2025年大学《数据科学》专业题库- 数据科学在大数据治理与数据可视化分析中的应用

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学在大数据治理与数据可视化分析中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪一项不属于大数据治理的核心目标？A.提升数据质量B.保障数据安全与隐私C.最大化数据存储容量D.促进数据共享与重用2.在数据生命周期管理中，哪个阶段主要关注数据的存储、维护和更新？A.数据采集B.数据存储C.数据处理D.数据归档3.根据DAMA-DMBOK框架，定义和文档化数据定义、业务规则及相关业务术语属于哪个过程组？A.数据架构B.数据治理C.数据服务D.数据质量4.下列哪种可视化图表最适合展示不同类别之间的数量比较？A.散点图B.饼图C.折线图D.热力图5.“数据可视化设计原则”中，强调图表应清晰、易于理解的是指？A.美观性B.准确性C.清晰性D.交互性6.以下哪项技术通常不用于数据血缘追踪？A.元数据管理B.数据映射C.机器学习算法D.数据目录服务7.在进行数据可视化时，过度使用颜色可能导致？A.提升信息传达效率B.增加图表美观度C.造成视觉混乱，难以解读D.体现设计创意8.大数据治理框架COBIT主要关注？A.数据的技术架构和存储B.数据的全面管理和价值实现C.数据的实时分析和挖掘D.数据的采集和清洗技术9.以下哪个工具通常被认为更侧重于交互式和探索式商业智能（BI）可视化？A.Python的Matplotlib库B.R语言的ggplot2库C.TableauD.Excel10.将数据科学中的异常检测算法应用于用户行为日志，以识别潜在的安全威胁，这体现了数据科学在哪个领域的应用？A.数据可视化B.大数据存储C.大数据治理（数据质量/安全）D.机器学习模型预测二、简答题（每题5分，共20分）1.简述大数据治理中“数据质量”管理的核心内容。2.简述数据可视化设计应遵循的四个基本原则。3.解释什么是元数据，并说明其在大数据治理中的作用。4.描述数据科学在提升大数据治理效率方面至少两种具体的应用方式。三、论述题（10分）结合实际或假设场景，论述数据可视化分析在支持管理层进行有效决策方面的重要作用，并说明在进行数据可视化分析时应考虑的关键因素。四、案例分析题（30分）（此处假设一个案例背景）背景：某大型电商平台拥有海量用户行为数据、交易数据和商品数据。为了提升运营效率和用户体验，平台管理层希望利用数据科学方法进行大数据治理，并通过数据可视化分析发现业务规律，支持决策。问题：1.针对该电商平台，请列举至少三个在大数据治理方面需要重点关注的问题，并简述相应的治理目标。（6分）2.假设平台需要分析用户的购买偏好，以优化商品推荐。请设计一个基本的数据可视化分析方案，说明你将使用哪些可视化图表类型，以及每个图表旨在展示哪些信息。（12分）3.在设计用户购买偏好的可视化分析图表时，请至少提出三点需要注意的设计原则或考虑因素，以确保证图表能够清晰、准确地传达分析结果，并避免误导用户。（12分）试卷答案一、选择题1.C2.B3.B4.B5.C6.C7.C8.B9.C10.C二、简答题1.数据质量管理核心内容：数据准确性（确保数据反映真实情况）、数据完整性（确保数据无缺失）、数据一致性（确保数据在不同系统或时间点无矛盾）、数据时效性（确保数据反映最新状态）、数据唯一性（确保主数据唯一）。2.可视化设计基本原则：清晰性（易于理解，避免歧义）、准确性（忠实反映数据，不歪曲）、有效性（有效传达信息或观点）、美观性（视觉舒适，有助于信息吸收）。3.元数据定义：描述数据的数据，即关于数据的数据。例如，数据库名称、表名、字段名、字段类型、数据字典等。作用：帮助用户理解数据的含义和上下文，是数据发现、数据质量评估、数据血缘追踪、数据集成等治理活动的基础。4.数据科学在大数据治理中的应用：*数据质量：应用机器学习算法（如异常检测、分类）自动识别和评估数据质量问题（如缺失值、异常值、重复值）。*数据血缘：利用图论或追踪算法，构建数据从产生到消费的完整链路，可视化数据血缘关系，辅助数据影响分析。*数据安全与隐私：应用隐私保护技术（如差分隐私、联邦学习）或机器学习进行用户画像和行为分析，同时确保合规。三、论述题（答案要点）*作用：*揭示趋势与模式：可视化能直观展示数据随时间变化的趋势、不同变量间的关联或分布模式，帮助管理者快速把握业务动态。*识别问题与异常：通过图表，异常值、异常点或不符合预期的模式更容易被发现，从而定位潜在问题。*支持决策制定：可视化将复杂的数据转化为易于理解的图形，为管理者提供直观、有力的证据，支持其进行更明智、数据驱动的决策（如市场拓展、产品优化、资源分配）。*促进沟通与理解：图表比原始数据更容易被非技术背景的管理者理解，有助于在团队内部或跨部门沟通分析结果和决策建议。*关键因素：*明确分析目标：可视化前需清楚要回答的问题或要传达的信息。*选择合适的图表类型：根据数据类型和分析目的选择最有效的图表（如趋势用折线图，比较用柱状图/饼图，分布用直方图/箱线图等）。*保证数据准确性：图表必须真实反映数据，避免使用误导性设计（如扭曲的纵轴、不当的对比）。*注重清晰简洁：避免图表过于复杂或信息过载，确保核心信息突出。*考虑受众背景：根据目标受众的技术水平和关注点调整可视化的复杂度和侧重点。*结合业务背景解读：不能孤立地看图表，需要结合业务实际情况进行解读和阐释。四、案例分析题1.大数据治理重点关注问题及目标：*问题1：数据质量问题（如缺失、错误、不一致）。目标：提升数据准确性、完整性和一致性，为分析提供可靠基础。*问题2：数据安全与隐私风险。目标：保护敏感数据，确保符合相关法律法规要求，防止数据泄露。(或：问题3：数据孤岛与共享困难。目标：打破数据壁垒，促进跨部门数据流通与共享，实现数据价值最大化。)2.可视化分析方案设计：*图表类型与信息：*用户购买类别分布图（饼图/环形图）：展示不同商品类别（如服装、电子、书籍）的销售额或订单量占比，了解用户的总体消费结构。*用户购买时间趋势图（折线图）：展示不同时间段（如按天、周、月）的销售额或购买量变化，识别购买高峰期和周期性模式。*用户画像分析图（散点图/平行坐标图/热力图）：分析不同用户群体（按年龄、性别、地域等维度）的购买偏好差异，例如哪个地区用户更喜欢购买哪类商品。*商品关联购买图（网络图/桑基图）：展示哪些商品经常被一起购买，发现商品间的关联规则，为捆绑销售或推荐提供依据。3.可视化设计注意事项：*清晰性与准确性：图表标题明确，坐标轴标签清晰，数据单位一致，避免使用过于花哨