2026年中級數(shù)據(jù)科學家筆試模擬題集一、選擇題（共5題，每題2分，合計10分）1.在處理某城市公共交通數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分GPS坐標數(shù)據(jù)存在異常值，最適合使用的異常值處理方法是？A.簡單刪除異常值B.使用均值替換異常值C.使用DBSCAN聚類算法識別并剔除異常點D.對坐標數(shù)據(jù)進行歸一化處理2.以下哪種模型在處理高維稀疏數(shù)據(jù)時表現(xiàn)最穩(wěn)定？A.決策樹B.邏輯回歸C.支持向量機（SVM）D.神經(jīng)網(wǎng)絡3.在電商用戶行為分析中，若需預測用戶是否會在未來30天內復購，最適合使用的評估指標是？A.AUCB.F1分數(shù)C.回歸RMSED.準確率4.某城市交通管理部門需要分析早晚高峰擁堵情況，數(shù)據(jù)中包含每10分鐘的路況評分（1-10分），計算擁堵趨勢時最適合使用？A.簡單移動平均（SMA）B.加權移動平均（WMA）C.累積和（CumulativeSum）D.指數(shù)平滑法（ETS）5.在構建用戶畫像時，若需分析某城市（如上海）年輕用戶（18-30歲）的消費偏好，以下哪種特征工程方法最有效？A.主成分分析（PCA）B.二值化特征C.標準化特征D.城市與年齡的交叉特征二、填空題（共4題，每題2分，合計8分）6.在處理某城市空氣質量數(shù)據(jù)時，若發(fā)現(xiàn)PM2.5濃度存在季節(jié)性波動，應使用______模型進行預測。7.對于某電商平臺用戶評論數(shù)據(jù)，若需提取用戶情感傾向，常用的文本預處理步驟包括______、分詞和去除停用詞。8.在特征選擇過程中，若某特征與目標變量的相關系數(shù)接近0，則該特征可能______。9.對于某城市共享單車騎行數(shù)據(jù)，若需分析騎行熱點區(qū)域，常用的空間分析方法包括______和核密度估計。三、簡答題（共3題，每題6分，合計18分）10.簡述在處理某城市出租車訂單數(shù)據(jù)時，如何驗證數(shù)據(jù)質量？請列舉至少三種方法。11.在分析某城市外賣訂單數(shù)據(jù)時，若需預測用戶下單時間，如何設計模型評估指標？為什么？12.簡述在處理某城市社交媒體文本數(shù)據(jù)時，如何應對數(shù)據(jù)不平衡問題？請列舉至少兩種方法。四、編程題（共2題，每題10分，合計20分）13.假設你已獲取某城市2023-2025年的地鐵客流量數(shù)據(jù)（CSV格式），請用Python實現(xiàn)以下任務：（1）計算每條線路的平均客流量，并繪制箱線圖；（2）找出客流量波動最大的前3條線路，并分析原因（文字描述即可）。14.假設你已獲取某城市餐廳評分數(shù)據(jù)（包含餐廳類型、評分、評論數(shù)等），請用Python實現(xiàn)以下任務：（1）使用TF-IDF提取評論中的關鍵詞；（2）計算不同餐廳類型的平均評分，并分析結果。五、論述題（共1題，12分）15.結合某城市公共安全數(shù)據(jù)分析場景，論述如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術提升治安預測能力？請從數(shù)據(jù)采集、特征工程、模型選擇和結果應用四個方面展開論述。答案與解析一、選擇題1.C解析：DBSCAN算法能有效識別高維數(shù)據(jù)中的異常點，適用于交通坐標等地理數(shù)據(jù)。均值替換易引入偏差，簡單刪除可能丟失有用信息。2.C解析：SVM在高維稀疏數(shù)據(jù)中表現(xiàn)穩(wěn)定，尤其適用于文本分類等場景。決策樹易過擬合，邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡對稀疏數(shù)據(jù)要求較高。3.A解析：AUC適用于不平衡分類問題，能有效評估復購預測的區(qū)分能力。F1分數(shù)適用于均衡數(shù)據(jù)，回歸RMSE用于數(shù)值預測，準確率易受樣本比例影響。4.B解析：加權移動平均（WMA）能更好地反映近期數(shù)據(jù)權重，適合分析動態(tài)擁堵趨勢。SMA權重均等，ETS適用于趨勢預測，累積和主要用于異常檢測。5.D解析：交叉特征能結合城市和年齡維度，挖掘年輕用戶消費偏好。PCA用于降維，二值化和標準化僅做數(shù)據(jù)預處理，無業(yè)務洞察價值。二、填空題6.季節(jié)性ARIMA解析：ARIMA模型能處理時間序列的季節(jié)性波動，適用于空氣質量預測。7.分詞解析：分詞是中文文本處理的關鍵步驟，去除停用詞能提高情感分析準確率。8.可忽略或刪除解析：相關系數(shù)接近0表示特征與目標變量關系弱，可能無預測價值。9.空間自相關解析：空間自相關能分析區(qū)域間騎行數(shù)據(jù)關聯(lián)性，核密度估計用于熱點檢測。三、簡答題10.答案要點：（1）檢查數(shù)據(jù)完整性（缺失值、重復值）；（2）驗證數(shù)據(jù)一致性（如時間格式、經(jīng)緯度范圍）；（3）分析數(shù)據(jù)邏輯性（如訂單金額是否合理）。11.答案要點：（1）使用AUC和召回率，因下單時間屬不平衡分類問題；（2）AUC能評估時間分布區(qū)分度，召回率關注預測精準度。12.答案要點：（1）過采樣（如SMOTE）；（2）代價敏感學習（如調整類權重）。四、編程題13.答案示例（Python）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('subway.csv')計算平均客流量avg_flow=data.groupby('line')['flow'].mean()繪制箱線圖avg_flow.plot(kind='box')plt.title('SubwayLineFlowDistribution')plt.show()波動分析（示例）top_3_volatile=data.groupby('line')['flow'].std().nlargest(3).indexprint(f"波動最大線路：{top_3_volatile}")14.答案示例（Python）：pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerimportpandasaspd讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('restaurants.csv')提取關鍵詞tfidf=TfidfVectorizer()keywords=tfidf.fit_transform(data['review'])計算平均評分avg_rating=data.groupby('type')['rating'].mean()print(avg_rating)五、論述題答案要點：（1）數(shù)據(jù)采集：整合警情、人流