【2025年】數(shù)字應(yīng)用能力試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.某企業(yè)需將用戶行為數(shù)據(jù)（含姓名、手機(jī)號(hào)、瀏覽記錄）導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，下列操作中最符合數(shù)據(jù)隱私保護(hù)要求的是：A.直接存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)，僅限制數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)權(quán)限B.對(duì)姓名、手機(jī)號(hào)進(jìn)行哈希處理，瀏覽記錄保留原始內(nèi)容C.將姓名替換為“用戶1”“用戶2”，手機(jī)號(hào)后四位隱藏，瀏覽記錄脫敏為類(lèi)別標(biāo)簽D.僅保留瀏覽記錄，刪除姓名和手機(jī)號(hào)字段2.使用Python的pandas庫(kù)處理某電商訂單數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)“支付時(shí)間”列存在“2024-02-30”“2024-13-05”等異常值，最合理的清洗方法是：A.直接刪除包含異常值的行B.將異常日期統(tǒng)一替換為“1970-01-01”C.調(diào)用dateutil庫(kù)的parser模塊嘗試解析，無(wú)法解析則標(biāo)記為缺失值D.將年份超過(guò)2024的記錄視為錯(cuò)誤，手動(dòng)修正為2024年對(duì)應(yīng)月份3.某社區(qū)需搭建智慧管理平臺(tái)，要求實(shí)時(shí)采集智能水表、電表、門(mén)禁的數(shù)據(jù)流（每秒約10萬(wàn)條），并支持實(shí)時(shí)報(bào)警（如漏水、異常開(kāi)門(mén)）。最適合的技術(shù)架構(gòu)是：A.使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，定時(shí)查詢分析B.采用Kafka消息隊(duì)列緩存數(shù)據(jù)，結(jié)合Flink進(jìn)行流處理C.部署Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，每日同步至HDFSD.通過(guò)Python腳本輪詢?cè)O(shè)備接口，逐行寫(xiě)入Excel4.某企業(yè)使用PowerBI制作銷(xiāo)售分析看板，需展示“各區(qū)域月度銷(xiāo)售額趨勢(shì)”“產(chǎn)品類(lèi)別銷(xiāo)售占比”“高價(jià)值客戶分布”，最合理的可視化組合是：A.折線圖（趨勢(shì)）、柱狀圖（占比）、熱力圖（分布）B.面積圖（趨勢(shì)）、餅圖（占比）、散點(diǎn)圖（分布）C.折線圖（趨勢(shì)）、樹(shù)狀圖（占比）、地圖（分布）D.柱狀圖（趨勢(shì)）、雷達(dá)圖（占比）、氣泡圖（分布）5.下列關(guān)于AI模型選擇的描述中，錯(cuò)誤的是：A.圖像分類(lèi)任務(wù)優(yōu)先選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.文本情感分析可使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或Transformer模型C.預(yù)測(cè)用戶下一次購(gòu)買(mǎi)時(shí)間（連續(xù)值）應(yīng)選擇分類(lèi)模型D.客戶分群（無(wú)標(biāo)簽）適合使用K-means聚類(lèi)算法6.某銀行推出手機(jī)銀行“刷臉登錄”功能，需防范的主要安全風(fēng)險(xiǎn)是：A.釣魚(yú)軟件竊取短信驗(yàn)證碼B.照片或視頻偽造的“人臉欺騙”C.路由器被植入惡意DNSD.服務(wù)器遭受DDoS攻擊7.某超市通過(guò)會(huì)員系統(tǒng)收集了近3年的購(gòu)物數(shù)據(jù)（含商品類(lèi)別、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、客單價(jià)），若需預(yù)測(cè)“節(jié)假日期間哪些商品組合最可能被同時(shí)購(gòu)買(mǎi)”，應(yīng)使用的分析方法是：A.回歸分析（預(yù)測(cè)客單價(jià)）B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori算法）C.時(shí)間序列分析（預(yù)測(cè)銷(xiāo)量趨勢(shì)）D.聚類(lèi)分析（劃分客戶群體）8.下列關(guān)于數(shù)字辦公工具的使用場(chǎng)景中，不符合協(xié)同效率原則的是：A.團(tuán)隊(duì)使用飛書(shū)多維表格共享項(xiàng)目進(jìn)度，設(shè)置“僅查看”“編輯”“審核”權(quán)限B.跨部門(mén)會(huì)議前，通過(guò)騰訊文檔收集各部門(mén)需求，會(huì)議中直接討論匯總版C.設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)通過(guò)Figma實(shí)時(shí)協(xié)作修改海報(bào)，歷史版本自動(dòng)保存D.每周例會(huì)全程錄制視頻，會(huì)后要求所有成員觀看并提交學(xué)習(xí)筆記9.某工廠部署工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）系統(tǒng)，需將設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)（溫度、振動(dòng)頻率）傳輸至云端進(jìn)行故障預(yù)測(cè)。為降低網(wǎng)絡(luò)延遲，最有效的措施是：A.增加5G基站覆蓋，提升傳輸帶寬B.在工廠本地部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，先過(guò)濾冗余數(shù)據(jù)再上傳C.使用衛(wèi)星通信替代有線網(wǎng)絡(luò)D.壓縮數(shù)據(jù)格式（如將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)為整數(shù)）10.某政府部門(mén)需向市民推送“數(shù)字素養(yǎng)提升”宣傳內(nèi)容，目標(biāo)群體包括老年人、青少年、中小企業(yè)主。下列內(nèi)容設(shè)計(jì)中，最符合“數(shù)字包容”原則的是：A.統(tǒng)一發(fā)布短視頻教程，重點(diǎn)講解智能手表、無(wú)人機(jī)操作B.針對(duì)老年人提供線下手把手教學(xué)（如手機(jī)支付、防詐騙），針對(duì)青少年開(kāi)設(shè)AI編程夏令營(yíng)，針對(duì)企業(yè)主舉辦“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)營(yíng)”講座C.制作圖文手冊(cè)，詳細(xì)說(shuō)明區(qū)塊鏈、元宇宙等前沿技術(shù)原理D.在政府官網(wǎng)開(kāi)設(shè)專(zhuān)欄，僅提供電子版操作指南二、判斷題（共10題，每題1分，共10分）1.數(shù)據(jù)清洗中，“將‘2024年2月’統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為‘2024-02’”屬于格式標(biāo)準(zhǔn)化操作。（）2.區(qū)塊鏈的“去中心化”意味著完全不需要任何管理節(jié)點(diǎn)。（）3.使用Python的scikit-learn庫(kù)訓(xùn)練模型時(shí)，若訓(xùn)練集和測(cè)試集未隨機(jī)劃分，可能導(dǎo)致模型過(guò)擬合。（）4.智能客服系統(tǒng)僅需基于規(guī)則引擎（如關(guān)鍵詞匹配）即可實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量交互。（）5.云計(jì)算中的SaaS（軟件即服務(wù)）模式下，用戶需自行維護(hù)服務(wù)器硬件。（）6.數(shù)字簽名的核心是通過(guò)對(duì)稱(chēng)加密算法（如AES）實(shí)現(xiàn)身份驗(yàn)證。（）7.物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備若未及時(shí)更新固件，可能因漏洞被攻擊，導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓。（）8.大數(shù)據(jù)分析中，“樣本量越大越好”是絕對(duì)原則，無(wú)需考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。（）9.為提升PPT演示效果，應(yīng)盡可能使用復(fù)雜動(dòng)畫(huà)和高飽和度配色。（）10.《個(gè)人信息保護(hù)法》規(guī)定，處理敏感個(gè)人信息（如生物識(shí)別、醫(yī)療健康）需取得個(gè)人單獨(dú)同意。（）三、簡(jiǎn)答題（共5題，每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)的三項(xiàng)核心原則，并舉例說(shuō)明。2.列舉三種常見(jiàn)的信息安全威脅，并分別提出防護(hù)措施。3.某企業(yè)計(jì)劃用AI模型預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)流失（流失/未流失），請(qǐng)說(shuō)明選擇模型時(shí)需考慮的三個(gè)關(guān)鍵因素，并推薦兩種適用模型。4.區(qū)塊鏈技術(shù)的“不可篡改”特性是如何實(shí)現(xiàn)的？請(qǐng)結(jié)合哈希算法和區(qū)塊鏈接機(jī)制解釋。5.針對(duì)“老年人數(shù)字鴻溝”問(wèn)題，提出三條具體的解決方案（需結(jié)合2025年技術(shù)發(fā)展背景）。四、綜合應(yīng)用題（共2題，每題15分，共30分）題目1：電商用戶行為分析某電商平臺(tái)提供了2024年1-6月的用戶行為數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)字段：用戶ID、行為類(lèi)型（點(diǎn)擊/加購(gòu)/下單）、行為時(shí)間、商品ID、商品類(lèi)別）。請(qǐng)完成以下任務(wù)：（1）使用SQL編寫(xiě)查詢，計(jì)算每月“點(diǎn)擊-加購(gòu)”轉(zhuǎn)化率（加購(gòu)用戶數(shù)/點(diǎn)擊用戶數(shù)）。（2）使用Python的matplotlib庫(kù)繪制“2024年1-6月各月轉(zhuǎn)化率趨勢(shì)圖”（要求：橫軸為月份，縱軸為轉(zhuǎn)化率，添加標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽、網(wǎng)格線）。（3）若6月轉(zhuǎn)化率較5月下降15%，請(qǐng)列舉可能的3個(gè)原因，并提出對(duì)應(yīng)的優(yōu)化建議。題目2：智慧社區(qū)管理某社區(qū)需建立數(shù)字化管理平臺(tái)，已收集以下數(shù)據(jù)：居民基本信息（姓名、年齡、聯(lián)系方式、居住樓層）、智能設(shè)備數(shù)據(jù)（電梯使用頻率、樓道照明開(kāi)關(guān)時(shí)間、垃圾桶滿溢報(bào)警）、社區(qū)活動(dòng)參與記錄（活動(dòng)類(lèi)型、參與人數(shù)、滿意度評(píng)分）。請(qǐng)完成以下任務(wù)：（1）使用Excel的函數(shù)或工具，統(tǒng)計(jì)“60歲以上老年人占比”“電梯高峰時(shí)段（早7-9點(diǎn)、晚18-20點(diǎn)）使用次數(shù)占比”。（2）設(shè)計(jì)一個(gè)PowerBI看板，需包含至少4個(gè)可視化圖表，并說(shuō)明每個(gè)圖表的作用。（3）基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，提出兩條提升社區(qū)服務(wù)質(zhì)量的具體措施（如優(yōu)化設(shè)施、開(kāi)展活動(dòng)等）。答案一、單項(xiàng)選擇題1.C2.C3.B4.C5.C6.B7.B8.D9.B10.B二、判斷題1.√2.×3.√4.×5.×6.×7.√8.×9.×10.√三、簡(jiǎn)答題1.核心原則及示例：（1）準(zhǔn)確性：數(shù)據(jù)展示需真實(shí)反映規(guī)律，避免誤導(dǎo)。例如，繪制銷(xiāo)售額趨勢(shì)圖時(shí)，縱軸需從0開(kāi)始，避免因截?cái)嘧鴺?biāo)軸夸大增長(zhǎng)。（2）簡(jiǎn)潔性：減少冗余元素，突出關(guān)鍵信息。例如，用柱狀圖比較各區(qū)域銷(xiāo)售額時(shí)，僅保留區(qū)域名稱(chēng)和數(shù)值標(biāo)簽，去除背景陰影。（3）易懂性：符合用戶認(rèn)知習(xí)慣。例如，用地圖展示各省份銷(xiāo)量時(shí)，用漸變色（如綠色到紅色）表示銷(xiāo)量高低，避免使用用戶不熟悉的顏色編碼。2.常見(jiàn)威脅及防護(hù)措施：（1）釣魚(yú)攻擊：攻擊者偽造仿冒網(wǎng)站或郵件騙取信息。防護(hù)措施：部署郵件過(guò)濾系統(tǒng)（如SPF/DKIM驗(yàn)證），對(duì)員工進(jìn)行釣魚(yú)識(shí)別培訓(xùn)。（2）勒索軟件：通過(guò)加密用戶數(shù)據(jù)勒索贖金。防護(hù)措施：定期備份數(shù)據(jù)至離線存儲(chǔ)，安裝最新殺毒軟件，關(guān)閉不必要的端口。（3）數(shù)據(jù)泄露：內(nèi)部員工或外部攻擊導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)外流。防護(hù)措施：實(shí)施最小權(quán)限原則（僅授權(quán)必要數(shù)據(jù)訪問(wèn)），對(duì)敏感字段加密存儲(chǔ)（如AES加密）。3.關(guān)鍵因素及模型推薦：關(guān)鍵因素：（1）數(shù)據(jù)規(guī)模：若數(shù)據(jù)量?。ㄈ?lt;1萬(wàn)條），選擇簡(jiǎn)單模型（如邏輯回歸）避免過(guò)擬合；若數(shù)據(jù)量大，可使用復(fù)雜模型（如隨機(jī)森林）。（2）特征類(lèi)型：若特征包含大量文本（如用戶評(píng)論），需用NLP模型（如BERT）提取特征；若為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如年齡、消費(fèi)金額），可選樹(shù)模型。（3）可解釋性：若需向業(yè)務(wù)部門(mén)說(shuō)明流失原因（如“消費(fèi)頻率低導(dǎo)致流失”），選擇可解釋模型（如決策樹(shù)）；若更關(guān)注預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，可使用XGBoost。推薦模型：邏輯回歸（小數(shù)據(jù)、可解釋?zhuān)?、XGBoost（大數(shù)據(jù)、高準(zhǔn)確率）。4.實(shí)現(xiàn)機(jī)制：（1）哈希算法：每個(gè)區(qū)塊包含前一區(qū)塊的哈希值（通過(guò)SHA-256等算法提供），若區(qū)塊內(nèi)容被修改，其哈希值會(huì)完全改變。（2）區(qū)塊鏈接：每個(gè)區(qū)塊通過(guò)前一區(qū)塊的哈希值鏈接成鏈，修改任意一個(gè)區(qū)塊需重新計(jì)算后續(xù)所有區(qū)塊的哈希值，且需控制超過(guò)51%的算力（在公鏈中幾乎不可能）。因此，數(shù)據(jù)一旦上鏈，難以被篡改。5.解決方案（結(jié)合2025年技術(shù)背景）：（1）推廣“適老化智能終端”：2025年可穿戴設(shè)備（如智能手環(huán)）已普及，可開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)化版操作系統(tǒng)（僅保留通話、支付、緊急呼叫功能），內(nèi)置語(yǔ)音助手（如“一鍵呼叫子女”）。（2）社區(qū)“數(shù)字管家”服務(wù)：由社區(qū)工作者或志愿者使用AR眼鏡（2025年已商用），上門(mén)指導(dǎo)老年人使用健康碼、線上掛號(hào)等，通過(guò)實(shí)時(shí)標(biāo)注屏幕操作步驟降低學(xué)習(xí)難度。（3）建立“代際互助”平臺(tái)：開(kāi)發(fā)小程序連接老年人與青少年，青少年通過(guò)“教老人用手機(jī)”獲得公益積分（可兌換圖書(shū)、文具），老年人分享生活經(jīng)驗(yàn)，減少數(shù)字使用焦慮。四、綜合應(yīng)用題題目1答案（1）SQL查詢（假設(shè)表名為user_behavior）：```sqlWITHmonthly_clicksAS(SELECTDATE_FORMAT(行為時(shí)間,'%Y-%m')ASmonth,用戶ID,COUNT(DISTINCT商品ID)ASclick_countFROMuser_behaviorWHERE行為類(lèi)型='點(diǎn)擊'GROUPBYmonth,用戶ID),monthly_add_to_cartAS(SELECTDATE_FORMAT(行為時(shí)間,'%Y-%m')ASmonth,用戶ID,COUNT(DISTINCT商品ID)ASadd_countFROMuser_behaviorWHERE行為類(lèi)型='加購(gòu)'GROUPBYmonth,用戶ID)SELECTmc.month,COUNT(DISTINCTmac.用戶ID)ASadd_users,COUNT(DISTINCTmc.用戶ID)ASclick_users,ROUND(COUNT(DISTINCTmac.用戶ID)1.0/COUNT(DISTINCTmc.用戶ID),4)ASconversion_rateFROMmonthly_clicksmcLEFTJOINmonthly_add_to_cartmacONmc.month=mac.monthANDmc.用戶ID=mac.用戶IDGROUPBYmc.monthORDERBYmc.month;```（2）Python代碼：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd假設(shè)查詢結(jié)果存儲(chǔ)在df中，包含month和conversion_rate列df=pd.DataFrame({'month':['2024-01','2024-02','2024-03','2024-04','2024-05','2024-06'],'conversion_rate':[0.12,0.11,0.13,0.14,0.15,0.1275]示例數(shù)據(jù)})plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(df['month'],df['conversion_rate'],marker='o',linestyle='-',color='b')plt.title('2024年1-6月點(diǎn)擊-加購(gòu)轉(zhuǎn)化率趨勢(shì)圖')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('轉(zhuǎn)化率')plt.grid(linestyle='--',alpha=0.7)plt.xticks(rotation=45)plt.tight_layout()plt.show()```（3）可能原因及優(yōu)化建議：原因1：6月上線新商品頁(yè)，頁(yè)面加載速度變慢（用戶未完成加購(gòu)即退出）。建議：優(yōu)化頁(yè)面代碼，使用CDN加速，測(cè)試不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的加載時(shí)長(zhǎng)。原因2：促銷(xiāo)活動(dòng)規(guī)則復(fù)雜（如滿減門(mén)檻提高），用戶加購(gòu)意愿下降。建議：簡(jiǎn)化活動(dòng)規(guī)則（如“滿299減50”改為“滿300減50”），在商品頁(yè)用圖標(biāo)提示優(yōu)惠。原因3：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手推出同類(lèi)商品更低價(jià)格，用戶轉(zhuǎn)向其他平臺(tái)加購(gòu)。建議：監(jiān)控競(jìng)品價(jià)格，對(duì)核心商品實(shí)施“保價(jià)服務(wù)”（如7天內(nèi)降價(jià)補(bǔ)差價(jià)）。題目2答案（1）Excel操作：-60歲以上老年人占比：假設(shè)數(shù)據(jù)在A列（姓名）、B列（年齡），使用公式