2025年數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專升本重點題型試卷（含答案）考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項字母填在括號內(nèi)）1.下列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，屬于非線性結(jié)構(gòu)的是（）。A.隊列B.棧C.堆棧D.二叉樹2.在順序存儲的線性表中，插入一個元素的最壞時間復(fù)雜度是（）。A.O(1)B.O(n/2)C.O(n)D.O(logn)3.設(shè)有數(shù)組A[0..n-1]，對其元素進(jìn)行快速排序時，worst-case發(fā)生的條件是（）。A.元素已基本有序B.元素完全無序C.元素關(guān)于中值對稱D.元素關(guān)于任意值對稱4.關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)實體之間一對多關(guān)系的操作主要是（）。A.并操作B.交操作C.連接操作D.除操作5.SQL語句中，用于刪除表中的數(shù)據(jù)的命令是（）。A.INSERTB.UPDATEC.DELETED.SELECT6.下列關(guān)于數(shù)據(jù)庫事務(wù)的敘述中，正確的是（）。A.事務(wù)只包含COMMIT操作B.事務(wù)只包含ROLLBACK操作C.事務(wù)必須滿足原子性、一致性、隔離性和持久性（ACID特性）D.事務(wù)默認(rèn)自動提交7.決策樹算法中，常用的屬性選擇度量方法是（）。A.信息增益率B.相對熵C.均值平方誤差D.決策系數(shù)8.下列關(guān)于線性回歸模型的敘述中，錯誤的是（）。A.線性回歸模型假設(shè)因變量與自變量之間存在線性關(guān)系B.最小二乘法是估計回歸系數(shù)的常用方法C.線性回歸模型可以處理非線性關(guān)系D.回歸系數(shù)的顯著性檢驗常用t檢驗9.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS主要用于（）。A.實時數(shù)據(jù)處理B.分布式存儲C.圖計算D.分布式流處理10.下列關(guān)于MapReduce編程模型的敘述中，錯誤的是（）。A.MapReduce模型包含Map和Reduce兩個主要階段B.Map階段負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換C.Reduce階段負(fù)責(zé)對Map輸出進(jìn)行匯總和聚合D.Map和Reduce階段必須串行執(zhí)行二、填空題（每小題2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.在深度優(yōu)先搜索（DFS）算法中，通常使用_______隊列來存儲臨時訪問的頂點。2.數(shù)據(jù)的_______是指數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關(guān)系。3.SQL語句中，用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序的子句是_______。4.一個關(guān)系模式R（U,F），其中U是屬性集合，F(xiàn)是屬性上的函數(shù)依賴集合，則R的閉包記作_______。5.機器學(xué)習(xí)中，過擬合現(xiàn)象是指模型在_______數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在_______數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。6.決策樹算法中，樹的葉子節(jié)點通常代表_______。7.大數(shù)據(jù)技術(shù)通常具有4個V特征，即_______、海量性（Volume）、多樣性（Variety）和真實性（Veracity）。8.Spark是一個基于_______的快速大數(shù)據(jù)計算系統(tǒng)。9.在Python中，用于處理字符串的內(nèi)置方法_______可以將字符串中的所有大寫字母轉(zhuǎn)換為小寫字母。10.分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是指數(shù)據(jù)在邏輯上是一個整體，物理上_______存儲在多個場地數(shù)據(jù)庫中。三、判斷題（每小題2分，共10分。請將“正確”或“錯誤”填在括號內(nèi)）1.線性表既可以順序存儲，也可以鏈?zhǔn)酱鎯?，兩種存儲方式的時間復(fù)雜度相同。（）2.索引可以加快數(shù)據(jù)的檢索速度，但會降低數(shù)據(jù)的插入、刪除和更新速度。（）3.SQL查詢語句中，可以使用GROUPBY子句對查詢結(jié)果進(jìn)行分組，但不能使用HAVING子句對分組結(jié)果進(jìn)行篩選。（）4.在機器學(xué)習(xí)算法中，支持向量機（SVM）是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用于分類和回歸任務(wù)。（）5.HadoopMapReduce程序通常需要編寫Map函數(shù)和Reduce函數(shù)，這兩個函數(shù)必須用相同的語言編寫。（）四、簡答題（每小題5分，共20分）1.簡述棧的基本操作及其特性。2.解釋數(shù)據(jù)庫事務(wù)的原子性、一致性、隔離性和持久性（ACID）特性。3.簡述樸素貝葉斯分類算法的基本思想。4.簡述Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的主要特點。五、計算題（每小題10分，共20分）1.設(shè)有線性表L=(a1,a2,a3,a4,a5)，依次進(jìn)行以下操作：插入元素b，將a3刪除，然后將L逆置。請寫出L的最終狀態(tài)。2.給定關(guān)系R（A,B,C）和關(guān)系S（B,C,D），以及以下SQL查詢語句：```sqlSELECTR.A,S.DFROMR,SWHERER.B=S.BANDR.C=S.C;```請解釋該查詢語句的含義，并說明它使用了哪種連接操作。六、綜合應(yīng)用題（每小題15分，共30分）1.假設(shè)你要使用決策樹算法對學(xué)生的成績進(jìn)行分類，分為“優(yōu)秀”、“良好”、“及格”、“不及格”四個類別。請列出構(gòu)建該決策樹模型的主要步驟。2.簡述使用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的基本流程，包括數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲等階段。---試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.C5.C6.C7.A8.C9.B10.D二、填空題1.棧2.結(jié)構(gòu)3.ORDERBY4.R+5.訓(xùn)練（或訓(xùn)練集）；測試（或測試集）6.類別（或分類結(jié)果）7.規(guī)模（或數(shù)據(jù)量）；速度（或效率）8.內(nèi)存計算（或ResilientDistributedDatasets）9.lower()10.分散三、判斷題1.錯誤2.正確3.錯誤4.正確5.錯誤四、簡答題1.棧的基本操作及其特性*基本操作：入棧（Push）、出棧（Pop）、查看棧頂元素（Peek/Top）、判斷?？眨↖sEmpty）、判斷棧滿（IsFull）。*特性：后進(jìn)先出（LIFO,LastInFirstOut）。2.數(shù)據(jù)庫事務(wù)的ACID特性*原子性（Atomicity）：事務(wù)是一個不可分割的工作單元，事務(wù)中的所有操作要么全部完成，要么全部不做，不會處于中間狀態(tài)。*一致性（Consistency）：事務(wù)必須使數(shù)據(jù)庫從一個一致性狀態(tài)轉(zhuǎn)變到另一個一致性狀態(tài)。事務(wù)執(zhí)行的結(jié)果必須符合所有的業(yè)務(wù)規(guī)則和約束。*隔離性（Isolation）：一個事務(wù)的執(zhí)行不能被其他事務(wù)干擾。即一個事務(wù)內(nèi)部的操作及使用的數(shù)據(jù)對并發(fā)的其他事務(wù)是隔離的，并發(fā)執(zhí)行的事務(wù)之間不會相互影響。*持久性（Durability）：一個事務(wù)一旦提交，它對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的改變就是永久性的。即使系統(tǒng)發(fā)生故障，已提交的事務(wù)的結(jié)果也不會丟失。3.樸素貝葉斯分類算法的基本思想樸素貝葉斯分類算法基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨立（“樸素”的來源）。其基本思想是：對于給定的待分類樣本，計算它屬于每個類別的后驗概率，然后將樣本分到具有最高后驗概率的類別中。具體計算公式為：P(類別|樣本特征)=[P(樣本特征|類別)*P(類別)]/P(樣本特征)其中，P(類別)是先驗概率，P(樣本特征|類別)是似然度，P(樣本特征)是證據(jù)，通常用于歸一化。4.HDFS的主要特點*高容錯性：數(shù)據(jù)塊默認(rèn)會被復(fù)制多份存儲在不同的服務(wù)器上，單個服務(wù)器故障不會導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。*高吞吐量：適合批處理大數(shù)據(jù)量的應(yīng)用，優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的吞吐量（數(shù)據(jù)傳輸速率），而非低延遲的數(shù)據(jù)訪問。*適合一次寫入，多次讀取的應(yīng)用：擅長處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的存儲，不適合需要頻繁更新修改的數(shù)據(jù)。*基于文件系統(tǒng)：HDFS抽象出的基本單元是文件，而不是塊（雖然底層有塊的概念）。*適合大規(guī)模數(shù)據(jù)：設(shè)計上支持存儲非常大的文件（TB甚至PB級別）。五、計算題1.L的最終狀態(tài)*初始狀態(tài)：L=(a1,a2,a3,a4,a5)*插入b：L=(a1,a2,a3,a4,a5,b)*刪除a3：L=(a1,a2,a4,a5,b)*逆置L：L=(b,a5,a4,a2,a1)2.SQL查詢語句解釋及連接操作*含義：該查詢語句從關(guān)系R和關(guān)系S中，選擇滿足條件“R的B列等于S的B列并且R的C列等于S的C列”的元組，并返回這些元組中的R.A列和S.D列。*連接操作：該查詢語句使用了等值連接（Equi-Join）。它通過R和B列與S的B列之間的相等關(guān)系，以及R的C列與S的C列之間的相等關(guān)系，將關(guān)系R和S連接起來。六、綜合應(yīng)用題1.構(gòu)建決策樹模型的主要步驟1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值等），進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理（如特征縮放、編碼等），選擇合適的特征集。2.選擇根節(jié)點：根據(jù)某種選擇標(biāo)準(zhǔn)（如信息增益、信息增益率等），從所有特征中選擇一個特征作為決策樹的根節(jié)點，并將數(shù)據(jù)集劃分到該特征的各個分支上。3.遞歸構(gòu)建子樹：對劃分后的每個子節(jié)點，重復(fù)步驟2，選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，直到滿足停止條件（如節(jié)點純度足夠高、達(dá)到最大深度、節(jié)點數(shù)量過少等）。4.生成決策樹：遞歸過程結(jié)束，生成完整的決策樹模型。5.模型評估與優(yōu)化：使用測試數(shù)據(jù)集評估模型性能（如準(zhǔn)確率、召回率等），根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行剪枝等優(yōu)化操作，調(diào)整參數(shù)，提高模型泛化能力。2.使用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的基本流程1.數(shù)據(jù)加載（LoadData）：使用Spark的RDD、DataFrame或Dataset接口，讀取存儲在HDFS、HBase、Hive或其他數(shù)據(jù)源中的大數(shù)據(jù)?？梢酝ㄟ^`spark.read`等方法加載數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)處理（ProcessData）：利用Spark提供的強大數(shù)據(jù)處理能力，對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、過濾、聚合、連接等