2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)解決方案的開發(fā)與應(yīng)用研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題1.請闡述在開發(fā)數(shù)據(jù)解決方案時，進(jìn)行數(shù)據(jù)需求分析的重要性和主要步驟。2.比較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）的主要區(qū)別，并說明各自適用于哪些場景。3.描述數(shù)據(jù)清洗過程中常見的五種數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，并針對其中一種問題提出具體的技術(shù)處理方法。4.解釋什么是特征工程，并列舉至少三種常見的特征工程技術(shù)及其作用。5.在數(shù)據(jù)解決方案的部署階段，選擇云部署（如AWS,Azure）相較于本地部署有哪些潛在優(yōu)勢？請至少列舉三項。6.什么是數(shù)據(jù)治理？在一個典型的企業(yè)級數(shù)據(jù)解決方案中，數(shù)據(jù)治理涉及哪些關(guān)鍵組成部分？7.描述使用機器學(xué)習(xí)模型評估一個數(shù)據(jù)解決方案效果時，常用的性能指標(biāo)有哪些？并解釋選擇特定指標(biāo)的原因。二、設(shè)計題8.假設(shè)一個電商平臺希望開發(fā)一個數(shù)據(jù)解決方案，用于提升用戶購物體驗和增加銷售額。該平臺每天產(chǎn)生大量的用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽記錄、點擊、加購、購買、用戶評論等）和商品數(shù)據(jù)（如商品屬性、價格、分類、庫存等）。請設(shè)計該數(shù)據(jù)解決方案的總體架構(gòu)。要求：a.描繪出主要的系統(tǒng)組件（如數(shù)據(jù)采集層、存儲層、處理層、分析層、應(yīng)用層），并說明各層的功能。b.選擇合適的技術(shù)方案填入各組件（如具體的數(shù)據(jù)庫類型、處理框架、分析算法等），并簡要說明選擇理由。c.描述關(guān)鍵的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)路徑（至少兩條）。d.考慮至少一項用戶推薦或個性化服務(wù)的實現(xiàn)方案。9.某城市交通管理部門希望利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化城市交通信號燈配時，以緩解交通擁堵，提高通行效率。請設(shè)計一個數(shù)據(jù)解決方案，用于實現(xiàn)這一目標(biāo)。要求：a.明確該解決方案需要采集哪些數(shù)據(jù)（內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)），并說明數(shù)據(jù)來源。b.設(shè)計數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和特征工程的關(guān)鍵步驟，以生成用于模型訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù)。c.提出一種可能的模型方案（如機器學(xué)習(xí)模型或仿真模型），用于預(yù)測交通流量或優(yōu)化信號燈配時策略。說明模型選擇的原因。d.描述該解決方案如何與現(xiàn)有的交通信號控制系統(tǒng)進(jìn)行集成，并將分析結(jié)果應(yīng)用于實際場景。三、編程/實現(xiàn)題10.假設(shè)你獲取了一組包含用戶ID、年齡、性別、購買金額、購買商品類別（數(shù)字編碼）的數(shù)據(jù)記錄（存儲在名為`purchases.csv`的文件中，第一行為標(biāo)題行）。請使用Python語言和Pandas庫完成以下任務(wù)：a.讀取該CSV文件到DataFrame對象中。b.計算每個用戶的平均購買金額，并將結(jié)果按平均購買金額從高到低排序輸出。c.篩選出年齡在20歲到30歲之間，且至少購買過3次商品的用戶，輸出這些用戶的ID和總購買金額。d.根據(jù)購買商品類別，計算購買金額的總量，并找出購買金額最多的前兩個商品類別及其金額。試卷答案一、簡答題1.重要性：數(shù)據(jù)需求分析是數(shù)據(jù)解決方案開發(fā)的起點和基礎(chǔ)，它確保了最終方案能夠準(zhǔn)確解決業(yè)務(wù)問題，滿足用戶需求。缺乏有效的需求分析可能導(dǎo)致方案方向錯誤、資源浪費、開發(fā)周期延長，甚至最終無法落地應(yīng)用。通過需求分析，可以明確數(shù)據(jù)的來源、目標(biāo)、質(zhì)量要求、使用場景等，為后續(xù)的技術(shù)選型、設(shè)計開發(fā)提供清晰指引。解析思路：首先強調(diào)需求分析在項目中的基礎(chǔ)性地位和重要性，指出其與項目成敗的關(guān)聯(lián)。然后說明需求分析的核心目的——確保方案與業(yè)務(wù)目標(biāo)一致。最后列舉需求分析需要明確的關(guān)鍵要素，并點明其對后續(xù)工作的指導(dǎo)作用。2.區(qū)別：*數(shù)據(jù)模型：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫基于嚴(yán)格的SQL和關(guān)系模型（二維表），數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度高；非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）模型靈活，包括鍵值對、文檔、列族、圖等多種模型，易于擴展數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。*擴展性（可伸縮性）：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通常采用垂直擴展（提升單機性能）；非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫更擅長水平擴展（增加更多服務(wù)器節(jié)點）。*一致性：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通常提供強一致性保證（ACID特性）；許多非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為追求高可用性和性能，可能提供最終一致性（BASE特性）。*事務(wù)支持：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對復(fù)雜事務(wù)處理支持良好；非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)支持能力差異較大，部分較弱。*復(fù)雜查詢：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫擅長復(fù)雜的SQL查詢和連接操作；非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在特定模型上的查詢效率高，但復(fù)雜連接和跨模型查詢可能受限。適用場景：*關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：適用于需要嚴(yán)格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、強一致性、復(fù)雜事務(wù)（如金融、訂單系統(tǒng)、ERP）。*非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：適用于數(shù)據(jù)模型不固定、需要快速橫向擴展、大數(shù)據(jù)量存儲、高并發(fā)讀寫（如用戶會話、日志存儲、社交媒體內(nèi)容、電商商品詳情）。解析思路：從數(shù)據(jù)模型、擴展性、一致性、事務(wù)支持和復(fù)雜查詢五個核心維度進(jìn)行對比。對于每種維度，說明關(guān)系型和NoSQL的主要特點差異。然后根據(jù)這些特點，分別列舉出兩種數(shù)據(jù)庫更合適的典型應(yīng)用領(lǐng)域。3.常見數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：*數(shù)據(jù)缺失（MissingData）：數(shù)據(jù)記錄不完整，某些字段沒有值。*數(shù)據(jù)錯誤/異常（Erroneous/OutlierData）：數(shù)據(jù)值不符合預(yù)期范圍或邏輯（如年齡為負(fù)數(shù)、收入極高）。*數(shù)據(jù)重復(fù)（DuplicateData）：相同或高度相似的數(shù)據(jù)記錄存在多條。*數(shù)據(jù)不一致（InconsistentData）：同一數(shù)據(jù)在不同地方或不同時間存在矛盾（如姓名拼寫不同、地址沖突）。*數(shù)據(jù)過時/陳舊（StaleData）：數(shù)據(jù)未能及時更新，與當(dāng)前實際情況不符。針對數(shù)據(jù)缺失的處理方法：可采用刪除含缺失值的記錄（若缺失比例小）、填充（使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)、回歸預(yù)測、模型預(yù)測等）、插值法等。解析思路：首先列出五種常見的、影響較大的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。然后針對其中一種（示例為數(shù)據(jù)缺失），列舉幾種主流且有效的處理技術(shù)。4.特征工程定義：特征工程是指從原始數(shù)據(jù)中通過一系列技術(shù)手段提取、轉(zhuǎn)換、構(gòu)造出能夠更好地表示目標(biāo)變量、有助于機器學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)有效模式的特征的過程。它是連接原始數(shù)據(jù)和模型性能的關(guān)鍵橋梁，好的特征工程往往能顯著提升模型的預(yù)測精度和泛化能力。常見特征工程技術(shù)及其作用：*特征提?。‵eatureExtraction）：從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中計算新的特征，如從音頻信號中提取頻率特征，從文本中提取TF-IDF特征。作用是降低數(shù)據(jù)維度，突出重要信息。*特征選擇（FeatureSelection）：從現(xiàn)有特征集中選擇一個子集用于模型訓(xùn)練，如過濾法（卡方檢驗、相關(guān)系數(shù)）、包裹法（遞歸特征消除）、嵌入法（L1正則化）。作用是去除冗余和不相關(guān)特征，降低模型復(fù)雜度，提高泛化能力，減少訓(xùn)練時間。*特征轉(zhuǎn)換/縮放（FeatureTransformation/Scaling）：對特征進(jìn)行數(shù)學(xué)變換以改善數(shù)據(jù)分布或滿足模型輸入要求，如標(biāo)準(zhǔn)化（Z-scorenormalization）、歸一化（Min-Maxscaling）、對數(shù)變換。作用是消除不同特征量綱的影響，使模型訓(xùn)練更穩(wěn)定高效，尤其對依賴距離計算的模型（如KNN、SVM、PCA）至關(guān)重要。解析思路：首先給出特征工程的明確定義，強調(diào)其核心作用。然后列舉三種常見的特征工程技術(shù)（提取、選擇、轉(zhuǎn)換），并分別解釋每種技術(shù)的目的和效果。5.云部署優(yōu)勢：*彈性伸縮（Scalability/Elasticity）：可以根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載自動或手動調(diào)整計算和存儲資源，應(yīng)對流量高峰，避免資源浪費。*成本效益（Cost-Effectiveness）：通常采用按需付費模式，初期投入低，只需為實際使用的資源付費，降低了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和維護(hù)成本。*高可用性與可靠性（HighAvailability&Reliability）：云服務(wù)商通常提供多地域部署、數(shù)據(jù)備份、容災(zāi)恢復(fù)等服務(wù)，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行。*快速部署與迭代（RapidDeployment&Iteration）：云平臺提供預(yù)構(gòu)建的組件和服務(wù)（PaaS/SaaS），簡化了部署流程，使開發(fā)團(tuán)隊能更快地開發(fā)和上線新功能。*訪問便捷性與全球覆蓋（EaseofAccess&GlobalReach）：用戶和開發(fā)人員可以通過網(wǎng)絡(luò)隨時隨地訪問服務(wù)，云服務(wù)商在全球有眾多數(shù)據(jù)中心，可以部署靠近用戶，降低延遲。解析思路：針對云部署的幾個核心優(yōu)勢進(jìn)行闡述，每個優(yōu)勢點結(jié)合云技術(shù)的具體能力進(jìn)行說明，使其更具說服力。6.數(shù)據(jù)治理定義：數(shù)據(jù)治理是指在一個組織內(nèi)，為確保數(shù)據(jù)在其整個生命周期內(nèi)（從創(chuàng)建到歸檔或銷毀）得到妥善管理、安全使用并符合相關(guān)法規(guī)要求，而建立的一套管理框架、政策、標(biāo)準(zhǔn)、流程和角色責(zé)任的集合。它旨在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、降低數(shù)據(jù)風(fēng)險、最大化數(shù)據(jù)價值。關(guān)鍵組成部分：*數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)與角色：定義負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理的團(tuán)隊、負(fù)責(zé)人（如首席數(shù)據(jù)官CDO）、以及各業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)所有者、數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)管家等角色及其職責(zé)。*數(shù)據(jù)政策、標(biāo)準(zhǔn)與流程：制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全策略、數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則、元數(shù)據(jù)管理規(guī)范、數(shù)據(jù)生命周期管理流程、主數(shù)據(jù)管理規(guī)則等。*數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、評估、報告和改進(jìn)機制，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、及時性等。*數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：實施數(shù)據(jù)訪問控制、加密、脫敏、審計等措施，確保數(shù)據(jù)在存儲、傳輸、使用過程中的安全，并遵守相關(guān)法律法規(guī)（如GDPR、CCPA）。*元數(shù)據(jù)管理：對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性信息（元數(shù)據(jù)）進(jìn)行管理，包括業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)、操作元數(shù)據(jù)，以提供數(shù)據(jù)目錄、理解數(shù)據(jù)定義和上下文。*主數(shù)據(jù)管理：對企業(yè)核心業(yè)務(wù)實體（如客戶、產(chǎn)品、供應(yīng)商）進(jìn)行集中管理和維護(hù)，確保其的一致性和準(zhǔn)確性。*數(shù)據(jù)生命周期管理：定義數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、存儲、使用、歸檔、銷毀等各個階段的管理要求和流程。解析思路：先給出數(shù)據(jù)治理的定義，強調(diào)其系統(tǒng)性和目標(biāo)。然后從組織、政策流程、質(zhì)量、安全隱私、元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、生命周期等七個方面，闡述構(gòu)成數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵要素。7.常用性能指標(biāo)及選擇原因：*準(zhǔn)確率（Accuracy）：指模型預(yù)測正確的樣本比例。適用于類別分布均衡，且錯誤分類的代價相對一致的場景。選擇原因：提供整體性能的直觀感受。*精確率（Precision）：指預(yù)測為正類的樣本中，實際為正類的比例。適用于關(guān)注假陽性（錯誤地將負(fù)類預(yù)測為正類）代價較大的場景，如垃圾郵件過濾。選擇原因：衡量模型識別正類的“精確”程度。*召回率（Recall）/敏感度（Sensitivity）：指實際為正類的樣本中，被模型正確預(yù)測為正類的比例。適用于關(guān)注假陰性（錯誤地將正類預(yù)測為負(fù)類）代價較大的場景，如疾病診斷。選擇原因：衡量模型發(fā)現(xiàn)正類的能力。*F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）：精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。適用于精確率和召回率同等重要，或類別不平衡時，提供一個單一指標(biāo)衡量綜合性能。選擇原因：平衡精確和召回，尤其適用于不平衡數(shù)據(jù)集。*AUC（AreaUndertheROCCurve）：ROC曲線下面積。衡量模型在不同閾值下區(qū)分正負(fù)類的能力。適用于需要全面評估模型排序能力的場景，無論類別如何不平衡。選擇原因：提供模型區(qū)分能力的綜合度量，對閾值不敏感。*MAE（MeanAbsoluteError）或RMSE（RootMeanSquaredError）：用于回歸問題。MAE是預(yù)測值與真實值之差的絕對值的平均；RMSE是差值的平方和的平均再開方。選擇原因：衡量預(yù)測數(shù)值的準(zhǔn)確性，RMSE對異常值更敏感。解析思路：針對分類和回歸問題，分別列舉常用的性能指標(biāo)。對于每個指標(biāo)，首先說明其定義，然后重點解釋選擇該指標(biāo)的理由，即其適用的場景或衡量能力的側(cè)重點。二、設(shè)計題8.數(shù)據(jù)解決方案總體架構(gòu)設(shè)計：a.系統(tǒng)組件與功能：*數(shù)據(jù)采集層：負(fù)責(zé)從各種來源（用戶行為日志、API接口、商品數(shù)據(jù)庫、第三方數(shù)據(jù)等）實時或批量采集數(shù)據(jù)?？赡馨罩臼占鳎ㄈ鏔luentd,Logstash）、API網(wǎng)關(guān)、數(shù)據(jù)庫出口等。*數(shù)據(jù)存儲層：存儲原始數(shù)據(jù)和處理后的數(shù)據(jù)。可能包含：數(shù)據(jù)湖（如HadoopHDFS,AWSS3）存儲原始日志和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如PostgreSQL,MySQL）存儲結(jié)構(gòu)化商品信息和用戶基本信息；NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB,Redis）存儲用戶會話、實時推薦結(jié)果等。*數(shù)據(jù)處理層：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、整合、特征工程等操作?？赡馨号幚砜蚣埽ㄈ鏏pacheSpark,FlinkBatch）處理大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)；流處理框架（如ApacheFlink,KafkaStreams）處理實時數(shù)據(jù)流。進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、ETL/ELT操作。*數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)樱簩μ幚砗蟮臄?shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模?？赡馨簲?shù)據(jù)倉庫（如AmazonRedshift,BigQuery,ClickHouse）支持復(fù)雜分析查詢；機器學(xué)習(xí)平臺（如TensorFlow,PyTorch,Scikit-learn,MLflow）構(gòu)建和訓(xùn)練推薦模型、用戶畫像模型等。*數(shù)據(jù)應(yīng)用層：將分析結(jié)果或模型服務(wù)化，供業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用或直接呈現(xiàn)給用戶?？赡馨篈PI服務(wù)（如Kubernetes+SpringBoot/Flask）提供推薦接口、統(tǒng)計報表接口；數(shù)據(jù)可視化平臺（如Tableau,Superset,PowerBI）生成儀表盤；嵌入式應(yīng)用（如網(wǎng)站、APP內(nèi)的推薦模塊）。b.技術(shù)方案選擇與理由：*數(shù)據(jù)采集：使用Fluentd/Logstash采集日志，Kafka處理高并發(fā)數(shù)據(jù)流，RESTfulAPI抓取第三方數(shù)據(jù)。*數(shù)據(jù)存儲：用戶行為和日志存入HDFS+S3（數(shù)據(jù)湖）；用戶基本信息和商品主數(shù)據(jù)存入PostgreSQL（關(guān)系型）；用戶會話和實時推薦緩存用Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫）；用戶畫像等分析結(jié)果存入ClickHouse（列式數(shù)據(jù)庫，適合分析）。*數(shù)據(jù)處理：使用ApacheSpark進(jìn)行批處理（ETL），使用Flink進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理（如用戶實時行為聚合、實時推薦更新）。*數(shù)據(jù)分析與挖掘：構(gòu)建AmazonRedshift數(shù)據(jù)倉庫支持BI分析；使用SparkMLlib或TensorFlow訓(xùn)練協(xié)同過濾、深度學(xué)習(xí)推薦模型。*數(shù)據(jù)應(yīng)用：通過SpringBoot構(gòu)建RESTfulAPI提供推薦服務(wù)，使用Elasticsearch+Kibana進(jìn)行日志分析和可視化，將核心分析結(jié)果加載到前端展示。*理由：結(jié)合了大數(shù)據(jù)處理能力（Spark,Flink,HDFS,S3,ClickHouse）和實時性（Kafka,Redis,Flink），選擇了成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫滿足不同場景需求，采用主流的機器學(xué)習(xí)平臺和云服務(wù)降低門檻，API和可視化層滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用需求。c.關(guān)鍵數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)路徑：1.用戶在APP/網(wǎng)站上的行為（點擊、瀏覽、加購等）通過API發(fā)送到Kafka集群。Kafka將數(shù)據(jù)流分發(fā)給Fluentd/Logstash，后者清洗后寫入HDFS+S3（原始層）。同時，部分關(guān)鍵行為實時發(fā)送給Flink作業(yè)，進(jìn)行實時用戶畫像更新和異常檢測。2.Spark批處理作業(yè)定期從HDFS/S3讀取原始日志數(shù)據(jù)，經(jīng)過清洗、解析、轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)用戶/商品信息后，將處理結(jié)果寫入PostgreSQL（用戶表、商品表）和ClickHouse（用戶行為事實表、商品屬性表）。Spark也負(fù)責(zé)將更新后的用戶畫像數(shù)據(jù)寫入ClickHouse。d.用戶推薦/個性化服務(wù)實現(xiàn)方案：*基于用戶的協(xié)同過濾：利用SparkMLlib或TensorFlow，根據(jù)用戶歷史購買和瀏覽記錄，計算用戶相似度或商品相似度，推薦相似用戶喜歡的商品或相似商品。*基于內(nèi)容的推薦：提取商品屬性（如類別、標(biāo)簽、描述），根據(jù)用戶歷史行為喜歡的商品屬性，推薦具有相似屬性的其它商品。使用SparkMLlib或自定義算法實現(xiàn)。*混合推薦：結(jié)合協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦結(jié)果，或引入其他特征（如用戶實時行為、商品熱度），通過機器學(xué)習(xí)模型融合，輸出最終推薦列表。*實現(xiàn)方式：將訓(xùn)練好的推薦模型部署到API服務(wù)中，用戶訪問推薦接口時，系統(tǒng)根據(jù)用戶ID調(diào)用模型，返回推薦商品列表。推薦結(jié)果也可緩存到Redis中，提高響應(yīng)速度。推薦策略（如混合算法權(quán)重）可以通過A/B測試持續(xù)優(yōu)化。解析思路：設(shè)計題需要結(jié)構(gòu)化地回答。首先繪制出清晰的系統(tǒng)架構(gòu)圖（文字描述代替），包含主要層級和組件。然后為每個組件選擇具體的技術(shù)，并解釋選擇的合理性，要結(jié)合場景需求和技術(shù)特點。接著描述關(guān)鍵的數(shù)據(jù)流動路徑，展示組件間的交互邏輯。最后，針對具體的應(yīng)用需求（如推薦），設(shè)計詳細(xì)的技術(shù)方案，說明實現(xiàn)方法和部署策略。9.數(shù)據(jù)解決方案設(shè)計：a.需要采集的數(shù)據(jù)及來源：*內(nèi)部數(shù)據(jù)：*交通信號燈實時狀態(tài)數(shù)據(jù)（哪個燈是紅/黃/綠，時間）——來自信號燈控制器。*道路傳感器數(shù)據(jù)（如地磁感應(yīng)器、攝像頭、雷達(dá)）——來自交通管理局部署的傳感器網(wǎng)絡(luò)，包括車流量、車速、排隊長度、車輛類型等。*實時攝像頭視頻流數(shù)據(jù)——來自城市監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，用于識別擁堵、事故、異常事件。*歷史交通流量數(shù)據(jù)（過去幾小時、幾天、幾周的記錄）——來自現(xiàn)有交通監(jiān)控系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫。*道路基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)（道路類型、坡度、是否有坡道、路口設(shè)計等）——來自交通規(guī)劃圖紙或數(shù)據(jù)庫。*公共事件數(shù)據(jù)（如學(xué)校上下課時間、大型活動安排）——來自相關(guān)部門（教育、活動主辦方）。*外部數(shù)據(jù)：*天氣數(shù)據(jù)（溫度、降雨、霧氣等）——來自氣象部門API。*公共交通（地鐵、公交）運行數(shù)據(jù)（時刻表、實時位置）——來自公共交通公司API。*高德/百度等地圖服務(wù)商提供的實時路況信息（可選，作為補充）。*數(shù)據(jù)來源：交通管理局內(nèi)部系統(tǒng)、傳感器供應(yīng)商、攝像頭監(jiān)控平臺、氣象部門API、公共交通公司API、地圖服務(wù)商API。b.數(shù)據(jù)預(yù)處理流程設(shè)計：*數(shù)據(jù)清洗：*處理缺失值：傳感器數(shù)據(jù)可能因故障或網(wǎng)絡(luò)問題缺失，采用前后數(shù)據(jù)插值或基于模型預(yù)測填充。*處理異常值：識別傳感器讀數(shù)明顯異常（如車流量為負(fù)數(shù)、車速超光速），根據(jù)傳感器類型和歷史數(shù)據(jù)分布判斷并剔除或修正。*處理重復(fù)數(shù)據(jù)：檢查傳感器數(shù)據(jù)或視頻流是否存在重復(fù)記錄，根據(jù)時間戳進(jìn)行去重。*處理不一致數(shù)據(jù)：統(tǒng)一不同傳感器或系統(tǒng)的時間戳格式，統(tǒng)一車輛類型編碼。*數(shù)據(jù)集成：將來自不同來源（傳感器、攝像頭、內(nèi)部系統(tǒng)）的數(shù)據(jù)，按照時間戳和地理位置（路口ID）進(jìn)行關(guān)聯(lián)和整合，形成統(tǒng)一格式的記錄。例如，將攝像頭識別的擁堵事件標(biāo)記關(guān)聯(lián)到對應(yīng)路段的傳感器數(shù)據(jù)時間窗口。*特征工程：*計算關(guān)鍵指標(biāo)：根據(jù)原始車流量數(shù)據(jù)計算每分鐘/每5分鐘的平均車流量、最大車流量、排隊長度、平均車速。*提取時間特征：從時間戳中提取小時、星期幾、是否高峰時段（早晚高峰）。*提取空間特征：識別擁堵路段、關(guān)鍵路口的ID。*創(chuàng)建狀態(tài)特征：根據(jù)信號燈狀態(tài)和傳感器數(shù)據(jù)，判斷路口/路段是暢通、緩行、擁堵。*創(chuàng)建上下文特征：結(jié)合天氣數(shù)據(jù)、公共交通運行情況、公共事件信息，豐富數(shù)據(jù)維度。c.模型方案：*方案：采用基于強化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning,RL）的信號燈配時優(yōu)化模型。*原理：模型的狀態(tài)（State）可以包括當(dāng)前路口各方向的車流量、排隊長度、信號燈當(dāng)前狀態(tài)、時間特征（小時、星期幾）等；動作（Action）是調(diào)整各個方向的綠燈時間；獎勵（Reward）函數(shù)設(shè)計為最大化通行效率（如總通行時間最短、等待車輛數(shù)最少）或最小化擁堵程度，同時考慮行人過街時間、特殊車輛需求等。模型通過與環(huán)境（真實或模擬的交通系統(tǒng)）交互，學(xué)習(xí)最優(yōu)的信號配時策略。*選擇原因：交通信號燈配時是一個典型的動態(tài)優(yōu)化問題，信號燈狀態(tài)會根據(jù)實時交通流變化。強化學(xué)習(xí)能夠根據(jù)環(huán)境反饋（交通狀況）自主學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，適應(yīng)交通流的變化，無需大量歷史標(biāo)簽數(shù)據(jù)，適合這種實時決策場景。d.系統(tǒng)集成與應(yīng)用：*集成：將訓(xùn)練好的強化學(xué)習(xí)模型部署到一個獨立的優(yōu)化服務(wù)中。該服務(wù)通過API與現(xiàn)有的交通信號控制系統(tǒng)（可能是硬件控制器或軟件平臺）對接。*數(shù)據(jù)接口：模型服務(wù)需要實時接收來自交通信號控制系統(tǒng)的當(dāng)前信號燈狀態(tài)，以及來自傳感器和攝像頭的最新交通數(shù)據(jù)（經(jīng)過預(yù)處理的特征向量）。*模型推理與決策：模型根據(jù)接收到的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，運行一次推理，計算出各方向最優(yōu)的綠燈時間方案。*結(jié)果反饋與執(zhí)行：模型將計算出的信號配時方案通過API發(fā)送給交通信號控制系統(tǒng)?？刂葡到y(tǒng)根據(jù)接收到的指令，實時調(diào)整信號燈的時長。*監(jiān)控與評估：建立監(jiān)控系統(tǒng)，跟蹤模型優(yōu)化后的實際交通效果（如平均通行時間、擁堵指數(shù)變化），并與優(yōu)化前進(jìn)行對比評估。同時監(jiān)控模型服務(wù)自身運行狀態(tài)和資源消耗。根據(jù)效果反饋，可能需要重新訓(xùn)練或調(diào)整模型參數(shù)。解析思路：設(shè)計題同樣需要分步驟回答。首先明確需要的數(shù)據(jù)類型和來源，體現(xiàn)對業(yè)務(wù)場景的理解。然后詳細(xì)描述數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟和技術(shù)，強調(diào)處理不同類型數(shù)據(jù)問題的方法。接著提出核心的解決方案（模型），解釋其原理和為何適合該問題。最后說明如何將解決方案（模型）與現(xiàn)有系統(tǒng)結(jié)合，落地到實際應(yīng)用中，包括數(shù)據(jù)流、接口、監(jiān)控等環(huán)節(jié)。三、編程/實現(xiàn)題10.編程/實現(xiàn)題（Python+Pandas）```pythonimportpandasaspd#假設(shè)purchases.csv文件內(nèi)容如下：#user_id,age,gender,purchase_amount,product_category#1,25,M,150,3#2,30,F,200,1#1,22,M,120,2#3,35,F,300,1#4,28,M,180,3#5,22,F,90,2#2,30,M,210,3#3,22,M,110,3#...(更多數(shù)據(jù))#讀取CSV文件df=pd.read_csv('purchases.csv')#b.計算每個用戶的平均購買金額，并按平均金額降序排序avg_purchase_by_user=df.groupby('user_id')['purchase_amount'].mean().sort_values(ascending=False)print("每個用戶的平均購買金額（降序）：")print(avg_purchase_by_user)print("\n")#c.篩選年齡在20-30歲之間，且購買至少3次商品的用戶#首先計算每個用戶的購買次數(shù)purchase_counts_by_user=df['user_id'].value_counts()#篩選購買次數(shù)>=3的用戶IDfrequent_users=purchase_counts_by_user[purchase_counts_by_user>=3].index#篩選年