2025年大學《數(shù)據(jù)計算及應用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)計算及應用專業(yè)的畢業(yè)設(shè)計與論文寫作指導考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述數(shù)據(jù)計算在當今大數(shù)據(jù)時代的重要意義，并列舉至少三個你所在專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)計算應用實例。二、比較并說明關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)模型、適用場景和主要優(yōu)缺點方面的差異。三、描述一下你在畢業(yè)設(shè)計中計劃采用（或已采用）的核心算法或模型，說明選擇該算法/模型的原因，以及它如何解決你的研究問題。四、闡述在進行數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)清洗和預處理的重要性。請列舉至少四種常見的數(shù)據(jù)清洗任務，并簡要說明每種任務的目的。五、假設(shè)你需要處理一個規(guī)模非常大的數(shù)據(jù)集（例如，數(shù)TB級別的日志文件），請簡述你會考慮采用哪些數(shù)據(jù)計算框架或技術(shù)（如MapReduce,Spark,Flink等），并說明選擇這些技術(shù)的理由。六、在撰寫畢業(yè)論文的文獻綜述部分時，你認為應該包含哪些主要內(nèi)容？請列出至少五點，并簡要說明每點的目的。七、根據(jù)學術(shù)規(guī)范，解釋什么是“引注”？為什么在論文中準確進行引注至關(guān)重要？請結(jié)合一個假定的例子說明如何對一段引用他人的觀點進行正確標注。八、描述一下你畢業(yè)設(shè)計（論文）中，從選題確定到最終成果提交大致經(jīng)歷了哪些主要階段？請簡述每個階段的核心任務。九、你計劃（或已經(jīng)設(shè)計）的畢業(yè)設(shè)計系統(tǒng)/研究方案中，如何評估其性能或有效性？請列舉至少兩種評估方法，并說明選擇這些方法的原因。十、結(jié)合你的畢業(yè)設(shè)計經(jīng)歷，談談你認為作為一名《數(shù)據(jù)計算及應用》專業(yè)的畢業(yè)生，最重要的核心能力是什么？為什么？試卷答案一、數(shù)據(jù)計算是處理、分析和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的核心技術(shù)，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的基礎(chǔ)。它使得從海量、多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)中提取有用信息成為可能，廣泛應用于推薦系統(tǒng)（如個性化商品推薦）、金融風控（如信用評分模型）、智慧城市（如交通流量分析）等領(lǐng)域。二、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫基于二維表格模型，采用結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）進行操作，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化強，事務支持完善（ACID特性），適合需要嚴格數(shù)據(jù)一致性和復雜查詢的應用。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）則提供了更靈活的數(shù)據(jù)模型（如鍵值對、文檔、列族、圖形），通常具有更高的可擴展性和性能，適用于處理半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、高并發(fā)讀寫場景，但可能犧牲部分強一致性。選擇依據(jù)主要看應用場景對數(shù)據(jù)模型、擴展性、一致性和查詢復雜度的要求。三、（答案因人而異，以下為示例）核心算法/模型：決策樹（DecisionTree）原因：決策樹易于理解和實現(xiàn)，能夠處理混合類型數(shù)據(jù)，適合用于分類和回歸任務。在本畢業(yè)設(shè)計中，我們使用決策樹來預測用戶行為（例如，是否購買某個產(chǎn)品），因為該算法能夠清晰地展示預測結(jié)果的決策路徑，便于解釋模型行為，且相對計算復雜度較低，適合在中小規(guī)模數(shù)據(jù)集上快速得到結(jié)果。如何解決研究問題：通過分析歷史用戶數(shù)據(jù)，構(gòu)建決策樹模型學習用戶特征與行為之間的關(guān)系，將用戶新數(shù)據(jù)輸入模型，根據(jù)決策樹的分支判斷其行為傾向，從而實現(xiàn)預測目標。四、數(shù)據(jù)清洗和預處理對于保證數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高后續(xù)數(shù)據(jù)分析或模型構(gòu)建的準確性和有效性至關(guān)重要。常見的數(shù)據(jù)清洗任務包括：1.缺失值處理：通過刪除、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、模型預測）等方法處理數(shù)據(jù)中的空白或未知值，避免其影響分析結(jié)果。2.異常值檢測與處理：識別并處理偏離大部分數(shù)據(jù)點的極端值，可通過統(tǒng)計方法（如箱線圖）、聚類或機器學習模型進行，以防止其扭曲分析結(jié)果或?qū)е履Ｐ瓦^擬合。3.數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一：統(tǒng)一日期、時間、貨幣、文本格式等，消除不一致性，便于統(tǒng)一處理和分析。例如，將所有日期轉(zhuǎn)換為標準格式（YYYY-MM-DD）。4.重復數(shù)據(jù)處理：識別并刪除數(shù)據(jù)集中的完全重復記錄，避免統(tǒng)計偏差。5.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：確保每列數(shù)據(jù)的類型正確（如將字符串表示的數(shù)字轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型），或根據(jù)需要進行類型轉(zhuǎn)換。五、處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，會考慮采用分布式數(shù)據(jù)計算框架或技術(shù)。例如：1.ApacheSpark：選擇Spark的原因在于其強大的內(nèi)存計算能力，能夠顯著加速數(shù)據(jù)處理任務（如SQL查詢、機器學習、圖計算），其SparkSQL和MLlib組件提供了豐富的接口，易于使用，且具有良好的生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)支持。2.ApacheHadoopMapReduce：選擇MapReduce的原因在于其成熟穩(wěn)定，特別適合處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)集的批處理任務，具有較好的容錯性和可擴展性，能夠?qū)⒂嬎闳蝿辗植嫉酱罅苛畠r的硬件上。對于需要深度迭代計算或低延遲交互式分析的場景，可能會優(yōu)先考慮Spark。六、畢業(yè)論文的文獻綜述部分應包含以下主要內(nèi)容：1.研究背景與意義：闡述所研究問題的來源、發(fā)展現(xiàn)狀及其重要性。2.相關(guān)技術(shù)/理論概述：介紹與研究方向密切相關(guān)的核心技術(shù)、理論基礎(chǔ)或主要流派。3.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀：梳理國內(nèi)外在該領(lǐng)域的主要研究成果、代表性學者及其觀點、存在的問題和不足。4.關(guān)鍵方法/模型分析：對現(xiàn)有研究中采用的主要方法或模型進行歸納、比較和評價。5.研究空白與本工作：基于對現(xiàn)有文獻的分析，明確指出當前研究存在的空白或待解決的問題，引出本文的研究目標和主要內(nèi)容。七、“引注”是指在論文中引用他人已發(fā)表的研究成果、觀點、數(shù)據(jù)或方法時，明確指出信息來源的行為。準確進行引注至關(guān)重要，因為它：1.體現(xiàn)學術(shù)誠信：表明對他人貢獻的尊重，避免剽竊。2.支持論點依據(jù)：為自己的觀點提供可靠證據(jù)，增強說服力。3.方便讀者追溯：使讀者能夠找到原始文獻，進行進一步學習和驗證。4.構(gòu)建學術(shù)對話：將自己的研究置于已有學術(shù)體系中，表明工作的繼承與發(fā)展關(guān)系。例如：據(jù)Smith（2020）的研究表明，深度學習模型在圖像識別任務上已達到人類水平（p.15）。（此處假設(shè)文獻來源和引用格式符合某種規(guī)范）八、畢業(yè)設(shè)計（論文）的主要階段及核心任務：1.選題確定：明確研究問題，初步確定研究方向和技術(shù)路線，進行初步的可行性分析。2.開題報告：深入文獻調(diào)研，詳細闡述研究目標、內(nèi)容、方法、技術(shù)路線、進度安排和預期成果，獲得導師批準。3.方案設(shè)計/系統(tǒng)開發(fā)：設(shè)計研究方案、實驗設(shè)計或系統(tǒng)架構(gòu)，進行編碼實現(xiàn)、數(shù)據(jù)收集/獲取。4.實驗/數(shù)據(jù)分析：按照設(shè)計進行實驗或處理數(shù)據(jù)，收集結(jié)果，進行分析和解讀。5.論文撰寫：根據(jù)研究過程和結(jié)果，按照規(guī)范撰寫畢業(yè)論文，包括緒論、文獻綜述、方法、結(jié)果、討論、結(jié)論等部分。6.修改完善與答辯：根據(jù)導師和預答辯意見修改論文，準備答辯材料，進行最終的論文答辯。九、評估畢業(yè)設(shè)計系統(tǒng)/研究方案性能或有效性的方法：1.定量評估（針對系統(tǒng)）：通過壓力測試評估系統(tǒng)的并發(fā)處理能力或響應時間；通過功能測試用例覆蓋率評估系統(tǒng)功能的完整性和穩(wěn)定性；通過用戶調(diào)研或A/B測試評估系統(tǒng)的用戶滿意度或?qū)嶋H效果。2.定量評估（針對研究）：在有g(shù)roundtruth的情況下，使用準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分數(shù)、AUC值等指標評估模型的預測性能；通過統(tǒng)計檢驗（如t檢驗、ANOVA）比較不同方法或參數(shù)下的效果差異；計算算法的時間復雜度和空間復雜度評估其效率。選擇原因：定量評估能夠提供客觀、可比較的指標，清晰地展示系統(tǒng)或研究的性能水平，便于發(fā)現(xiàn)問題和進行深入分析。十、作為一名《數(shù)據(jù)計算及應用》專業(yè)的畢業(yè)生，最重要的核心