2026年中級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)筆試模擬題集一、單選題（共10題，每題2分，共20分）1.在北京市某電商平臺(tái)的用戶(hù)行為分析中，若需預(yù)測(cè)用戶(hù)次日購(gòu)買(mǎi)概率，最適合使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是？A.決策樹(shù)B.線(xiàn)性回歸C.邏輯回歸D.K近鄰2.某金融機(jī)構(gòu)需對(duì)江蘇省的貸款客戶(hù)進(jìn)行信用評(píng)分，以下哪種特征工程方法最適用于處理缺失值？A.均值填充B.回歸插補(bǔ)C.KNN填充D.刪除缺失值3.在上海市交通擁堵預(yù)測(cè)項(xiàng)目中，若需分析不同時(shí)間段（如早高峰、晚高峰）的交通流量差異，最適合的可視化工具是？A.散點(diǎn)圖B.熱力圖C.直方圖D.餅圖4.某浙江省制造業(yè)企業(yè)需優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，以下哪種算法最適合用于需求預(yù)測(cè)？A.A搜索B.粒子群優(yōu)化C.ARIMA模型D.決策樹(shù)5.在深圳市某健康A(chǔ)PP中，若需檢測(cè)用戶(hù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的異常值，以下哪種方法最有效？A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.箱線(xiàn)圖分析C.小波變換D.主成分分析6.某河北省農(nóng)業(yè)部門(mén)需分析小麥產(chǎn)量與氣候的關(guān)系，以下哪種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法最適用？A.t檢驗(yàn)B.F檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.ANOVA7.在廣州市某外賣(mài)平臺(tái)的用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建中，以下哪種聚類(lèi)算法最適合處理高維稀疏數(shù)據(jù)？A.K-MeansB.層次聚類(lèi)C.DBSCAND.譜聚類(lèi)8.某上海市科技公司需處理海量用戶(hù)日志數(shù)據(jù)，以下哪種索引結(jié)構(gòu)最適合快速檢索？A.B樹(shù)B.哈希表C.跳表D.R樹(shù)9.在深圳市某金融APP中，若需檢測(cè)交易數(shù)據(jù)的欺詐行為，以下哪種異常檢測(cè)算法最適用？A.IsolationForestB.邏輯回歸C.支持向量機(jī)D.線(xiàn)性回歸10.某浙江省電商平臺(tái)需分析用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)路徑，以下哪種算法最適合用于路徑優(yōu)化？A.Dijkstra算法B.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.Apriori算法二、多選題（共5題，每題3分，共15分）1.在成都市某電商平臺(tái)的用戶(hù)流失預(yù)測(cè)中，以下哪些特征屬于高階特征工程方法？A.特征交叉B.標(biāo)準(zhǔn)化C.特征選擇D.分箱2.某江蘇省制造業(yè)企業(yè)需優(yōu)化生產(chǎn)流程，以下哪些算法可用于生產(chǎn)調(diào)度？A.貪心算法B.模擬退火C.粒子群優(yōu)化D.遺傳算法3.在上海市某健康A(chǔ)PP中，以下哪些方法可用于用戶(hù)行為分析？A.用戶(hù)分群B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.序列模式挖掘D.主成分分析4.某浙江省農(nóng)業(yè)部門(mén)需分析作物病蟲(chóng)害，以下哪些方法可用于圖像識(shí)別？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.決策樹(shù)D.隱馬爾可夫模型5.在深圳市某金融APP中，以下哪些技術(shù)可用于數(shù)據(jù)脫敏？A.K匿名B.L-diversityC.T-closenessD.哈希加密三、判斷題（共10題，每題1分，共10分）1.特征選擇和特征工程是同一概念。（×）2.線(xiàn)性回歸模型適合處理非線(xiàn)性關(guān)系。（×）3.DBSCAN算法需要預(yù)先設(shè)定聚類(lèi)數(shù)量。（×）4.異常值檢測(cè)一定需要假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。（×）5.熱力圖適合展示二維數(shù)據(jù)的分布情況。（√）6.KNN算法是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（√）7.主成分分析可以用于降維。（√）8.A/B測(cè)試屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（×）9.決策樹(shù)容易過(guò)擬合。（√）10.時(shí)間序列分析適合處理非時(shí)序數(shù)據(jù)。（×）四、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述特征工程在數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要性，并舉例說(shuō)明三種常見(jiàn)的特征工程方法。2.解釋交叉驗(yàn)證的原理，并說(shuō)明其在模型評(píng)估中的作用。3.簡(jiǎn)述異常值檢測(cè)在金融風(fēng)控中的應(yīng)用場(chǎng)景，并舉例說(shuō)明兩種常用的異常值檢測(cè)方法。4.描述聚類(lèi)分析的基本步驟，并說(shuō)明其在用戶(hù)分群中的應(yīng)用價(jià)值。五、綜合應(yīng)用題（共2題，每題10分，共20分）1.某浙江省電商平臺(tái)需分析用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為，現(xiàn)有以下數(shù)據(jù)集：-用戶(hù)ID、年齡、性別、購(gòu)買(mǎi)金額、購(gòu)買(mǎi)頻率、商品類(lèi)別。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)用戶(hù)分群方案，并說(shuō)明分群依據(jù)及業(yè)務(wù)價(jià)值。2.某上海市某健康A(chǔ)PP需優(yōu)化用戶(hù)留存策略，現(xiàn)有以下數(shù)據(jù)集：-用戶(hù)ID、注冊(cè)時(shí)間、活躍天數(shù)、使用功能、用戶(hù)反饋。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)用戶(hù)流失預(yù)測(cè)方案，并說(shuō)明模型選擇及評(píng)估指標(biāo)。答案與解析一、單選題答案與解析1.C-邏輯回歸適用于二分類(lèi)問(wèn)題，如預(yù)測(cè)用戶(hù)次日購(gòu)買(mǎi)概率。決策樹(shù)和K近鄰可能受噪聲影響較大，線(xiàn)性回歸不適用于概率預(yù)測(cè)。2.C-KNN填充適用于缺失值較少且數(shù)據(jù)分布均勻的情況，比均值填充和回歸插補(bǔ)更準(zhǔn)確。刪除缺失值會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。3.B-熱力圖適合展示二維數(shù)據(jù)的分布密度，如不同時(shí)間段的交通流量。散點(diǎn)圖和直方圖無(wú)法體現(xiàn)時(shí)間維度，餅圖不適合連續(xù)數(shù)據(jù)。4.C-ARIMA模型適用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)，如制造業(yè)的需求預(yù)測(cè)。A搜索和粒子群優(yōu)化屬于優(yōu)化算法，決策樹(shù)不適合預(yù)測(cè)。5.B-箱線(xiàn)圖可以直觀檢測(cè)異常值，Z-score適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)，小波變換和主成分分析主要用于去噪和降維。6.A-t檢驗(yàn)適用于兩組數(shù)據(jù)的均值比較，如小麥產(chǎn)量與氣候的關(guān)系。F檢驗(yàn)和ANOVA適用于多組數(shù)據(jù)，卡方檢驗(yàn)適用于分類(lèi)數(shù)據(jù)。7.C-DBSCAN不需要預(yù)先設(shè)定聚類(lèi)數(shù)量，適合高維稀疏數(shù)據(jù)。K-Means和層次聚類(lèi)需要設(shè)定數(shù)量，譜聚類(lèi)適用于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。8.A-B樹(shù)適合快速檢索，如用戶(hù)日志數(shù)據(jù)的索引。哈希表和跳表效率較低，R樹(shù)適用于地理空間數(shù)據(jù)。9.A-IsolationForest適用于高維異常檢測(cè)，如金融欺詐檢測(cè)。邏輯回歸和支持向量機(jī)需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，線(xiàn)性回歸不適用于異常檢測(cè)。10.A-Dijkstra算法適合路徑優(yōu)化，如用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)路徑。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于預(yù)測(cè)，Apriori算法用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。二、多選題答案與解析1.A、C-特征交叉和高階特征選擇屬于復(fù)雜的特征工程方法，標(biāo)準(zhǔn)化是基礎(chǔ)預(yù)處理，分箱是簡(jiǎn)單的特征轉(zhuǎn)換。2.A、B、C、D-貪心算法、模擬退火、粒子群優(yōu)化和遺傳算法均可用于生產(chǎn)調(diào)度，根據(jù)問(wèn)題復(fù)雜度選擇。3.A、B、C-用戶(hù)分群、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和序列模式挖掘適用于用戶(hù)行為分析，主成分分析是降維方法。4.A、B-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)適用于圖像識(shí)別，決策樹(shù)和隱馬爾可夫模型不適用于圖像處理。5.A、B、C-K匿名、L-diversity和T-closeness是數(shù)據(jù)脫敏方法，哈希加密是加密技術(shù)，不屬于脫敏范疇。三、判斷題答案與解析1.×-特征工程包括特征選擇，但不僅限于特征選擇。2.×-線(xiàn)性回歸假設(shè)關(guān)系線(xiàn)性，非線(xiàn)性關(guān)系需用廣義線(xiàn)性模型或樹(shù)模型。3.×-DBSCAN基于密度聚類(lèi)，無(wú)需預(yù)設(shè)數(shù)量。4.×-異常值檢測(cè)可以不假設(shè)正態(tài)分布，如基于距離的方法。5.√-熱力圖適合展示二維數(shù)據(jù)的分布密度。6.√-KNN需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。7.√-主成分分析通過(guò)降維減少噪聲。8.×-A/B測(cè)試屬于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)。9.√-決策樹(shù)容易過(guò)擬合，需剪枝。10.×-時(shí)間序列分析必須處理時(shí)序數(shù)據(jù)。四、簡(jiǎn)答題答案與解析1.特征工程的重要性及方法-重要性：特征工程能顯著提升模型性能，如從原始數(shù)據(jù)中提取有效信息，減少噪聲和冗余。-方法：-特征交叉：如將年齡和購(gòu)買(mǎi)頻率組合成“用戶(hù)活躍度”特征。-特征選擇：如使用Lasso回歸篩選重要特征。-特征轉(zhuǎn)換：如將非線(xiàn)性關(guān)系轉(zhuǎn)化為線(xiàn)性關(guān)系（如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換）。2.交叉驗(yàn)證的原理及作用-原理：將數(shù)據(jù)分為K份，輪流留一份作測(cè)試，其余作訓(xùn)練，計(jì)算K次結(jié)果的平均值，避免過(guò)擬合。-作用：評(píng)估模型泛化能力，選擇最優(yōu)超參數(shù)。3.異常值檢測(cè)在金融風(fēng)控中的應(yīng)用-場(chǎng)景：檢測(cè)信用卡欺詐、貸款違約等。-方法：-基于距離的方法（如DBSCAN）。-基于統(tǒng)計(jì)的方法（如Z-score）。4.聚類(lèi)分析的步驟及應(yīng)用價(jià)值-步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇距離度量和聚類(lèi)算法、評(píng)估結(jié)果（如輪廓系數(shù)）。-應(yīng)用價(jià)值：如用戶(hù)分群，針對(duì)不同群體制定個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)策略。五、綜合應(yīng)用題答案與解析1.用戶(hù)分群方案-分群依據(jù)：購(gòu)買(mǎi)金額、購(gòu)買(mǎi)頻率、商品類(lèi)別。-方案：-高價(jià)值用戶(hù)（高金額、高頻率）。-穩(wěn)定用