2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫(kù)——數(shù)據(jù)計(jì)算與應(yīng)用專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)方法論考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的代表字母填寫在答題紙上。）1.數(shù)據(jù)科學(xué)通常被描述為一個(gè)跨學(xué)科領(lǐng)域，其主要目標(biāo)不包括以下哪一項(xiàng)？A.從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的知識(shí)和洞察B.利用算法和系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)化決策C.檢驗(yàn)特定的科學(xué)假設(shè)或理論D.通過(guò)計(jì)算模型模擬復(fù)雜系統(tǒng)行為2.在數(shù)據(jù)科學(xué)的CRISP-DM模型中，哪個(gè)階段是整個(gè)流程的起點(diǎn)，主要目標(biāo)是定義項(xiàng)目目標(biāo)、范圍和初步計(jì)劃？A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備B.模型評(píng)估C.業(yè)務(wù)理解D.部署3.對(duì)于含有大量缺失值的表格數(shù)據(jù)，以下哪種方法通常不適用于初步處理？A.直接刪除含有缺失值的記錄B.使用整體數(shù)據(jù)集的均值或中位數(shù)填充所有缺失值C.根據(jù)其他特征構(gòu)建預(yù)測(cè)模型來(lái)估計(jì)缺失值D.將缺失值視為一個(gè)獨(dú)立的類別進(jìn)行處理（適用于分類問(wèn)題）4.在探索性數(shù)據(jù)分析中，用于可視化兩個(gè)連續(xù)變量之間線性關(guān)系的常用圖表是？A.直方圖B.散點(diǎn)圖C.餅圖D.箱線圖5.下列哪種指標(biāo)是衡量分類模型在區(qū)分正負(fù)樣本時(shí)，同時(shí)關(guān)注精確度和召回率的綜合指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）C.召回率（Recall）D.AUC（ROC曲線下面積）6.當(dāng)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差時(shí)，最可能發(fā)生了什么？A.欠擬合（Underfitting）B.過(guò)擬合（Overfitting）C.標(biāo)準(zhǔn)化不足D.數(shù)據(jù)偏差7.在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，“數(shù)據(jù)集成”指的是？A.將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集中B.對(duì)單個(gè)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和變換C.從一個(gè)數(shù)據(jù)集中抽取部分有用的特征D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理8.下列哪項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)科學(xué)倫理考量的重要方面？A.數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的知情同意B.模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能存在的偏見(jiàn)及其影響C.算法決策過(guò)程的透明度和可解釋性D.數(shù)據(jù)庫(kù)的物理安全與防火墻設(shè)置9.KDD過(guò)程模型通常包含哪些主要階段？（請(qǐng)選擇所有適用選項(xiàng)）A.數(shù)據(jù)選擇B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.模式評(píng)估E.業(yè)務(wù)理解10.交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）技術(shù)通常用于？A.提高數(shù)據(jù)采集的效率B.減少數(shù)據(jù)清洗所需的時(shí)間C.評(píng)估模型的泛化能力并選擇模型參數(shù)D.生成更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填寫在答題紙上。）1.數(shù)據(jù)科學(xué)方法論通常強(qiáng)調(diào)一個(gè)迭代的過(guò)程，與瀑布模型等線性模型相比，其更能適應(yīng)______和需求變更。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)科學(xué)流程中的關(guān)鍵步驟，其目標(biāo)是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合后續(xù)分析和建模的______。3.在進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析時(shí)，除了描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)（如均值、中位數(shù)）和離散程度（如方差、范圍）外，還需要關(guān)注數(shù)據(jù)的______和分布形狀。4.對(duì)于分類問(wèn)題，混淆矩陣（ConfusionMatrix）是評(píng)估模型性能的重要工具，它能夠清晰展示模型的______、______、假陰性率和假陽(yáng)性率。5.為了避免模型訓(xùn)練時(shí)過(guò)擬合，常用的技術(shù)包括______、正則化（如L1、L2）以及選擇更簡(jiǎn)單的模型。6.“假設(shè)檢驗(yàn)”是數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)推斷方法，其核心思想是通過(guò)樣本數(shù)據(jù)來(lái)______關(guān)于總體參數(shù)的某個(gè)假設(shè)。7.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)要求在數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、使用和共享過(guò)程中，必須采取措施保護(hù)個(gè)人敏感信息的______。8.“大數(shù)據(jù)”通常具有4個(gè)V特征，除了Volume（體量大）、Velocity（速度快）和Variety（種類多）外，還有______。9.在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中，從業(yè)務(wù)問(wèn)題出發(fā)，定義分析目標(biāo)，明確數(shù)據(jù)需求，屬于CRISP-DM模型中的______階段。10.評(píng)價(jià)一個(gè)聚類算法的好壞，常用的內(nèi)部評(píng)估指標(biāo)有______（如輪廓系數(shù)）和外部評(píng)估指標(biāo)（如調(diào)整蘭德指數(shù)）等。三、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共15分。請(qǐng)將答案填寫在答題紙上。）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)及其重要性。2.簡(jiǎn)要說(shuō)明數(shù)據(jù)科學(xué)方法論中“模型評(píng)估”階段的主要目的和常用方法。3.什么是數(shù)據(jù)偏見(jiàn)？請(qǐng)列舉至少兩種可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏見(jiàn)的原因。四、論述題（每小題10分，共20分。請(qǐng)將答案填寫在答題紙上。）1.論述數(shù)據(jù)科學(xué)方法論中“探索性數(shù)據(jù)分析”（EDA）的作用和常用技術(shù)。2.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中考慮數(shù)據(jù)倫理和隱私保護(hù)的重要性及主要挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.C*解析思路：數(shù)據(jù)科學(xué)的核心是處理和分析數(shù)據(jù)以獲取洞察，利用算法模擬系統(tǒng)或檢驗(yàn)科學(xué)假設(shè)更多屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)或特定學(xué)科領(lǐng)域的研究范疇，而非數(shù)據(jù)科學(xué)的主要目標(biāo)。2.C*解析思路：根據(jù)CRISP-DM模型的結(jié)構(gòu)，業(yè)務(wù)理解（BusinessUnderstanding）位于流程的起始階段，負(fù)責(zé)定義項(xiàng)目目標(biāo)、范圍和計(jì)劃。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（DataPreparation）通常在業(yè)務(wù)理解之后。模型評(píng)估和部署位于流程的后端。3.B*解析思路：使用整體數(shù)據(jù)集的均值或中位數(shù)填充所有缺失值是一種簡(jiǎn)單的方法，但可能掩蓋數(shù)據(jù)的真實(shí)分布，且當(dāng)缺失數(shù)據(jù)不是隨機(jī)發(fā)生時(shí)，這種方法會(huì)引入偏差。直接刪除記錄適用于缺失比例不高的情況。構(gòu)建預(yù)測(cè)模型或視為獨(dú)立類別是更復(fù)雜但可能更有效的方法。4.B*解析思路：散點(diǎn)圖是用于展示兩個(gè)連續(xù)變量之間關(guān)系最直觀的圖表，可以清晰地看出變量間是否存在線性或非線性關(guān)系，以及是否存在異常點(diǎn)。直方圖用于展示單變量分布，餅圖用于展示分類數(shù)據(jù)的比例，箱線圖用于展示單變量分布的離散程度和異常值。5.B*解析思路：F1分?jǐn)?shù)是精確率（Precision）和召回率（Recall）的調(diào)和平均數(shù)，能夠同時(shí)考慮模型在這兩個(gè)維度上的表現(xiàn)，特別適用于類別不平衡的場(chǎng)景。準(zhǔn)確率是總體正確預(yù)測(cè)的比例，召回率是真正例被正確預(yù)測(cè)的比例，AUC是衡量模型整體區(qū)分能力的指標(biāo)。6.B*解析思路：過(guò)擬合（Overfitting）是指模型學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致在訓(xùn)練集上表現(xiàn)極佳，但在新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上泛化能力差，表現(xiàn)變差。欠擬合則是指模型過(guò)于簡(jiǎn)單，未能捕捉到數(shù)據(jù)中的主要趨勢(shì)。7.A*解析思路：數(shù)據(jù)集成（DataIntegration）是指將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集中，以便進(jìn)行綜合分析和挖掘。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括清洗、變換等，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是預(yù)處理的一部分，從數(shù)據(jù)集中抽取特征是特征工程。8.D*解析思路：數(shù)據(jù)科學(xué)倫理涉及數(shù)據(jù)全生命周期，包括采集的知情同意、模型中的偏見(jiàn)、算法透明度等。數(shù)據(jù)庫(kù)的物理安全與防火墻設(shè)置屬于技術(shù)安全范疇，雖然重要，但不是數(shù)據(jù)科學(xué)倫理的核心議題。9.A,B,C,D,E*解析思路：KDD過(guò)程模型（KnowledgeDiscoveryinDatabases）通常包含：1)數(shù)據(jù)選擇（SelectingData）：根據(jù)任務(wù)需求選擇相關(guān)數(shù)據(jù)。2)數(shù)據(jù)預(yù)處理（DataPreprocessing）：清洗噪聲數(shù)據(jù)，處理缺失值，數(shù)據(jù)變換等。3)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（DataTransformation）：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合挖掘的形式，如特征構(gòu)造。4)模式評(píng)估（PatternEvaluation）：識(shí)別或評(píng)估有趣的數(shù)據(jù)模式。5)業(yè)務(wù)理解（BusinessUnderstanding）：利用挖掘結(jié)果進(jìn)行知識(shí)表示和解釋，輔助決策。這些階段通常按某種順序（可能迭代）執(zhí)行。10.C*解析思路：交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型泛化能力的技術(shù)，通過(guò)將數(shù)據(jù)集分成若干子集，輪流使用部分?jǐn)?shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余部分作為測(cè)試集，多次評(píng)估模型性能，最后取平均值，從而減少單一劃分帶來(lái)的偏差，并有助于模型選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)。它不直接用于生成數(shù)據(jù)或提高采集效率。二、填空題1.不確定性2.清潔數(shù)據(jù)或高質(zhì)量數(shù)據(jù)3.結(jié)構(gòu)（或模式）4.真陽(yáng)性率（或TPR）、真陰性率（或TNR）5.隨機(jī)抽樣（或數(shù)據(jù)抽樣）6.驗(yàn)證或檢驗(yàn)7.機(jī)密性（或保密性）8.價(jià)值（或Veracity）9.業(yè)務(wù)理解10.輪廓系數(shù)（或SilhouetteCoefficient）三、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括處理缺失值（如刪除、填充）、處理異常值（如識(shí)別、刪除、修正）、處理重復(fù)值（識(shí)別、刪除）、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換（統(tǒng)一格式）、數(shù)據(jù)一致性檢查等。其重要性在于原始數(shù)據(jù)往往包含噪聲和不完整信息，直接使用可能導(dǎo)致分析結(jié)果偏差甚至錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)清洗是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高分析準(zhǔn)確性和模型有效性的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。2.模型評(píng)估的主要目的是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男阅苁欠駶M足業(yè)務(wù)需求，并與其他模型進(jìn)行比較，從而選擇最優(yōu)模型。常用方法包括使用獨(dú)立的測(cè)試集進(jìn)行評(píng)估、留一法（Leave-One-Out）評(píng)估、交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）評(píng)估，以及根據(jù)評(píng)估指標(biāo)（如分類問(wèn)題的準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)，回歸問(wèn)題的RMSE、MAE等）和可視化方法（如ROC曲線、學(xué)習(xí)曲線）進(jìn)行分析。3.數(shù)據(jù)偏見(jiàn)是指在數(shù)據(jù)采集、處理或分析的某個(gè)環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)本身或分析過(guò)程存在系統(tǒng)性的偏差，導(dǎo)致最終結(jié)果不能客觀反映現(xiàn)實(shí)情況。可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏見(jiàn)的原因包括：1)數(shù)據(jù)采集源頭的選擇性偏差，如只從特定人群或渠道收集數(shù)據(jù)。2)數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程中的主觀偏見(jiàn)或不一致性。3)現(xiàn)實(shí)世界本身存在的結(jié)構(gòu)性不平等，反映在數(shù)據(jù)中。四、論述題1.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是數(shù)據(jù)科學(xué)流程中至關(guān)重要的階段，發(fā)生在數(shù)據(jù)預(yù)處理之后、模型構(gòu)建之前。其主要作用是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的、非正式的探索和可視化，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的基本特征、變量間的關(guān)系、異常值、數(shù)據(jù)分布模式以及潛在的隱藏結(jié)構(gòu)，從而幫助研究者理解數(shù)據(jù)、形成假設(shè)、指導(dǎo)后續(xù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型選擇。常用技術(shù)包括：使用描述性統(tǒng)計(jì)量（均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等）概括數(shù)據(jù)特征；利用散點(diǎn)圖、直方圖、箱線圖等可視化工具展示數(shù)據(jù)分布和關(guān)系；計(jì)算相關(guān)性矩陣探索變量間線性關(guān)系；識(shí)別和處理異常值等。EDA是一個(gè)迭代的過(guò)程，其結(jié)果為后續(xù)的分析和建模提供方向和依據(jù)。2.在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中考慮數(shù)據(jù)倫理和隱私保護(hù)至關(guān)重要。首先，這是法律法規(guī)的要求（如GDPR、個(gè)人信息保護(hù)法），違規(guī)