2025年大学《数据科学》专业题库- 面向数据科学的数据采集与处理技术

2025年大学《数据科学》专业题库——面向数据科学的数据采集与处理技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项的代表字母填在题后的括号内）1.在数据采集过程中，以下哪一项通常不属于结构化数据来源？(A)关系型数据库(B)XML文件(C)交易记录(D)社交媒体帖子2.以下哪种方法不属于常用的数据预处理中的缺失值处理技术？(A)删除含有缺失值的记录(B)使用均值或中位数填充(C)使用回归模型预测填充(D)对缺失值本身进行编码3.SQL语句中，用于对数据进行排序的子句是？(A)UPDATE(B)DELETE(C)ORDERBY(D)WHERE4.在进行数据规范化（例如Min-Max缩放）时，主要目的是什么？(A)提高数据存储效率(B)消除数据中的异常值(C)统一不同量纲数据的范围，使其具有可比性(D)减少数据维度5.以下哪个工具/库通常被认为是Python进行数据分析的标准库之一？(A)TensorFlow(B)Pandas(C)Flask(D)PyTorch6.ETL流程中，"T"通常代表？(A)Transform(转换)(B)Transfer(传输)(C)Target(目标)(D)Technique(技术)7.以下哪项技术主要目的是减少数据集的规模，同时尽可能保留关键信息？(A)数据集成(B)数据变换(C)数据规约(D)数据清洗8.当需要处理大规模数据集，并且单机内存不足时，以下哪种技术或架构是合适的？(A)单线程Python脚本(B)使用Pandas进行数据分块处理(C)分布式计算框架如ApacheSpark(D)仅仅使用更快的CPU9.在数据清洗阶段，识别并处理重复记录的主要目的是？(A)增加数据量(B)保证数据的唯一性和准确性(C)提高数据存储空间利用率(D)简化后续的数据分析模型10.根据GDPR法规，个人有权要求删除其个人数据，这体现了数据采集与处理中哪一方面的要求？(A)数据安全(B)数据质量(C)数据主体权利(D)数据一致性二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填在横线上）1.从网站获取网页内容的技术通常称为________。2.在使用Python的Pandas库处理数据时，用于按特定列对DataFrame进行排序的函数是________。3.数据集成过程中常见的一个挑战是处理来自不同数据源的数据________。4.将连续型数值特征转换为离散化类别特征的技术称为________。5.大数据技术Hadoop的核心组件HDFS提供了高可靠性的________存储服务。6.数据预处理阶段，识别并标记数据中的离群点是为了进行后续的________或________。7.API（应用程序编程接口）提供了一种标准化的方式，用于在不同的软件系统之间________和交换数据。8.数据清洗中，处理缺失值的一种方法是使用前后观测值进行________填充。9.数据仓库通常采用________模式组织数据，便于进行主题式的分析。10.在进行数据采集时，必须遵守相关的法律法规，特别是涉及个人隐私保护的________。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述使用Python的BeautifulSoup库进行网页数据爬取的基本步骤。2.解释数据预处理中“异常值”的含义，并列举两种常见的异常值处理方法。3.简要说明数据仓库（DataWarehouse）与关系型数据库（RelationalDatabase）在数据组织和管理目标上的主要区别。四、计算题（10分）假设你使用SQL查询一个名为“sales”的销售数据表，该表包含列：`order_id`(订单ID),`customer_id`(客户ID),`product_id`(产品ID),`quantity`(数量),`price`(单价),`order_date`(订单日期)。请编写一个SQL查询语句，要求：1.计算每个产品的总销售额（销售额=数量*单价）。2.结果按产品ID(`product_id`)升序排列。3.只显示总销售额大于100的记录。五、分析与应用题（15分）假设你需要为一个电商平台构建用户行为数据分析的基础。请分析以下场景，并回答问题：1.你需要采集用户在网站上的浏览记录（包含用户ID、商品ID、浏览时间等）。你会考虑哪些数据来源？为什么？2.采集到的原始浏览记录数据可能存在哪些数据质量问题（例如数据清洗中需要处理的问题）？请列举至少三种，并简要说明每种问题可能产生的影响。3.假设你使用Python和Pandas对清洗后的数据进行处理，需要计算每个用户在过去30天内对每个商品的平均浏览次数。请描述你会使用的主要步骤和方法。试卷答案一、选择题1.D2.D3.C4.C5.B6.A7.C8.C9.B10.C二、填空题1.网络爬虫2.sort_values3.冲突4.离散化5.分布式6.识别；处理7.获取8.插值9.星型10.隐私保护三、简答题1.解析思路：首先确定目标网页URL。然后，使用`requests`库发送HTTP请求获取网页内容。接着，将获取到的HTML内容传递给`BeautifulSoup`对象。之后，使用`BeautifulSoup`提供的查找方法（如`find()`、`find_all()`、CSS选择器等）定位到包含所需数据的HTML标签。最后，从这些标签中提取文本或属性信息，并将其存储或处理。2.解析思路：异常值是指数据集中与其他数据显著不同的数值点。影响分析包括：可能导致统计结果（如均值、方差）失真；影响模型训练效果，使模型偏向异常值或无法有效捕捉正常数据模式。常见处理方法包括：删除异常值（简单直接，但可能损失信息）；将异常值替换为均值、中位数或边界值；对异常值进行转换（如使用对数函数）；使用基于统计的方法或机器学习算法识别并处理。3.解析思路：关系型数据库主要用于事务处理，强调数据的完整性、一致性和并发访问控制，数据结构通常遵循严格的模式。数据仓库是为了满足分析需求而设计的，通常包含来自多个源系统的历史数据，结构上可能更灵活（如维度建模），重点在于支持复杂的查询和决策支持，数据更新频率相对较低，更注重数据间的关联和分析主题。四、计算题```sqlSELECTproduct_id,SUM(quantity*price)AStotal_salesFROMsalesGROUPBYproduct_idHAVINGSUM(quantity*price)>100ORDERBYproduct_idASC;```解析思路：`SELECT`子句指定要查询的列，这里是`product_id`和计算出的总销售额（使用`SUM(quantity*price)`计算，并给结果命名为`total_sales`）。`FROM`子句指定数据来源表`sales`。`GROUPBY`子句按`product_id`对结果进行分组，以便为每个产品计算总销售额。`HAVING`子句用于对分组后的结果进行筛选，只保留总销售额大于100的记录。`ORDERBY`子句按`product_id`升序排列最终结果。五、分析与应用题1.解析思路：数据来源主要包括：网站的后端数据库（可能需要通过API访问）、用户行为日志文件（如服务器日志、应用日志）、第三方数据平台（如果平台提供相关数据接口）。选择来源需考虑数据可用性、获取权限、数据质量和覆盖范围。例如，后端数据库可能包含最完整的交易和用户信息，但访问可能受限；日志文件原始数据丰富，但需要清洗和解析；第三方数据可快速补充，但需注意成本和准确性。2.解析思路：可能的数据质量问题包括：*缺失值：数据中缺少某些字段的值，可能导致分析结果不完整或偏差。影响：无法分析该部分数据，或使用填充值引入偏差。*重复记录：存在完全相同或高度相似的多条记录，影响统计分析的准确性（如计数、聚合）。影响：导致统计结果（如用户数、浏览量）虚高。*格式不一致：如日期格式多样（"YYYY-MM-DD","DD/MM/YYYY"）、文本字段包含特殊字符或HTML标签、数值字段包含非数字字符。影响：难以进行统一处理和比较，需要额外清洗工作。3.解析思路：主要步骤和方法：*数据加载：使用`pandas.read_csv()`或`pandas.read_sql()`等函数加载清洗后的浏览记录数据到PandasDataFrame。*数据筛选：使用布尔索引或`DataFrame.loc[]`，筛选出过去30天内的浏览记录。可以使用`datetime`库处理日期计算。*数据分组与聚合：使用`DataFrame.groupb