2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)智能的結(jié)合應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)智能應(yīng)用流程中的重要性，并列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題及其相應(yīng)的處理方法。二、假設(shè)你使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，需要處理一個包含數(shù)萬條記錄、多個字段的CSV文件。請簡述你會采用哪些步驟和Python相關(guān)庫（如Pandas）進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)加載、初步探索性分析和基本的數(shù)據(jù)清洗（例如處理缺失值和重復(fù)值）。三、比較并說明監(jiān)督學(xué)習(xí)算法與無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在目標(biāo)、原理、適用場景上的主要區(qū)別。各舉一個你熟悉的算法名稱作為例子。四、在構(gòu)建一個用于預(yù)測客戶流失的機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，請簡述你會如何選擇合適的評估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等），并解釋選擇這些指標(biāo)的原因。五、解釋什么是特征工程，并列舉至少三種特征工程的技術(shù)方法。說明這些技術(shù)方法如何在數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)智能的結(jié)合中發(fā)揮作用。六、闡述大數(shù)據(jù)計算框架（如Hadoop或Spark）在處理海量數(shù)據(jù)時相較于傳統(tǒng)單機(jī)計算的優(yōu)勢。請結(jié)合至少兩個具體的技術(shù)概念來解釋其優(yōu)勢所在。七、設(shè)想一個場景：某電商平臺希望利用用戶購買歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)推薦。請簡述你會如何結(jié)合數(shù)據(jù)分析（如用戶畫像、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘）和數(shù)據(jù)智能（如協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦算法）的技術(shù)來設(shè)計這個推薦系統(tǒng)，并說明兩者在其中的具體作用。八、描述一個你了解的、成功將數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)智能技術(shù)相結(jié)合的實際應(yīng)用案例（可以是商業(yè)、科研或其他領(lǐng)域）。請說明在該案例中，分析和技術(shù)是如何相互配合、創(chuàng)造價值的。九、考慮一個基于圖像識別的智能監(jiān)控系統(tǒng)，系統(tǒng)需要自動識別并報警異常事件（如人群聚集、非法闖入）。請簡述在該系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)智能技術(shù)可能分別扮演的角色，以及它們?nèi)绾螀f(xié)同工作。十、隨著數(shù)據(jù)智能技術(shù)的發(fā)展，有人擔(dān)憂算法的決策過程不透明，可能產(chǎn)生“黑箱”問題。結(jié)合數(shù)據(jù)分析的視角，談?wù)勀阏J(rèn)為如何提高數(shù)據(jù)智能模型的可解釋性，以及這對數(shù)據(jù)分析與智能結(jié)合的應(yīng)用意味著什么。試卷答案一、數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)智能應(yīng)用流程中至關(guān)重要的一環(huán)，因為它能確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量，直接影響后續(xù)分析和模型的結(jié)果準(zhǔn)確性、可靠性。常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題及處理方法包括：1.缺失值：問題表現(xiàn)為數(shù)據(jù)記錄中某些字段的信息缺失。處理方法有：刪除含有缺失值的記錄（若缺失比例小）、填充缺失值（如使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)填充，或使用模型預(yù)測填充）。2.重復(fù)值：問題表現(xiàn)為數(shù)據(jù)集中存在完全或高度相似的記錄。處理方法是識別并刪除重復(fù)記錄。3.異常值：問題表現(xiàn)為數(shù)據(jù)中存在遠(yuǎn)離大部分正常數(shù)據(jù)的極端值。處理方法有：通過統(tǒng)計方法（如箱線圖）識別，然后根據(jù)情況刪除、修正或保留（需分析其產(chǎn)生原因）。4.格式不統(tǒng)一：問題表現(xiàn)為同一字段的數(shù)據(jù)格式不一致，如日期格式多樣。處理方法是統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)日期格式）。5.噪聲數(shù)據(jù)：問題表現(xiàn)為數(shù)據(jù)中存在隨機(jī)誤差或錯誤記錄。處理方法有：數(shù)據(jù)平滑、回歸分析等統(tǒng)計方法進(jìn)行過濾。二、處理大型CSV文件并進(jìn)行初步分析和清洗的步驟與Python代碼思路如下：1.高效加載：使用`pandas.read_csv()`函數(shù)，可利用參數(shù)如`chunksize`分塊讀取，或`dtype`指定列類型以優(yōu)化內(nèi)存使用。2.初步探索性分析：使用`head()`,`tail()`,`info()`,`describe()`等方法查看數(shù)據(jù)概覽、字段信息、描述性統(tǒng)計量，使用`value_counts()`查看類別型變量分布，使用`isnull().sum()`檢查缺失值情況。3.基本數(shù)據(jù)清洗：*處理缺失值：根據(jù)`info()`和`isnull().sum()`結(jié)果，判斷缺失比例和類型，選擇刪除（`dropna()`）或填充（`fillna()`，如填充均值、中位數(shù)、眾數(shù)或使用插值法）。*處理重復(fù)值：使用`duplicated().sum()`檢查重復(fù)，然后用`drop_duplicates()`刪除重復(fù)行。*處理異常值：對數(shù)值型字段，可通過箱線圖（`plot(kind='box')`）或計算Z-score/IQR方法識別，然后決定刪除、修正或保留。*數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：使用`astype()`確保各字段數(shù)據(jù)類型正確（如將字符串日期轉(zhuǎn)為`datetime`類型）。*（可選）簡單變換：如計算新特征、標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化數(shù)值特征等。三、監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別：*目標(biāo)：*監(jiān)督學(xué)習(xí)：目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個從輸入特征到輸出標(biāo)簽（目標(biāo)變量）的映射函數(shù)，用于預(yù)測新輸入的標(biāo)簽。需要有帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。*無監(jiān)督學(xué)習(xí)：目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的結(jié)構(gòu)、模式或關(guān)系，無需標(biāo)簽。主要處理無標(biāo)簽數(shù)據(jù)。*原理：*監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過最小化預(yù)測誤差（如預(yù)測值與真實值之差）來訓(xùn)練模型，學(xué)習(xí)最優(yōu)的映射關(guān)系。*無監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過聚類、降維、關(guān)聯(lián)分析等方法，基于數(shù)據(jù)本身的相似性或內(nèi)在結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模。*適用場景：*監(jiān)督學(xué)習(xí)：適用于有明確預(yù)測目標(biāo)的任務(wù)，如分類（垃圾郵件識別）、回歸（房價預(yù)測）。*無監(jiān)督學(xué)習(xí)：適用于探索性數(shù)據(jù)分析，如聚類（客戶分群）、降維（數(shù)據(jù)可視化）、關(guān)聯(lián)規(guī)則（購物籃分析）。示例算法：*監(jiān)督學(xué)習(xí)：決策樹（DecisionTree）*無監(jiān)督學(xué)習(xí)：K-Means聚類（K-MeansClustering）四、選擇預(yù)測客戶流失模型的評估指標(biāo)需考慮業(yè)務(wù)目標(biāo)和數(shù)據(jù)分布：1.業(yè)務(wù)目標(biāo)（混淆矩陣）：*召回率（Recall）/真正例率（TPR）：衡量模型找出所有實際流失客戶的能力。對于流失客戶召回不足，會造成損失，故通常希望召回率高。計算公式：TP/(TP+FN)。*精確率（Precision）：衡量模型預(yù)測為流失的客戶中，實際確實流失的比例。高精確率意味著誤報少，避免不必要的營銷成本。計算公式：TP/(TP+FP)。2.數(shù)據(jù)分布（類別不平衡）：如果流失客戶占比較?。ㄕ惿伲瑑H看準(zhǔn)確率（Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)）可能具有誤導(dǎo)性。此時，精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)更合適。3.綜合指標(biāo)（F1分?jǐn)?shù)）：F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了兩者。計算公式：2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall)。當(dāng)需要平衡精確率和召回率時，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)是常用指標(biāo)。4.其他指標(biāo)：根據(jù)業(yè)務(wù)側(cè)重點，可能還會關(guān)注ROC-AUC（衡量模型整體區(qū)分能力）、PR-AUC（在正類比例低時更敏感）等。選擇原因：結(jié)合業(yè)務(wù)對漏掉流失客戶（低召回率）和錯誤標(biāo)記非流失客戶（低精確率）的容忍度，以及數(shù)據(jù)集的類別不平衡情況，選擇最能反映模型在實際業(yè)務(wù)中表現(xiàn)的關(guān)鍵指標(biāo)。例如，如果流失成本很高，優(yōu)先考慮高召回率；如果營銷成本很高，優(yōu)先考慮高精確率。F1分?jǐn)?shù)則提供了一個平衡的視角。五、特征工程是指通過領(lǐng)域知識、統(tǒng)計方法和技術(shù)手段，從原始數(shù)據(jù)中提取、轉(zhuǎn)換、構(gòu)造出對數(shù)據(jù)分析模型（尤其是數(shù)據(jù)智能模型）更有預(yù)測力或信息量的新特征的過程。特征工程技術(shù)方法：1.特征提?。簭默F(xiàn)有數(shù)據(jù)中衍生新特征，如從時間戳中提取星期幾、小時；從文本中提取TF-IDF、詞嵌入向量。2.特征編碼：將類別型特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征，如獨熱編碼（One-HotEncoding）、標(biāo)簽編碼（LabelEncoding）、目標(biāo)編碼（TargetEncoding）。3.特征轉(zhuǎn)換：改變特征的分布或關(guān)系，如標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization,Z-score）、歸一化（Normalization,Min-Max）、對數(shù)轉(zhuǎn)換（LogTransformation）、Box-Cox轉(zhuǎn)換。4.特征構(gòu)造（特征交互）：構(gòu)造新的特征表示原始特征之間的組合或交互，如添加兩個特征的乘積、比值，或使用多項式特征。5.特征選擇：從現(xiàn)有特征中篩選出最相關(guān)、最有影響力的特征子集，以減少維度、降低噪聲、提高模型性能和效率。方法有過濾法（基于統(tǒng)計量）、包裹法（結(jié)合模型評估）、嵌入法（模型自帶特征選擇，如Lasso回歸）。6.特征縮放/歸一化：使不同量綱的特征具有可比性，常用于距離計算或梯度下降類算法，如Min-MaxScaling、Z-scoreStandardization。結(jié)合作用：特征工程是連接數(shù)據(jù)分析（通過探索性分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律，理解特征意義）和數(shù)據(jù)智能（利用工程化手段優(yōu)化輸入，提升模型效果）的關(guān)鍵橋梁。高質(zhì)量的特征是構(gòu)建有效智能模型的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)分析的洞察可以指導(dǎo)特征工程的實施方向。六、大數(shù)據(jù)計算框架（如HadoopMapReduce或Spark）相較于傳統(tǒng)單機(jī)計算的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：1.可擴(kuò)展性（Scalability）：能夠通過增加計算節(jié)點（服務(wù)器）來線性地擴(kuò)展處理能力，輕松應(yīng)對TB甚至PB級別的海量數(shù)據(jù)，而單機(jī)計算能力增長受限。2.分布式存儲（DistributedStorage）：數(shù)據(jù)本身被分散存儲在集群的多個節(jié)點上（如HDFS），避免了單點存儲的瓶頸，提高了數(shù)據(jù)訪問和處理的并發(fā)性。Spark的RDD或DataFrame/Dataset也提供了高效的分布式數(shù)據(jù)抽象。3.容錯性（FaultTolerance）：當(dāng)某個節(jié)點失敗時，框架能夠自動將該節(jié)點的計算任務(wù)重新分配到其他節(jié)點上繼續(xù)執(zhí)行，保證了計算任務(wù)的完成性，無需人工干預(yù)。4.高吞吐量（HighThroughput）：優(yōu)化了數(shù)據(jù)在節(jié)點間的移動和計算，減少了I/O開銷，特別適合計算密集型或I/O密集型的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，旨在提高整體數(shù)據(jù)處理的速度和效率，而非單次查詢的最低延遲。5.資源共享（ResourceSharing）：允許多個大數(shù)據(jù)應(yīng)用共享集群中的計算和存儲資源，提高了硬件利用率。具體技術(shù)概念：*MapReduce模型：分為Map和Reduce兩個主要階段。Map階段對數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理和轉(zhuǎn)換，Reduce階段對Map輸出結(jié)果進(jìn)行匯總和聚合。這種分工明確、邊界清晰的設(shè)計簡化了并行編程，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集的批量處理。*數(shù)據(jù)分區(qū)（Partitioning）/傾斜處理（SkewHandling）：大數(shù)據(jù)框架將數(shù)據(jù)自動或手動分區(qū)到不同節(jié)點處理，提高并行度。傾斜處理是針對特定鍵（Key）擁有過多數(shù)據(jù)的傾斜問題，通過重分區(qū)或采樣等策略進(jìn)行優(yōu)化，避免單個節(jié)點成為性能瓶頸。七、設(shè)計電商平臺精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)的思路，結(jié)合數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)智能：1.數(shù)據(jù)分析階段：*用戶畫像構(gòu)建：分析用戶的基本屬性（年齡、性別、地域）和行為屬性（瀏覽歷史、購買記錄、搜索關(guān)鍵詞、停留時間、收藏夾），利用描述性統(tǒng)計、用戶分群（如RFM模型）等方法，描繪不同用戶群體的特征和偏好。*關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：分析用戶購買歷史，挖掘“購買了A商品的用戶也傾向于購買B商品”的關(guān)聯(lián)關(guān)系（如Apriori算法），用于制作購物籃推薦或相關(guān)商品推薦。*用戶行為分析：分析用戶對推薦商品的點擊率（CTR）、轉(zhuǎn)化率（CVR）、互動行為，理解哪些類型的內(nèi)容更受歡迎，為智能推薦提供依據(jù)。2.數(shù)據(jù)智能階段：*協(xié)同過濾推薦：**基于用戶的協(xié)同過濾：*找到與目標(biāo)用戶興趣相似的其他用戶，推薦這些相似用戶喜歡的商品。**基于物品的協(xié)同過濾：*找到與目標(biāo)用戶喜歡的商品相似的其他商品，進(jìn)行推薦。這需要計算商品之間的相似度。*內(nèi)容推薦算法：*分析商品本身的特征（類別、屬性、描述、標(biāo)簽），以及用戶對相似商品的偏好，構(gòu)建模型預(yù)測用戶對特定商品的興趣度。可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類或回歸模型。*混合推薦系統(tǒng)：結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)勢，彌補(bǔ)各自的不足（如冷啟動問題、數(shù)據(jù)稀疏性問題）。3.結(jié)合作用：*數(shù)據(jù)分析為智能推薦提供了用戶洞察、商品關(guān)聯(lián)知識和行為信號，定義了推薦的目標(biāo)和策略方向。*數(shù)據(jù)智能算法（如協(xié)同過濾模型）利用分析得到的數(shù)據(jù)和洞察，進(jìn)行大規(guī)模、個性化的計算，生成具體的推薦列表。*兩者結(jié)合，使得推薦系統(tǒng)既有數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)性，又有智能算法的自動化和個性化能力，最終提升用戶體驗和商業(yè)價值。八、一個結(jié)合數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)智能的成功案例是谷歌的搜索引擎排名（PageRank及其后續(xù)演進(jìn)）。*數(shù)據(jù)分析部分：*海量日志分析：谷歌收集了用戶搜索查詢?nèi)罩?、點擊流數(shù)據(jù)、網(wǎng)站結(jié)構(gòu)信息等海量數(shù)據(jù)。*用戶行為分析：分析用戶點擊模式、停留時間、后續(xù)搜索行為等，判斷用戶對搜索結(jié)果的滿意度，提取“用戶意圖”的信號。*網(wǎng)站內(nèi)容分析：分析網(wǎng)頁內(nèi)容的質(zhì)量、相關(guān)性、更新頻率、主題分布等，評估網(wǎng)頁的權(quán)威性和價值。*鏈接分析：分析網(wǎng)頁之間的鏈接關(guān)系，利用PageRank算法評估網(wǎng)頁的重要性。分析哪些頁面傾向于鏈接到其他頁面，認(rèn)為這些鏈接是“投票”，投票越多、越權(quán)威的頁面，其排名越高。*數(shù)據(jù)智能部分：*PageRank算法：早期核心的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（盡管簡單，但極具開創(chuàng)性），通過迭代計算網(wǎng)頁的“重要性”得分進(jìn)行排序。*機(jī)器學(xué)習(xí)模型：后續(xù)引入更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如RankNet及其變種），學(xué)習(xí)更復(fù)雜的特征（包括用戶行為信號、內(nèi)容特征、鏈接特征等）與搜索排名之間的非線性關(guān)系，進(jìn)行更精準(zhǔn)的排序預(yù)測。*自然語言處理（NLP）：用于理解用戶查詢的語義意圖、分析網(wǎng)頁內(nèi)容的主題相關(guān)性。*個性化推薦：基于用戶歷史行為和偏好，利用協(xié)同過濾或深度學(xué)習(xí)模型，對搜索結(jié)果進(jìn)行個性化排序和展示。*結(jié)合價值：數(shù)據(jù)分析提供了理解搜索行為、網(wǎng)頁質(zhì)量和用戶意圖的基礎(chǔ)和特征；數(shù)據(jù)智能算法則利用這些信息和計算能力，構(gòu)建了強(qiáng)大的、動態(tài)調(diào)整的、能夠處理海量信息并持續(xù)優(yōu)化的排名系統(tǒng)，極大地提升了搜索結(jié)果的相關(guān)性和用戶體驗，創(chuàng)造了巨大的商業(yè)價值。九、在基于圖像識別的智能監(jiān)控系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)智能技術(shù)的角色與結(jié)合：*數(shù)據(jù)分析部分：*數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)注：收集大量監(jiān)控視頻/圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗（去噪）、校正（視角、光照）、格式轉(zhuǎn)換。對需要識別的目標(biāo)（如人、車輛）進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。分析場景特點（如光照變化、遮擋情況）。*行為模式分析：對歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別常見或異常的行為模式（如人群聚集、徘徊、逆行）。*統(tǒng)計特征提取：對圖像/視頻幀進(jìn)行特征提取，如顏色統(tǒng)計直方圖、紋理特征、運(yùn)動特征（光流法）等，用于初步篩選或輔助判斷。*數(shù)據(jù)智能部分：*圖像識別/檢測模型：使用深度學(xué)習(xí)（如CNN、YOLO、SSD）構(gòu)建模型，自動從圖像/視頻幀中檢測、識別目標(biāo)（人、車、臉），并進(jìn)行分類（如區(qū)分不同車型、識別特定人臉）。*行為識別模型：使用視頻理解技術(shù)（如3DCNN、RNN、Transformer），分析目標(biāo)在連續(xù)幀中的動作序列，識別復(fù)雜行為（如奔跑、摔倒、打架）。*異常檢測模型：利用無監(jiān)督學(xué)習(xí)或異常檢測算法，學(xué)習(xí)正常場景的模式，當(dāng)檢測到與正常模式顯著偏離的情況時，觸發(fā)報警（如遺留物檢測、區(qū)域入侵檢測）。*目標(biāo)跟蹤：利用多目標(biāo)跟蹤算法（如SORT、DeepSORT），在視頻流中持續(xù)追蹤特定目標(biāo)。*結(jié)合作用：*數(shù)據(jù)分析負(fù)責(zé)提供高質(zhì)量的、經(jīng)過標(biāo)注和特征工程的數(shù)據(jù)輸入，以及場景理解和行為模式的知識指導(dǎo)。*數(shù)據(jù)智能模型利用這些輸入和數(shù)據(jù)知識，進(jìn)行實時的、自動化的目標(biāo)檢測、行為識別和異常判斷。*兩者結(jié)合，使得監(jiān)控系統(tǒng)不僅能“看”到發(fā)生了什么（智能識別與檢測），還能理解“發(fā)生了什么”（數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)下的模式識別與行為判斷），并能在需要時自動發(fā)出警報（智能異常檢測），從而實現(xiàn)高效、智能的安防監(jiān)控。十、數(shù)據(jù)智能技術(shù)（尤其是復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型）往往被視為“黑箱”，其決策過程不透明，難以解釋原因。結(jié)合數(shù)據(jù)分析的視角，提高可解釋性的方法及意義：*方法：1.模型選擇：優(yōu)先選用可解釋性相對較好的模型，如線性模型（LinearRegression,LogisticRegression）、決策樹（DecisionTree）、規(guī)則列表（RuleLists）等，而非復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2.特征重要性分析：利用模型自帶的或?qū)ｉT的工具分析特征對預(yù)測結(jié)果的貢獻(xiàn)度