2025四川九洲光电科技股份有限公司招聘软件工程师（数据模型方向）拟录用人员笔试历年参考题库附带答案详解

2025四川九洲光电科技股份有限公司招聘软件工程师（数据模型方向）拟录用人员笔试历年参考题库附带答案详解一、选择题从给出的选项中选择正确答案（共50题）1、某系统在处理数据时，需将一组离散数值通过特定算法映射为标准正态分布形式，以消除量纲影响。这一预处理过程在数据建模中被称为：A.数据清洗B.特征编码C.标准化D.降维2、在构建数据模型时，若发现训练集准确率极高，但测试集表现显著下降，最可能的原因是：A.数据冗余B.欠拟合C.过拟合D.特征缺失3、某系统在进行数据建模时，需将现实世界中的“学生选课”关系转化为数据库中的表结构。若规定一名学生可选多门课程，一门课程也可被多名学生选择，则该多对多关系在关系数据库中应如何正确实现？A.在“学生”表中添加“课程编号”字段B.在“课程”表中添加“学生编号”字段C.建立一个独立的关联表，包含“学生编号”和“课程编号”两个外键D.将学生信息和课程信息合并为一张表4、在构建数据模型时，若某一属性能够唯一标识实体集中的每一个实例，则该属性最可能被定义为：A.外键B.派生属性C.主键D.复合属性5、某系统在处理数据时，需将多个来源的异构数据进行整合，确保数据语义一致并支持高效查询。这一过程中最关键的基础性工作是：A.数据清洗与去重B.建立统一的数据模型C.提高服务器计算性能D.增加数据存储容量6、在设计数据库时，若一个属性能够唯一标识一条记录且不包含冗余信息，则该属性最适合作为：A.外键B.索引字段C.主键D.普通字段7、某系统在处理大规模数据时，为提高查询效率，对核心数据表进行了索引优化。以下关于数据库索引的说法，哪一项是正确的？A.索引可以加快数据查询速度，但会降低数据插入、更新和删除的性能B.聚集索引和非聚集索引的主要区别在于是否按主键字段创建C.一个数据表只能创建一个非聚集索引D.索引越多，数据库整体性能越高8、在构建数据模型时，若实体“学生”与实体“课程”之间存在“选修”关系，且一名学生可选多门课程，一门课程也可被多名学生选修，则该关系属于何种类型？A.一对一B.一对多C.多对多D.非确定性关系9、某系统在处理大规模数据时，需对用户行为日志进行建模分析。为提高查询效率，设计人员决定采用星型模型进行数据仓库建模。以下关于星型模型的描述，最准确的是哪一项？A.星型模型由多个相互关联的事实表和维度表组成，结构呈网状B.维度表直接与事实表相连，且维度表之间通常不直接关联C.星型模型支持复杂的层次递归查询，适合高度规范化的场景D.事实表中存储的是文本型描述信息，便于业务人员直接读取10、在构建数据模型时，若某字段用于唯一标识每条记录，并作为其他表的引用依据，该字段在数据库设计中被称为？A.检查约束B.外键C.主键D.索引11、某信息系统在进行数据建模时，需明确实体之间的关联关系。若“部门”与“员工”两个实体间存在“一个部门可包含多名员工，但每名员工仅属于一个部门”的对应关系，则该联系的类型属于：A．一对一

B．一对多

C．多对一

D．多对多12、在关系型数据库设计中，为确保数据完整性，需设置适当的约束条件。若某数据表记录学生选课信息，要求“每名学生每门课程最多选一次”，则应通过何种机制实现该规则？A．主键约束

B．外键约束

C．唯一约束

D．检查约束13、某系统在处理数据时，将实体“员工”与其对应的“部门”建立关联，并规定一个员工只能属于一个部门，而一个部门可包含多名员工。这种数据模型中实体之间的联系类型属于：A.一对一联系B.多对多联系C.一对多联系D.非确定性联系14、在构建数据模型时，若要求某一属性能够唯一标识数据表中的每一项记录，则该属性应被定义为：A.外键B.索引C.主键D.派生属性15、某数据模型设计中，需对用户行为进行分类存储。若采用关系型数据库，将“用户ID、行为类型、发生时间、设备型号”作为字段，其中“用户ID”为主键。为提高查询效率，需对频繁检索的字段建立索引。以下最适合作为索引字段的是：A.用户IDB.行为类型C.发生时间D.设备型号16、在构建数据模型时，若实体“订单”与“商品”之间存在“一个订单可包含多种商品，一种商品可出现在多个订单中”的关系，应采用何种方式实现该多对多联系？A.在“订单”表中增加“商品ID”外键B.在“商品”表中增加“订单ID”外键C.建立一个关联表，包含“订单ID”和“商品ID”D.将商品信息以JSON格式嵌入订单记录17、某系统在处理数据时，需将一组离散数值转换为标准化形式，使得所有数值落在[0,1]区间内。若原始数据中最大值为150，最小值为30，现有一数值为90，则其标准化后的值为：A.0.5B.0.6C.0.7D.0.418、在构建数据模型时，若发现某特征与目标变量的相关系数接近0，以下最合理的处理方式是：A.必须保留，因其可能与其他特征交互作用B.立即删除，避免增加噪声C.可暂时保留，结合模型特征重要性进一步判断D.转换为分类变量以增强影响19、某系统在处理大规模数据时，需对数据模型进行规范化设计，以减少数据冗余并提升查询效率。若某一关系模式中存在非主属性对候选键的部分函数依赖，则该模式最高满足第几范式？A.第一范式B.第二范式C.第三范式D.BC范式20、在构建数据仓库时，采用星型模型的主要优势在于提升查询性能和简化数据结构。下列关于星型模型的描述中，正确的是哪一项？A.事实表与维度表之间通过外键关联，维度表通常不进行规范化B.所有维度表必须严格满足第三范式C.星型模型中不允许存在层次结构的维度D.事实表直接连接其他事实表以提升分析能力21、某系统在处理海量数据时，为提高查询效率，对核心业务表进行了分库分表设计。若采用哈希取模方式将数据均匀分布到8个数据库节点中，且主键为整型自增ID，则下列哪种方式最可能导致数据分布不均？A.使用主键值对8取模作为分片依据B.使用主键的哈希值再对8取模作为分片依据C.使用业务字段（如用户手机号）的哈希值对8取模D.使用主键除以8的商作为分片依据22、在构建数据模型时，若某一维度表包含“省份-城市-区县”三级层次结构，且需支持灵活的多级汇总分析，最适宜采用的建模方式是？A.星型模型B.雪花模型C.事实星座模型D.宽表模型23、某系统数据库中存在“员工”“部门”“项目”三张数据表，其中“员工”与“部门”为多对一关系，“员工”与“项目”为多对多关系。为正确表示这些关系，在数据建模时应如何设计外键？A.在“员工”表中设置指向“部门”的外键，在“项目”表中设置指向“员工”的外键B.在“部门”表中设置指向“员工”的外键，建立“员工-项目”关联表C.在“员工”表中设置指向“部门”的外键，建立“员工-项目”关联表D.在“员工”表中同时设置指向“部门”和“项目”的外键24、在构建数据仓库时，采用星型模型的主要优势是什么？A.减少数据冗余，提高范式级别B.提升复杂事务处理的并发性能C.简化查询逻辑，提高分析效率D.支持实时数据同步与恢复25、某系统在处理大规模数据时，需对数据进行分类建模。若采用层次聚类算法，其典型特点不包括以下哪一项？A.可以生成树状聚类结构B.不需要预先设定聚类数量C.适用于小规模数据集D.聚类过程不可逆26、在构建数据模型时，若某变量与其他多个变量之间存在高度线性相关性，可能引发的主要问题是？A.模型训练速度显著下降B.出现过拟合现象C.参数估计不稳定D.数据存储空间增加27、某系统在处理大规模数据时，为提升查询效率，对核心数据表进行了索引优化。下列关于数据库索引的说法，正确的是：A.索引可以提高查询速度，但会降低插入、更新和删除操作的性能B.唯一索引允许在字段中存在重复值C.聚簇索引的顺序与数据行的物理存储顺序无关D.一个数据表只能创建一个非聚簇索引28、在构建数据模型时，若实体“订单”与“订单明细”之间存在一对多关系，则下列描述正确的是：A.“订单明细”表应包含指向“订单”表的外键B.“订单”表应包含指向“订单明细”表的外键C.两个表之间无需建立外键约束D.应通过中间关联表实现该关系29、某系统在处理大量用户行为数据时，需要对数据进行分类建模。若采用监督学习方法进行建模，以下哪项是其必要前提条件？A.数据必须完全无噪声B.特征维度必须低于10维C.训练数据需带有标签D.数据必须服从正态分布30、在构建数据模型过程中，若发现模型在训练集上准确率高达99%，但在验证集上仅为70%，最可能的问题是？A.欠拟合B.数据缺失C.过拟合D.特征冗余31、某系统在处理数据时，需对多个来源的异构数据进行统一建模。为实现数据结构的标准化与高效查询，最适宜采用的核心建模方法是：A.采用平面文件存储以减少系统开销B.构建星型模型并定义事实表与维度表C.直接使用原始日志文件进行实时分析D.将所有字段合并为单一字符串字段以简化处理32、在设计数据模型时，若某一属性可由其他多个属性推导得出，且未作为独立存储字段，主要遵循的是哪项规范化原则？A.第一范式（1NF）B.第二范式（2NF）C.第三范式（3NF）D.BC范式（Boyce-Codd）33、某系统在处理数据时，将实体间的“一对多”关系转换为数据表结构，通常采用的方式是：A.将多方表中加入一方表的主键作为外键B.将一方表中加入多方表的主键作为外键C.建立一个独立的中间关联表存储双方主键D.将两个实体合并为一张宽表34、在构建数据模型时，若要求确保每一行记录在表中具有唯一性，最合适的约束是：A.默认值约束B.检查约束C.主键约束D.非空约束35、某信息系统在进行数据建模时，需体现“学生”与“课程”之间的选课关系。若规定一名学生可选多门课程，一门课程也可被多名学生选择，则该二元关系的类型及应采用的数据模型表示方式是：A.一对一关系，直接在学生表中添加课程编号字段B.一对多关系，将学生编号作为课程表的外键C.多对多关系，建立独立的选课关联表，包含学生编号和课程编号D.多对一关系，将课程编号作为学生表的外键36、在构建数据仓库时，采用星型模型的主要优势在于：A.减少数据冗余，提高数据一致性B.支持复杂的多层级递归查询C.简化查询逻辑，提升分析性能D.便于实现事务处理的高并发37、某系统在处理大量用户行为数据时，需对用户访问频次进行分类建模。若将用户按访问次数分为“高频”“中频”“低频”三类，并赋予不同权重以参与评分计算，这一过程主要体现了数据建模中的哪一关键步骤？A.数据清洗B.特征工程C.模型评估D.数据可视化38、在构建数据模型过程中，若发现两个输入变量之间皮尔逊相关系数达到0.92，这最可能引发下列哪种问题？A.梯度消失B.过拟合C.多重共线性D.欠拟合39、某企业研发部门对数据模型进行优化时，需从多个维度评估模型的稳定性与泛化能力。以下哪项最能有效反映模型在未知数据上的预测性能？A.训练集准确率高且损失值持续下降B.模型参数数量适中，结构简洁C.验证集与测试集上的性能指标接近且表现稳定D.使用了复杂的正则化技术40、在构建数据模型过程中，若发现输入特征间存在较高相关性，可能引发的主要问题是？A.模型训练速度显著降低B.特征权重估计不稳，影响模型解释性C.模型无法进行非线性拟合D.数据存储空间需求大幅增加41、某系统在进行数据建模时，需对用户行为日志进行结构化处理。原始日志包含时间戳、用户ID、操作类型、设备型号等信息，但存在部分字段缺失和格式不统一的问题。为保障后续分析的准确性，应优先采用以下哪种数据预处理方法？A.直接删除含有缺失值的日志记录B.对缺失字段统一填充为“未知”并标准化格式C.仅保留时间戳和用户ID完整的记录D.使用插值法对所有数值型字段进行补全42、在构建数据模型时，若某一分类特征具有大量低频取值（如上千个仅出现一次的类别），直接进行独热编码可能引发的问题是？A.模型训练速度变慢，内存消耗增加B.特征相关性被错误放大C.数据分布发生偏移D.时间序列趋势被破坏43、某系统在处理数据时，需将用户行为日志中的时间戳统一转换为标准时区时间。若原始日志记录的时间为北京时间（UTC+8）2025年3月15日14:30，而目标时区为UTC+3，则转换后的时间应为：A.2025年3月15日09:30B.2025年3月15日19:30C.2025年3月15日11:30D.2025年3月15日06:3044、在构建数据模型时，若某实体“订单”包含属性：订单编号、下单时间、客户编号、商品列表、总价，其中“商品列表”为多值属性，为符合第三范式（3NF），应如何设计？A.将商品列表以JSON格式存入订单表B.在订单表中增加多个商品字段C.建立“订单详情”表，与订单表通过订单编号关联D.将商品信息冗余存储于订单表中45、某系统在处理海量数据时，为提升查询效率，采用对关键字段建立索引的策略。下列关于数据库索引的说法，正确的是：A.索引可以加快数据查询速度，但会降低数据插入和更新的性能B.聚集索引允许一个表中存在多个，而非聚集索引只能有一个C.索引一旦创建，就永远不会影响数据表的存储空间D.全表扫描的效率通常高于使用索引的查询46、在构建数据模型时，为确保数据的一致性和减少冗余，通常需进行规范化设计。下列关于数据库规范化范式的描述，正确的是：A.满足第二范式（2NF）的关系模式一定满足第一范式（1NF）B.第三范式（3NF）要求消除所有函数依赖C.规范化程度越高，数据库性能一定越好D.主属性对码的部分依赖是符合第二范式的47、某信息系统在进行数据建模时，需将现实世界中的“学生选课”关系进行抽象。一个学生可选多门课程，一门课程也可被多名学生选择。为准确表达这种关系，最适宜采用的数据模型结构是：A．层次模型

B．网状模型

C．关系模型

D．面向对象模型48、在数据库设计中，若要求“每个员工只能属于一个部门，而每个部门可拥有多个员工”，则员工实体与部门实体之间的联系类型是：A．一对一

B．一对多

C．多对一

D．多对多49、某系统在处理数据时，将一组原始数值通过线性变换映射到新的数值空间，变换规则为：新值=2×原值+3。若变换后的数据序列为7,11,15,19，则原始数据序列的平均数为：A.4B.5C.6D.750、在构建数据模型时，若某分类变量包含“高”“中”“低”三个等级，为将其转化为数值型特征用于模型训练，最合适的编码方式是：A.独热编码（One-HotEncoding）B.标签编码（LabelEncoding）并赋予1,2,0C.顺序编码（OrdinalEncoding）赋予3,2,1D.哈希编码（HashEncoding）

参考答案及解析1.【参考答案】C【解析】标准化（Standardization）是将数据按特征列进行变换，使其服从均值为0、标准差为1的标准正态分布，常用于消除不同特征间的量纲差异，提升模型稳定性。数据清洗针对缺失值、异常值处理；特征编码用于将分类变量转为数值形式；降维则是减少特征数量。故正确答案为C。2.【参考答案】C【解析】过拟合指模型在训练集上表现过好，过度学习了训练数据的细节与噪声，导致泛化能力差，测试集性能下降。欠拟合则表现为训练与测试效果均不佳。数据冗余或特征缺失可能影响建模，但非此现象的直接原因。因此，应选择C。3.【参考答案】C【解析】在关系数据库中，多对多关系不能通过在任一方直接添加对方主键实现，否则会导致数据冗余和更新异常。正确的做法是引入第三张表（即关联表或交叉表），该表包含两个外键，分别指向“学生”表和“课程”表的主键，从而实现多对多关系的规范化表达，符合数据库第三范式要求。4.【参考答案】C【解析】主键是用于唯一标识实体集中每个实体的属性或属性组合，具有唯一性和非空性。外键用于建立表间联系；派生属性可由其他属性计算得出；复合属性由多个子属性组成。题干描述“唯一标识每一个实例”正是主键的核心定义，因此正确答案为C。5.【参考答案】B【解析】数据整合的核心在于解决异构性问题，即不同结构、格式和语义的数据统一表达。建立统一的数据模型能定义标准的数据结构、字段含义和关系约束，是实现语义一致和高效查询的基础。数据清洗（A）虽重要，但需基于模型进行；硬件优化（C、D）不解决本质语义问题。因此，构建数据模型是前提性、基础性工作。6.【参考答案】C【解析】主键的核心特征是唯一性和非空性，用于唯一标识数据表中的每一条记录。题目中“唯一标识”“无冗余”正符合主键定义。外键（A）用于关联其他表，索引字段（B）用于加速查询，但不强制唯一，普通字段（D）无此功能。因此，满足条件的应为主键。7.【参考答案】A【解析】索引通过建立快速查找路径提升查询效率，但会额外占用存储空间，并在数据变更时同步维护索引结构，从而降低插入、更新、删除操作的性能。A项正确。聚集索引决定数据物理存储顺序，每个表只能有一个；非聚集索引不改变数据存储顺序，可创建多个，与主键无必然联系，故B、C错误。索引过多会导致维护成本上升，可能降低整体性能，D项错误。8.【参考答案】C【解析】当一个实体的多个实例可与另一个实体的多个实例相关联时，即为多对多关系。学生与课程之间“选修”关系中，双方均可对应多个对方实例，典型属于多对多关系。C项正确。一对多要求一方唯一对应多方，另一方只能属于一方，不符合题意。A、B错误。D项非标准关系类型，错误。9.【参考答案】B【解析】星型模型中，一个事实表位于中心，周围连接多个维度表，维度表直接关联事实表但彼此独立，结构清晰、查询高效。A项混淆了星型与网状模型；C项描述的是雪花模型的特点；D项错误，事实表主要存储数值型度量数据，非文本描述。B项准确描述了星型模型的结构特征。10.【参考答案】C【解析】主键（PrimaryKey）用于唯一标识表中的每一条记录，且不能为空，常被其他表作为外键引用。A项检查约束用于限定字段取值范围；B项外键用于建立表间关联，引用的是主键；D项索引用于提升查询速度，不保证唯一性。题干强调“唯一标识”和“引用依据”，符合主键定义，故选C。11.【参考答案】B【解析】本题考查数据模型中实体间联系的类型。根据描述，“一个部门对应多名员工”，说明部门端为“一”，员工端为“多”；而每名员工仅属于一个部门，说明员工对部门是单向归属。因此，联系方向为“一对多”（部门→员工）。注意：联系类型以两端的映射关系综合判断，此处符合一对多特征，故选B。12.【参考答案】C【解析】本题考查数据库完整性约束的应用场景。“每名学生每门课最多选一次”要求学生与课程的组合不重复，即（学生ID，课程ID）组合唯一。该规则可通过在两个字段上建立联合唯一约束实现。主键也可保证唯一性，但通常用于标识记录，且不允许空值；而此处若已有独立主键，则应使用唯一约束。外键用于关联其他表，检查约束用于值域限制，均不符合题意。故选C。13.【参考答案】C【解析】题干描述的是“一个员工只能属于一个部门，一个部门可包含多名员工”，符合“一对多”关系的定义。其中“部门”为“一”方，对应多个“员工”；“员工”为“多”方，仅对应一个“部门”。因此该联系为一对多联系，选C。一对一要求双方均唯一对应，多对多则双方均可对应多个，均不符合。14.【参考答案】C【解析】主键（PrimaryKey）的核心作用是唯一标识表中每一条记录，且不允许为空和重复，符合题干要求。外键用于建立表间关联，索引用于提升查询效率，派生属性是由其他属性计算得出，均不具备唯一标识记录的功能。因此正确答案为C。15.【参考答案】C【解析】主键“用户ID”已自动建立索引，无需额外设置。在查询中，“行为类型”“设备型号”等离散度较高的字段建立索引效果有限，而“发生时间”具有连续性和范围查询特性（如“近7天”），是时间序列分析的常见条件，建立索引可显著提升查询效率，故选C。16.【参考答案】C【解析】多对多关系在关系型数据库中必须通过中间关联表实现，该表包含两个外键分别指向两个实体主键。A、B选项只能实现一对多关系，D选项破坏范式且不利于查询维护。C选项符合数据库设计规范，支持高效增删改查，故选C。17.【参考答案】A【解析】标准化公式为：(x-min)/(max-min)。代入数据得：(90-30)/(150-30)=60/120=0.5。该方法为线性归一化，常用于数据预处理，确保不同量纲数据可比性，适用于模型输入前的数据转换。18.【参考答案】C【解析】相关系数接近0说明线性关系弱，但可能存在非线性关联或组合效应。直接删除可能丢失信息，保留并通过模型（如树模型）的特征重要性评估更科学，体现数据建模中“审慎剔除”原则。19.【参考答案】B【解析】第一范式要求属性不可再分；第二范式要求消除非主属性对候选键的部分函数依赖；第三范式进一步要求消除传递函数依赖；BC范式则要求所有函数依赖的决定因素都包含候选键。题干指出存在非主属性对候选键的部分函数依赖，说明不满足第二范式的要求，因此最高仅满足第一范式。但选项中“最高满足”的前提是已满足低级范式，故应为第二范式不成立，但第一范式成立，因此最高为第一范式？注意：部分依赖存在时，不满足第二范式，因此最高仅满足第一范式。但选项逻辑应为：若存在部分依赖，则不满足第二范式，故最高为第一范式。但常见命题中，若已进入讨论部分依赖阶段，通常默认已满足第一范式。因此，存在部分依赖→不满足第二范式→最高为第一范式。但本题选项设置合理，正确答案为A？重新审视：标准定义是，满足第一范式且无部分依赖才满足第二范式。存在部分依赖→不满足第二范式→最高为第一范式。故应选A。但常见误解为“已有部分依赖说明在第二范式讨论范围内”，实则不然。正确答案应为A。但原题解析有误。重新修正：存在部分函数依赖→不满足第二范式→最高仅满足第一范式→答案为A。但原答案为B，错误。现更正：

【参考答案】

A

【解析】

第二范式要求关系模式满足第一范式，且所有非主属性完全函数依赖于候选键。若存在非主属性对候选键的部分函数依赖，则不满足第二范式，因此该模式最高仅满足第一范式。20.【参考答案】A【解析】星型模型由一个事实表和多个维度表组成，事实表通过外键关联维度表。为提高查询效率，维度表通常采用反规范化设计，减少连接操作，故不强制满足第三范式，B错误；维度表可包含层次结构（如时间维度包含年、月、日），C错误；事实表不直接连接其他事实表，D错误。A准确描述了星型模型的结构特点，正确。21.【参考答案】D【解析】选项D中，使用主键除以8的商作为分片依据，会导致连续的商值集中在同一节点，无法实现数据均匀分布。而取模或哈希取模能将数据均匀打散。D方式实际是按区间划分，未结合哈希，易造成热点节点，故选D。22.【参考答案】B【解析】雪花模型支持规范化维度表，可自然表达多级层次关系，如将城市与区县从省份表中分离，形成层级结构，节省存储并保证一致性。星型模型虽常用但难以直接表达多级嵌套，宽表冗余大。事实星座涉及多事实表，不适用于单维度层次问题，故选B。23.【参考答案】C【解析】在关系型数据建模中，多对一关系应在“多”的一方设置外键指向“一”的一方，因此“员工”表应包含指向“部门”的外键。对于多对多关系，需引入中间关联表来拆分为两个一对多关系，因此“员工”与“项目”之间应建立独立的“员工-项目”关联表，包含两个外键分别指向“员工”和“项目”主键。选项C符合规范设计原则，其他选项或违反外键方向，或错误处理多对多关系。24.【参考答案】C【解析】星型模型由一个事实表和多个维度表组成，结构简单清晰，适合OLAP分析。其主要优势在于查询路径明确、连接操作少，能显著提升数据分析效率。虽然存在一定数据冗余，但牺牲存储换取查询性能是数据仓库的常见策略。A项描述的是规范化设计目标，B项属于OLTP系统特性，D项涉及数据同步机制，均非星型模型核心优势。C项准确反映其设计初衷。25.【参考答案】C【解析】层次聚类算法通过构建嵌套的聚类树（如树状图）来展示数据间的层次关系，能生成树状结构（A正确）；其优势之一是无需预先指定聚类数目（B正确）；由于每一步合并或分裂不可撤销，故过程不可逆（D正确）；但该算法计算复杂度高，通常适用于小规模数据集，不适用于大规模数据处理，因此“适用于小规模数据集”是其特点而非“不包括”的内容，本题问“不包括”，故正确答案为C。26.【参考答案】C【解析】高度线性相关性意味着存在多重共线性问题，这会导致模型参数估计的方差增大，使得回归系数不稳定、难以解释（C正确）；虽然可能间接影响模型泛化能力，但不直接等同于过拟合（B错误）；训练速度和存储空间通常不受共线性显著影响（A、D错误）。因此，主要问题是参数估计不稳定，答案为C。27.【参考答案】A【解析】索引通过建立快速查找路径提升查询效率，但会额外占用存储空间，并在数据变更时同步维护索引结构，导致插入、更新、删除性能下降，A正确。唯一索引要求字段值唯一，不允许重复，B错误。聚簇索引决定数据行的物理存储顺序，二者密切相关，C错误。一个表可创建多个非聚簇索引，D错误。因此答案为A。28.【参考答案】A【解析】在一对多关系中，"一"方（订单）对应多个"多"方（订单明细）。外键应设置在“多”的一方，即“订单明细”表中包含“订单”表的主键作为外键，用以关联父记录，A正确。B将外键方向设反，错误；C忽略数据完整性要求，错误；中间表用于多对多关系，D错误。因此答案为A。29.【参考答案】C【解析】监督学习的核心是通过已知输入和对应输出（即标签）来训练模型，从而预测新数据的输出。因此，训练数据必须包含标签，这是监督学习的基本前提。其他选项并非必要条件：数据可含噪声（模型具有一定鲁棒性），特征维度无严格限制，且数据分布不强制要求正态分布。故选C。30.【参考答案】C【解析】模型在训练集表现极好但验证集表现差，是典型的过拟合现象，即模型过度学习训练数据的细节和噪声，导致泛化能力下降。欠拟合表现为训练和验证效果均差；数据缺失或特征冗余可能是诱因，但直接原因是过拟合。应通过正则化、交叉验证等方法缓解。故选C。31.【参考答案】B【解析】星型模型是数据仓库中常用的建模方式，通过事实表记录业务过程，维度表描述实体属性，能有效整合异构数据源并提升查询效率。A项平面文件缺乏结构化支持；C项日志文件不适合复杂查询；D项合并字段会丧失数据语义，均不合理。32.【参考答案】C【解析】第三范式要求消除传递依赖，即非主属性之间不应存在依赖关系。推导性属性由其他属性计算得出，不独立存储，正是为了避免冗余和传递依赖，符合3NF的核心要求。1NF关注原子性，2NF解决部分函数依赖，BC范式强化主键约束，均不直接对应此场景。33.【参考答案】A【解析】在关系型数据库设计中，处理“一对多”关系的标准做法是在“多”方的数据表中添加“一”方表的主键作为外键，以此建立关联。例如，一个部门对应多个员工，应在“员工表”中加入“部门编号”作为外键。选项C适用于“多对多”关系，选项B和D不符合规范化设计原则。因此正确答案为A。34.【参考答案】C【解析】主键约束（PrimaryKeyConstraint）用于唯一标识表中的每一行数据，具有唯一性和非空性两个特征。默认值约束用于设定字段的默认值，检查约束用于限定字段取值范围，非空约束仅防止空值，均不能保证唯一性。只有主键约束能同时确保唯一性和完整性，因此正确答案为C。35.【参考答案】C【解析】当两个实体之间存在“多对多”关系时，如学生与课程，需通过建立中间关联表（联接表）来实现，表中包含两个实体的主键作为外键。选项A、D错误地将关系简化为单向引用，B将关系方向倒置，均无法完整表达多对多联系。C符合规范，是关系型数据库中处理多对多关系的标准做法。36.【参考答案】C【解析】星型模型由一个事实表和多个维度表组成，结构简单，连接关系清晰，适用于OLAP分析场景。其主要优势是查询效率高，因连接操作少且易于优化，适合大数据量下的快速统计分析。A是规范化模型的优点，B更适用于图模型或层次模型，D属于OLTP系统特点。C准确描述了星型模型在数据分析中的核心优势。37.【参考答案】B【解析】将原始访问次数转化为“高频”“中频”“低频”分类变量，并赋予权重用于模型输入，属于特征构造与转换的范畴，是特征工程的核心内容。特征工程旨在从原始数据中提取、构造更具代表性的输入变量以提升模型效果。数据清洗关注异常值与缺失值处理，模型评估侧重性能指标分析，数据可视化用于结果呈现，均不符合题意。38.【参考答案】C【解析】皮尔逊相关系数接近1，说明两变量高度线性相关，在回归类模型中易导致多重共线性，使参数估计不稳定、方差增大，影响模型解释性与可靠性。梯度消失多见于深度网络训练过程，过拟合源于模型复杂度过高，欠拟合因模型表达能力不足，均与变量间强相关无直接关联。因此，应优先考虑多重共线性问题。39.【参考答案】C【解析】评估模型泛化能力的核心在于其对未见过数据的适应性。训练集表现好可能过拟合；参数数量和正则化是手段，非直接指标。验证集与测试集性能接近，说明模型未过度依赖训练数据，具有良好的稳定性与泛化性，故C项正确。40.【参考答案】B【解析】高特征相关性会导致多重共线性问题，使模型参数估计方差增大，权重不稳定，难以判断单个特征的影响，降低模型可解释性。但不影响非线性拟合能力，也不直接导致训练速度下降或存储暴增，故B项最准确。41.【参考答案】B【解析】数据预处理中，直接删除缺失数据（A）可能导致信息丢失，尤其在日志数据量大但缺失较少时不可取。仅保留部分字段完整记录（C）同样会降低数据代表性。插值法（D）适用于连续数值型数据，而日志中多为类别型字段（如设备型号），不适用。B项通过填充“未知”保留样本完整性，并进行格式标准化，符合数据清洗中“一致性”和