2025年大數據科學與技術專業研究生入學考試題及答案一、數據庫管理系統與數據模型

要求：考察考生對數據庫管理系統和數據庫模型的理解及實際操作能力。

1.解釋關系數據庫中的“完整性約束”概念，并舉例說明三種完整性約束。

2.簡述數據庫的三級模式結構，并解釋模式、內模式和外模式之間的關系。

3.請簡述E-R模型、UML類圖和RationalRose之間的聯系和區別。

4.說明如何利用SQL語句實現數據表的創建、查詢、更新和刪除等操作。

5.在以下SQL語句中，請判斷哪些是非法的SQL語句，并說明原因。

SELECT*FROMStudentWHEREAge='20';

6.在以下SQL語句中，請將“Student”表中的“name”列修改為“student_name”，并將“age”列的類型從“INT”改為“VARCHAR(20)”。

ALTERTABLEStudentMODIFYnameVARCHAR(20),ageVARCHAR(20);

二、大數據技術

要求：考察考生對大數據技術和處理方法的掌握。

1.簡述大數據技術的主要特點和應用場景。

2.說明Hadoop分布式存儲架構的核心組件，并解釋它們之間的關系。

3.解釋MapReduce編程模型的核心思想和應用場景。

4.列舉三種常見的數據處理工具，并簡要說明它們的特點和適用場景。

5.在以下Python代碼中，請判斷哪些語句是合法的Python代碼，并解釋原因。

data=[1,2,3,4,5]

foritemindata:

print(item)

6.在以下HiveSQL語句中，請判斷哪些是非法的SQL語句，并說明原因。

SELECTCOUNT(*)FROMStudentWHEREClass='1';

三、數據挖掘與機器學習

要求：考察考生對數據挖掘和機器學習方法的掌握。

1.簡述數據挖掘的主要任務和方法。

2.解釋決策樹算法的基本原理，并舉例說明如何應用決策樹進行分類。

3.簡述K-means聚類算法的基本原理，并舉例說明如何應用K-means進行聚類。

4.說明線性回歸和邏輯回歸的區別，并分別解釋它們在數據挖掘中的應用場景。

5.在以下Python代碼中，請判斷哪些語句是合法的Python代碼，并解釋原因。

fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression

model=LogisticRegression()

X=[[0.0,0.0],[1.0,1.0]]

y=[0,1]

model.fit(X,y)

6.在以下R代碼中，請判斷哪些是非法的R代碼，并說明原因。

data<-data.frame(A=c(1,2,3),B=c(4,5,6))

sum(data$A)

四、大數據分析與可視化

要求：考察考生對大數據分析方法和數據可視化的掌握。

1.簡述大數據分析的主要步驟和常見工具。

2.解釋數據可視化的重要性，并列舉三種常用的數據可視化方法。

3.簡述D3.js庫的特點，并舉例說明如何使用D3.js進行數據可視化。

4.列舉三種常見的數據挖掘任務，并說明如何將它們應用于數據可視化。

5.在以下Python代碼中，請判斷哪些語句是合法的Python代碼，并解釋原因。

importmatplotlib.pyplotasplt

data={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}

plt.plot(data['A'],data['B'])

plt.show()

6.在以下R代碼中，請判斷哪些是非法的R代碼，并說明原因。

data<-data.frame(A=c(1,2,3),B=c(4,5,6))

plot(A~B,data=data)

本次試卷答案如下：

一、數據庫管理系統與數據模型

1.完整性約束是指在數據庫中用于保證數據完整性的規則，包括實體完整性、參照完整性和用戶定義完整性。實體完整性確保每個表中的主鍵是唯一的；參照完整性確保外鍵與主鍵之間的關系；用戶定義完整性是用戶根據需求定義的完整性約束。

2.數據庫的三級模式結構包括模式、內模式和外模式。模式是數據庫的整體邏輯結構；內模式是數據庫的物理存儲結構；外模式是用戶看到的數據視圖，它定義了用戶可以看到的數據和訪問權限。

3.E-R模型、UML類圖和RationalRose之間的關系：E-R模型是實體-聯系模型，用于數據庫設計；UML類圖是統一建模語言中的類圖，用于軟件設計；RationalRose是UML建模工具，可以將E-R模型和UML類圖轉換為軟件設計。

4.SQL語句實現數據表操作：

-創建表：CREATETABLEStudent(IDINTPRIMARYKEY,NameVARCHAR(100),AgeINT);

-查詢數據：SELECT*FROMStudentWHEREAge>20;

-更新數據：UPDATEStudentSETName='John'WHEREID=1;

-刪除數據：DELETEFROMStudentWHEREID=1;

5.非法的SQL語句：

-SELECT*FROMStudentWHEREAge='20';（錯誤：Age列應為整數類型，不應使用引號）

6.修改列的SQL語句：

ALTERTABLEStudentMODIFYnameVARCHAR(20),ageVARCHAR(20);

二、大數據技術

1.大數據技術的主要特點：數據量大、速度快、類型多、價值密度低。應用場景：金融、醫療、物聯網、社交媒體等。

2.Hadoop分布式存儲架構的核心組件：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）、MapReduce、YARN（YetAnotherResourceNegotiator）。

3.MapReduce編程模型的核心思想是將大數據處理任務分解為Map和Reduce兩個階段，Map階段對數據進行映射，Reduce階段對映射結果進行歸約。

4.常見的數據處理工具：Hadoop、Spark、Flink、Hive、Pig。

5.合法的Python代碼：

-data=[1,2,3,4,5]

-foritemindata:

-print(item)

6.非法的HiveSQL語句：

-SELECTCOUNT(*)FROMStudentWHEREClass='1';（錯誤：Class列應為數值類型，不應使用引號）

三、數據挖掘與機器學習

1.數據挖掘的主要任務：分類、聚類、關聯規則挖掘、異常檢測等。

2.決策樹算法的基本原理：通過遞歸地將數據集劃分為子集，直到滿足停止條件，然后根據子集的標簽進行分類。

3.K-means聚類算法的基本原理：將數據集劃分為K個簇，使得每個簇內的數據點盡可能接近，簇與簇之間的數據點盡可能遠離。

4.線性回歸和邏輯回歸的區別：線性回歸用于預測連續值，邏輯回歸用于預測離散值（如二分類）。

5.合法的Python代碼：

-fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression

-model=LogisticRegression()

-X=[[0.0,0.0],[1.0,1.0]]

-y=[0,1]

-model.fit(X,y)

6.非法的R代碼：

-data<-data.frame(A=c(1,2,3),B=c(4,5,6))

-sum(data$A)（錯誤：sum函數應有兩個參數，此處只有一個）

四、大數據分析與可視化

1.大數據分析的主要步驟：數據采集、數據預處理、數據挖掘、數據分析和數據可視化。

2.數據可視化的重要性：幫助人們更好地理解數據、發現數據中的規律和趨勢、支持決策。

3.D3.js庫的特點：支持動態數據綁定、豐富的可視化組件、跨平臺兼容性。

4.常見的數據挖掘任務和數據可視化應用：分類任務（如客戶細分）、聚類任務（如用戶行為分析）、關聯規則挖掘（如推薦系統）。

5.合法的Python代碼：

-importmatplotlib.pyplotasplt

-data={'A':[1,2