2026年數(shù)據(jù)工程師數(shù)據(jù)挖掘分析實(shí)操訓(xùn)練題集一、選擇題（每題2分，共20題）1.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法最適用于分類特征且不引入過多主觀性？A.使用最常見的類別填充B.使用KNN算法填充C.使用均值填充D.刪除缺失值較多的行2.假設(shè)某電商平臺的用戶購買行為數(shù)據(jù)中，特征X1（性別）是分類特征，特征X2（年齡）是數(shù)值特征，以下哪種模型最適合進(jìn)行用戶流失預(yù)測？A.線性回歸B.決策樹C.邏輯回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.在特征工程中，以下哪種方法適用于將連續(xù)特征轉(zhuǎn)換為分類特征？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.線性變換C.分位數(shù)離散化D.PCA降維4.某城市交通管理部門需要預(yù)測早晚高峰時(shí)段的擁堵程度，以下哪種指標(biāo)最能反映模型的預(yù)測效果？A.RMSEB.MAEC.R2D.F1分?jǐn)?shù)5.在異常檢測中，以下哪種算法對高維數(shù)據(jù)不敏感？A.IsolationForestB.DBSCANC.LOFD.One-ClassSVM6.假設(shè)某銀行需要根據(jù)客戶歷史數(shù)據(jù)預(yù)測其是否可能違約，以下哪種模型最適合進(jìn)行二分類？A.K-MeansB.SVMC.決策樹D.PCA7.在特征選擇中，以下哪種方法適用于計(jì)算特征的重要性并排序？A.Lasso回歸B.決策樹特征重要性C.互信息D.主成分分析8.某電商平臺需要根據(jù)用戶購買歷史推薦商品，以下哪種算法屬于協(xié)同過濾的變種？A.KNNB.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.AprioriD.決策樹9.在時(shí)間序列分析中，以下哪種模型適用于具有明顯季節(jié)性波動的數(shù)據(jù)？A.ARIMAB.ProphetC.線性回歸D.LSTM10.假設(shè)某醫(yī)院需要根據(jù)患者的多項(xiàng)指標(biāo)預(yù)測其病情嚴(yán)重程度，以下哪種模型最適合進(jìn)行多分類？A.邏輯回歸B.樸素貝葉斯C.交叉熵?fù)p失函數(shù)D.Softmax分類二、填空題（每空1分，共10空）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，__________是指將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍（如0-1）的方法。2.決策樹模型容易出現(xiàn)過擬合，可以通過__________剪枝來優(yōu)化。3.在聚類分析中，__________算法對噪聲數(shù)據(jù)不敏感。4.交叉驗(yàn)證主要用于評估模型的__________。5.在特征工程中，__________是將多個(gè)特征組合成一個(gè)新的特征的方法。6.異常檢測中，__________算法適用于無標(biāo)簽數(shù)據(jù)。7.時(shí)間序列分析中，__________模型可以捕捉長期依賴關(guān)系。8.在自然語言處理中，__________是一種常用的文本向量化方法。9.邏輯回歸模型的損失函數(shù)是__________。10.在推薦系統(tǒng)中，__________算法基于用戶的相似性進(jìn)行推薦。三、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述特征工程的常用方法及其適用場景。2.解釋過擬合和欠擬合的概念，并說明如何解決這些問題。3.在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，有哪些常用方法？4.描述決策樹模型的工作原理及其優(yōu)缺點(diǎn)。5.解釋時(shí)間序列分析中的ARIMA模型，并說明其適用條件。四、編程題（每題15分，共2題）1.假設(shè)你有一份電商平臺用戶購買歷史數(shù)據(jù)，包含用戶ID、商品ID、購買時(shí)間、商品價(jià)格等字段。請編寫Python代碼完成以下任務(wù)：-對缺失值進(jìn)行處理（使用均值填充數(shù)值特征，使用眾數(shù)填充分類特征）。-提取購買時(shí)間中的月份作為新的分類特征。-使用K-Means算法對用戶進(jìn)行聚類，并分析不同聚類的特征差異。2.假設(shè)你有一份城市交通流量數(shù)據(jù)，包含時(shí)間戳、路段ID、車流量等字段。請編寫Python代碼完成以下任務(wù)：-使用ARIMA模型預(yù)測未來3天的交通流量。-分析不同路段的交通流量變化趨勢，并繪制折線圖。-計(jì)算模型的RMSE，并解釋結(jié)果。答案與解析一、選擇題答案1.A解析：對于分類特征，使用最常見的類別填充是最簡單且不引入過多主觀性的方法，適用于缺失值比例不高的情況。2.B解析：決策樹模型可以處理混合類型特征，且對非線性關(guān)系有較好的擬合能力，適合用戶流失預(yù)測這類分類問題。3.C解析：分位數(shù)離散化將連續(xù)特征轉(zhuǎn)換為分類特征，適用于數(shù)據(jù)分布不均勻的情況。4.A解析：RMSE對異常值敏感，適合評估交通擁堵這類高波動場景的預(yù)測效果。5.B解析：DBSCAN算法對高維數(shù)據(jù)不敏感，且能處理噪聲數(shù)據(jù)。6.B解析：SVM模型在二分類問題中表現(xiàn)優(yōu)異，尤其適用于高維數(shù)據(jù)。7.B解析：決策樹可以計(jì)算特征重要性，并按重要性排序。8.A解析：KNN算法屬于協(xié)同過濾的變種，基于用戶相似性進(jìn)行推薦。9.B解析：Prophet模型適用于具有明顯季節(jié)性波動的數(shù)據(jù)，如電商銷售額。10.D解析：Softmax分類適用于多分類問題，可以輸出每個(gè)類別的概率。二、填空題答案1.歸一化2.預(yù)剪枝3.DBSCAN4.泛化能力5.特征組合6.IsolationForest7.LSTM8.TF-IDF9.交叉熵?fù)p失函數(shù)10.User-BasedCF三、簡答題答案1.特征工程的常用方法及其適用場景-缺失值處理：均值/中位數(shù)填充（適用于數(shù)值特征）、眾數(shù)填充（適用于分類特征）、插值法（適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)）。-特征編碼：獨(dú)熱編碼（適用于低基數(shù)分類特征）、標(biāo)簽編碼（適用于高基數(shù)分類特征）。-特征組合：多項(xiàng)式特征（適用于線性模型）、交互特征（適用于復(fù)雜關(guān)系）。-降維：PCA（適用于高維數(shù)據(jù)）、LDA（適用于分類問題）。適用場景：電商用戶行為分析、金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷等。2.過擬合和欠擬合的概念及解決方法-過擬合：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)極好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，原因是模型過于復(fù)雜，學(xué)習(xí)了噪聲。-欠擬合：模型在訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)上都表現(xiàn)差，原因是模型過于簡單，未能捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律。解決方法：-過擬合：增加數(shù)據(jù)量、正則化（Lasso/Ridge）、簡化模型、早停法。-欠擬合：增加模型復(fù)雜度、特征工程、減少正則化強(qiáng)度。3.處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法-重采樣：過采樣少數(shù)類（如SMOTE）、欠采樣多數(shù)類。-代價(jià)敏感學(xué)習(xí)：為少數(shù)類樣本分配更高權(quán)重。-集成方法：使用Bagging/RandomForest提高少數(shù)類識別能力。-模型選擇：選擇適合不平衡數(shù)據(jù)的算法（如XGBoost）。4.決策樹模型的工作原理及其優(yōu)缺點(diǎn)-工作原理：通過遞歸劃分?jǐn)?shù)據(jù)，將樣本劃分到葉節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)決策規(guī)則。-優(yōu)點(diǎn)：可解釋性強(qiáng)、能處理混合類型特征、對異常值不敏感。-缺點(diǎn)：易過擬合、對數(shù)據(jù)噪聲敏感、不適用于高維數(shù)據(jù)。5.ARIMA模型及其適用條件-模型原理：ARIMA（自回歸積分滑動平均模型）包含自回歸（AR）、差分（I）、移動平均（MA）三部分，用于捕捉時(shí)間序列的線性趨勢和季節(jié)性。-適用條件：數(shù)據(jù)需平穩(wěn)（或通過差分平穩(wěn)）、存在明顯趨勢或季節(jié)性。適用場景：電商銷售額預(yù)測、交通流量分析。四、編程題答案1.電商平臺用戶購買歷史數(shù)據(jù)pythonimportpandasaspdfromsklearn.imputeimportSimpleImputerfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotasplt假設(shè)df是原始數(shù)據(jù)處理缺失值num_imputer=SimpleImputer(strategy='mean')cat_imputer=SimpleImputer(strategy='most_frequent')df['price']=num_imputer.fit_transform(df[['price']])df['gender']=cat_imputer.fit_transform(df[['gender']])提取月份df['month']=pd.to_datetime(df['purchase_time']).dt.month.astype(str)聚類kmeans=KMeans(n_clusters=3)df['cluster']=kmeans.fit_predict(df[['price','age','month']])分析聚類特征print(df.groupby('cluster').mean())2.城市交通流量數(shù)據(jù)pythonimportpandasaspdfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMAimportmatplotlib.pyplotasplt假設(shè)df是原始數(shù)據(jù)df['timestamp']=pd.to_datetime(df['timestamp'])df.set_index('timestamp',inplace=True)ARIMA模型model=ARIMA(df['traffic_flow'],order=(1,1,1))model_fit=model.fit()預(yù)測未來3天future=model_fit.forecast(steps=3)print(future)繪制折線圖plt.plot(df['traffic_flow'],label='Actual')plt.plot(future,label='Predicted',color='red')plt.legend()plt.show()計(jì)算RMSEfromsklea