2025年大學四年級（數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術）數(shù)據(jù)科學基礎試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。請將正確答案的序號填在括號內。1.以下關于數(shù)據(jù)科學的說法，錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)科學是一門交叉學科B.數(shù)據(jù)科學主要關注數(shù)據(jù)的存儲，不涉及數(shù)據(jù)分析C.它綜合了統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機科學等多學科知識D.目的是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識2.在數(shù)據(jù)預處理階段，對數(shù)據(jù)進行標準化處理的主要目的是（）A.使數(shù)據(jù)更美觀B.消除數(shù)據(jù)中的噪聲C.讓不同特征具有相同的尺度，便于模型訓練D.增加數(shù)據(jù)的維度3.下列哪種算法不屬于監(jiān)督學習算法（）A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.線性回歸4.對于一個數(shù)據(jù)集，當我們想要了解數(shù)據(jù)的分布情況時，最適合使用的圖表是（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖5.數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）A.數(shù)據(jù)之間的因果關系B.數(shù)據(jù)之間的相關性C.數(shù)據(jù)的聚類情況D.數(shù)據(jù)的分類規(guī)則6.以下哪個不是大數(shù)據(jù)的特點（）A.大量（Volume）B.多樣（Variety）C.高速（Velocity）D.高精度（Veracity）7.在機器學習中，模型的泛化能力是指（）A.模型在訓練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)B.模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)C.模型對數(shù)據(jù)的擬合程度D.模型的計算效率8.對于分類問題，評估模型性能常用的指標不包括（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）9.數(shù)據(jù)可視化的主要目的是（）A.讓數(shù)據(jù)看起來更炫酷B.便于人們理解和分析數(shù)據(jù)C.減少數(shù)據(jù)的存儲空間D.提高數(shù)據(jù)的準確性10.以下哪種數(shù)據(jù)結構常用于存儲和處理圖數(shù)據(jù)（）A.數(shù)組B.鏈表C.哈希表D.鄰接矩陣第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共15分）答題要求：本大題共5小題，每小題3分。請將正確答案填在橫線上。1.數(shù)據(jù)科學的核心任務包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、______、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)應用。2.在數(shù)據(jù)清洗過程中，處理缺失值的方法有刪除缺失值所在行、______、插補法等。3.決策樹算法中，選擇劃分屬性的常用準則有信息增益、______等。4.支持向量機的目標是找到一個最優(yōu)的______，將不同類別的數(shù)據(jù)分隔開。5.聚類算法中，常用的距離度量方法有歐氏距離、______等。三、簡答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分。簡要回答問題。1.簡述數(shù)據(jù)科學與統(tǒng)計學的關系。2.什么是數(shù)據(jù)降維？有哪些常見的數(shù)據(jù)降維方法？3.請說明監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別。4.解釋一下什么是模型的過擬合和欠擬合。四、綜合應用題（共20分）答題要求：本大題共2小題，每小題10分。請根據(jù)所給材料進行分析和解答。材料：某電商平臺收集了用戶的購買記錄數(shù)據(jù)如下：用戶ID、購買商品名稱、購買時間、購買金額、用戶所在地區(qū)?，F(xiàn)在要分析用戶的購買行為特征。1.請?zhí)岢鲋辽偃齻€可以從這些數(shù)據(jù)中挖掘的信息點，并說明如何進行分析。2分2分2分2分2分2.假設要預測用戶是否會購買某一特定商品，你會采用什么方法？請簡要說明步驟。五、算法設計題（共15分）答題要求：本大題共1小題，15分。請設計一個算法來解決以下問題。問題：在一個包含大量整數(shù)的數(shù)組中，找出出現(xiàn)次數(shù)超過一半的元素（即多數(shù)元素）。要求算法的時間復雜度盡可能低。1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分答案：第I卷1.B2.C3.C4.C5.B6.D7.B8.D9.B10.D第II卷二、1.數(shù)據(jù)建模2.填充缺失值3.信息增益比4.超平面5.曼哈頓距離三、1.數(shù)據(jù)科學與統(tǒng)計學密切相關。統(tǒng)計學為數(shù)據(jù)科學提供了理論基礎和方法，如數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計、推斷統(tǒng)計等。數(shù)據(jù)科學則是在統(tǒng)計學基礎上，結合計算機科學等多學科知識，利用各種技術手段對大量數(shù)據(jù)進行處理、分析和挖掘。2.數(shù)據(jù)降維是指在不損失過多信息的前提下，將高維數(shù)據(jù)轉換為低維數(shù)據(jù)的過程。常見方法有主成分分析（PCA）、奇異值分解（SVD）、因子分析等。3.監(jiān)督學習有標記數(shù)據(jù)，模型根據(jù)已知的輸入和輸出進行學習，用于預測和分類；無監(jiān)督學習沒有標記數(shù)據(jù)，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結構和模式。4.過擬合是模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，原因是模型過于復雜；欠擬合是模型在訓練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不好，原因是模型過于簡單。四、|序號|挖掘信息點|分析方法||---|---|---||1|不同地區(qū)用戶的購買金額分布|按地區(qū)分組，計算各地區(qū)購買金額總和、平均值等||2|購買時間的規(guī)律|按時間區(qū)間統(tǒng)計購買次數(shù)，繪制折線圖分析||3|熱門商品及購買人群|統(tǒng)計商品購買次數(shù)，分析購買人群特征|采用分類算法，如決策樹。步驟：劃分訓練集和測試集；用訓練集訓練決策樹模型；用測試集評估模型性能；根據(jù)評估結果調整模型參數(shù)，直到達到滿意效果。五、采用