2026年數(shù)據(jù)科學(xué)家面試須知：數(shù)據(jù)處理與挖掘能力考核一、選擇題（共5題，每題2分，總分10分）背景：某電商平臺希望通過用戶行為數(shù)據(jù)提升銷售額，數(shù)據(jù)包含用戶ID、購買記錄、瀏覽時長、地域、設(shè)備類型等信息。以下問題涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程及模型應(yīng)用。1.在處理缺失值時，以下哪種方法最適合處理連續(xù)型數(shù)值數(shù)據(jù)的缺失？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.使用KNN填充D.插值法2.以下哪種特征工程方法適用于處理高維稀疏數(shù)據(jù)？A.PCA降維B.特征組合C.邏輯回歸特征篩選D.決策樹特征重要性排序3.在評估分類模型性能時，對于不平衡數(shù)據(jù)集，以下哪個指標(biāo)最合適？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）C.AUC-ROCD.精確率（Precision）4.以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.邏輯回歸B.線性回歸C.K-Means聚類D.支持向量機(jī)5.在數(shù)據(jù)清洗過程中，如何處理異常值？A.直接刪除異常值B.使用Z-score方法檢測并替換C.保留所有異常值D.通過業(yè)務(wù)規(guī)則判斷是否刪除二、填空題（共5題，每題2分，總分10分）背景：某金融科技公司需要分析用戶信用風(fēng)險，數(shù)據(jù)包含年齡、收入、負(fù)債率、歷史借貸記錄等。6.在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時，常用的公式為________，其中μ表示均值，σ表示標(biāo)準(zhǔn)差。答案：X標(biāo)準(zhǔn)化=(X-μ)/σ7.交叉驗(yàn)證中，k折交叉驗(yàn)證的目的是________。答案：避免模型過擬合，評估模型的泛化能力8.在特征選擇中，L1正則化（Lasso回歸）的作用是________。答案：進(jìn)行特征稀疏化，部分特征系數(shù)變?yōu)?9.算法A和B的時間復(fù)雜度分別為O(n2)和O(logn)，當(dāng)數(shù)據(jù)量n較大時，_______更高效。答案：算法B10.在處理文本數(shù)據(jù)時，TF-IDF是一種常用的________方法。答案：特征表示三、簡答題（共4題，每題5分，總分20分）背景：某電商公司希望通過用戶購買行為預(yù)測用戶流失概率。11.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。答案：數(shù)據(jù)預(yù)處理是機(jī)器學(xué)習(xí)流程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要步驟包括：1.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值、重復(fù)值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.數(shù)據(jù)集成：將多個數(shù)據(jù)源合并，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)集。3.數(shù)據(jù)變換：如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、對數(shù)變換等，使數(shù)據(jù)符合模型輸入要求。4.數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)維度，如PCA降維、特征選擇等。目的：提高數(shù)據(jù)可用性，減少噪聲干擾，提升模型性能。12.解釋特征交叉的常見方法及其應(yīng)用場景。答案：特征交叉是指通過組合原始特征生成新的特征，常見方法包括：1.多項式特征：如X?和X?的乘積，適用于非線性關(guān)系建模。2.多項式組合：如X?2、X?X?2等，適用于復(fù)雜交互關(guān)系。應(yīng)用場景：電商用戶行為分析（如“瀏覽時長×購買頻率”）、金融風(fēng)險評估（如“收入×負(fù)債率”）。13.如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題？列舉至少三種方法。答案：1.重采樣：過采樣少數(shù)類（如SMOTE算法），或欠采樣多數(shù)類。2.代價敏感學(xué)習(xí)：調(diào)整模型損失函數(shù)，對少數(shù)類樣本賦予更高權(quán)重。3.集成方法：使用Bagging或Boosting，如隨機(jī)森林、XGBoost。4.合成數(shù)據(jù)生成：通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等生成少數(shù)類樣本。14.描述一下特征選擇與降維的區(qū)別。答案：-特征選擇：從原始特征中篩選出最優(yōu)子集，如Lasso、RFE。-降維：通過投影或變換減少特征維度，如PCA。區(qū)別：特征選擇保留原始特征線性組合，降維可能損失部分信息，但更適用于高維數(shù)據(jù)。四、編程題（共3題，每題10分，總分30分）背景：使用Python處理以下數(shù)據(jù)問題，要求代碼完整且注釋清晰。15.編寫代碼處理缺失值，要求：-使用均值填充數(shù)值型缺失值，中位數(shù)填充分類型缺失值。-示例數(shù)據(jù)：pythonimportpandasaspddata={'A':[1,2,None,4],'B':['X',None,'Y','Z']}df=pd.DataFrame(data)答案：pythonimportpandasaspd示例數(shù)據(jù)data={'A':[1,2,None,4],'B':['X',None,'Y','Z']}df=pd.DataFrame(data)填充數(shù)值型缺失值（均值）df['A'].fillna(df['A'].mean(),inplace=True)填充分類型缺失值（中位數(shù)，這里用眾數(shù)代替）df['B'].fillna(df['B'].mode()[0],inplace=True)print(df)16.編寫代碼實(shí)現(xiàn)K-Means聚類，要求：-對以下二維數(shù)據(jù)聚類（k=3），并可視化結(jié)果。-示例數(shù)據(jù)：pythonimportnumpyasnpdata=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0]])答案：pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeans示例數(shù)據(jù)data=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0]])K-Means聚類kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=0).fit(data)labels=kmeans.labels_centroids=kmeans.cluster_centers_可視化plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=labels,cmap='viridis')plt.scatter(centroids[:,0],centroids[:,1],c='red',marker='X')plt.title("K-MeansClustering")plt.show()17.編寫代碼實(shí)現(xiàn)TF-IDF特征提取，要求：-對以下文本數(shù)據(jù)提取TF-IDF向量。-示例數(shù)據(jù)：pythondocuments=["蘋果手機(jī)很棒","華為手機(jī)不錯","蘋果手機(jī)和華為手機(jī)"]答案：pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer示例文本數(shù)據(jù)documents=["蘋果手機(jī)很棒","華為手機(jī)不錯","蘋果手機(jī)和華為手機(jī)"]TF-IDF提取tfidf=TfidfVectorizer()tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(documents)輸出TF-IDF矩陣print(tfidf_matrix.toarray())print(tfidf.get_feature_names_out())五、論述題（共1題，10分）背景：某城市交通部門希望利用歷史交通數(shù)據(jù)優(yōu)化信號燈配時。18.結(jié)合實(shí)際場景，論述如何通過數(shù)據(jù)挖掘提升交通信號燈效率？答案：提升交通信號燈效率需從數(shù)據(jù)采集、模型設(shè)計、業(yè)務(wù)落地三方面入手：1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理-收集數(shù)據(jù)：車流量（攝像頭、地磁線圈）、行人數(shù)量（傳感器）、天氣、擁堵時長等。-處理數(shù)據(jù)：去除噪聲（如異常車流量）、填補(bǔ)缺失值（如用插值法補(bǔ)攝像頭故障數(shù)據(jù)）。2.特征工程與模型設(shè)計-特征工程：-時間特征：時段（早高峰/平峰）、工作日/周末。-空間特征：路口連接度（如交叉口數(shù)量）、路段坡度。-交互特征：車流量×行人數(shù)量（沖突風(fēng)險）。-模型選擇：-強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如DQN