2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫(kù)——數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)整合標(biāo)準(zhǔn)和原則考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)，每題2分，共20分）1.下列哪一項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)獲取的主要來(lái)源？A.現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)B.公開(kāi)API接口C.用戶手動(dòng)錄入D.物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)2.在使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取數(shù)據(jù)時(shí)，需要遵守的核心原則之一是？A.盡可能多地抓取數(shù)據(jù)B.抓取后立即進(jìn)行商業(yè)利用C.遵守目標(biāo)網(wǎng)站的`robots.txt`協(xié)議D.忽略數(shù)據(jù)版權(quán)問(wèn)題3.以下哪個(gè)術(shù)語(yǔ)描述的是數(shù)據(jù)中存在的缺失值或記錄不完整的情況？A.數(shù)據(jù)冗余B.數(shù)據(jù)不一致C.數(shù)據(jù)缺失D.數(shù)據(jù)噪聲4.ETL流程中，“T”代表什么步驟？A.數(shù)據(jù)抽?。‥xtract）B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（Transform）C.數(shù)據(jù)加載（Load）D.數(shù)據(jù)清洗（Clean）5.數(shù)據(jù)整合的主要挑戰(zhàn)之一是？A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本過(guò)高B.數(shù)據(jù)在來(lái)源系統(tǒng)中的缺失C.不同數(shù)據(jù)源之間的結(jié)構(gòu)、格式和語(yǔ)義差異D.數(shù)據(jù)加載速度不夠快6.以下哪種數(shù)據(jù)模型通常用于存儲(chǔ)從多個(gè)源整合來(lái)的、面向主題的數(shù)據(jù)？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)表B.對(duì)象存儲(chǔ)文件C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.NoSQL文檔數(shù)據(jù)庫(kù)7.將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的度量單位或分類標(biāo)準(zhǔn)，屬于數(shù)據(jù)整合中的哪項(xiàng)工作？A.數(shù)據(jù)抽取B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)清洗8.元數(shù)據(jù)對(duì)于數(shù)據(jù)整合的意義在于？A.提高數(shù)據(jù)傳輸速度B.增加數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量C.提供關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，幫助理解和管理數(shù)據(jù)D.替代原始數(shù)據(jù)9.“數(shù)據(jù)質(zhì)量”標(biāo)準(zhǔn)通常不包括以下哪一項(xiàng)？A.完整性B.相關(guān)性C.時(shí)效性D.保密性10.下列哪項(xiàng)措施有助于提高數(shù)據(jù)整合后的一致性？A.保留各來(lái)源數(shù)據(jù)的原始格式B.為不同來(lái)源的關(guān)鍵業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)建立映射關(guān)系C.增加數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備D.降低數(shù)據(jù)抽取頻率二、簡(jiǎn)答題（請(qǐng)簡(jiǎn)潔明了地回答下列問(wèn)題，每題5分，共25分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中可能遇到的主要的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。2.簡(jiǎn)述API（應(yīng)用程序接口）作為數(shù)據(jù)獲取方式的主要優(yōu)缺點(diǎn)。3.解釋什么是ETL，并簡(jiǎn)述ETL流程中的三個(gè)主要步驟及其基本功能。4.為什么在數(shù)據(jù)整合過(guò)程中需要關(guān)注數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范化？5.在進(jìn)行數(shù)據(jù)整合時(shí)，如何定義和識(shí)別數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題？三、論述題（請(qǐng)結(jié)合實(shí)際情況或假設(shè)場(chǎng)景，闡述下列問(wèn)題，每題10分，共20分）1.假設(shè)你需要為一個(gè)電商平臺(tái)構(gòu)建用戶畫(huà)像系統(tǒng)，需要從網(wǎng)站前端日志、用戶注冊(cè)信息、第三方信用評(píng)分API等多個(gè)來(lái)源獲取數(shù)據(jù)。請(qǐng)簡(jiǎn)述在數(shù)據(jù)獲取階段你需要考慮的關(guān)鍵因素，以及可能面臨的標(biāo)準(zhǔn)和原則方面的挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)思路。2.論述在數(shù)據(jù)整合過(guò)程中，如何平衡數(shù)據(jù)的一致性要求與數(shù)據(jù)靈活性的需求？結(jié)合具體例子說(shuō)明。---試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.B5.C6.C7.B8.C9.D10.B二、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中可能遇到的主要數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題包括：*不完整（Incompleteness）：數(shù)據(jù)缺失值、記錄缺失。*不準(zhǔn)確（Inaccuracy）：數(shù)據(jù)記錄錯(cuò)誤、錯(cuò)誤格式、與實(shí)際情況不符。*不一致（Inconsistency）：同一數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)或不同時(shí)間點(diǎn)存在不同表示（如命名、單位、編碼不一致）。*不準(zhǔn)確時(shí)性（Inappropriateness/Latency）：數(shù)據(jù)過(guò)時(shí)、不相關(guān)或獲取延遲。*不安全（Insecurity）：數(shù)據(jù)在傳輸或存儲(chǔ)中被泄露、篡改。2.API作為數(shù)據(jù)獲取方式的優(yōu)缺點(diǎn)：*優(yōu)點(diǎn)：*標(biāo)準(zhǔn)化與便捷性：提供標(biāo)準(zhǔn)接口（通常是HTTP/REST），易于調(diào)用和集成。*直接性：可以直接獲取結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，減少自行解析的復(fù)雜性。*靈活性：通常支持按需獲取，可以指定所需字段和過(guò)濾條件。*維護(hù)性：數(shù)據(jù)提供方負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)維護(hù)，調(diào)用方只需維護(hù)API調(diào)用邏輯。*缺點(diǎn)：*依賴性：依賴API提供方的可用性、穩(wěn)定性和生命周期。*限制性：可能存在速率限制（RateLimiting）、需要API密鑰、數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限受限。*成本：部分API可能收費(fèi)，或?qū)Ω呒?jí)功能收費(fèi)。*復(fù)雜性：復(fù)雜邏輯或大數(shù)據(jù)量傳輸可能仍需額外處理。3.ETL解釋及步驟功能：*ETL是Extract（抽?。ransform（轉(zhuǎn)換）、Load（加載）三個(gè)單詞的縮寫(xiě)，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)整合中常用的數(shù)據(jù)處理流程。*抽?。‥xtract）：從一個(gè)或多個(gè)源系統(tǒng)（如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、API）中讀取所需的數(shù)據(jù)。抽取可以是全量抽?。ǐ@取所有數(shù)據(jù)）或增量抽取（僅獲取自上次抽取以來(lái)發(fā)生變化的數(shù)據(jù)）。*轉(zhuǎn)換（Transform）：對(duì)抽取出的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、規(guī)范化、計(jì)算、集成等操作，使其符合目標(biāo)系統(tǒng)的要求。這是ETL中最復(fù)雜的一步，可能包括處理缺失值、糾正錯(cuò)誤、統(tǒng)一格式、計(jì)算衍生指標(biāo)、關(guān)聯(lián)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)等。*加載（Load）：將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)批量或增量地寫(xiě)入目標(biāo)系統(tǒng)，通常是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市。4.數(shù)據(jù)整合需要關(guān)注數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范化的原因：*消除歧義，確保理解一致：標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范為數(shù)據(jù)定義、格式、編碼等提供了統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，使得不同來(lái)源的數(shù)據(jù)具有可比較性，避免因理解差異導(dǎo)致整合錯(cuò)誤。*提高數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過(guò)規(guī)范化的過(guò)程可以發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)不一致、不完整等問(wèn)題，提升整合后數(shù)據(jù)的質(zhì)量。*簡(jiǎn)化整合過(guò)程：統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)可以減少數(shù)據(jù)映射和轉(zhuǎn)換的復(fù)雜度，提高整合效率和自動(dòng)化程度。*支持復(fù)雜分析：一致、規(guī)范的數(shù)據(jù)是進(jìn)行有效數(shù)據(jù)分析和挖掘的基礎(chǔ)，有助于構(gòu)建統(tǒng)一的業(yè)務(wù)視圖。*符合法規(guī)和最佳實(shí)踐：遵循相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范有助于滿足數(shù)據(jù)治理要求，符合數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)法規(guī)。5.數(shù)據(jù)整合中定義和識(shí)別數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的方法：*定義問(wèn)題：基于業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)治理政策，預(yù)先定義數(shù)據(jù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)。例如，規(guī)定姓名不能為空、郵箱格式必須正確、訂單金額必須大于0等。將標(biāo)準(zhǔn)細(xì)化為可衡量的規(guī)則。*識(shí)別問(wèn)題：在數(shù)據(jù)整合流程中或整合完成后，通過(guò)技術(shù)手段和業(yè)務(wù)規(guī)則來(lái)檢測(cè)數(shù)據(jù)是否偏離定義的標(biāo)準(zhǔn)。*技術(shù)檢測(cè)：利用數(shù)據(jù)質(zhì)量工具或腳本，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)掃描和校驗(yàn)，如檢查數(shù)據(jù)類型、長(zhǎng)度、格式、范圍、唯一性、重復(fù)性、參照完整性（如外鍵關(guān)聯(lián)）等。*業(yè)務(wù)規(guī)則校驗(yàn)：基于業(yè)務(wù)邏輯編寫(xiě)規(guī)則，判斷數(shù)據(jù)是否符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的要求，例如通過(guò)正則表達(dá)式校驗(yàn)手機(jī)號(hào)格式，通過(guò)邏輯判斷校驗(yàn)數(shù)據(jù)一致性（如地址和郵編是否匹配）。*人工審核：對(duì)于復(fù)雜或關(guān)鍵的數(shù)據(jù)，可能需要抽樣進(jìn)行人工比對(duì)和判斷。*記錄與報(bào)告：將發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行記錄、優(yōu)先級(jí)排序，并生成報(bào)告，以便后續(xù)處理和追蹤。三、論述題1.電商平臺(tái)用戶畫(huà)像系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取的關(guān)鍵因素與挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)思路：*關(guān)鍵因素：*數(shù)據(jù)源可靠性：評(píng)估網(wǎng)站日志、注冊(cè)信息、第三方API的穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)覆蓋率和準(zhǔn)確性。*數(shù)據(jù)獲取權(quán)限與合規(guī)性：確保有權(quán)獲取所需數(shù)據(jù)，遵守《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《個(gè)人信息保護(hù)法》等法律法規(guī)，獲取用戶授權(quán)，明確數(shù)據(jù)使用目的。*數(shù)據(jù)格式與質(zhì)量：了解各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式（如日志格式、JSON/XML），識(shí)別并處理可能的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題（缺失、錯(cuò)誤、不一致）。*數(shù)據(jù)獲取效率與成本：考慮數(shù)據(jù)量大小、獲取頻率對(duì)系統(tǒng)性能和資源成本的影響，選擇合適的獲取方式（如API輪詢、日志采集）。*數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性：思考如何將來(lái)自不同源的數(shù)據(jù)（如用戶ID、設(shè)備信息、行為日志）有效關(guān)聯(lián)起來(lái)。*標(biāo)準(zhǔn)與原則方面的挑戰(zhàn)：*隱私保護(hù)：用戶注冊(cè)信息、信用評(píng)分等涉及敏感個(gè)人信息，如何在獲取和使用中嚴(yán)格遵守隱私保護(hù)原則是巨大挑戰(zhàn)。*數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：不同來(lái)源的數(shù)據(jù)可能使用不同的用戶ID、設(shè)備標(biāo)識(shí)符、行為描述術(shù)語(yǔ)，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和術(shù)語(yǔ)是一大難點(diǎn)。*數(shù)據(jù)一致性：同一用戶在不同渠道的行為數(shù)據(jù)可能存在時(shí)間差、描述方式差異，保證整合后的一致性有挑戰(zhàn)。*應(yīng)對(duì)思路：*合規(guī)優(yōu)先：建立完善的數(shù)據(jù)合規(guī)流程，獲取用戶明確授權(quán)，進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏處理。*建立主數(shù)據(jù)管理：建立統(tǒng)一用戶標(biāo)識(shí)體系（如通過(guò)手機(jī)號(hào)或郵箱進(jìn)行唯一標(biāo)識(shí)），作為整合核心。*制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：定義常用術(shù)語(yǔ)、編碼規(guī)則、數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)，并推廣執(zhí)行。*采用隱私增強(qiáng)技術(shù)：在可能的情況下使用差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，在保護(hù)隱私的前提下利用數(shù)據(jù)。*分階段實(shí)施：優(yōu)先整合核心、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源，逐步擴(kuò)展。*加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，持續(xù)評(píng)估和改進(jìn)數(shù)據(jù)獲取與整合過(guò)程。2.數(shù)據(jù)整合中平衡一致性與靈活性的論述：*一致性的需求：數(shù)據(jù)整合的目標(biāo)之一是形成統(tǒng)一、可信的數(shù)據(jù)視圖，支持一致的分析和決策。這要求在整合過(guò)程中，對(duì)于核心業(yè)務(wù)實(shí)體（如客戶、產(chǎn)品）和關(guān)鍵屬性（如客戶名稱、產(chǎn)品價(jià)格）保持高度的一致性，避免出現(xiàn)同一實(shí)體存在多個(gè)、屬性沖突的情況。一致性是數(shù)據(jù)整合的基礎(chǔ)，能保證分析結(jié)果的可靠性。*靈活性的需求：現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)來(lái)源多樣，業(yè)務(wù)需求也在不斷變化。數(shù)據(jù)整合過(guò)程也需要具備足夠的靈活性，以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)源特點(diǎn)（如結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）和不斷演化的業(yè)務(wù)分析需求（如需要臨時(shí)組合新的維度、探索性分析）。靈活性使得數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)更具適應(yīng)性和擴(kuò)展性。*平衡策略：*分層架構(gòu)：采用數(shù)據(jù)湖+數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分層架構(gòu)。數(shù)據(jù)湖（如HadoopDataLake,AWSS3）以原始或近原始形態(tài)存儲(chǔ)各類數(shù)據(jù)，提供極高的靈活性，允許探索各種數(shù)據(jù)類型和格式。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（如AmazonRedshift,Snowflake）則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化，形成面向主題的、一致性高的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，滿足報(bào)表和復(fù)雜分析需求。這樣既保留了原始數(shù)據(jù)的靈活性，又提供了經(jīng)過(guò)整合的一致性數(shù)據(jù)。*標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化結(jié)合：對(duì)核心實(shí)體和關(guān)鍵字段強(qiáng)制執(zhí)行嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，保證一致性的基礎(chǔ)。對(duì)非核心的、可變長(zhǎng)的描述性字段或維度屬性，可以保留一定的靈活性，允許存在多種表達(dá)，但在使用時(shí)通過(guò)映射或聚合規(guī)則進(jìn)行處理。*元數(shù)據(jù)管理：建立完善的元數(shù)據(jù)管理體系，清晰地記錄數(shù)據(jù)的來(lái)源、定義、轉(zhuǎn)換規(guī)則、血緣關(guān)系等。元數(shù)據(jù)不僅有助于保證一致性（通過(guò)追蹤數(shù)