2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)畢業(yè)就業(yè)薪資分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在分析數(shù)據(jù)科學(xué)畢業(yè)生薪資時，以下哪種數(shù)據(jù)來源通常被認(rèn)為最權(quán)威，但可能存在更新滯后的問題？A.各大招聘網(wǎng)站發(fā)布的實時薪酬報告B.政府勞動統(tǒng)計部門發(fā)布的官方數(shù)據(jù)C.行業(yè)領(lǐng)先公司的內(nèi)部薪酬調(diào)查D.社交媒體上分享的個別人脈經(jīng)驗2.當(dāng)發(fā)現(xiàn)薪資數(shù)據(jù)中存在大量異常值（如極高額獎金計入基本薪資）時，計算哪種統(tǒng)計量可能更能代表大多數(shù)畢業(yè)生的典型薪資水平？A.均值(Mean)B.中位數(shù)(Median)C.眾數(shù)(Mode)D.標(biāo)準(zhǔn)差(StandardDeviation)3.如果要分析不同編程語言技能（如Python,R,SQL）與數(shù)據(jù)科學(xué)畢業(yè)生薪資是否存在關(guān)聯(lián)，最常用的初步分析方法是？A.回歸分析預(yù)測薪資B.線性回歸分析技能價值C.計算相關(guān)系數(shù)D.進行假設(shè)檢驗4.對于分類變量（如工作城市、行業(yè)類型）與薪資水平的關(guān)系，以下哪種可視化方法最為直觀？A.散點圖B.箱線圖C.折線圖D.餅圖5.在構(gòu)建預(yù)測畢業(yè)生起薪的機器學(xué)習(xí)模型時，以下哪個特征通常被認(rèn)為是最重要的預(yù)測因子？A.個人興趣愛好B.畢業(yè)院校排名C.具體的畢業(yè)設(shè)計題目D.是否參加過實習(xí)6.如果分析結(jié)果顯示“擁有某項特定高級認(rèn)證的畢業(yè)生平均薪資顯著高于無認(rèn)證者”，這個結(jié)論直接說明了什么？A.該認(rèn)證一定提高了畢業(yè)生的能力B.該認(rèn)證與高薪之間存在因果關(guān)系C.擁有該認(rèn)證的畢業(yè)生可能還具備其他未測量的優(yōu)勢D.該認(rèn)證的市場認(rèn)可度較高7.在處理缺失的薪資數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可能導(dǎo)致對整體薪資分布產(chǎn)生偏倚？A.使用該專業(yè)的整體平均薪資填充B.刪除包含缺失薪資記錄的樣本C.使用基于模型預(yù)測的值填充D.不進行任何處理直接分析8.分析不同工作經(jīng)驗?zāi)晗蓿ㄈ?-1年,1-3年,3-5年）的薪資中位數(shù)時，最適合使用的圖表是？A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.熱力圖9.除了技能和經(jīng)驗，以下哪個因素對數(shù)據(jù)科學(xué)畢業(yè)生的薪資差異影響也很大？A.個人年齡B.性別或種族C.寵物種類D.畢業(yè)時的天氣10.一項研究發(fā)現(xiàn)東部沿海城市的平均數(shù)據(jù)科學(xué)薪資高于西部內(nèi)陸城市?；诖?，最謹(jǐn)慎的結(jié)論是什么？A.東部城市的數(shù)據(jù)科學(xué)崗位一定更難找到B.生活成本在東部城市更高，高薪資是相對的C.應(yīng)該鼓勵所有畢業(yè)生都去東部求職D.地域因素是影響薪資的重要變量之一二、填空題1.在進行薪資數(shù)據(jù)分析前，首先需要對數(shù)據(jù)進行________、清洗和轉(zhuǎn)換，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。2.分析薪資分布的偏態(tài)情況時，除了觀察圖表，還可以計算________和________。3.如果想了解某項技能在數(shù)據(jù)科學(xué)崗位中的市場價值，可以通過分析該技能與________之間的關(guān)聯(lián)性來評估。4.使用線性回歸模型分析薪資影響因素時，需要關(guān)注模型的________值來判斷擬合效果，以及系數(shù)的________來判斷各因素的影響方向和大小。5.為了減少抽樣誤差，分析薪資數(shù)據(jù)時應(yīng)盡可能保證樣本的________和________。6.對比不同城市數(shù)據(jù)科學(xué)崗位的薪資時，必須考慮________因素，如生活成本差異，才能做出更合理的判斷。7.評估一個薪資預(yù)測模型的性能，常用的指標(biāo)包括平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)和________。8.在解釋分析結(jié)果時，應(yīng)注意區(qū)分________和________，避免過度推斷。9.數(shù)據(jù)科學(xué)畢業(yè)生薪資調(diào)查中，獲取足夠多具有代表性的樣本是保證分析結(jié)果________的基礎(chǔ)。10.除了技術(shù)技能，溝通能力、解決問題能力和________也是影響數(shù)據(jù)科學(xué)家職業(yè)發(fā)展和薪資水平的重要因素。三、簡答題1.簡述在分析薪資數(shù)據(jù)時，如何處理缺失值？并說明不同方法可能帶來的影響。2.請列舉至少三個可能影響數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)畢業(yè)生起薪的關(guān)鍵因素，并簡要說明理由。3.解釋什么是“幸存者偏差”在薪資分析中可能的表現(xiàn)，以及如何避免這種偏差的影響。四、計算與分析題假設(shè)你收集到了一個包含以下特征的數(shù)據(jù)科學(xué)畢業(yè)生樣本數(shù)據(jù)（均為虛構(gòu)）：*畢業(yè)生ID*學(xué)歷（本科/碩士）*工作經(jīng)驗（年）*是否有高級認(rèn)證（是/否）*所在城市（北京/上海/廣州/深圳/杭州/其他）*年薪資（萬元）在對該樣本數(shù)據(jù)進行初步分析時，你注意到：(1)共有100個樣本，其中約10%的數(shù)據(jù)缺失了“年薪資”信息。(2)在分析“學(xué)歷”與“年薪資”的關(guān)系時，使用箱線圖發(fā)現(xiàn)碩士畢業(yè)生的薪資中位數(shù)普遍高于本科生。(3)在計算全樣本的平均薪資時，得到的結(jié)果為12萬元；但在刪除缺失薪資數(shù)據(jù)后，平均薪資變?yōu)?3萬元?；谝陨闲畔?，請回答以下問題：1.對于缺失的約10%“年薪資”數(shù)據(jù)，你傾向于采用哪種處理方法（選擇填充或刪除，并說明理由）？如果選擇填充，請?zhí)岢鲆环N可能的填充值并說明其依據(jù)。（7分）2.根據(jù)箱線圖觀察到的現(xiàn)象，簡要解釋為什么碩士畢業(yè)生的薪資中位數(shù)可能更高？（6分）3.解釋為什么刪除缺失薪資數(shù)據(jù)后，樣本的平均薪資會上升。這種現(xiàn)象是否意味著學(xué)歷本身對薪資有更強的正向影響？為什么？（12分）五、分析與報告撰寫題假設(shè)你基于公開數(shù)據(jù)源，對全國主要城市的數(shù)據(jù)科學(xué)崗位招聘信息進行了分析，發(fā)現(xiàn)以下趨勢：*趨勢一：一線城市的（平均）薪資水平普遍高于二線城市，但二線城市中某些特定高新區(qū)或數(shù)字經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的薪資也較高。*趨勢二：要求掌握“Spark”和“Hadoop”等大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)的崗位，其薪資中位數(shù)通常高于只要求掌握“Python”和“機器學(xué)習(xí)”基礎(chǔ)算法的崗位。*趨勢三：薪資水平與公司規(guī)模似乎存在正相關(guān)關(guān)系，大型科技公司的薪資普遍較高。請基于以上趨勢，撰寫一段簡要的分析說明（約200字），解釋這些趨勢可能背后的原因，并給即將畢業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生提供一些建議。（注意：無需使用具體數(shù)據(jù)或圖表，僅基于趨勢進行文字描述和解釋）試卷答案一、選擇題1.B解析：政府勞動統(tǒng)計部門發(fā)布的官方數(shù)據(jù)通常具有權(quán)威性和全面性，但可能因為統(tǒng)計周期等原因存在更新滯后。招聘網(wǎng)站數(shù)據(jù)實時性強，但可能不夠全面或存在偏差。公司內(nèi)部數(shù)據(jù)和個別人脈經(jīng)驗代表性有限。2.B解析：中位數(shù)不受異常值的影響，更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢，尤其是在數(shù)據(jù)分布偏斜或存在極端值時。3.C解析：計算相關(guān)系數(shù)是衡量兩個變量之間線性關(guān)系強度和方向的標(biāo)準(zhǔn)方法，適合用于初步探索分類技能與薪資的關(guān)聯(lián)性。4.B解析：箱線圖能夠清晰地展示不同類別（如城市、行業(yè)）數(shù)據(jù)的分布情況（中位數(shù)、四分位數(shù)、異常值），最適合比較分類變量下的薪資分布。5.B解析：畢業(yè)院校排名通常與教育資源、學(xué)生質(zhì)量等因素相關(guān)聯(lián)，這些因素往往能間接反映畢業(yè)生的能力和潛力，因此常被用作預(yù)測薪資的重要特征。6.C解析：相關(guān)性分析只能揭示變量間的關(guān)聯(lián)程度和方向，不能直接證明因果關(guān)系。高薪認(rèn)證畢業(yè)生可能還具備其他未被考察的優(yōu)勢（如更強的學(xué)習(xí)能力、更積極的工作態(tài)度等）導(dǎo)致了高薪。7.A解析：用整體平均薪資填充缺失值會掩蓋不同子群體的真實薪資差異，可能導(dǎo)致分析結(jié)果偏離實際情況。8.A解析：柱狀圖適用于比較不同類別（如不同經(jīng)驗?zāi)晗蓿┑臄?shù)值（如薪資中位數(shù)）大小，直觀清晰。9.B解析：大量研究表明，性別或種族等因素可能與薪資存在系統(tǒng)性差異，這是需要特別關(guān)注和討論的倫理與公平性問題。10.D解析：地域因素（如經(jīng)濟發(fā)展水平、成本、人才競爭）確實是影響薪資的重要因素之一。結(jié)論應(yīng)關(guān)注到地域差異，但不宜過度簡化或做出絕對化建議。二、填空題1.預(yù)處理解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)步驟，包括數(shù)據(jù)清洗（處理缺失、異常、重復(fù)值）、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約等，目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.偏度；峰度解析：偏度衡量數(shù)據(jù)分布的不對稱程度，峰度衡量數(shù)據(jù)分布的尖銳程度或平坦程度，用于描述數(shù)據(jù)分布的形態(tài)。3.薪資解析：技能的市場價值通常通過其在勞動力市場上的供需關(guān)系來體現(xiàn)，分析技能與薪資的關(guān)聯(lián)性是評估技能價值的主要方法。4.決定系數(shù)(R2)；系數(shù)顯著性(p-value或t-value)解析：決定系數(shù)R2表示模型解釋的變異量比例，系數(shù)顯著性檢驗判斷自變量對因變量的影響是否statisticallysignificant。5.代表性；隨機性解析：樣本需要能代表總體特征（代表性），且抽樣過程應(yīng)遵循隨機原則，以減少抽樣偏差。6.生活成本(或生活水平)解析：不同城市的生活成本差異巨大，高薪資并不一定意味著更高的實際購買力或生活滿意度，需要考慮生活成本進行相對比較。7.決定系數(shù)(R2)(或其他如MAE,RMSE)解析：除了MAE和RMSE，決定系數(shù)R2也常用于評估回歸模型的擬合優(yōu)度。8.相關(guān)性；因果關(guān)系解析：相關(guān)性僅表示變量間關(guān)聯(lián)，不代表因果推斷。分析時必須謹(jǐn)慎區(qū)分。9.可靠性(或準(zhǔn)確性)解析：分析結(jié)果的可靠性依賴于樣本的質(zhì)量和代表性，只有足夠且具有代表性的樣本才能得出可信的結(jié)論。10.商業(yè)智能(或解決復(fù)雜問題的能力/領(lǐng)導(dǎo)力/溝通協(xié)作能力)解析：除了技術(shù)，軟技能如溝通、解決問題、適應(yīng)變化、團隊合作以及商業(yè)理解能力（商業(yè)智能）對職業(yè)發(fā)展和晉升同樣重要。三、簡答題1.處理方法及影響：*刪除：simplest方法，但可能導(dǎo)致樣本量減少，若缺失并非隨機發(fā)生，可能引入偏差。*填充：常用方法有均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充、使用其他特征構(gòu)建模型預(yù)測填充、或基于業(yè)務(wù)知識的填充。均值/中位數(shù)填充簡單，但會掩蓋真實分布，扭曲統(tǒng)計量（如均值）。預(yù)測填充可能更準(zhǔn)確，但模型質(zhì)量和假設(shè)影響結(jié)果。業(yè)務(wù)知識填充需謹(jǐn)慎。2.關(guān)鍵因素及理由：*技術(shù)深度與廣度：掌握核心算法、框架及工具（如Python,SQL,Spark,機器學(xué)習(xí)庫）是基礎(chǔ)，直接影響崗位匹配度和工作效率。*實踐經(jīng)驗與項目經(jīng)歷：實際項目經(jīng)驗（尤其是能解決實際業(yè)務(wù)問題的經(jīng)驗）是雇主非常看重的，體現(xiàn)了動手能力和解決問題的能力。*學(xué)歷與學(xué)校背景：較高學(xué)歷（尤其碩士）通常意味著更系統(tǒng)的理論學(xué)習(xí)和研究能力，某些名校背景可能帶來品牌效應(yīng)和人脈資源。3.幸存者偏差及避免：*表現(xiàn)：只分析或關(guān)注那些“存活下來”或“成功”的個體/公司/項目的數(shù)據(jù)，而忽略了那些已失敗或退出市場的部分。在薪資分析中，可能只關(guān)注到仍在職且報告高薪的員工，而忽略了早期離職或薪資較低導(dǎo)致離職的人員。*避免：收集更全面的數(shù)據(jù)（包括失敗案例），使用分層抽樣確保各類別（如不同發(fā)展階段的公司）都有代表，采用更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計方法控制遺漏變量，結(jié)合定性訪談等方法了解全貌。四、計算與分析題1.處理方法與理由：*傾向選擇：刪除。*理由：缺失比例（10%）不算過高，刪除后樣本量（90個）仍足夠進行初步分析。如果缺失與薪資存在關(guān)聯(lián)（例如，薪資特別低或特別高的畢業(yè)生更傾向于不報告），則填充可能引入偏差。鑒于沒有更多信息說明缺失機制，刪除是相對更保守的選擇。如果決定填充，可以考慮使用根據(jù)學(xué)歷、經(jīng)驗等特征預(yù)測的均值或中位數(shù)填充，但需承認(rèn)這會引入估計誤差。*可能填充值及依據(jù)：*填充值：使用所有完整樣本按“學(xué)歷”和“工作經(jīng)驗”分組的“薪資”中位數(shù)進行填充。例如，對于缺失薪資的碩士畢業(yè)生，若其工作經(jīng)驗為2年，則用“碩士&1-3年經(jīng)驗”組別的薪資中位數(shù)填充。*依據(jù)：中位數(shù)對異常值不敏感，能較好地代表該細(xì)分群體的典型薪資水平，填充后對整體分布的扭曲相對較小。2.解釋原因：*碩士生通常接受了更深入的專業(yè)訓(xùn)練，掌握了更高級的統(tǒng)計方法和模型，具備更強的研究能力和解決復(fù)雜問題的能力。*碩士學(xué)歷可能被視為進入某些對理論功底要求更高的公司或崗位的“敲門磚”，這些崗位往往薪資水平也更高。*整體上，完成碩士學(xué)業(yè)可能需要更長時間的學(xué)習(xí)投入，部分畢業(yè)生可能積累了更多實習(xí)或項目經(jīng)驗，這也可能轉(zhuǎn)化為更高的起薪。3.原因解釋及判斷：*原因：刪除缺失薪資數(shù)據(jù)后，樣本只包含了那些報告了薪資的畢業(yè)生。這些畢業(yè)生中，可能存在兩類人：一是薪資確實較高的，二是薪資較低但選擇不報告的（例如，仍在實習(xí)期、剛?cè)胄?、對薪資敏感不想透露等）。刪除掉不報告薪資的樣本（可能偏向下限），使得剩