2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學(xué)：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的寶藏考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)科學(xué)生命周期的主要階段？A.數(shù)據(jù)采集與存儲B.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理C.模型訓(xùn)練與評估D.數(shù)據(jù)可視化與報告2.在描述數(shù)據(jù)集中，哪個指標(biāo)反映了數(shù)據(jù)的離散程度？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.分位數(shù)3.下列哪種方法通常用于處理數(shù)據(jù)中的缺失值？A.刪除含有缺失值的記錄B.填充平均值或中位數(shù)C.數(shù)據(jù)編碼D.特征選擇4.決策樹算法屬于以下哪種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.非監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)5.在評估分類模型性能時，哪個指標(biāo)側(cè)重于衡量模型對正類樣本的識別能力？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC6.對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理的目的是什么？A.消除缺失值B.降低數(shù)據(jù)維度C.縮小不同特征量綱的差距D.增加數(shù)據(jù)稀疏性7.以下哪個統(tǒng)計檢驗(yàn)方法適用于比較兩個獨(dú)立樣本的均值是否存在顯著差異？A.t檢驗(yàn)（配對）B.t檢驗(yàn)（獨(dú)立）C.方差分析D.卡方檢驗(yàn)8.K-Means聚類算法是一種什么樣的聚類方法？A.基于密度的聚類B.基于層次的聚類C.基于劃分的聚類D.基于模型聚類9.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，數(shù)據(jù)變換主要指什么？A.處理重復(fù)數(shù)據(jù)B.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為不同格式C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化D.刪除異常值10.下列哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)科學(xué)倫理問題？A.數(shù)據(jù)偏見B.數(shù)據(jù)隱私泄露C.模型可解釋性不足D.算法透明度低二、填空題（每空1分，共10分）1.數(shù)據(jù)科學(xué)是一個跨學(xué)科領(lǐng)域，通常認(rèn)為它主要涉及________、________和計算機(jī)科學(xué)。2.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）的主要目的是通過統(tǒng)計圖形和計算，理解數(shù)據(jù)的________、分布和變量間的關(guān)系。3.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集的目的是為了評估模型的________性。4.缺失值處理方法中的“刪除行”策略適用于缺失值比例________的情況。5.交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評估方法，其目的是減少模型評估的________。6.降維技術(shù)如主成分分析（PCA）可以用來減少數(shù)據(jù)的________，同時保留大部分信息。7.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，將特征縮放到[0,1]區(qū)間的常用方法是________。8.評估回歸模型性能時，常用的指標(biāo)包括均方誤差（MSE）和________。9.“數(shù)據(jù)驅(qū)動”決策意味著決策的依據(jù)是________而非主觀判斷。10.數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為________或圖形的過程，以便更直觀地理解和溝通信息。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中的重要性。2.請比較監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)在目標(biāo)、輸入數(shù)據(jù)和常用算法上的主要區(qū)別。3.解釋什么是過擬合，并簡述防止過擬合的常用方法。四、計算題（每題7分，共14分）1.假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含10個樣本，某特征值為：[5,3,6,2,8,4,7,1,9,0]。計算該特征值的均值、中位數(shù)和方差。（請使用公式計算）2.假設(shè)你使用邏輯回歸模型對一批數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，得到以下結(jié)果：模型預(yù)測某樣本屬于正類的概率為0.85，實(shí)際該樣本為正類。請計算該樣本的真正例率（TruePositiveRate,TPR）和精確率（Precision）。五、分析題（共11分）假設(shè)你是一家電商公司的數(shù)據(jù)分析師，近期公司注意到部分新注冊用戶在平臺上的活躍度不高，想要提升用戶粘性。你的主管要求你基于過去一個月新注冊用戶的行為數(shù)據(jù)（脫敏處理），進(jìn)行分析，找出影響用戶活躍度的可能因素，并提出至少兩條具有可行性的建議。數(shù)據(jù)中包含的用戶行為指標(biāo)有：注冊后首次登錄時間（天）、平均每日登錄次數(shù)、平均每次會話時長（分鐘）、瀏覽商品種類數(shù)、收藏商品數(shù)量、購買商品數(shù)量。請描述你將如何進(jìn)行這一分析（包括你會關(guān)注哪些指標(biāo)、可能使用哪些分析方法或模型、以及最終如何呈現(xiàn)你的發(fā)現(xiàn)和建議）。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.A5.B6.C7.B8.C9.C10.C二、填空題1.統(tǒng)計學(xué)，計算機(jī)科學(xué)2.特征3.泛化4.很低5.偏差6.維度7.最小-最大規(guī)范化（Min-MaxScaling）8.決定系數(shù)（R-squared或R2）9.數(shù)據(jù)10.圖形三、簡答題1.解析思路：首先點(diǎn)明數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)科學(xué)流程中的關(guān)鍵步驟。然后從數(shù)據(jù)質(zhì)量的角度說明原始數(shù)據(jù)往往包含錯誤、不完整、不一致等問題。接著闡述清洗如何解決這些問題（如去除噪聲、處理缺失值、糾正不一致性），從而保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。最后強(qiáng)調(diào)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是后續(xù)分析（如模型訓(xùn)練）有效性和結(jié)果可靠性的基礎(chǔ)。*答案要點(diǎn)：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中的關(guān)鍵步驟，用于處理原始數(shù)據(jù)中存在的錯誤、不完整、不一致等問題。原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲、缺失值、重復(fù)記錄、格式不統(tǒng)一等。數(shù)據(jù)清洗通過識別并處理這些問題（如刪除異常值、填充或刪除缺失值、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式），提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是后續(xù)分析（如建模）有效性的保證，能夠確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。2.解析思路：首先分別定義監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。然后比較它們在主要目標(biāo)（分類/回歸vs無監(jiān)督模式發(fā)現(xiàn)）、輸入數(shù)據(jù)（帶有標(biāo)簽vs無標(biāo)簽）以及常用算法（如決策樹、線性回歸vs聚類、降維）上的區(qū)別。強(qiáng)調(diào)這些區(qū)別導(dǎo)致了它們適用于解決不同類型的問題。*答案要點(diǎn)：監(jiān)督學(xué)習(xí)旨在通過帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系，用于分類或回歸問題，常用算法如決策樹、支持向量機(jī)、線性回歸。非監(jiān)督學(xué)習(xí)則處理無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)或模式，如聚類（K-Means）、降維（PCA）。主要區(qū)別在于目標(biāo)不同（預(yù)測vs發(fā)現(xiàn)模式）、輸入數(shù)據(jù)是否帶標(biāo)簽。3.解析思路：首先解釋過擬合的定義：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)非常好，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，原因是模型學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而非潛在規(guī)律。然后說明過擬合的后果是模型的泛化能力差。最后列舉防止過擬合的常用方法，如獲取更多數(shù)據(jù)、特征選擇/降維、正則化（L1/L2）、交叉驗(yàn)證、早停法等。*答案要點(diǎn)：過擬合是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)極佳，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差。這是因?yàn)槟Ｐ筒粌H學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，還學(xué)習(xí)了噪聲和細(xì)節(jié)。過擬合導(dǎo)致模型泛化能力差。防止過擬合的方法包括：獲取更多樣化的數(shù)據(jù)、減少模型復(fù)雜度（如特征選擇）、使用正則化技術(shù)（L1、L2）、采用交叉驗(yàn)證評估模型、設(shè)置早停法等。四、計算題1.解析思路：計算均值，將所有數(shù)值加總再除以樣本數(shù)量。計算中位數(shù)，需要先將數(shù)值排序，然后找到中間位置的值（若樣本數(shù)為偶數(shù)，取中間兩個數(shù)的平均值）。計算方差，先求出每個數(shù)值與均值的差，平方后求和，再除以樣本數(shù)量（注意題目未說明是樣本方差還是總體方差，通常默認(rèn)為樣本方差，分母為n-1）。*答案要點(diǎn)：*均值(Mean)=(5+3+6+2+8+4+7+1+9+0)/10=45/10=4.5*中位數(shù)(Median)：排序后數(shù)據(jù)為[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]。中間位置是第5和第6個數(shù)的平均：(4+5)/2=4.5*方差(Variance,s2)=Σ(xi-mean)2/(n-1)=[(5-4.5)2+(3-4.5)2+...+(0-4.5)2]/9=[0.25+2.25+...+20.25]/9=82.5/9≈9.172.解析思路：真正例率（TPR）是真正例的數(shù)量除以所有實(shí)際為正類的樣本總數(shù)。這里預(yù)測為正類概率0.85，意味著模型認(rèn)為該樣本是正類的。實(shí)際該樣本為正類，因此這是一個真正例。TPR=真正例/(真正例+假負(fù)例)=1/(1+0)。精確率（Precision）是真正例的數(shù)量除以所有被模型預(yù)測為正類的樣本總數(shù)。這里模型預(yù)測為正類（概率0.85），實(shí)際也是正類，因此這是一個真正例。Precision=真正例/(真正例+假正例)=1/(1+0)。注意這里的描述簡化了實(shí)際情況，通常需要區(qū)分不同預(yù)測概率下的情況，但題目信息足夠得出此結(jié)論。*答案要點(diǎn)：*TPR=真正例/(真正例+假負(fù)例)=1/(1+0)=1*Precision=真正例/(真正例+假正例)=1/(1+0)=1五、分析題解析思路：1.明確目標(biāo)：提升新注冊用戶的活躍度。2.分析數(shù)據(jù)：列出可用指標(biāo)，思考每個指標(biāo)與活躍度的潛在關(guān)系。首次登錄時間短可能表示用戶急于開始；高頻登錄和長會話時長表示深度參與；瀏覽/收藏/購買種類多可能表示興趣廣泛或準(zhǔn)備購買。3.選擇方法：*EDA：計算各指標(biāo)在新用戶中的描述性統(tǒng)計量（均值、中位數(shù)、分布）。繪制圖表（如直方圖、箱線圖）比較不同活躍度用戶（可人為劃分，如登錄次數(shù)>1次vs≤1次）在各指標(biāo)上的差異。*相關(guān)性分析：計算指標(biāo)與活躍度（如總登錄次數(shù)或會話時長）之間的相關(guān)系數(shù)，找出強(qiáng)相關(guān)的因素。*(可選)簡單模型：可以考慮使用線性回歸或邏輯回歸（如果活躍度分類化）分析哪些指標(biāo)顯著影響活躍度。4.提出建議：基于分析發(fā)現(xiàn)，提出具體、可操作的建議。建議應(yīng)與發(fā)現(xiàn)相聯(lián)系。5.呈現(xiàn)方式：說明將使用圖表和統(tǒng)計數(shù)據(jù)展示發(fā)現(xiàn)，用簡潔語言解釋模式，基于證據(jù)提出建議，可能包含優(yōu)先級排序。答案要點(diǎn)：為分析新注冊用戶活躍度問題并提供建議，我將采取以下步驟：1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與初步理解：檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量，計算各指標(biāo)（首次登錄時間、平均每日登錄次數(shù)、平均每次會話時長、瀏覽商品種類數(shù)、收藏商品數(shù)量、購買商品數(shù)量）在新注冊用戶中的基本統(tǒng)計描述（均值、中位數(shù)、分布情況）。通過可視化圖表（如直方圖、箱線圖）初步觀察各指標(biāo)的分布以及不同活躍度用戶（例如，按登錄次數(shù)多寡劃分）在這些指標(biāo)上的差異。2.深入分析與識別關(guān)鍵因素：*進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），重點(diǎn)關(guān)注與活躍度可能相關(guān)的指標(biāo)。例如，觀察首次登錄時間短的用戶是否更活躍；平均每日登錄次數(shù)和平均每次會話時長與活躍度的關(guān)系；用戶瀏覽、收藏、購買的商品種類數(shù)是否能反映其參與度。*計算指標(biāo)與活躍度指標(biāo)（如總登錄次數(shù)或會話總時長）之間的相關(guān)性，識別出與活躍度強(qiáng)相關(guān)的正向或負(fù)向指標(biāo)。3.提出可行性建議：基于分析發(fā)現(xiàn)，提出至少兩條建議：*建議一：如果分析發(fā)現(xiàn)“首次登錄時間”較短或“平均每日登錄次數(shù)”與活躍度正相關(guān)，建議優(yōu)化新用戶引導(dǎo)流程，簡化注冊和首次登錄體驗(yàn)，或設(shè)計早期用戶激勵（如新手任務(wù)、小額優(yōu)惠券），鼓勵用戶盡快開始并持續(xù)使用平臺。如果“平均每次會話