2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)學(xué)科核心概念考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共30分）1.數(shù)據(jù)科學(xué)2.描述性統(tǒng)計(jì)3.監(jiān)督學(xué)習(xí)4.大數(shù)據(jù)5.數(shù)據(jù)預(yù)處理6.過(guò)擬合二、填空題（每題2分，共20分）1.數(shù)據(jù)科學(xué)通常被認(rèn)為融合了________、________、統(tǒng)計(jì)學(xué)和領(lǐng)域知識(shí)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。2.衡量數(shù)據(jù)中心趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量主要有平均值、中位數(shù)和________。3.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集的主要目的是為了評(píng)估模型的________。4.缺失值常見(jiàn)的處理方法包括刪除、填充（如使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)）和________。5.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的________是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集。6.邏輯回歸是一種常用的________學(xué)習(xí)算法。7.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的常用方法是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，這通常稱為_(kāi)_______。8.在概率論中，如果事件A發(fā)生不影響事件B發(fā)生的概率，則稱事件A和事件B是________的。9.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向________的、集成化的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合。10.選擇合適的可視化圖表對(duì)于清晰有效地傳達(dá)數(shù)據(jù)信息至關(guān)重要，例如，用________圖示示不同部分占整體的比例。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共40分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)科學(xué)與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)的主要區(qū)別。2.解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列舉至少三種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題及其相應(yīng)的處理方法。3.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別，并各舉一個(gè)應(yīng)用實(shí)例。4.什么是大數(shù)據(jù)的4V特征？請(qǐng)分別簡(jiǎn)要說(shuō)明。四、論述題（20分）結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用場(chǎng)景，論述理解數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程的重要性。試卷答案一、名詞解釋1.數(shù)據(jù)科學(xué)：數(shù)據(jù)科學(xué)是一門(mén)交叉學(xué)科，旨在通過(guò)從大量數(shù)據(jù)中提取知識(shí)和洞察力來(lái)做出決策。它結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)（特別是數(shù)據(jù)庫(kù)和算法）、機(jī)器學(xué)習(xí)以及特定領(lǐng)域的知識(shí)，以解決復(fù)雜問(wèn)題。**解析思路：*考察對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)定義的掌握，要求理解其交叉學(xué)科性質(zhì)、核心目標(biāo)（從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)和洞察力）以及涉及的關(guān)鍵領(lǐng)域。2.描述性統(tǒng)計(jì)：描述性統(tǒng)計(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支，主要用于總結(jié)、組織和展示數(shù)據(jù)集的基本特征。它通過(guò)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量（如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差）和創(chuàng)建圖表（如直方圖、散點(diǎn)圖）來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形狀。**解析思路：*考察對(duì)描述性統(tǒng)計(jì)基本概念的掌握，包括其目的（總結(jié)、組織、展示數(shù)據(jù)特征）和常用方法（計(jì)算統(tǒng)計(jì)量、繪制圖表）。3.監(jiān)督學(xué)習(xí)：監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，其目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入特征到輸出標(biāo)簽的映射函數(shù)。它需要使用帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（即輸入-輸出對(duì)），通過(guò)學(xué)習(xí)過(guò)程找到一個(gè)能夠?qū)π碌摹⑽匆?jiàn)過(guò)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的模型。**解析思路：*考察對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)定義和核心特征的掌握，包括其所需數(shù)據(jù)類型（帶標(biāo)簽）、學(xué)習(xí)目標(biāo)（建立輸入-輸出映射）和應(yīng)用方式（預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)）。4.大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)通常指規(guī)模巨大、增長(zhǎng)快速、種類繁多，以至于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件難以捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集。它常被描述為具有4V（Volume、Velocity、Variety、Value）等特征。**解析思路：*考察對(duì)大數(shù)據(jù)基本概念的掌握，理解其核心特征（規(guī)模大、增長(zhǎng)快、種類多）以及通常引用的4V屬性。5.數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)預(yù)處理是指在數(shù)據(jù)分析和建模之前對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、使其適合后續(xù)分析或建模過(guò)程。常見(jiàn)的預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。**解析思路：*考察對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理概念的理解，包括其目的（提高質(zhì)量、適合分析/建模）和主要包含的步驟類別。6.過(guò)擬合：過(guò)擬合是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)非常好，但在新的、未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差的現(xiàn)象。這通常是因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)于復(fù)雜，學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而不是潛在的普遍規(guī)律。**解析思路：*考察對(duì)過(guò)擬合定義和現(xiàn)象的掌握，理解其表現(xiàn)（訓(xùn)練好、測(cè)試差）以及原因（模型過(guò)于復(fù)雜、學(xué)習(xí)噪聲）。二、填空題1.統(tǒng)計(jì)學(xué)2.分位數(shù)3.泛化能力（或模型性能）4.增值（或創(chuàng)建新變量）5.HDFS（或Hadoop分布式文件系統(tǒng)）6.分類（或監(jiān)督學(xué)習(xí)分類）7.標(biāo)準(zhǔn)化（或Z-score標(biāo)準(zhǔn)化）8.獨(dú)立（或相互獨(dú)立）9.分析（或應(yīng)用）10.餅圖三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)科學(xué)與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)的主要區(qū)別。*數(shù)據(jù)科學(xué)與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別：數(shù)據(jù)科學(xué)更注重從大規(guī)模、高維、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中提取洞見(jiàn)，應(yīng)用范圍更廣，更強(qiáng)調(diào)計(jì)算和可視化；傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)更側(cè)重于理論基礎(chǔ)、假設(shè)檢驗(yàn)和小樣本推斷，對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模和類型的限制較多。數(shù)據(jù)科學(xué)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的擴(kuò)展和延伸，并深度融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)。*數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的主要區(qū)別：數(shù)據(jù)科學(xué)更側(cè)重于利用計(jì)算技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題，特別是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識(shí)和做出預(yù)測(cè)；計(jì)算機(jī)科學(xué)更廣泛，涵蓋算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)構(gòu)建、軟件工程等。數(shù)據(jù)科學(xué)將計(jì)算機(jī)科學(xué)（特別是數(shù)據(jù)庫(kù)、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)）作為工具，并融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)和領(lǐng)域知識(shí)。**解析思路：*要求學(xué)生能從學(xué)科目標(biāo)、方法論、核心領(lǐng)域側(cè)重等角度，比較數(shù)據(jù)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)三者之間的異同，突出數(shù)據(jù)科學(xué)的交叉性和應(yīng)用導(dǎo)向。2.解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列舉至少三種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題及其相應(yīng)的處理方法。*解釋：數(shù)據(jù)清洗是指識(shí)別并糾正（或刪除）數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤或不一致，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的過(guò)程。它是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步，也是至關(guān)重要的一步，旨在確保后續(xù)分析和建?；诳煽康臄?shù)據(jù)基礎(chǔ)。*數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題及處理方法：*缺失值：?jiǎn)栴}表現(xiàn)為數(shù)據(jù)中的空白或未知條目。處理方法：刪除含有缺失值的記錄（如果缺失比例?。?、刪除含有缺失值的特征（如果該特征缺失嚴(yán)重）、填充缺失值（使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)、回歸預(yù)測(cè)、模型預(yù)測(cè)等）。*重復(fù)值：?jiǎn)栴}表現(xiàn)為數(shù)據(jù)集中存在完全或高度相似的記錄。處理方法：檢測(cè)重復(fù)記錄并刪除其中一個(gè)或全部重復(fù)記錄。*異常值（離群點(diǎn)）：?jiǎn)栴}表現(xiàn)為數(shù)據(jù)中的極端或不合理的值。處理方法：檢測(cè)異常值（如使用箱線圖、Z-score方法），根據(jù)業(yè)務(wù)理解決定是刪除、修正還是保留。**解析思路：*要求學(xué)生解釋數(shù)據(jù)清洗的定義，并能夠列舉常見(jiàn)的幾種數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題（如缺失值、重復(fù)值、異常值），以及針對(duì)每種問(wèn)題提出至少一種合理的處理方法。3.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別，并各舉一個(gè)應(yīng)用實(shí)例。*主要區(qū)別：*數(shù)據(jù)標(biāo)簽：監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶標(biāo)簽（即輸入-輸出對(duì)）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而非監(jiān)督學(xué)習(xí)使用不帶標(biāo)簽的原始數(shù)據(jù)。*學(xué)習(xí)目標(biāo)：監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)映射函數(shù)，用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的輸出；非監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的結(jié)構(gòu)、模式或關(guān)系，如聚類或降維。*評(píng)估方式：監(jiān)督學(xué)習(xí)通常有明確的性能度量（如分類準(zhǔn)確率、回歸誤差）；非監(jiān)督學(xué)習(xí)的評(píng)估相對(duì)困難，通常依賴于內(nèi)部指標(biāo)（如聚類緊密度）或外部應(yīng)用效果。*應(yīng)用實(shí)例：*監(jiān)督學(xué)習(xí)：垃圾郵件分類器（輸入是郵件文本，標(biāo)簽是“垃圾郵件”或“非垃圾郵件”，學(xué)習(xí)目標(biāo)是識(shí)別新郵件是否為垃圾郵件）。*非監(jiān)督學(xué)習(xí)：客戶細(xì)分（輸入是客戶購(gòu)買(mǎi)歷史和行為數(shù)據(jù)，無(wú)預(yù)先定義的類別，目標(biāo)是根據(jù)相似性將客戶分組）。**解析思路：*要求學(xué)生清晰闡述監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)、目標(biāo)、評(píng)估上的核心差異，并能分別給出一個(gè)貼切的應(yīng)用場(chǎng)景。4.什么是大數(shù)據(jù)的4V特征？請(qǐng)分別簡(jiǎn)要說(shuō)明。*Volume（體量大）：指數(shù)據(jù)的規(guī)模巨大，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理工具的能力。數(shù)據(jù)量通常是TB、PB甚至EB級(jí)別。體量大帶來(lái)了存儲(chǔ)和計(jì)算上的挑戰(zhàn)。*Velocity（速度快）：指數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和處理速度非常快，數(shù)據(jù)流持續(xù)不斷地生成。例如，社交媒體更新、傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)?。快速處理?shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求高。*Variety（種類多）：指數(shù)據(jù)的類型和格式極其多樣。包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫(kù)表格）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如XML、JSON）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、視頻、音頻）。處理多種類型數(shù)據(jù)需要不同的技術(shù)和工具。*Value（價(jià)值密度低）：指雖然數(shù)據(jù)總量巨大，但其中有價(jià)值的信息可能只占一小部分。從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息需要高效的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，且難度較高。價(jià)值密度低意味著需要處理更多“噪音”數(shù)據(jù)。**解析思路：*要求學(xué)生能夠準(zhǔn)確列出大數(shù)據(jù)的4V特征，并對(duì)每一個(gè)特征給出簡(jiǎn)潔明了的解釋，說(shuō)明其含義和帶來(lái)的挑戰(zhàn)或意義。四、論述題結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用場(chǎng)景，論述理解數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程的重要性。數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程是數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，其重要性體現(xiàn)在多個(gè)方面。首先，原始數(shù)據(jù)往往存在噪聲、不完整、不一致等問(wèn)題（如缺失值、異常值、重復(fù)記錄、格式錯(cuò)誤），直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析會(huì)導(dǎo)致結(jié)果不可靠甚至錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)預(yù)處理（如數(shù)據(jù)清洗、集成、變換、規(guī)約）能夠有效解決這些問(wèn)題，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。例如，通過(guò)填充缺失值或刪除異常值，可以保證模型的魯棒性；通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化，可以使不同量綱的特征具有可比性，避免某些特征因數(shù)值范圍過(guò)大而對(duì)模型產(chǎn)生不成比例的影響。其次，特征工程是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠有效反映目標(biāo)變量關(guān)系的過(guò)程。選擇合適的特征、創(chuàng)建新的特征（如組合特征、多項(xiàng)式特征）或?qū)μ卣鬟M(jìn)行降維（如主成分分析）能夠顯著提高模型的性能和效率。例如，在圖像識(shí)別中，通過(guò)設(shè)計(jì)能夠捕捉圖像紋理、邊緣等關(guān)鍵信息的特征，可以使分類器達(dá)到更高的準(zhǔn)確率；在處理高維表格數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)特征選擇或降維，可以減少模型的復(fù)雜度，避免過(guò)擬合，并加速計(jì)算。此外，特征工程也體現(xiàn)了領(lǐng)域知識(shí)的重要性，深入理解業(yè)務(wù)背景有助于發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的特征。因此，無(wú)論是簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析還是復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)建模，數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程都是不可或缺的步驟。它們不僅