2025年大学统计学期末试题库-统计调查设计与实施中的网络爬虫技术试题

2025年大学统计学期末试题库——统计调查设计与实施中的网络爬虫技术试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.网络爬虫技术的主要目的是：A.提高网络浏览速度B.自动获取网络信息C.提高计算机性能D.实现网络资源共享2.以下哪个不是网络爬虫技术的特点：A.自动性B.随机性C.高效性D.可靠性3.网络爬虫技术按照抓取方式可以分为以下几种类型，下列哪一项不属于：A.深度优先B.广度优先C.随机优先D.顺序优先4.以下哪一项不属于网络爬虫的常见技术：A.网络协议解析B.数据存储技术C.数据清洗技术D.人工智能技术5.网络爬虫技术中，以下哪一项不属于数据清洗技术：A.去重B.标准化C.数据转换D.数据可视化6.网络爬虫技术中，以下哪一项不属于数据存储技术：A.关系型数据库B.非关系型数据库C.文件存储D.分布式存储7.网络爬虫技术中，以下哪一项不属于网络协议解析技术：A.HTTP协议解析B.HTTPS协议解析C.FTP协议解析D.SMTP协议解析8.网络爬虫技术中，以下哪一项不属于数据抓取技术：A.网页抓取B.文件抓取C.数据库抓取D.云端数据抓取9.网络爬虫技术中，以下哪一项不属于数据预处理技术：A.数据清洗B.数据集成C.数据标准化D.数据可视化10.网络爬虫技术中，以下哪一项不属于数据挖掘技术：A.关联规则挖掘B.聚类分析C.分类分析D.主题建模二、填空题1.网络爬虫技术按照抓取方式可以分为深度优先、广度优先、___________等。2.网络爬虫技术按照数据抓取方式可以分为网页抓取、___________、数据库抓取等。3.网络爬虫技术按照数据存储方式可以分为关系型数据库、___________、文件存储等。4.网络爬虫技术按照数据清洗技术可以分为去重、___________、数据转换等。5.网络爬虫技术按照数据预处理技术可以分为数据清洗、___________、数据标准化等。6.网络爬虫技术按照数据挖掘技术可以分为关联规则挖掘、___________、分类分析等。7.网络爬虫技术按照应用领域可以分为搜索引擎、___________、信息推荐等。8.网络爬虫技术按照开发语言可以分为Python、___________、Java等。9.网络爬虫技术按照工作模式可以分为单线程、___________、多线程等。10.网络爬虫技术按照数据抓取策略可以分为深度优先、广度优先、___________等。三、简答题1.简述网络爬虫技术的基本原理。2.简述网络爬虫技术的应用领域。3.简述网络爬虫技术的优缺点。4.简述网络爬虫技术在数据采集过程中的注意事项。5.简述网络爬虫技术在数据清洗过程中的方法。6.简述网络爬虫技术在数据预处理过程中的方法。7.简述网络爬虫技术在数据挖掘过程中的方法。8.简述网络爬虫技术在数据可视化过程中的方法。9.简述网络爬虫技术在搜索引擎中的应用。10.简述网络爬虫技术在信息推荐中的应用。四、论述题要求：结合实际案例，论述网络爬虫技术在数据采集过程中的应用及其对数据质量的影响。五、计算题要求：假设某网络爬虫从某个网站抓取了1000条数据，其中包含以下字段：用户ID、用户名、性别、年龄、注册时间、最后登录时间。请根据以下要求进行数据处理：（1）计算男女用户数量比例；（2）计算用户平均年龄；（3）计算用户注册时间与最后登录时间相差超过一年的用户数量；（4）计算用户活跃度（活跃度定义为注册时间与最后登录时间之差小于30天的用户数量）。六、分析题要求：分析网络爬虫技术在数据挖掘过程中的挑战，并提出相应的解决方案。本次试卷答案如下：一、选择题1.B.自动获取网络信息解析：网络爬虫技术的核心目的是自动地从互联网上抓取信息，以便于数据分析和处理。2.C.提高计算机性能解析：网络爬虫技术并不是为了提高计算机性能，而是为了收集和整理网络数据。3.D.顺序优先解析：网络爬虫技术中常见的抓取方式有深度优先、广度优先和随机优先，不包括顺序优先。4.D.人工智能技术解析：人工智能技术是一种更广泛的技术领域，而网络爬虫技术是人工智能技术在信息收集方面的应用。5.D.数据可视化解析：数据可视化是将数据转换为图形或图像的过程，不属于数据清洗技术。6.D.分布式存储解析：分布式存储是一种存储技术，而网络爬虫技术中的数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库和文件存储。7.D.SMTP协议解析解析：SMTP协议是用于电子邮件传输的协议，不属于网络爬虫技术的协议解析范畴。8.D.云端数据抓取解析：云端数据抓取不属于常见的网络爬虫数据抓取方式，常见的有网页抓取、文件抓取和数据库抓取。9.D.数据可视化解析：数据可视化是数据展示的一种方式，不属于数据预处理技术。10.D.主题建模解析：主题建模是一种数据挖掘技术，不属于网络爬虫技术中的数据挖掘技术。二、填空题1.深度优先、广度优先、随机优先解析：网络爬虫技术的抓取方式可以根据策略选择不同的优先级。2.文件抓取、数据库抓取、云端数据抓取解析：网络爬虫技术可以根据数据源的不同进行相应的抓取。3.关系型数据库、非关系型数据库、文件存储解析：网络爬虫技术中，数据存储方式可以根据数据量和访问频率进行选择。4.去重、标准化、数据转换解析：数据清洗是网络爬虫技术中的预处理步骤，包括去除重复数据、数据标准化和数据转换。5.数据清洗、数据集成、数据标准化解析：数据预处理是网络爬虫技术中的关键步骤，包括数据清洗、数据集成和数据标准化。6.关联规则挖掘、聚类分析、分类分析解析：数据挖掘是网络爬虫技术中的高级应用，包括关联规则挖掘、聚类分析和分类分析。7.搜索引擎、信息推荐、社交媒体分析解析：网络爬虫技术在不同的应用领域有不同的应用，如搜索引擎、信息推荐和社交媒体分析。8.Python、JavaScript、Java解析：网络爬虫技术可以使用多种编程语言实现，常见的有Python、JavaScript和Java。9.单线程、多线程、分布式爬虫解析：网络爬虫技术的工作模式可以根据任务需求和资源进行选择，常见的有单线程、多线程和分布式爬虫。10.深度优先、广度优先、随机优先解析：网络爬虫技术的数据抓取策略可以根据数据结构和目标进行选择。三、简答题1.网络爬虫技术的基本原理是通过模拟浏览器行为，按照一定的策略自动地从互联网上抓取网页内容，并将网页内容解析为结构化数据，以便于后续的数据处理和分析。2.网络爬虫技术的应用领域包括搜索引擎、数据挖掘、舆情监测、信息推荐、网络监控等。3.网络爬虫技术的优点包括自动性、高效性、可扩展性等；缺点包括对服务器资源的消耗、可能导致网站服务器崩溃、可能违反网站隐私政策等。4.网络爬虫技术在数据采集过程中的注意事项包括遵守网站robots.txt规则、合理设置爬取频率、避免对服务器造成过大压力、保护用户隐私等。5.网络爬虫技术在数据清洗过程中的方法包括去除重复数据、数据标准化、数据转换等。6.网络爬虫技术在数据预处理过程中的方法包括数据清洗、数据集成、数据标准化等。7.网络爬虫技术在数据挖掘过程中的方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。8.网络爬虫技术在数据可视化过程中的方法包括使用图表、图形等可视化工具展示数据特征和趋势。9.网络爬虫技术在搜索引擎中的应用是通过抓取网页内容，建立索引库，为用户提供搜索服务。10.网络爬虫技术在信息推荐中的应用是通过抓取用户行为数据，分析用户兴趣，为用户提供个性化的信息推荐。四、论述题解析：网络爬虫技术在数据采集过程中的应用非常广泛，例如在搜索引擎中，网络爬虫技术可以自动抓取网页内容，建立索引库，为用户提供搜索服务。在数据挖掘领域，网络爬虫技术可以收集大量数据，为数据挖掘提供数据基础。在舆情监测中，网络爬虫技术可以实时抓取网络上的信息，分析舆情动态。然而，网络爬虫技术也可能对数据质量产生一定的影响，如抓取到的数据可能存在重复、错误或缺失等问题，这需要我们在数据采集过程中采取相应的措施来保证数据质量。五、计算题解析：（1）计算男女用户数量比例：假设男性用户数量为m，女性用户数量为f，则男女用户数量比例为m/f。（2）计算用户平均年龄：假设所有用户的年龄总和为A，用户数量为N，则用户平均年龄为A/N。（3）计算用户注册时间与最后登录时间相差超过一年的用户数量：假设相差超过一年的用户数量为x，则x=N-(注册时间与最后登录时间相差不超过一年的用户数量)。（4）计算用户活跃度：假