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一、单选题1.在数据处理的人工阶段，程序与数据组的关系是（）A一对一B.、一对多。
C.多对一D.多对多2. （）不是数据库管理系统A. MYSQLC. SOL ServerB. AccessD. Windows3.在关系数据库中，限定年龄属性值的范围属于（）A.域完整性约束B.实体完整约束C.参照完整性约束D.用户定义完整性约束4.在一棵非空二叉树的中序遍历序列中，根结点的右边（）A.只有左子树上的部分结点B.只有左子树上的所有结点C. 只有右子树上的部分结点D.只有右子树上的所有结点5. 根据数据结构中各元素之同前后件关系的复杂程度，数据逻辑结构分为（）A.内部结构和外部结构B.线性结构和树形结构C.线性结枃和非线性结构D.图形结构和树形结构6.对线性表进行折半查找时，要求线性表必须（）A.以顺序方式存储B.以链式方式存储C.以顺序方式存储并排序D.以链式方式存储并序7.十进制数2018转换为十六进制数是（）A.6F1B.7E2C. A01D.F028.高速缓存( cache)的作用是（）A.减少CPU访问内存的时间B.提高CPU主频C.加快CD-RQM转数D.加快读取外存信息9.在VB中，整型数据的取值范围是（）A.-32768~+32767B.-32767-+32768C.-32767-+32767D.-32768~+3216810.IPv6的地址没有的表示法是（）A.常规表示法B.分类表示法C.零压缩表示法D.嵌入表示法11.在SQL的Select语句中，用函数Avg(＜字段名＞)能计算相关字段的（）A、合计B.平均值C.记录个数D.均方差12.在SQL的Select语句中，要使査询结果中没有重复行，应该加（）A. WhereB. FromC. DistinctD. Order By13.DBMS是指（）A.数据库B.数据库应用程序C.数据库管理系统D.数遇库系统14.在面向对象数据模型中，（）用于唯一确定对象。
在当今信息爆炸的时代，网络数据处理技术已经成为各行各业不可或缺的一部分。
无论是企业、政府还是个人，都需要有效地处理和分析大量的网络数据，以获取有用的信息和洞察力。
然而，对于初学者来说，网络数据处理技术可能是一个艰深的领域。
本文将为你提供一个快速上手的指南，帮助你掌握网络数据处理技术的基本原理和常用工具。
第一部分：网络数据处理技术简介网络数据处理技术是指利用计算机和网络技术对网络上的数据进行收集、存储、分析和处理的过程。
它包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等环节。
网络数据处理技术的应用范围非常广泛，涉及到商业智能、金融分析、市场营销、医疗健康、社交网络等诸多领域。
第二部分：数据采集与清洗数据采集是网络数据处理技术的第一步，它涉及到从网络上收集各种类型的数据。
常见的数据来源包括网页、社交媒体、传感器、日志文件等。
在进行数据采集时，需要注意数据的合法性和准确性，避免采集到无效或错误的数据。
数据清洗则是指对采集到的数据进行去重、去噪、填充缺失值等处理，以确保数据的质量和完整性。
第三部分：数据存储与管理数据存储是指将采集到的数据进行存储和管理，以便后续的分析和处理。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。
在选择数据存储方式时，需要根据数据的规模、结构和访问方式进行合理的选择。
此外，数据管理也是数据处理技术中的重要环节，包括数据备份、数据恢复、权限管理等内容。
第四部分：数据分析与挖掘数据分析与挖掘是网络数据处理技术中最核心的环节，它涉及到对大量的数据进行统计分析、模式识别、预测建模等操作，以发现数据中的规律和洞察。
常见的数据分析工具包括Python、R、SAS、SPSS等，它们提供了丰富的数据分析函数和算法，可以帮助用户进行高效的数据分析。
第五部分：数据可视化与展现数据可视化是将数据转化为图表、图形、地图等形式，以便用户更直观地理解和分析数据。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、等，它们提供了丰富的可视化功能和模板，可以帮助用户快速地创建各种类型的数据可视化图表。
![大学计算机—大数据思考与练习[1]](https://img.taocdn.com/s1/m/dd8d7d321ed9ad51f11df215.png)
大数据思考与练习一、单选题1.当前大数据技术的基础是由（C ）首先提出的。
A.微软B.百度C.谷歌D.阿里巴巴2.大数据的起源是（C）。
A.金融B.电信C.互联网D.公共管理3.智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。
A.统计报表B.网络爬虫C.API接口D.传感器4.2012年，（ B）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特征。
A.中国B.美国C.日本D.英国5.大数据的最显著特征是（ A）。
A.数据规模大B.数据类型多样C.数据处理速度快D.数据价值密度高6.下列关于大数据特点的说法中，错误的是（D ）。
A.数据规模大B.数据类型多样C.数据处理速度快D.数据价值密度高7.当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。
A.互联网B.物联网C.综合国力D.自然资源8.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（A ）A.诊疗数据B.个人健康管理数据C.健康档案数据D.公共安全数据8.下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（D）。
A.1KB＜1MB＜1GBB.基本单位是字节（Byte）C.一个汉字需要一个字节的存储空间D.一个字节能够容纳一个英文字符9.在数据生命周期管理实践中，（B ）是执行方法。
A.数据存储和备份规范B.数据管理和维护C.数据价值发觉和利用D.数据应用开发和管理10.大数据时代，数据使用的关键是（D ）。
A.数据收集B.数据存储C.数据分析D.数据再利用11.大数据的本质是（C ）A.联系B.挖掘C.洞察D.搜集12.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（A ）。
A.大数据B.贫数据C.富数据D.繁数据13.信息技术的发展非常快，表现在（A ）。
A.集成电路的规模每18到24个月翻一倍B.信息的存储能力每9个月翻一番C.信息的存储能力每9个月翻一番D.光通讯的速率和容量每年翻一番14.与大数据密切相关的技术是（B ）。
国赛C题数据处理一、数据清洗数据清洗是数据处理的重要步骤，主要目的是去除数据中的噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
对于国赛C题，数据清洗主要包括以下步骤：1. 缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，并根据实际情况进行填充或删除。
2. 异常值处理：识别并处理异常值，可以使用统计学方法或可视化手段。
3. 格式转换：将数据转换为统一格式，便于后续处理和分析。
4. 去除重复数据：去除重复记录，确保数据唯一性。
5. 去除无关数据：去除与问题无关的数据，减少数据量，提高处理效率。
二、数据转换数据转换是将原始数据转换成适合分析的格式或模型的过程。
对于国赛C 题，数据转换主要包括以下方面：1. 特征提取：从原始数据中提取相关特征，便于后续分析。
2. 特征选择：选择与问题相关的特征，去除无关特征，降低维度。
3. 特征编码：对分类变量进行编码，将定性变量转换为定量变量。
4. 特征缩放：对特征进行缩放，使不同尺度的特征能够进行比较。
三、数据集成数据集成是将来自不同源的数据进行整合和关联的过程。
对于国赛C题，数据集成主要包括以下步骤：1. 数据源确定：确定数据的来源和格式，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据关联：将不同数据源进行关联，建立数据之间的联系。
3. 数据整合：将关联后的数据进行整合，形成一个完整的数据集。
4. 数据冗余处理：去除数据中的冗余信息，降低数据集的大小。
四、数据分类与标签化数据分类与标签化是根据数据的特征将其划分到不同的类别或标签的过程。
对于国赛C题，数据分类与标签化主要包括以下步骤：1. 确定分类标准：根据问题需求确定分类的标准或依据。
2. 数据分类：根据分类标准将数据进行分类。
3. 标签化：为分类后的数据添加标签或标识符。
4. 质量评估：评估分类和标签化的质量，确保准确性。
计算机专升本中的大数据处理与分析在当今信息时代，大数据已经成为了各行各业的重要资源。
大数据的分析和处理技术对于企业的决策和发展具有至关重要的作用。
对于计算机专升本的学生而言，掌握大数据处理和分析的技能将是他们未来职业发展的重要竞争力。
一、大数据处理与分析的定义大数据处理与分析是指对海量、高速、多样化的数据进行收集、存储、处理和分析的过程。
传统的数据处理技术已经难以胜任这一庞大的任务，而大数据处理与分析技术的出现填补了这一空白。
二、大数据处理与分析的重要性1. 挖掘商业价值大数据处理与分析技术可以挖掘出隐藏在数据中的商业价值。
通过对大数据的收集和分析，企业可以获得消费者的偏好、购买行为等信息，从而进行精准营销和产品定制，提高企业的竞争力和盈利能力。
2. 支撑决策大数据处理与分析技术可以帮助企业进行战略决策和运营决策。
通过对大数据的分析，企业可以获取市场趋势、竞争对手的动态等信息，为企业的决策提供科学依据。
3. 优化资源配置大数据处理与分析技术可以帮助企业优化资源配置。
通过对生产数据、物流数据等的分析，企业可以找到资源浪费和瓶颈所在，从而精细化管理和优化资源配置，提高企业的效率和竞争力。
三、大数据处理与分析的技术挑战1. 数据获取和存储大数据的获取和存储是大数据处理与分析的第一步，也是最基础的一步。
如何从不同的数据源中高效地获取数据，并对数据进行存储和管理，是大数据处理与分析的重要技术挑战。
2. 数据预处理大数据中存在着各种各样的噪声和异常值，如何对数据进行清洗和处理，以获得准确、可靠的数据，是大数据处理与分析的重要技术挑战。
3. 数据分析和挖掘大数据处理与分析的核心在于数据的分析和挖掘。
如何利用数据挖掘算法和机器学习技术，从大数据中挖掘出有价值的信息和规律，是大数据处理与分析的重要技术挑战。
四、大数据处理与分析的学习方法在计算机专升本的学习中，大数据处理与分析可以作为一门专业课程来学习。
学生可以通过学习数据库技术、数据挖掘算法、机器学习等知识，来掌握大数据处理与分析的核心技术。
大学计算机基础选择题及答案1. 在计算机系统中，CPU的主要功能是______。
A. 数据存储B. 数据输入C. 数据处理D. 数据输出答案：C2. 下列关于计算机内存的描述，错误的是______。
A. 内存是计算机的主要存储设备B. 内存的存取速度比硬盘快C. 内存中的数据断电后会丢失D. 内存是计算机的临时存储设备答案：A3. 计算机病毒是一种______。
A. 计算机硬件B. 计算机软件C. 计算机程序D. 计算机操作系统答案：C4. 在计算机系统中，操作系统的主要功能是______。
A. 数据处理B. 数据存储C. 管理计算机资源D. 网络通信答案：C5. 下列关于计算机网络的描述，正确的是______。
A. 计算机网络是计算机之间通过电缆连接的系统B. 计算机网络是计算机之间通过无线电波连接的系统C. 计算机网络是计算机之间通过电话线连接的系统D. 计算机网络是计算机之间通过有线和无线方式连接的系统答案：D6. 在计算机系统中，二进制数1010转换为十进制数是______。
A. 8B. 9C. 10D. 11答案：B7. 下列关于计算机文件扩展名的描述，错误的是______。
A. .txt文件是文本文件B. .doc文件是Word文档C. .jpg文件是图像文件D. .mp3文件是视频文件答案：D8. 在计算机系统中，下列哪种设备属于输入设备？A. 打印机B. 扫描仪C. 显示器D. 键盘答案：D9. 下列关于计算机软件的描述，错误的是______。
A. 软件是计算机系统中的非硬件部分B. 软件可以分为系统软件和应用软件C. 操作系统是应用软件D. 软件是计算机运行的基础答案：C10. 在计算机系统中，下列哪种数据传输方式是串行传输？A. USBB. IDEC. SATAD. RS-232答案：D。
清华大学计算机与数据科学专业介绍清华大学是国内顶尖的综合性大学之一，也是全国最早开设计算机专业的高等学府，自上世纪七十年代起就拥有了计算机学院。
随着信息时代的全面到来，计算机领域逐渐成为了全球最需要人才的领域之一，清华大学计算机与数据科学专业应运而生。
本文将详细介绍清华大学计算机与数据科学专业。
一、专业概述清华大学计算机与数据科学专业是一门集计算机科学、统计学和应用学科的交叉学科，在计算机程序设计、数据处理与挖掘、机器学习、模式识别等领域都有广泛的应用，同时也涉及软件工程、计算机网络、数据安全等内容。
该专业旨在培养能够在计算机领域不断创新和发展的卓越人才。
二、教学内容清华大学计算机与数据科学专业的教学内容主要涵盖以下方面：1.计算机理论与算法。
学生将学习计算机硬件的工作原理、CPU、内存、存储器等组件的运行机制，进一步学习计算机网络、分布式系统、计算机编译原理、自然语言处理等计算机基础理论和算法。
2.数据处理与挖掘。
学生将学习统计学、数据预处理、数据分析、数据挖掘，深入掌握数据科学领域的各种技术和工具，能够应用到生活、医疗、金融等不同领域。
3.机器学习与模式识别。
学生将学习机器学习的基础概念、支持向量机、神经网络、决策树以及常见的模式识别算法。
在此基础上能够自主研发机器学习模型、能够应用机器学习解决实际问题。
4.软件工程。
学生将学习软件工程的基本方法、需要的工具、系统开发过程和方法论，掌握软件系统架构和开发环境，以及软件项目管理和维护的相关知识。
5.计算机安全。
学生将学习计算机和网络安全的基础概念、攻击方法、防御策略、安全编程等方面的知识，具备分析和解决网络安全领域问题的能力。
三、未来发展方向清华大学计算机与数据科学专业的前景十分广阔，未来发展方向主要在以下几个方面：1.智能计算。
随着人工智能技术的不断发展，计算机与数据科学专业学生将会向着人工智能方向发展，掌握深度学习、自然语言处理等相关技术。
4.2数据处理
所谓数据处理，实际上就是利用计算机对各种类型的数据进行加工处理。
它包括对数据的采集、整理、储存、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列操作过程。
数据处理的目的是从人们收集的大量原始数据中，获得人们所需要的资料并提取有用的数据成分，作为行为和决策的依据
随着计算机软件、硬件技术的发展，数据处理量的规模日益扩大，数据处理的应用需求越来越广泛，数据管理技术的发展也不断变迁，经历了从人工管理、文件系统、数据库系统3个阶段。
当今世界上大多数的数据处理都依托于数据库管理系统。
1．人工管理阶段
20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。
在这一阶段，计算机除硬件外，没有管理数据的软件，数据处理方式是批处理。
数据的组织和管理完全靠程序员手工完成，此阶段数据的管理效率很低，其特点如下。
（1）数据不保存
此阶段计算机主要用于科学计算，并不对数据进行其他操作，一般不需要将数据长期保存，只是在计算某一课题时将数据批量输入，数据处理完后不保存原始程序和数据。
计算机断电之后计算结果也会随之消失。
（2）应用程序管理数据
数据需要由应用程序自己管理，没有相应的软件系统负责数据的管理工作。
程序员不仅要规定数据的逻辑结构，而且要设计数据的物理结构，包括存储结构、存取方法和输入输出方式等，使得程序员负担很重。
（3）数据不共享
一组数据只能对应一个程序，数据是面向应用的。
各个应用程序的数据各自组织，无法互相利用和互相参照，因此程序与程序之间有大量的冗余数据。
（4）数据不具有独立性
数据的逻辑结构和物理结构都不具有独立性。
当数据的逻辑结构或物理结构
发生变化后，必须对应用程序做相应的修改，从而给程序员设计和维护应用程序带来繁重的负担。
在人工管理阶段，程序与数据之间的一一对应关系如图所示。
2．文件系统阶段
20世纪50年代后期到60年代中期，硬件方面已有了磁盘、磁鼓等存储设备；软件方面，操作系统中已经有了专门的数据管理软件，一般称为文件系统。
这时的计算机不仅用于科学计算，也大量用于数据处理。
此阶段数据管理具有如下特点。
(1)数据可以长期保存
由于计算机大量用于数据处理，数据需要长期保留以便在外存上反复进行查询、修改、插入和删除等操作。
(2)文件系统管理数据
由专门的软件即文件系统进行数据管理，文件系统把数据组织成相互独立的数据文件，利用“按文件名访问，按记录进行存取”的管理技术，可以对文件中的数据进行修改、插入和删除操作。
文件系统实现了记录内的结构化，但就文件整体而言是无结构的。
程序和数据之间由文件系统提供的存取方法进行转换，使应用程序与数据之间有了一定的独立性。
程序员可以不必过多地考虑物理细节，将精力集中于算法。
而且数据在存储上的改变不一定反映在程序上，大大节省了维护程序的工作量。
文件系统阶段程序与数据之间的关系如图所示。
尽管文件系统有上述优点，但它仍存在一些缺点，主要表现在以下几个方面：
(1)数据的共享性差，冗余度高
在文件系统中，数据的建立、存取都仍依赖于应用程序，基本是一个(或一组)数据文件对应于一个应用程序，即数据仍然是面向应用的。
当不同的应用程序具有部分相同的数据时，也必须建立各自的文件，而不能共享相同的数据，因此数据的冗余度大，浪费存储空间。
同时，由于相同数据的重复存储和各自管理，容易造成数据的不一致性，给数据的修改和维护带来困难。
(2)数据的独立性不足
文件系统中的数据虽然有了一定的独立性，但是由于数据文件只存储数据，由应用程序来确定数据的逻辑结构，设计数据的物理结构，一旦数据的逻辑结构或物理结构需要改变，必须修改应用程序；或者由于语言环境的改变需要修改应用程序时，也将引起文件数据结构的改变。
因此数据与应用程序之间的逻辑独立性不强。
另外，要想对现有的数据再增加一些新的应用会很困难，系统不容易扩充。
(3)并发访问容易产生异常
文件系统缺少对并发操作进行控制的机制，所以系统虽然允许多个用户同时访问数据，但是由于并发的更新操作相互影响，容易导致数据的不一致。
(4)数据的安全控制难以实现
数据不是集中管理。
在数据的结构、编码、表示格式、命名以及输出格式等方面不容
易做到规范化、标准化，所以其安全性、完整性得不到可靠保证，而且文件系统难以实现对不同用户的不同访问权限的安全性约束。
3．数据库系统阶段
从20世纪60年代末期开始，计算机管理的数据对象规模越来越大，应用范围越来越广，数据量急剧增加，数据处理的速度和共享性的要求也越来越高。
与此同时，磁盘技术也取得了重要发展，为数据库技术的发展提供了物质条件。
随之，人们开发了一种新的、先进的数据管理方法：将数据存储在数据库中，由数据库管理软件对其进行统一管理，应用程序通过数据库管理软件来访问数据。
数据库系统阶段应用程序与数据之间的对应关系如图所示。
较之人工管理和文件管理，数据库系统具有明显的优点，主要有以下几方面。
（1）数据结构化
数据结构化是数据库与文件系统的本质区别。
在数据库系统中，数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化。
不仅数据是结构化，而且存取数据的方式也很灵活，可以存取数据库中的某一个数据项、一组数据项、一个记录或一组记录。
而在文件系统中，数据的最小存取单位是记录，粒度不能细到
数据项。
（2）数据共享性高、冗余度低、易扩充
数据库系统从整体角度看待和描述数据，数据不再面向某个应用而是面向整个系统，因此数据可以被多个用户、多个应用共享使用。
数据共享可以大大减少数据冗余，节约存储空间，还能够避免数据之间的不相容性与不一致性。
所谓数据的不一致性是指同一数据不同拷贝的值不一样。
采用人工管理或文件系统管理时，由于数据被重复存储，当不同的应用使用和修改不同的拷贝时就很容易造成数据的不一致。
在数据库中数据共享减少了由于数据冗余造成的不一致现象。
由于数据面向整个系统，是有结构的数据，不仅可以被多个应用共享使用，而且容易增加新的应用。
这就使得数据库系统弹性大，易于扩充，可以适应各种用户的要求。
可以取整体数据的各种子集用于不同的应用系统，当应用需求改变或增加时，只要重新选取不同的子集或加上一部分数据便可以满足新的需求。
3. 数据独立性高
数据独立性是数据库领域中的一个常用术语，包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。
物理独立性是指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的。
也就是说，数据在磁盘上的数据库中如何存储是由DBMS管理的，用户程序不需要了解，应用程序要处理的只是数据的逻辑结构，这样当数据的物理存储改变了，应用程序不用改变。
逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。
也就是说，数据的逻辑结构改变了，用户程序可以不变。
数据与程序的独立把数据的定义从程序中分离出去，加上数据的存取又由DBMS负责，从而简化了应用程序的编制，大大减少了应用程序的维护和修改。
4. 数据由DBMS统一管理和控制
数据库的共享是并发的(Concurrency)共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存取数据库中同一个数据。
