數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)分析專(zhuān)業(yè)題庫(kù)2026年一、單選題（共5題，每題2分）1.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，處理缺失值最常用的方法是？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充C.插值法D.以上都是2.下列哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹(shù)B.K-means聚類(lèi)C.線性回歸D.邏輯回歸3.在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中負(fù)責(zé)分布式存儲(chǔ)的核心組件是？A.MapReduceB.HiveC.HDFSD.YARN4.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型適用于哪種類(lèi)型的數(shù)據(jù)？A.離散時(shí)間序列B.連續(xù)時(shí)間序列C.空間序列D.靜態(tài)序列5.以下哪個(gè)指標(biāo)主要用于評(píng)估分類(lèi)模型的性能？A.均方誤差（MSE）B.決策樹(shù)深度C.準(zhǔn)確率D.協(xié)方差矩陣二、多選題（共5題，每題3分）1.大數(shù)據(jù)的4V特征包括哪些？A.規(guī)模性（Volume）B.速度性（Velocity）C.多樣性（Variety）D.價(jià)值性（Value）E.實(shí)時(shí)性（Veracity）2.特征工程的主要方法有哪些？A.特征選擇B.特征提取C.特征編碼D.特征縮放E.模型集成3.Spark生態(tài)系統(tǒng)中的核心組件包括？A.SparkCoreB.SparkSQLC.MLlibD.GraphXE.HDFS4.在自然語(yǔ)言處理（NLP）中，以下哪些屬于文本預(yù)處理步驟？A.分詞B.停用詞去除C.詞性標(biāo)注D.詞嵌入E.情感分析5.以下哪些技術(shù)可用于異常檢測(cè)？A.箱線圖分析B.孤立森林（IsolationForest）C.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.K-means聚類(lèi)E.樸素貝葉斯三、簡(jiǎn)答題（共5題，每題4分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的流程及其主要步驟。2.解釋交叉驗(yàn)證的作用及其常見(jiàn)方法。3.描述HadoopMapReduce的工作原理及其優(yōu)缺點(diǎn)。4.簡(jiǎn)述K-means聚類(lèi)算法的基本步驟及其適用場(chǎng)景。5.什么是數(shù)據(jù)偏差？如何減少數(shù)據(jù)偏差對(duì)模型的影響？四、計(jì)算題（共3題，每題6分）1.假設(shè)某電商平臺(tái)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)如下表所示，請(qǐng)計(jì)算該用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)頻率（每周購(gòu)買(mǎi)次數(shù)）。|日期|購(gòu)買(mǎi)商品數(shù)量|||--||2023-01-01|2||2023-01-08|1||2023-01-15|3||2023-01-22|0||2023-01-29|2|2.給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，其均值μ=10，標(biāo)準(zhǔn)差σ=2，請(qǐng)計(jì)算該數(shù)據(jù)集中值為12的樣本的Z-score。3.某城市交通流量數(shù)據(jù)如下（單位：輛/小時(shí)），請(qǐng)計(jì)算該城市交通流量的均值、中位數(shù)和方差。1200,1350,1100,1450,1300,1200,1150五、論述題（共2題，每題10分）1.結(jié)合實(shí)際案例，論述大數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)控中的應(yīng)用及其價(jià)值。2.分析中國(guó)電商行業(yè)用戶(hù)行為分析中的數(shù)據(jù)采集與處理流程，并提出優(yōu)化建議。答案與解析單選題1.D解析：數(shù)據(jù)清洗中處理缺失值的方法包括刪除樣本、填充（均值/中位數(shù)/眾數(shù)）和插值法，故選D。2.B解析：K-means聚類(lèi)屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，其他均為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。3.C解析：HDFS是Hadoop的核心存儲(chǔ)組件，用于分布式文件存儲(chǔ)。4.A解析：ARIMA模型適用于離散時(shí)間序列分析。5.C解析：準(zhǔn)確率是分類(lèi)模型的核心評(píng)估指標(biāo)，其他選項(xiàng)與分類(lèi)模型無(wú)關(guān)。多選題1.A,B,C,D解析：大數(shù)據(jù)的4V特征為規(guī)模性、速度性、多樣性、價(jià)值性，實(shí)時(shí)性（Veracity）非標(biāo)準(zhǔn)特征。2.A,B,C,D解析：特征工程包括特征選擇、提取、編碼和縮放，模型集成屬于模型評(píng)估范疇。3.A,B,C,D解析：SparkCore、SQL、MLlib、GraphX是核心組件，HDFS是存儲(chǔ)系統(tǒng)。4.A,B,C解析：文本預(yù)處理包括分詞、停用詞去除和詞性標(biāo)注，詞嵌入和情感分析屬于深度學(xué)習(xí)任務(wù)。5.A,B解析：箱線圖和孤立森林可用于異常檢測(cè)，其他選項(xiàng)主要用于分類(lèi)或回歸任務(wù)。簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)挖掘流程及其步驟-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)收集、清洗、集成-數(shù)據(jù)預(yù)處理：特征選擇、變換、規(guī)約-模型建立：選擇算法（分類(lèi)、聚類(lèi)等）-模型評(píng)估：交叉驗(yàn)證、性能分析-結(jié)果解釋?zhuān)嚎梢暬I(yè)務(wù)應(yīng)用2.交叉驗(yàn)證的作用與方法作用：減少模型過(guò)擬合，評(píng)估泛化能力。常見(jiàn)方法：k折交叉驗(yàn)證（k=5或10）、留一交叉驗(yàn)證。3.HadoopMapReduce原理與優(yōu)缺點(diǎn)原理：Map階段處理輸入數(shù)據(jù)，Reduce階段聚合結(jié)果。優(yōu)點(diǎn)：分布式存儲(chǔ)、可擴(kuò)展性。缺點(diǎn)：延遲高、不適用于實(shí)時(shí)計(jì)算。4.K-means聚類(lèi)步驟與適用場(chǎng)景步驟：初始化中心點(diǎn)、分配樣本、更新中心點(diǎn)，重復(fù)直至收斂。適用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)量適中、特征維度較低。5.數(shù)據(jù)偏差與減少方法偏差：數(shù)據(jù)分布與真實(shí)情況不符。減少方法：增加樣本量、數(shù)據(jù)平衡、多源采集。計(jì)算題1.購(gòu)買(mǎi)頻率計(jì)算日期跨度為4周，購(gòu)買(mǎi)次數(shù)=2+1+3+2=8，頻率=8/4=2次/周。2.Z-score計(jì)算Z=(12-10)/2=1.03.均值、中位數(shù)、方差-均值：1250-中位數(shù)：1250-方差：[(-50)^2+(-150)^2+(-250)^2+200^2+50^2+(-250)^2+(-300)^2]/7≈62500論述題1.大數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)控中的應(yīng)用電商行業(yè)可通過(guò)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)（如購(gòu)買(mǎi)頻率、金額