2026年數(shù)據(jù)科學(xué)家招聘考核題目一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）背景：本題針對某一線城市互聯(lián)網(wǎng)公司（如杭州、上海、深圳等地）招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家崗位，考察基礎(chǔ)知識和行業(yè)應(yīng)用能力。1.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，以下哪項操作最適合處理缺失值較多（超過30%）的連續(xù)型特征？A.直接刪除含有缺失值的樣本B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用K最近鄰（KNN）填充D.建立缺失值指示變量后填充2.在自然語言處理（NLP）任務(wù)中，以下哪種模型最適合處理多輪對話系統(tǒng)的意圖識別？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.變分自編碼器（VAE）3.某電商平臺需預(yù)測用戶次日購買概率，以下哪種指標(biāo)最適合評估模型性能？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.AUC（ROC曲線下面積）D.F1分數(shù)4.在時間序列預(yù)測中，以下哪種方法能較好處理具有周期性但存在異常波動的數(shù)據(jù)？A.ARIMA模型B.Prophet模型C.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.XGBoost5.某金融機構(gòu)需檢測信貸欺詐，以下哪種數(shù)據(jù)增強方法最適用？A.SMOTE（過采樣）B.ADASYN（自適應(yīng)過采樣）C.SMOTE+（結(jié)合隨機刪除多數(shù)類）D.刪除異常樣本二、填空題（共5題，每題2分，共10分）背景：本題針對某新零售企業(yè)（如美團、京東等）招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家，考察業(yè)務(wù)場景理解能力。1.在用戶行為分析中，計算用戶購買頻率時，常用__________指標(biāo)衡量其“忠誠度”。2.某電商A/B測試中，對照組轉(zhuǎn)化率為5%，實驗組為6%，提升率為__________%。3.在推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾算法分為__________和基于用戶的兩種主要類型。4.處理文本數(shù)據(jù)時，TF-IDF模型的核心思想是降低__________詞的權(quán)重。5.交叉驗證中，k折交叉驗證的典型取值是__________。三、簡答題（共5題，每題4分，共20分）背景：本題針對某醫(yī)療健康公司（如阿里健康、平安好醫(yī)生）招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家，考察行業(yè)知識。1.簡述醫(yī)療數(shù)據(jù)中的“隱私保護沙箱”技術(shù)及其應(yīng)用場景。2.解釋“梯度消失/爆炸”問題，并給出至少兩種緩解方法。3.描述異常檢測在網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控中的典型方法，并說明其優(yōu)缺點。4.為什么在金融風(fēng)控中常用邏輯回歸模型？列舉至少兩種改進策略。5.解釋“數(shù)據(jù)標(biāo)簽漂移”問題，并說明如何通過監(jiān)控解決。四、編程題（共2題，每題10分，共20分）背景：本題針對某科技公司（如騰訊、字節(jié)跳動）招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家，考察Python實戰(zhàn)能力。1.數(shù)據(jù)清洗與特征工程假設(shè)你獲得一份某外賣平臺的訂單數(shù)據(jù)（CSV格式），包含以下字段：-`order_id`（訂單ID）、`user_id`（用戶ID）、`order_time`（下單時間）、`total_amount`（訂單金額）、`distance`（距離商家距離，單位km）、`weather`（天氣）、`day_of_week`（星期幾，1-7）。要求：（1）將`order_time`轉(zhuǎn)換為“小時”和“是否午高峰”（11-14或17-20為是，其他為否）兩個新特征。（2）對`weather`進行獨熱編碼（One-HotEncoding）。（3）計算`total_amount`的日均值，并添加該列。工具：Python，Pandas庫。2.模型調(diào)優(yōu)與評估假設(shè)你需預(yù)測用戶是否會“加購”（二元分類問題），已有訓(xùn)練集`train.csv`和測試集`test.csv`。要求：（1）使用LightGBM模型，設(shè)置5折交叉驗證，調(diào)優(yōu)`num_leaves`參數(shù)（范圍10-100，步長10）。（2）輸出最優(yōu)參數(shù)下的AUC分數(shù)，并在測試集上預(yù)測概率。工具：Python，LightGBM庫。五、論述題（共1題，10分）背景：本題針對某自動駕駛公司（如百度Apollo、小馬智行）招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家，考察復(fù)雜問題解決能力。題目：某自動駕駛系統(tǒng)需在高速公路場景中識別前方車輛的“急剎”行為。假設(shè)你獲得的數(shù)據(jù)包含車輛速度、加速度、距離前方車輛的距離等時序信息，請：（1）設(shè)計一個特征工程方案，用于識別急剎事件。（2）說明你會選擇哪種模型（監(jiān)督或無監(jiān)督）及其理由。（3）如何評估模型的泛化能力，并處理數(shù)據(jù)不平衡問題？答案與解析一、選擇題答案1.C（KNN填充適用于缺失值較多但特征間關(guān)系緊密的場景）2.B（RNN能處理序列依賴，適合對話系統(tǒng)）3.C（AUC綜合評估不平衡數(shù)據(jù)的區(qū)分能力）4.B（Prophet擅長處理周期性數(shù)據(jù)，能適應(yīng)異常波動）5.D（欺詐數(shù)據(jù)多為稀有樣本，刪除異常無效；SMOTE更適用于過采樣）二、填空題答案1.購買頻率2.20%3.基于物品4.常見5.10三、簡答題答案1.隱私保護沙箱：通過同態(tài)加密或聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下進行計算，適用于醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏需求。2.梯度消失/爆炸：深層網(wǎng)絡(luò)中梯度傳播不穩(wěn)定，緩解方法包括：ReLU激活函數(shù)、梯度裁剪、批歸一化。3.異常檢測方法：基于統(tǒng)計（如3-Sigma法則）、基于距離（如LOF）、基于聚類（如DBSCAN）。優(yōu)點是無需標(biāo)簽，缺點是誤報率高。4.邏輯回歸在金融風(fēng)控：線性模型簡單高效，可解釋性強；改進策略包括L1/L2正則化、集成學(xué)習(xí)（如XGBoost）。5.數(shù)據(jù)標(biāo)簽漂移：真實世界標(biāo)簽分布隨時間變化，監(jiān)控方法包括：持續(xù)采樣驗證模型準(zhǔn)確率、動態(tài)調(diào)整閾值。四、編程題答案1.數(shù)據(jù)清洗與特征工程pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder讀取數(shù)據(jù)df=pd.read_csv('orders.csv')轉(zhuǎn)換時間特征df['order_time']=pd.to_datetime(df['order_time'])df['hour']=df['order_time'].dt.hourdf['is_peak']=df['hour'].apply(lambdax:'是'if(11<=x<=14or17<=x<=20)else'否')獨熱編碼encoder=OneHotEncoder(sparse=False)weather_encoded=encoder.fit_transform(df[['weather']])weather_df=pd.DataFrame(weather_encoded,columns=encoder.get_feature_names(['weather']))df=pd.concat([df,weather_df],axis=1)日均值特征df['date']=df['order_time'].dt.datedaily_avg=df.groupby('date')['total_amount'].mean().reset_index()df=pd.merge(df,daily_avg,on='date',suffixes=('','_mean'))df.drop('date',axis=1,inplace=True)2.模型調(diào)優(yōu)與評估pythonimportlightgbmaslgbfromsklearn.model_selectionimportcross_val_score讀取數(shù)據(jù)train=pd.read_csv('train.csv')test=pd.read_csv('test.csv')構(gòu)建DMatrixtrain_data=lgb.Dataset(train.drop('target',axis=1),label=train['target'])test_data=lgb.Dataset(test,reference=train_data)參數(shù)調(diào)優(yōu)params={'objective':'binary'}best_auc=0best_leaves=0forleavesinrange(10,101,10):params['num_leaves']=leavescv_scores=cross_val_score(lgb.LGBMClassifier(params),train.drop('target',axis=1),train['target'],cv=5,scoring='roc_auc')ifcv_scores.mean()>best_auc:best_auc=cv_scores.mean()best_leaves=leavesprint(f'BestAUC:{best_auc},num_leaves:{best_leaves}')最終模型model=lgb.LGBMClassifier(num_leaves=best_leaves)model.fit(train.drop('target',axis=1),train['target'])test_pred=model.predict_proba(test)[:,1]五、論述題答案（1）特征工程方案：-計算時間窗口內(nèi)加速度的突變率（