2025年大學《數據科學》專業題庫- 面向數據科學的數據采集與處理技術

2025年大學《數據科學》專業題庫——面向數據科學的數據采集與處理技術考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的代表字母填在題后的括號內）1.在數據采集過程中，以下哪一項通常不屬于結構化數據來源？(A)關系型數據庫(B)XML文件(C)交易記錄(D)社交媒體帖子2.以下哪種方法不屬于常用的數據預處理中的缺失值處理技術？(A)刪除含有缺失值的記錄(B)使用均值或中位數填充(C)使用回歸模型預測填充(D)對缺失值本身進行編碼3.SQL語句中，用于對數據進行排序的子句是？(A)UPDATE(B)DELETE(C)ORDERBY(D)WHERE4.在進行數據規范化（例如Min-Max縮放）時，主要目的是什么？(A)提高數據存儲效率(B)消除數據中的異常值(C)統一不同量綱數據的范圍，使其具有可比性(D)減少數據維度5.以下哪個工具/庫通常被認為是Python進行數據分析的標準庫之一？(A)TensorFlow(B)Pandas(C)Flask(D)PyTorch6.ETL流程中，"T"通常代表？(A)Transform(轉換)(B)Transfer(傳輸)(C)Target(目標)(D)Technique(技術)7.以下哪項技術主要目的是減少數據集的規模，同時盡可能保留關鍵信息？(A)數據集成(B)數據變換(C)數據規約(D)數據清洗8.當需要處理大規模數據集，并且單機內存不足時，以下哪種技術或架構是合適的？(A)單線程Python腳本(B)使用Pandas進行數據分塊處理(C)分布式計算框架如ApacheSpark(D)僅僅使用更快的CPU9.在數據清洗階段，識別并處理重復記錄的主要目的是？(A)增加數據量(B)保證數據的唯一性和準確性(C)提高數據存儲空間利用率(D)簡化后續的數據分析模型10.根據GDPR法規，個人有權要求刪除其個人數據，這體現了數據采集與處理中哪一方面的要求？(A)數據安全(B)數據質量(C)數據主體權利(D)數據一致性二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.從網站獲取網頁內容的技術通常稱為________。2.在使用Python的Pandas庫處理數據時，用于按特定列對DataFrame進行排序的函數是________。3.數據集成過程中常見的一個挑戰是處理來自不同數據源的數據________。4.將連續型數值特征轉換為離散化類別特征的技術稱為________。5.大數據技術Hadoop的核心組件HDFS提供了高可靠性的________存儲服務。6.數據預處理階段，識別并標記數據中的離群點是為了進行后續的________或________。7.API（應用程序編程接口）提供了一種標準化的方式，用于在不同的軟件系統之間________和交換數據。8.數據清洗中，處理缺失值的一種方法是使用前后觀測值進行________填充。9.數據倉庫通常采用________模式組織數據，便于進行主題式的分析。10.在進行數據采集時，必須遵守相關的法律法規，特別是涉及個人隱私保護的________。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述使用Python的BeautifulSoup庫進行網頁數據爬取的基本步驟。2.解釋數據預處理中“異常值”的含義，并列舉兩種常見的異常值處理方法。3.簡要說明數據倉庫（DataWarehouse）與關系型數據庫（RelationalDatabase）在數據組織和管理目標上的主要區別。四、計算題（10分）假設你使用SQL查詢一個名為“sales”的銷售數據表，該表包含列：`order_id`(訂單ID),`customer_id`(客戶ID),`product_id`(產品ID),`quantity`(數量),`price`(單價),`order_date`(訂單日期)。請編寫一個SQL查詢語句，要求：1.計算每個產品的總銷售額（銷售額=數量*單價）。2.結果按產品ID(`product_id`)升序排列。3.只顯示總銷售額大于100的記錄。五、分析與應用題（15分）假設你需要為一個電商平臺構建用戶行為數據分析的基礎。請分析以下場景，并回答問題：1.你需要采集用戶在網站上的瀏覽記錄（包含用戶ID、商品ID、瀏覽時間等）。你會考慮哪些數據來源？為什么？2.采集到的原始瀏覽記錄數據可能存在哪些數據質量問題（例如數據清洗中需要處理的問題）？請列舉至少三種，并簡要說明每種問題可能產生的影響。3.假設你使用Python和Pandas對清洗后的數據進行處理，需要計算每個用戶在過去30天內對每個商品的平均瀏覽次數。請描述你會使用的主要步驟和方法。試卷答案一、選擇題1.D2.D3.C4.C5.B6.A7.C8.C9.B10.C二、填空題1.網絡爬蟲2.sort_values3.沖突4.離散化5.分布式6.識別；處理7.獲取8.插值9.星型10.隱私保護三、簡答題1.解析思路：首先確定目標網頁URL。然后，使用`requests`庫發送HTTP請求獲取網頁內容。接著，將獲取到的HTML內容傳遞給`BeautifulSoup`對象。之后，使用`BeautifulSoup`提供的查找方法（如`find()`、`find_all()`、CSS選擇器等）定位到包含所需數據的HTML標簽。最后，從這些標簽中提取文本或屬性信息，并將其存儲或處理。2.解析思路：異常值是指數據集中與其他數據顯著不同的數值點。影響分析包括：可能導致統計結果（如均值、方差）失真；影響模型訓練效果，使模型偏向異常值或無法有效捕捉正常數據模式。常見處理方法包括：刪除異常值（簡單直接，但可能損失信息）；將異常值替換為均值、中位數或邊界值；對異常值進行轉換（如使用對數函數）；使用基于統計的方法或機器學習算法識別并處理。3.解析思路：關系型數據庫主要用于事務處理，強調數據的完整性、一致性和并發訪問控制，數據結構通常遵循嚴格的模式。數據倉庫是為了滿足分析需求而設計的，通常包含來自多個源系統的歷史數據，結構上可能更靈活（如維度建模），重點在于支持復雜的查詢和決策支持，數據更新頻率相對較低，更注重數據間的關聯和分析主題。四、計算題```sqlSELECTproduct_id,SUM(quantity*price)AStotal_salesFROMsalesGROUPBYproduct_idHAVINGSUM(quantity*price)>100ORDERBYproduct_idASC;```解析思路：`SELECT`子句指定要查詢的列，這里是`product_id`和計算出的總銷售額（使用`SUM(quantity*price)`計算，并給結果命名為`total_sales`）。`FROM`子句指定數據來源表`sales`。`GROUPBY`子句按`product_id`對結果進行分組，以便為每個產品計算總銷售額。`HAVING`子句用于對分組后的結果進行篩選，只保留總銷售額大于100的記錄。`ORDERBY`子句按`product_id`升序排列最終結果。五、分析與應用題1.解析思路：數據來源主要包括：網站的后端數據庫（可能需要通過API訪問）、用戶行為日志文件（如服務器日志、應用日志）、第三方數據平臺（如果平臺提供相關數據接口）。選擇來源需考慮數據可用性、獲取權限、數據質量和覆蓋范圍。例如，后端數據庫可能包含最完整的交易和用戶信息，但訪問可能受限；日志文件原始數據豐富，但需要清洗和解析；第三方數據可快速補充，但需注意成本和準確性。2.解析思路：可能的數據質量問題包括：*缺失值：數據中缺少某些字段的值，可能導致分析結果不完整或偏差。影響：無法分析該部分數據，或使用填充值引入偏差。*重復記錄：存在完全相同或高度相似的多條記錄，影響統計分析的準確性（如計數、聚合）。影響：導致統計結果（如用戶數、瀏覽量）虛高。*格式不一致：如日期格式多樣（"YYYY-MM-DD","DD/MM/YYYY"）、文本字段包含特殊字符或HTML標簽、數值字段包含非數字字符。影響：難以進行統一處理和比較，需要額外清洗工作。3.解析思路：主要步驟和方法：*數據加載：使用`pandas.read_csv()`或`pandas.read_sql()`等函數加載清洗后的瀏覽記錄數據到PandasDataFrame。*數據篩選：使用布爾索引或`DataFrame.loc[]`，篩選出過去30天內的瀏覽記錄。可以使用`datetime`庫處理日期計算。*數據分組與聚合：使用`DataFrame.groupb