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)計(jì)算及應(yīng)用專業(yè)的實(shí)習(xí)任務(wù)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)計(jì)算生命周期的主要階段，并說明每個(gè)階段的核心任務(wù)與目標(biāo)。二、假設(shè)你需要為一個(gè)電商網(wǎng)站設(shè)計(jì)用戶行為分析的數(shù)據(jù)采集方案。請(qǐng)列出至少三種用戶行為數(shù)據(jù)的關(guān)鍵來源，并針對(duì)其中一種來源，詳細(xì)說明你會(huì)如何采集這些數(shù)據(jù)，以及需要考慮的關(guān)鍵技術(shù)和潛在挑戰(zhàn)。三、你獲得了一份包含用戶ID、年齡、性別、購(gòu)買金額、購(gòu)買商品類別、購(gòu)買時(shí)間等信息的銷售數(shù)據(jù)表。請(qǐng)描述你會(huì)如何對(duì)這份數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括至少三種可能存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，以及相應(yīng)的處理方法。要求說明處理這些問題的目標(biāo)。四、使用SQL語言，完成以下任務(wù)：1.假設(shè)有一個(gè)名為`orders`的數(shù)據(jù)庫(kù)表，包含字段`order_id`（訂單號(hào)，主鍵），`customer_id`（客戶號(hào)），`order_date`（訂單日期），`total_amount`（訂單總金額）。請(qǐng)編寫SQL語句，查詢2023年全年總銷售額，并按月份進(jìn)行分組排序。2.請(qǐng)編寫SQL語句，查找購(gòu)買了至少三種不同商品類別的客戶ID列表。五、假設(shè)你需要分析用戶購(gòu)買行為隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。請(qǐng)描述你會(huì)采用哪些數(shù)據(jù)分析方法或技術(shù)來進(jìn)行分析，并說明選擇這些方法或技術(shù)的理由。可以提及具體的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)或模型。六、你使用Python的Pandas庫(kù)對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，得到了不同年齡段用戶的平均購(gòu)買金額。請(qǐng)簡(jiǎn)述如何使用Pandas進(jìn)行這個(gè)分析過程，并說明在分析中需要注意哪些潛在的問題或需要進(jìn)行的預(yù)處理步驟。七、請(qǐng)解釋什么是數(shù)據(jù)可視化，并說明在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，選擇合適的圖表類型的重要性。列舉至少三種不同的圖表類型，并簡(jiǎn)要說明它們各自適用于展示哪種類型的數(shù)據(jù)信息。八、假設(shè)你完成了一個(gè)用戶購(gòu)買預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與分析工作。請(qǐng)描述你會(huì)如何評(píng)估這個(gè)模型的性能，并解釋評(píng)估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等）的含義。如果你發(fā)現(xiàn)模型性能不佳，你會(huì)考慮哪些可能的改進(jìn)方向。九、請(qǐng)描述在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，與處理小規(guī)模數(shù)據(jù)相比，主要面臨哪些挑戰(zhàn)，并列舉至少三種相應(yīng)的技術(shù)或策略來應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。十、結(jié)合一個(gè)你熟悉或假設(shè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如社交媒體分析、交通流量預(yù)測(cè)、金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等），描述一個(gè)完整的數(shù)據(jù)計(jì)算應(yīng)用流程，包括數(shù)據(jù)來源、處理、分析、應(yīng)用等環(huán)節(jié)，并說明每個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵考慮因素。試卷答案一、數(shù)據(jù)計(jì)算生命周期的主要階段包括：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用。每個(gè)階段的核心任務(wù)與目標(biāo)分別是：數(shù)據(jù)采集階段的目標(biāo)是從各種來源獲取所需數(shù)據(jù)，任務(wù)包括確定數(shù)據(jù)源、設(shè)計(jì)采集流程、執(zhí)行數(shù)據(jù)抓取等；數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的目標(biāo)是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，任務(wù)包括數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值、重復(fù)值）、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（格式統(tǒng)一、單位轉(zhuǎn)換）、數(shù)據(jù)集成（合并多個(gè)數(shù)據(jù)源）等；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段的目標(biāo)是有效管理存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，任務(wù)包括選擇合適的存儲(chǔ)技術(shù)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖）、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型、保證數(shù)據(jù)安全與備份；數(shù)據(jù)分析階段的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和知識(shí)，任務(wù)包括統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)建模等；數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用階段的目標(biāo)是將分析結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)，并應(yīng)用于實(shí)際決策或產(chǎn)品中，任務(wù)包括設(shè)計(jì)可視化圖表、構(gòu)建報(bào)表或儀表盤、集成到業(yè)務(wù)流程中。二、用戶行為數(shù)據(jù)的關(guān)鍵來源至少包括：網(wǎng)站服務(wù)器日志、用戶注冊(cè)信息、用戶交互行為（點(diǎn)擊、瀏覽、加購(gòu)、評(píng)論）、移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)（如CRM系統(tǒng)、市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)）。以網(wǎng)站服務(wù)器日志為例，采集方法通常是通過在網(wǎng)站服務(wù)器上部署日志收集系統(tǒng)（如Logstash,Fluentd），配置Nginx或Apache等Web服務(wù)器輸出訪問日志，或使用CDN服務(wù)提供商的日志接口。技術(shù)關(guān)鍵包括確保日志格式統(tǒng)一、提高日志采集效率（如使用Agent、批量傳輸）、保證日志安全與傳輸過程中的完整性。潛在挑戰(zhàn)包括日志量巨大導(dǎo)致的存儲(chǔ)壓力、日志數(shù)據(jù)格式不規(guī)整帶來的處理難度、需要從海量日志中準(zhǔn)確提取用戶行為特征等。三、可能存在的三種數(shù)據(jù)質(zhì)量問題及處理方法：1.缺失值：目標(biāo)是通過填充或刪除來保證數(shù)據(jù)完整性。處理方法可以包括使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充（針對(duì)數(shù)值型）、使用最頻繁值或插值法填充（針對(duì)類別型），或直接刪除包含缺失值的記錄（需謹(jǐn)慎，可能丟失信息）。2.異常值：目標(biāo)是識(shí)別并處理可能影響分析結(jié)果的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。處理方法可以包括使用統(tǒng)計(jì)方法（如箱線圖）識(shí)別、計(jì)算Z-score或IQR進(jìn)行過濾、將異常值替換為邊界值或進(jìn)行分箱處理。3.重復(fù)值：目標(biāo)是確保每條記錄的唯一性。處理方法包括使用數(shù)據(jù)庫(kù)的唯一約束或Pandas的`duplicated()`函數(shù)識(shí)別，然后選擇保留第一條或最后一條記錄，或直接刪除重復(fù)記錄。處理這些問題的目標(biāo)都是為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，確保后續(xù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。四、1.SQL語句：```SELECTMONTH(order_date)ASorder_month,SUM(total_amount)AStotal_salesFROMordersWHEREYEAR(order_date)=2023GROUPBYorder_monthORDERBYorder_month;```2.SQL語句：```SELECTcustomer_idFROMordersGROUPBYcustomer_idHAVINGCOUNT(DISTINCTorder_id)>=3;```五、可采用的時(shí)間序列分析方法或技術(shù)包括：描述性統(tǒng)計(jì)分析（計(jì)算月度/季度銷售額、用戶增長(zhǎng)數(shù)等）、趨勢(shì)分析（使用移動(dòng)平均、指數(shù)平滑等方法識(shí)別增長(zhǎng)或下降趨勢(shì)）、季節(jié)性分析（檢測(cè)是否存在周期性波動(dòng)）。選擇這些方法的原因是它們能夠有效揭示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的模式，為業(yè)務(wù)決策（如營(yíng)銷活動(dòng)、庫(kù)存管理）提供依據(jù)。選擇具體技術(shù)時(shí)需考慮數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、是否存在明顯趨勢(shì)和季節(jié)性等因素。六、使用Pandas進(jìn)行分析過程的簡(jiǎn)述：首先，使用`pandas.read_csv()`或`pandas.read_sql()`等函數(shù)加載數(shù)據(jù)到PandasDataFrame中。其次，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，如使用`df.dropna()`處理缺失值，`df.drop_duplicates()`處理重復(fù)值。然后，使用`df.groupby('age_group')['purchase_amount'].mean()`對(duì)年齡分組并計(jì)算每組的平均購(gòu)買金額。最后，可以使用`df.sort_values()`對(duì)結(jié)果按年齡段或平均金額進(jìn)行排序，并使用`print()`或`df.head()`輸出結(jié)果。分析中需注意：年齡分組的合理性、購(gòu)買金額字段的有效性、樣本量是否足夠、是否存在異常值影響均值等。七、數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形、圖表或圖像形式的過程，以便更直觀、高效地理解和傳達(dá)信息。選擇合適的圖表類型非常重要，因?yàn)椴煌膱D表類型適用于展示不同類型的數(shù)據(jù)和關(guān)系。例如：使用折線圖展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)；使用柱狀圖或條形圖比較不同類別的數(shù)據(jù)大??；使用餅圖展示部分與整體的比例關(guān)系（注意不宜過多類別）；使用散點(diǎn)圖展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系；使用箱線圖展示數(shù)據(jù)的分布情況（中位數(shù)、四分位數(shù)、異常值）。選擇不當(dāng)?shù)膱D表可能導(dǎo)致信息表達(dá)不清甚至產(chǎn)生誤導(dǎo)。八、評(píng)估模型性能的方法包括：根據(jù)任務(wù)類型選擇合適的評(píng)估指標(biāo)。對(duì)于分類問題，常用準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）；對(duì)于回歸問題，常用均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）。這些指標(biāo)的含義分別是：準(zhǔn)確率是分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；精確率是預(yù)測(cè)為正類的樣本中實(shí)際為正類的比例；召回率是實(shí)際為正類的樣本中被正確預(yù)測(cè)為正類的比例；F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)；MSE/RMSE/MAE是預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的度量。如果模型性能不佳，可能的改進(jìn)方向包括：獲取更多或更高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、特征工程（創(chuàng)建新特征、選擇重要特征）、嘗試不同的模型算法、調(diào)整模型超參數(shù)、進(jìn)行模型集成（如Bagging、Boosting）。九、處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)面臨的主要挑戰(zhàn)包括：計(jì)算資源（CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)）需求急劇增加、數(shù)據(jù)傳輸帶寬成為瓶頸、數(shù)據(jù)處理和查詢效率顯著下降、數(shù)據(jù)管理復(fù)雜性增加（如數(shù)據(jù)分區(qū)、分布式存儲(chǔ)）。相應(yīng)的技術(shù)或策略包括：使用分布式計(jì)算框架（如Spark,HadoopMapReduce）進(jìn)行并行處理、采用列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)（如HBase,ClickHouse）提高查詢效率、利用數(shù)據(jù)分區(qū)和索引優(yōu)化、使用內(nèi)存計(jì)算技術(shù)（如Redis,Memcached）、構(gòu)建數(shù)據(jù)湖或湖倉(cāng)一體架構(gòu)以適應(yīng)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算。十、一個(gè)完整的數(shù)據(jù)計(jì)算應(yīng)用流程示例（社交媒體分析）：1.數(shù)據(jù)來源：社交媒體平臺(tái)API（如TwitterAPI,微博API）、用戶爬蟲（遵守規(guī)則）、第三方數(shù)據(jù)提供商。需考慮數(shù)據(jù)獲取的合法性、頻率和覆蓋面。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗文本數(shù)據(jù)（去噪聲詞、表情符號(hào)）、處理缺失值、進(jìn)行分詞或關(guān)鍵詞提取、構(gòu)建用戶畫像、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和整合。目標(biāo)是得到干凈、結(jié)構(gòu)化的分析數(shù)據(jù)集。3.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（如ClickHouse）或數(shù)據(jù)湖（如HDFS）中，設(shè)計(jì)合適的星型或雪花模型。需考慮數(shù)據(jù)的安全性、可擴(kuò)展性和查詢效率。4.數(shù)據(jù)分析：使用Spark或Pandas進(jìn)行用戶行為分析（如發(fā)帖頻率、互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)）、情感分析（判斷帖子情感傾向）、話題發(fā)現(xiàn)與追蹤、趨勢(shì)分析（如熱