)；對于數(shù)據量較大、特征工程困難但類別確定場景，KNN可能適用。三、大數(shù)據技術面臨的挑戰(zhàn)及解決方案：1.數(shù)據存儲挑戰(zhàn)：海量數(shù)據存儲成本高，管理復雜。解決方案：采用分布式文件系統(tǒng)（如HDFS）實現(xiàn)海量數(shù)據的高可用、高擴展性存儲；利用對象存儲、云存儲等成本效益更高的方案。2.計算效率挑戰(zhàn)：處理PB級別數(shù)據計算耗時過長。解決方案：采用分布式計算框架（如Spark、Flink）進行并行計算，利用內存計算技術提升速度；優(yōu)化算法和數(shù)據分區(qū)策略。四、研究方案設計：1.研究目標：構建一個基于機器學習的模型，能夠準確預測用戶的網絡購物行為（如購買特定商品、瀏覽特定類別頁面等）。2.核心問題：影響用戶網絡購物行為的因素有哪些？如何構建一個有效的機器學習模型來捕捉這些因素并做出準確預測？3.數(shù)據集：來源可以是公開的購物行為數(shù)據集（如UCIMachineLearningRepository中的數(shù)據集）或合作企業(yè)提供的脫敏數(shù)據。主要特征可能包括用戶基本信息（年齡、性別等）、歷史行為數(shù)據（瀏覽記錄、購買記錄、搜索關鍵詞）、商品信息（類別、價格、評分等）。4.模型類別：可考慮使用邏輯回歸、支持向量機（SVM）、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）或深度學習模型（如LSTM、CNN）等。5.評估指標：選擇準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分數(shù)（F1-Score）等分類指標；如果關注業(yè)務效果，可使用AUC（ROC曲線下面積）、點擊率（CTR）、轉化率（CVR）等。選擇依據是研究目標（如是否關注召回率以減少漏購）和問題特性（分類還是回歸）。五、特征工程重要作用：特征工程是將原始數(shù)據轉化為能夠有效輸入機器學習模型并進行學習的特征的過程。良好的特征工程可以顯著提升模型的預測性能和泛化能力，甚至能使簡單模型取得優(yōu)異效果。常見技術：1.特征提?。簭默F(xiàn)有數(shù)據中衍生新特征，如從時間戳中提取星期幾、小時等；從文本中提取TF-IDF、詞嵌入等。2.特征編碼：將類別特征轉換為數(shù)值形式，如獨熱編碼（One-HotEncoding）、標簽編碼（LabelEncoding）。3.特征轉換/規(guī)范化：對特征進行縮放或變換，如標準化（Z-scorenormalization）、歸一化（Min-Maxscaling）、多項式特征生成。特征工程提升模型性能的例子：在用戶行為預測中，通過組合“瀏覽商品數(shù)量”和“購買商品價格”生成“平均瀏覽商品價格”，可能比單一指標更能反映用戶偏好。六、可視化類型選擇：1.展示變量分布：優(yōu)先選擇直方圖（Histogram）或核密度估計圖（KernelDensityPlot）。理由：能有效展示單個連續(xù)變量的頻率分布形態(tài)和集中趨勢。2.顯示變量相關性：優(yōu)先選擇散點圖矩陣（ScatterPlotMatrix）或熱力圖（Heatmap）。理由：散點圖直觀展示兩個變量間的關系和線性/非線性趨勢；熱力圖能高效展示多個變量間的相關系數(shù)矩陣，顏色深淺直觀表示相關性強弱。3.描述隨時間變化趨勢：優(yōu)先選擇折線圖（LineChart）。理由：能清晰展示現(xiàn)象隨時間變化的趨勢、周期性和突變點。七、數(shù)據隱私保護和倫理規(guī)范重要性：在科研活動中，數(shù)據的廣泛應用帶來了巨大價值，但同時也引發(fā)了用戶隱私泄露、數(shù)據濫用等風險。遵守倫理規(guī)范是維護社會信任、確保研究合法合規(guī)的基礎。技術手段：數(shù)據脫敏（如K匿名、L-diversity）可在不泄露個體信息前提下使用數(shù)據；聯(lián)邦學習允許在不共享原始數(shù)據的情況下聯(lián)合訓練模型。原則：最小化原則（僅收集必要數(shù)據）；知情同意原則（獲取用戶明確授權）；目的限制原則（數(shù)據使用符合收集時說明的目的）；安全保障原則（采取技術措施保護數(shù)據安全）。八、摘要中可能存在的局限性或需進一步說明之處：1.缺乏基線模型：未明確與哪些現(xiàn)有先進模型進行了比較，難以量化XYZNet的提升效果。2.“noveltechnique”不明確：摘要未說明具體使用了何種新穎技術，讀者無法判斷其創(chuàng)新點和有效性。3.“小物體”識別的挑戰(zhàn)性未說明：小物體識別本身是圖像識別的難點，未說明XYZNet是如