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)質(zhì)量與隱私安全管理技術(shù)研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪一項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本維度？A.準(zhǔn)確性B.完整性C.一致性D.數(shù)據(jù)量大小2.在隱私保護(hù)領(lǐng)域，K-匿名指的是數(shù)據(jù)集中每個(gè)記錄都無(wú)法被區(qū)分，這是通過(guò)以下哪種主要方式實(shí)現(xiàn)的？A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密B.對(duì)敏感屬性進(jìn)行泛化或抑制C.對(duì)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行刪除D.增加數(shù)據(jù)記錄的數(shù)量3.以下哪項(xiàng)技術(shù)允許在數(shù)據(jù)保持加密狀態(tài)的情況下進(jìn)行計(jì)算？A.差分隱私B.安全多方計(jì)算C.同態(tài)加密D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)4.根據(jù)GDPR規(guī)定，數(shù)據(jù)主體享有的一項(xiàng)重要權(quán)利是？A.數(shù)據(jù)所有權(quán)B.數(shù)據(jù)支配權(quán)C.數(shù)據(jù)可攜帶權(quán)D.數(shù)據(jù)遺忘權(quán)5.數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，識(shí)別并合并重復(fù)記錄的技術(shù)屬于？A.數(shù)據(jù)填充B.數(shù)據(jù)校正C.數(shù)據(jù)去重D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換6.以下哪種隱私保護(hù)技術(shù)通過(guò)添加噪聲來(lái)保護(hù)原始數(shù)據(jù)的分布隱私？A.K-匿名B.L-多樣性C.差分隱私D.T-相近性7.導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的原因之一是？A.數(shù)據(jù)記錄缺失B.數(shù)據(jù)類型錯(cuò)誤C.不同數(shù)據(jù)源對(duì)同一實(shí)體的描述不同D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間不足8.在數(shù)據(jù)集成階段，由于不同數(shù)據(jù)源的定義標(biāo)準(zhǔn)不同而引起的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題主要是？A.不完整B.不準(zhǔn)確C.不一致D.不及時(shí)9.以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估常用的方法？A.抽樣評(píng)估B.模糊綜合評(píng)價(jià)C.機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估D.層次分析法10.假設(shè)對(duì)一個(gè)包含1000條記錄的數(shù)據(jù)集應(yīng)用了L=2的L-多樣性匿名化處理，那么至少需要將多少個(gè)敏感屬性值進(jìn)行相同的泛化才能滿足要求？A.1B.2C.3D.4二、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能可能產(chǎn)生的影響。2.解釋什么是差分隱私，并說(shuō)明其核心思想。3.列舉至少三種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量維度，并簡(jiǎn)要說(shuō)明其含義。4.根據(jù)個(gè)人信息保護(hù)法，個(gè)人對(duì)其個(gè)人信息享有哪些基本權(quán)利？三、論述題1.論述在數(shù)據(jù)計(jì)算流程中，如何將數(shù)據(jù)質(zhì)量管理活動(dòng)（如監(jiān)控、評(píng)估、改進(jìn)）嵌入其中，以確保數(shù)據(jù)的有效性和可靠性。2.隱私保護(hù)技術(shù)與數(shù)據(jù)價(jià)值之間往往存在權(quán)衡。請(qǐng)結(jié)合具體技術(shù)（如匿名化、差分隱私），論述這種權(quán)衡的體現(xiàn)，以及在實(shí)際應(yīng)用中如何進(jìn)行權(quán)衡考慮。3.結(jié)合你了解的“數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用”領(lǐng)域的場(chǎng)景（如用戶行為分析、金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估），設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的隱私保護(hù)方案。說(shuō)明需要保護(hù)哪些隱私信息，選擇哪種或哪幾種隱私保護(hù)技術(shù)，并簡(jiǎn)述方案的基本思路和考慮因素。四、應(yīng)用設(shè)計(jì)題設(shè)計(jì)一個(gè)用于評(píng)估某電商平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)（包含用戶ID、商品ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等字段）數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本方案。請(qǐng)說(shuō)明你將關(guān)注哪些數(shù)據(jù)質(zhì)量維度，針對(duì)每個(gè)維度，提出具體的評(píng)估指標(biāo)和方法（例如，完整性可以用特定字段的空值率評(píng)估，一致性可以檢查時(shí)間字段的有效性等）。同時(shí)，簡(jiǎn)要說(shuō)明如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，初步的改進(jìn)思路是什么。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.C5.C6.C7.C8.C9.B10.B二、簡(jiǎn)答題1.解析:數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題（如不準(zhǔn)確、不完整、不一致）會(huì)直接影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論和決策。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致模型訓(xùn)練困難，性能下降，泛化能力差，甚至產(chǎn)生帶有偏見(jiàn)的模型，從而在實(shí)際應(yīng)用中帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。2.解析:差分隱私是一種基于概率的隱私保護(hù)技術(shù)，其核心思想是：向查詢結(jié)果中添加人工噪聲，使得任何單個(gè)用戶的信息（無(wú)論其是否參與數(shù)據(jù)集）都無(wú)法從查詢結(jié)果中精確推斷出來(lái)，同時(shí)仍然保證對(duì)整體數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性提供可接受的保證。通常用ε（epsilon）來(lái)衡量隱私保護(hù)強(qiáng)度，ε越小，隱私保護(hù)程度越高，但數(shù)據(jù)可用性可能降低。3.解析:常見(jiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量維度包括：*準(zhǔn)確性(Accuracy):數(shù)據(jù)值與真實(shí)值或標(biāo)準(zhǔn)值的接近程度。*完整性(Completeness):數(shù)據(jù)集中是否存在缺失值。*一致性(Consistency):數(shù)據(jù)內(nèi)部或跨系統(tǒng)之間是否存在矛盾或不匹配。*及時(shí)性(Timeliness):數(shù)據(jù)是否足夠新，能滿足使用需求。*有效性(Validity):數(shù)據(jù)是否符合預(yù)定義的格式、類型或范圍約束。4.解析:根據(jù)中國(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》，個(gè)人對(duì)其個(gè)人信息享有的基本權(quán)利包括：*知情、決定權(quán):了解其個(gè)人信息被處理的情況，并自主決定是否同意處理。*查閱、復(fù)制權(quán):查詢、復(fù)制其個(gè)人信息。*更正、補(bǔ)充權(quán):更正不準(zhǔn)確或不完整的個(gè)人信息。*刪除權(quán):請(qǐng)求刪除其個(gè)人信息。*撤回同意權(quán):撤回先前同意處理個(gè)人信息的行為。*可攜帶權(quán):將其個(gè)人信息轉(zhuǎn)移至指定處理者。*拒絕權(quán):拒絕處理其個(gè)人信息。*匿名化權(quán):要求處理者對(duì)其個(gè)人信息進(jìn)行匿名化處理。三、論述題1.解析:在數(shù)據(jù)計(jì)算流程中嵌入數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，需要在各個(gè)階段引入質(zhì)量保障措施：*數(shù)據(jù)采集/攝入階段:定義數(shù)據(jù)源的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)格式校驗(yàn)、初步完整性檢查。*數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段:建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，持續(xù)跟蹤關(guān)鍵數(shù)據(jù)項(xiàng)的完整性和一致性。*數(shù)據(jù)處理/轉(zhuǎn)換階段:在ETL或數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)（去重、填充、校正），并記錄清洗規(guī)則和結(jié)果，進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估。*數(shù)據(jù)分析/建模階段:對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行敏感性分析，評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題對(duì)結(jié)果的影響；對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，檢查其泛化能力。*數(shù)據(jù)服務(wù)/應(yīng)用階段:提供數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告，將質(zhì)量信息反饋給數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和消費(fèi)者；建立反饋閉環(huán)，持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量。這樣才能確保在整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期中，數(shù)據(jù)質(zhì)量得到持續(xù)監(jiān)控和提升。2.解析:隱私保護(hù)技術(shù)與數(shù)據(jù)價(jià)值之間的權(quán)衡主要體現(xiàn)在：*匿名化:泛化或抑制敏感屬性以實(shí)現(xiàn)匿名，會(huì)丟失原始數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)信息，降低數(shù)據(jù)可用性和分析精度。L-多樣性和T-相近性在提供更強(qiáng)隱私保證的同時(shí)，可能進(jìn)一步犧牲數(shù)據(jù)的可用性。*差分隱私:添加噪聲以保護(hù)個(gè)體隱私，會(huì)降低查詢結(jié)果的精確度，影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。ε值的選擇直接影響隱私水平和數(shù)據(jù)可用性，較小的ε提供更強(qiáng)隱私但結(jié)果更模糊。*同態(tài)加密/安全多方計(jì)算:允許在加密數(shù)據(jù)上計(jì)算，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，但計(jì)算開(kāi)銷巨大，效率低下，目前主要適用于特定領(lǐng)域和計(jì)算密集型任務(wù)。在實(shí)際應(yīng)用中，需要在隱私保護(hù)級(jí)別和數(shù)據(jù)可用性（如統(tǒng)計(jì)精度、計(jì)算效率）之間做出權(quán)衡。通常根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的敏感程度、合規(guī)要求以及數(shù)據(jù)價(jià)值來(lái)決定采用何種技術(shù)以及如何設(shè)置參數(shù)。例如，對(duì)于高度敏感的數(shù)據(jù)（如醫(yī)療記錄），可能選擇更強(qiáng)的隱私保護(hù)技術(shù)（如差分隱私）；而對(duì)于數(shù)據(jù)價(jià)值高且隱私敏感度相對(duì)較低的場(chǎng)景，可能采用K-匿名等方法。3.解析:（此題答案具有開(kāi)放性，以下提供一個(gè)示例思路）*場(chǎng)景:電商平臺(tái)分析用戶購(gòu)買偏好。*需保護(hù)隱私信息:用戶地理位置（精確到街道可能過(guò)于敏感）、用戶年齡（精確值）、用戶具體購(gòu)買記錄（特別是高價(jià)值商品）。*選擇的隱私保護(hù)技術(shù):*K-匿名:對(duì)用戶地理位置進(jìn)行區(qū)域泛化（如將精確地址替換為區(qū)/縣級(jí)別），對(duì)年齡進(jìn)行區(qū)間泛化（如將精確年齡替換為[25-30]、[31-35]等區(qū)間），對(duì)購(gòu)買記錄中的敏感商品類別進(jìn)行泛化或合并，確保每個(gè)記錄在屬性組合上無(wú)法被唯一識(shí)別（達(dá)到K>=2）。*差分隱私:在聚合統(tǒng)計(jì)報(bào)告中（如商品類別銷售額、購(gòu)買頻率統(tǒng)計(jì)）添加噪聲，保護(hù)單個(gè)用戶的購(gòu)買行為不被推斷出來(lái)（設(shè)置合適的ε值）。*方案基本思路:在數(shù)據(jù)收集或預(yù)處理階段，先對(duì)用戶ID進(jìn)行脫敏處理。對(duì)地理位置和年齡等敏感屬性應(yīng)用K-匿名技術(shù)，設(shè)定合適的K值和泛化等級(jí)。對(duì)聚合查詢結(jié)果應(yīng)用差分隱私技術(shù)，添加噪聲以發(fā)布統(tǒng)計(jì)摘要。在發(fā)布分析結(jié)果時(shí)，明確說(shuō)明所采用的隱私保護(hù)方法和參數(shù)。同時(shí)，結(jié)合業(yè)務(wù)需求，可能還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去標(biāo)識(shí)化處理?？紤]因素包括：業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)精度和隱私保護(hù)的需求平衡、計(jì)算資源限制、技術(shù)實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度、以及是否符合相關(guān)法律法規(guī)要求。四、應(yīng)用設(shè)計(jì)題解析:1.關(guān)注的維度及指標(biāo)與方法:*完整性:檢查關(guān)鍵字段（如用戶ID、商品ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額）的空值率。例如，計(jì)算`count(isnull(user_id))/count(*)`，設(shè)定閾值（如>5%為不合格）。方法：使用SQL的`COUNT(NVL/NULLIF)`或編程語(yǔ)言中的`isnull()`/`isnan()`函數(shù)。*準(zhǔn)確性:*檢查時(shí)間字段格式和邏輯有效性（如購(gòu)買時(shí)間是否早于數(shù)據(jù)采集開(kāi)始時(shí)間）。方法：正則表達(dá)式校驗(yàn)格式，邏輯判斷。*檢查金額字段的有效性（如是否為負(fù)數(shù)，是否在合理范圍內(nèi)）。方法：范圍檢查（`amount>=0ANDamount<=max_amount`）。*一致性:*檢查用戶ID和商品ID是否存在于各自的參照表中（如果有關(guān)聯(lián)關(guān)系）。方法：左連接查詢，檢查`leftjoin`后的`null`值。*檢查同一用戶對(duì)同一商品是否存在重復(fù)購(gòu)買記錄（基于用戶ID、商品ID、購(gòu)買時(shí)間組合）。方法：分組統(tǒng)計(jì)`count(*)`，篩選`count(*)>1`的記錄。*及時(shí)性:檢查數(shù)據(jù)是否在期望的時(shí)間窗口內(nèi)到達(dá)（如是否存在明顯延遲到達(dá)的記錄）。方法：比較記錄的購(gòu)買時(shí)間與期望到達(dá)時(shí)間的差值。*有效性:檢查用戶ID格式是否符合預(yù)期（如長(zhǎng)度、字符類型），商品ID格式，金額是否為數(shù)值類型。方法：數(shù)據(jù)類型檢查，正則表達(dá)式。2.初步改進(jìn)思路:*針對(duì)完整性:對(duì)空值較多的字段，分析原因（數(shù)據(jù)源問(wèn)題？采集問(wèn)題？），與數(shù)據(jù)源溝通修復(fù)，或