2026年數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)與應(yīng)用知識(shí)題庫一、單選題（每題2分，共20題）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下哪項(xiàng)技術(shù)主要用于處理缺失值？A.數(shù)據(jù)規(guī)范化B.數(shù)據(jù)集成C.插值法D.特征編碼2.假設(shè)某電商平臺(tái)的用戶購買行為數(shù)據(jù)集包含10萬條記錄，其中用戶年齡分布極不均衡（20歲以下占5%，20-35歲占60%，35歲以上占35%），以下哪種模型評(píng)估指標(biāo)最適用于此場景？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC3.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型的參數(shù)（p,d,q）分別代表什么？A.自回歸階數(shù)、差分階數(shù)、移動(dòng)平均階數(shù)B.滑動(dòng)窗口大小、滯后階數(shù)、平滑系數(shù)C.因變量、自變量、誤差項(xiàng)D.樣本量、時(shí)間跨度、置信水平4.某金融機(jī)構(gòu)使用邏輯回歸模型預(yù)測客戶違約概率，發(fā)現(xiàn)模型在驗(yàn)證集上的F1分?jǐn)?shù)為0.75，以下哪種措施最可能提升模型性能？A.增加更多特征B.降低正則化參數(shù)λC.采用隨機(jī)森林模型D.對特征進(jìn)行歸一化5.在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的主要目的是什么？A.將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量B.提取文本主題C.分詞處理D.情感分析6.假設(shè)某城市交通管理部門需要預(yù)測早晚高峰時(shí)段的擁堵指數(shù)，以下哪種時(shí)間序列模型最適用于此場景？A.線性回歸B.GARCH模型C.LSTMsD.K-Means聚類7.在數(shù)據(jù)可視化中，散點(diǎn)圖適用于展示哪類數(shù)據(jù)關(guān)系？A.類別數(shù)據(jù)與數(shù)值數(shù)據(jù)B.兩個(gè)數(shù)值變量之間的相關(guān)性C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)D.多維數(shù)據(jù)8.假設(shè)某零售企業(yè)需要根據(jù)用戶購買歷史進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，以下哪種算法最適用于協(xié)同過濾？A.決策樹B.K-MeansC.矩陣分解D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型調(diào)參中，交叉驗(yàn)證的主要目的是什么？A.減少過擬合B.提高模型泛化能力C.選擇最佳特征D.增加模型復(fù)雜度10.假設(shè)某醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要分析患者的基因數(shù)據(jù)，以下哪種算法最適用于分類任務(wù)？A.支持向量機(jī)（SVM）B.主成分分析（PCA）C.系統(tǒng)聚類D.線性回歸二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的常見異常值處理方法？A.刪除異常值B.分箱處理C.基于Z-score的替換D.標(biāo)準(zhǔn)化2.在特征工程中，以下哪些方法可以提高模型性能？A.特征交互B.特征選擇C.標(biāo)準(zhǔn)化D.對數(shù)變換3.假設(shè)某電商平臺(tái)需要分析用戶評(píng)論的情感傾向，以下哪些技術(shù)最適用？A.樸素貝葉斯B.情感詞典C.LSTMD.主題模型4.在時(shí)間序列分析中，以下哪些指標(biāo)用于衡量模型預(yù)測效果？A.MAEB.RMSEC.MAPED.AIC5.在聚類分析中，以下哪些算法適用于高維數(shù)據(jù)？A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.PCA6.假設(shè)某金融機(jī)構(gòu)需要構(gòu)建信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，以下哪些特征最可能包含在模型中？A.收入水平B.賬戶余額C.年齡D.購物頻率7.在自然語言處理中，以下哪些技術(shù)屬于文本表示方法？A.TF-IDFB.BERTC.Word2VecD.樸素貝葉斯8.在模型評(píng)估中，以下哪些指標(biāo)適用于不平衡數(shù)據(jù)集？A.F1分?jǐn)?shù)B.AUCC.PR曲線D.準(zhǔn)確率9.在推薦系統(tǒng)中，以下哪些算法屬于基于內(nèi)容的推薦？A.協(xié)同過濾B.用戶畫像C.余弦相似度D.深度學(xué)習(xí)10.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪些圖表適用于展示趨勢數(shù)據(jù)？A.折線圖B.柱狀圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖三、判斷題（每題1分，共10題）1.決策樹算法是一種非參數(shù)模型。2.PCA主要用于降維，不能用于特征提取。3.交叉驗(yàn)證可以有效避免模型過擬合。4.詞嵌入只能表示單個(gè)詞的語義。5.時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)性可以用ACF圖衡量。6.K-Means聚類算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)量。7.邏輯回歸模型可以用于回歸任務(wù)。8.數(shù)據(jù)規(guī)范化會(huì)改變數(shù)據(jù)的實(shí)際取值范圍。9.情感分析只能分為正面和負(fù)面兩種類別。10.AUC指標(biāo)適用于二分類模型的性能評(píng)估。四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。2.解釋什么是過擬合，并列舉三種解決過擬合的方法。3.說明LSTM在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢。4.簡述協(xié)同過濾推薦算法的基本原理及其優(yōu)缺點(diǎn)。五、論述題（每題10分，共2題）1.結(jié)合實(shí)際案例，論述特征工程在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。2.分析不平衡數(shù)據(jù)集在金融風(fēng)控中的應(yīng)用挑戰(zhàn)及解決方案。答案與解析一、單選題答案1.C2.B3.A4.A5.A6.C7.B8.C9.B10.A二、多選題答案1.A,B,C2.A,B,D3.A,B,C4.A,B,C5.A,B,C6.A,B,C7.A,B,C8.A,B,C9.B,C10.A,B三、判斷題答案1.√2.×3.√4.×5.√6.√7.×8.√9.×10.√四、簡答題解析1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用-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。-數(shù)據(jù)集成：合并多個(gè)數(shù)據(jù)源，消除冗余。-數(shù)據(jù)變換：通過歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、對數(shù)變換等方法調(diào)整數(shù)據(jù)分布。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)量，如抽采樣、特征壓縮。-特征工程：創(chuàng)建新特征、選擇重要特征，提升模型性能。2.過擬合及解決方法-過擬合：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上表現(xiàn)差，原因是模型學(xué)習(xí)到噪聲。-解決方法：-正則化：L1/L2懲罰項(xiàng)限制模型復(fù)雜度。-交叉驗(yàn)證：多次訓(xùn)練測試，避免單一數(shù)據(jù)集偏差。-特征選擇：減少無關(guān)特征，避免模型過度依賴特定模式。3.LSTM的優(yōu)勢-處理長序列：通過門控機(jī)制（輸入門、遺忘門、輸出門）捕捉長期依賴關(guān)系。-記憶能力：能存儲(chǔ)歷史信息，適用于金融時(shí)間序列預(yù)測、語言模型等場景。4.協(xié)同過濾推薦算法原理及優(yōu)缺點(diǎn)-原理：基于用戶或物品的相似性進(jìn)行推薦，分為User-based和Item-based。-優(yōu)點(diǎn)：無需用戶特征，簡單高效。-缺點(diǎn)：冷啟動(dòng)問題、數(shù)據(jù)稀疏性。五、論述題解析1.特征工程的重要性-案例：某電商通過分析用戶購買時(shí)間、商品類別、歷史行為，構(gòu)建新特征后，CTR提升30%。-論述：特征工程是連接數(shù)據(jù)與模型的關(guān)鍵，直接影響模型效果。通過特征組合、衍生變量創(chuàng)建，