2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)計算與應(yīng)用專業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用與應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填入括號內(nèi)）1.下列哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合表示元素具有層狀關(guān)系或樹狀結(jié)構(gòu)的實體？(A)隊列(B)棧(C)哈希表(D)樹2.SQL語句中，用于從一個表中選取滿足特定條件的數(shù)據(jù)的子句是？(A)FROM(B)WHERE(C)GROUPBY(D)HAVING3.在描述數(shù)據(jù)分布特征時，衡量數(shù)據(jù)分散程度的統(tǒng)計量通常是？(A)均值(B)中位數(shù)(C)方差(D)算術(shù)平方根4.以下哪種技術(shù)不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要范疇？(A)數(shù)據(jù)清洗(B)數(shù)據(jù)集成(C)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(D)數(shù)據(jù)挖掘5.將數(shù)據(jù)從一種格式或系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為另一種格式或系統(tǒng)的過程通常稱為？(A)數(shù)據(jù)加載(B)數(shù)據(jù)清洗(C)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(D)數(shù)據(jù)集成6.如果一個算法的執(zhí)行時間隨輸入規(guī)模n的增長呈O(n^2)關(guān)系，則稱該算法的時間復(fù)雜度為？(A)線性時間(B)對數(shù)時間(C)平方時間(D)指數(shù)時間7.從大量數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)潛在模式、關(guān)聯(lián)或異常的技術(shù)集合稱為？(A)數(shù)據(jù)倉庫(B)數(shù)據(jù)挖掘(C)大數(shù)據(jù)(D)數(shù)據(jù)可視化8.在使用Python進行數(shù)據(jù)分析時，以下哪個庫主要用于數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)分析？(A)NumPy(B)Matplotlib(C)Pandas(D)Scikit-learn9.將數(shù)據(jù)存儲在單一、巨大的存儲空間中，便于集中管理和分析，這種架構(gòu)通常稱為？(A)數(shù)據(jù)庫(B)數(shù)據(jù)集市(C)數(shù)據(jù)湖(D)數(shù)據(jù)倉庫10.用于將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表，以便更直觀地展示數(shù)據(jù)特征和規(guī)律的技術(shù)是？(A)數(shù)據(jù)清洗(B)數(shù)據(jù)分析(C)數(shù)據(jù)可視化(D)數(shù)據(jù)建模二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填入橫線上）1.在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，保證每條記錄唯一標識的屬性稱為________。2.描述數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)“平均水平”的統(tǒng)計量通常是指________。3.“大數(shù)據(jù)”的“4V”特征通常包括Volume（體量）、Velocity（速度）、Variety（多樣性）和________。4.算法的空間復(fù)雜度是指算法執(zhí)行過程中所需的________的大小。5.從網(wǎng)絡(luò)頁面獲取數(shù)據(jù)的常用技術(shù)之一是________。6.對缺失數(shù)據(jù)進行處理的一種簡單方法是________。7.數(shù)據(jù)分析報告通常需要包含數(shù)據(jù)來源、分析方法、分析結(jié)果和________等部分。8.在數(shù)據(jù)可視化中，選擇合適的圖表類型對于準確傳達信息至關(guān)重要，例如，表示部分占整體比例常用________。9.使用Python的Pandas庫，讀取CSV文件到DataFrame對象的常用函數(shù)是________。10.將多個源數(shù)據(jù)集合并為一個統(tǒng)一數(shù)據(jù)集的過程稱為________。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)及其重要性。2.解釋什么是“計算思維”，并列舉其在數(shù)據(jù)計算中的應(yīng)用表現(xiàn)。3.簡述使用SQL進行數(shù)據(jù)查詢時，`JOIN`操作的作用。4.列舉至少三種常用的數(shù)據(jù)分析方法，并簡要說明其目的。四、計算題（每題10分，共20分）1.假設(shè)某班級學(xué)生的身高數(shù)據(jù)（單位：厘米）如下：170,165,180,175,160,168,172。請計算該班級學(xué)生身高的均值和標準差。（結(jié)果保留兩位小數(shù)）2.給定以下SQL查詢片段，請解釋其功能，并說明最終會查詢到哪些字段以及滿足什么條件的數(shù)據(jù)。```sqlSELECTCustomerName,OrderAmountFROMOrdersWHEREOrderDateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'ORDERBYOrderAmountDESCLIMIT10;```五、綜合應(yīng)用題（共25分）假設(shè)你是一家電商公司的數(shù)據(jù)分析師，近期需要關(guān)注用戶行為數(shù)據(jù)，以提升用戶體驗和銷售轉(zhuǎn)化率?，F(xiàn)有用戶訪問日志數(shù)據(jù)（簡化格式如下，假設(shè)存儲在CSV文件中，包含用戶ID,產(chǎn)品ID,操作類型(瀏覽/加購/購買),操作時間戳）：```User123,ProductA,Browse,2023-10-2610:00:00User456,ProductB,AddToCart,2023-10-2610:15:30User123,ProductB,Purchase,2023-10-2611:05:00User789,ProductA,Browse,2023-10-2610:30:00User456,ProductC,Browse,2023-10-2610:20:00User123,ProductC,AddToCart,2023-10-2611:00:00User789,ProductB,Purchase,2023-10-2611:30:00...```請設(shè)計一個簡單的數(shù)據(jù)處理和分析方案，用于：1.清洗數(shù)據(jù)（假設(shè)可能存在時間戳格式錯誤或操作類型異常）。2.計算每個用戶的總瀏覽量、加購次數(shù)和購買次數(shù)。3.找出購買過至少2個不同產(chǎn)品的用戶列表。4.簡要說明你將如何利用這些分析結(jié)果為電商公司提供至少兩條具體的改進建議。---試卷答案一、選擇題1.(D)樹2.(B)WHERE3.(C)方差4.(D)數(shù)據(jù)挖掘5.(C)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換6.(C)平方時間7.(B)數(shù)據(jù)挖掘8.(C)Pandas9.(C)數(shù)據(jù)湖10.(C)數(shù)據(jù)可視化二、填空題1.主鍵2.均值3.實時性(或Value/Veracity)4.空間5.網(wǎng)絡(luò)爬蟲6.刪除記錄/插入默認值/使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充7.結(jié)論與建議8.餅圖9.read_csv10.數(shù)據(jù)集成三、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括處理缺失值、處理重復(fù)值、處理異常值、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等。其重要性在于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少錯誤和偏差，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、建模和決策提供可靠的基礎(chǔ)。2.計算思維是一種運用計算機科學(xué)的基礎(chǔ)概念去解決問題、設(shè)計系統(tǒng)和理解人類行為的一種思維方式。在數(shù)據(jù)計算中的應(yīng)用表現(xiàn)包括：分解復(fù)雜問題、模式識別、抽象關(guān)鍵信息、算法設(shè)計（如排序、搜索）、效率和優(yōu)化等。3.SQL中的`JOIN`操作用于將兩個或多個表根據(jù)相關(guān)聯(lián)的列合并成一個新的臨時表，以便進行查詢。它允許用戶從多個表中提取相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)行，是數(shù)據(jù)整合和分析中的關(guān)鍵操作。4.常用的數(shù)據(jù)分析方法包括：描述性統(tǒng)計分析（總結(jié)數(shù)據(jù)特征）、探索性數(shù)據(jù)分析（發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)初步模式和關(guān)系）、假設(shè)檢驗（驗證關(guān)于數(shù)據(jù)的假設(shè)）、回歸分析（建立變量間關(guān)系模型）、分類分析（將數(shù)據(jù)分類）等。其目的在于從數(shù)據(jù)中提取有用信息、理解數(shù)據(jù)規(guī)律、支持決策制定。四、計算題1.均值=(170+165+180+175+160+168+172)/7=1290/7≈184.29厘米方差s2=[(170-184.29)2+(165-184.29)2+...+(172-184.29)2]/(7-1)≈[198.24+361.24+...+148.24]/6≈1245.24/6≈207.54標準差s=√207.54≈14.40厘米（注：計算過程可保留更多小數(shù)位以提高精度）2.該SQL查詢片段的功能是從`Orders`表中查詢訂單信息。它會選取滿足以下條件的數(shù)據(jù)：*`OrderDate`在'2023-01-01'和'2023-12-31'之間的訂單。*最終結(jié)果會按照`OrderAmount`字段降序排列。*使用`LIMIT10`子句，限制結(jié)果只顯示排在最前面的10條記錄。查詢到的字段是`CustomerName`和`OrderAmount`。最終結(jié)果將包含在2023年內(nèi)訂單金額最高的前10個訂單的顧客名稱和對應(yīng)的訂單金額。五、綜合應(yīng)用題1.清洗數(shù)據(jù)：*檢查并修正時間戳格式，確保為標準格式（如YYYY-MM-DDHH:MM:SS）。*篩選出操作類型為'瀏覽'、'加購'、'購買'的有效記錄，刪除或標記其他異常類型。*檢查用戶ID、產(chǎn)品ID是否為空或格式錯誤，進行修正或刪除。2.計算每個用戶的總瀏覽量、加購次數(shù)和購買次數(shù)：*使用SQL或Python(如Pandas)分組（按用戶ID），對操作類型進行計數(shù)。*例如，使用SQL:`SELECTUserID,COUNT(*)ASBrowseCount,SUM(CASEWHENAction='AddToCart'THEN1ELSE0END)ASCartCount,SUM(CASEWHENAction='Purchase'THEN1ELSE0END)ASPurchaseCountFROMLogsGROUPBYUserID;`3.找出購買過至少2個不同產(chǎn)品的用戶列表：*分組（按用戶ID），對產(chǎn)品ID去重計數(shù)。*篩選出產(chǎn)品去重計數(shù)大于1的用戶。*例如，使用SQL:`SELECTDISTINCTUserIDFROMLogsWHEREAction='Purchase'GROUPBYUserIDHAVINGCOUNT(DISTINCTProduc