2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)系與區(qū)別考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請判斷以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學(xué)的表述是否正確，并簡要說明理由。1.數(shù)據(jù)分析主要關(guān)注過去數(shù)據(jù)的變化趨勢，而數(shù)據(jù)科學(xué)更專注于構(gòu)建能夠預(yù)測未來的模型。2.從事數(shù)據(jù)分析工作通常需要深厚的統(tǒng)計學(xué)知識，而數(shù)據(jù)科學(xué)則更強調(diào)編程和機器學(xué)習(xí)能力。3.數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的最終目的，也是數(shù)據(jù)科學(xué)成果展示的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。4.數(shù)據(jù)分析報告的最終形式必須是包含復(fù)雜機器學(xué)習(xí)模型的代碼庫。二、請比較數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學(xué)在以下方面的主要區(qū)別：1.核心目標2.所需技能組合3.處理問題的復(fù)雜度與迭代性4.人才角色定位三、請簡述數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)科學(xué)項目中通常扮演的角色和承擔(dān)的任務(wù)。四、在商業(yè)智能領(lǐng)域，公司希望了解銷售數(shù)據(jù)的季節(jié)性波動并預(yù)測未來銷售趨勢。這種需求更傾向于通過數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)，還是數(shù)據(jù)科學(xué)來實現(xiàn)？請說明理由，并簡述可能采用的方法或技術(shù)。五、數(shù)據(jù)科學(xué)項目往往具有探索性和不確定性。請結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)的特點，說明在項目執(zhí)行過程中，數(shù)據(jù)分析的哪些能力或方法能夠提供支持？試卷答案一、1.正確。數(shù)據(jù)分析常用于描述歷史數(shù)據(jù)、識別模式和趨勢（對應(yīng)“過去發(fā)生了什么”），而數(shù)據(jù)科學(xué)的目標通常包括預(yù)測未來事件或發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)聯(lián)，構(gòu)建更復(fù)雜的模型（對應(yīng)“未來可能發(fā)生什么”或“如何改進”）。2.錯誤。兩者都需要統(tǒng)計學(xué)知識，但側(cè)重不同。數(shù)據(jù)分析側(cè)重于應(yīng)用統(tǒng)計方法解釋數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學(xué)則需要更深入的統(tǒng)計學(xué)理論以及應(yīng)用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法建模的能力。3.正確。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析中不可或缺的一環(huán)，用于清晰地展示分析結(jié)果和發(fā)現(xiàn)。在數(shù)據(jù)科學(xué)中，可視化同樣重要，用于展示數(shù)據(jù)探索結(jié)果、模型性能和最終洞察，幫助溝通和決策。4.錯誤。數(shù)據(jù)分析報告的最終形式可以是圖表、儀表盤、文字報告等，側(cè)重于清晰地傳達分析發(fā)現(xiàn)和結(jié)論。數(shù)據(jù)科學(xué)項目的最終產(chǎn)出可能是模型、算法、系統(tǒng)，以及相關(guān)的文檔和可視化，代碼是核心，但并非唯一或最終的呈現(xiàn)形式。二、1.核心目標：*數(shù)據(jù)分析：側(cè)重于理解已發(fā)生的數(shù)據(jù)，回答“發(fā)生了什么？”、“為什么發(fā)生？”等問題，旨在獲取洞察、描述現(xiàn)狀、診斷問題。*數(shù)據(jù)科學(xué)：更側(cè)重于利用數(shù)據(jù)和模型預(yù)測未來或發(fā)現(xiàn)新的、潛在的模式，回答“未來會發(fā)生什么？”、“如何改進？”等問題，旨在創(chuàng)造價值、驅(qū)動決策、預(yù)測結(jié)果。2.所需技能組合：*數(shù)據(jù)分析：通常需要較強的統(tǒng)計學(xué)知識（描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計）、數(shù)據(jù)處理能力（SQL、Excel、Python/R基礎(chǔ)）、數(shù)據(jù)可視化能力，以及一定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識。*數(shù)據(jù)科學(xué)：需要更廣泛的技能，包括但不限于高級統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法、編程能力（Python/R高級應(yīng)用）、大數(shù)據(jù)技術(shù)（Hadoop/Spark）、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及深入的領(lǐng)域知識融合能力。3.處理問題的復(fù)雜度與迭代性：*數(shù)據(jù)分析：處理的問題通常相對明確，流程可能相對線性，迭代性可能不如科學(xué)項目強。*數(shù)據(jù)科學(xué)：處理的問題往往更復(fù)雜、更模糊，需要不斷探索和嘗試，項目流程通常是迭代的（提出假設(shè)、建模、評估、調(diào)整），涉及更多的試驗和錯誤。4.人才角色定位：*數(shù)據(jù)分析：可能對應(yīng)數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)工程師（偏數(shù)據(jù)準備）等角色，更側(cè)重于利用數(shù)據(jù)解決特定業(yè)務(wù)問題。*數(shù)據(jù)科學(xué)：主要對應(yīng)數(shù)據(jù)科學(xué)家角色，需要更強的跨學(xué)科整合能力和創(chuàng)新思維，能夠端到端地完成從問題定義到模型部署的整個流程。三、在數(shù)據(jù)科學(xué)項目中，數(shù)據(jù)分析扮演著重要的基礎(chǔ)和支持角色。具體任務(wù)包括：1.數(shù)據(jù)探索與理解：對原始數(shù)據(jù)進行探索性分析（EDA），了解數(shù)據(jù)分布、識別數(shù)據(jù)質(zhì)量問題和潛在模式，為后續(xù)建模提供基礎(chǔ)。2.特征工程輔助：通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)潛在的、有價值的數(shù)據(jù)特征，為機器學(xué)習(xí)模型提供輸入。3.模型評估解釋：分析模型（如機器學(xué)習(xí)模型）的預(yù)測結(jié)果，解釋模型的行為和決策依據(jù)，理解模型背后的洞察。4.結(jié)果可視化與溝通：將復(fù)雜的科學(xué)發(fā)現(xiàn)和分析結(jié)果通過可視化圖表等方式呈現(xiàn)給非技術(shù)背景的利益相關(guān)者，促進理解和決策。5.迭代優(yōu)化支持：在模型迭代過程中，通過分析評估不同階段的結(jié)果，指導(dǎo)模型的選擇、參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化方向。四、這種需求更傾向于通過數(shù)據(jù)科學(xué)來實現(xiàn)。理由：了解銷售數(shù)據(jù)的季節(jié)性波動并預(yù)測未來趨勢，這涉及到發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的復(fù)雜模式（季節(jié)性、趨勢、周期性等），并構(gòu)建模型進行預(yù)測。這超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中主要關(guān)注描述性統(tǒng)計和診斷性分析的范圍。數(shù)據(jù)科學(xué)引入了更先進的預(yù)測建模技術(shù)（如時間序列分析、回歸模型、機器學(xué)習(xí)預(yù)測模型），能夠處理更復(fù)雜的非線性關(guān)系和時間依賴性，從而提供更準確的未來趨勢預(yù)測。雖然數(shù)據(jù)分析（如使用統(tǒng)計方法分析歷史銷售數(shù)據(jù)中的季節(jié)性）是預(yù)測的基礎(chǔ)，但構(gòu)建和優(yōu)化預(yù)測模型本身是數(shù)據(jù)科學(xué)的核心活動?？赡懿捎玫姆椒ɑ蚣夹g(shù)包括：時間序列分析方法（如ARIMA）、回歸分析、機器學(xué)習(xí)模型（如隨機森林、梯度提升樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等。五、數(shù)據(jù)科學(xué)項目往往具有探索性和不確定性。數(shù)據(jù)分析的以下能力或方法能夠提供支持：1.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：通過統(tǒng)計圖表（如直方圖、箱線圖、散點圖）和描述性統(tǒng)計量，對數(shù)據(jù)進行初步探索，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的基本特征、異常值、變量間的關(guān)系，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家形成初步假設(shè)，指導(dǎo)后續(xù)建模方向。2.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與清洗：數(shù)據(jù)科學(xué)項目常處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理技術(shù)（識別缺失值、處理異常值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等）是確保數(shù)據(jù)科學(xué)模型質(zhì)量的基礎(chǔ)。3.可視化：數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能力，能夠?qū)?shù)據(jù)科學(xué)探索過程中的復(fù)雜發(fā)現(xiàn)（如模型特征重要性、殘差分析、預(yù)測結(jié)果分布）