2026年數(shù)據(jù)科學(xué)題目集：數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技能一、選擇題（每題2分，共10題）題目：1.在處理某城市共享單車騎行數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分用戶騎行時(shí)間異常偏長(zhǎng)，初步判斷可能存在異常值。以下哪種方法最適合用于檢測(cè)和剔除異常值？A.標(biāo)準(zhǔn)差法B.箱線圖法C.線性回歸法D.主成分分析法2.某電商公司希望根據(jù)用戶歷史購(gòu)買記錄預(yù)測(cè)其購(gòu)買意愿，最適合使用的分類算法是？A.線性回歸B.決策樹C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.K-means聚類3.在進(jìn)行特征工程時(shí)，將“用戶注冊(cè)時(shí)間”轉(zhuǎn)換為“注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)（天）”屬于哪種操作？A.特征編碼B.特征縮放C.特征構(gòu)造D.特征選擇4.以下哪種指標(biāo)最適合評(píng)估邏輯回歸模型的預(yù)測(cè)效果？A.決策樹系數(shù)B.AUC值C.決策樹深度D.決策樹節(jié)點(diǎn)數(shù)5.在處理某城市地鐵客流數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)不同線路客流存在明顯差異，適合使用的分析方法是？A.相關(guān)性分析B.時(shí)間序列分析C.因子分析D.降維分析答案與解析：1.B（箱線圖法通過四分位數(shù)范圍直觀檢測(cè)異常值，標(biāo)準(zhǔn)差法適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)，但共享單車騎行時(shí)間可能不服從正態(tài)分布。）2.B（決策樹適合處理分類問題，線性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于復(fù)雜非線性關(guān)系，K-means為聚類算法。）3.C（將一個(gè)時(shí)間變量轉(zhuǎn)換為更易解釋的數(shù)值型變量屬于特征構(gòu)造。）4.B（AUC值衡量模型區(qū)分能力，適合評(píng)估分類效果；決策樹系數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)與模型結(jié)構(gòu)相關(guān)，降維分析用于特征減少。）5.A（不同線路客流差異可通過相關(guān)性分析探究關(guān)聯(lián)性，時(shí)間序列分析適用于單一時(shí)間序列預(yù)測(cè)，因子分析和降維分析適用于高維數(shù)據(jù)。）二、填空題（每空1分，共5題）題目：1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，缺失值常見的處理方法包括__________和__________。2.決策樹算法中，常用的剪枝策略有__________和__________。3.評(píng)估聚類算法效果時(shí)，常用的內(nèi)部指標(biāo)包括__________和__________。4.在特征選擇方法中，基于過濾法的常用指標(biāo)有__________和__________。5.時(shí)間序列分析中，ARIMA模型的核心參數(shù)包括__________、__________和__________。答案與解析：1.插補(bǔ)法、刪除法（插補(bǔ)法如均值/中位數(shù)/回歸插補(bǔ)，刪除法適用于缺失比例低的情況。）2.預(yù)剪枝、后剪枝（預(yù)剪枝通過設(shè)定條件提前停止分裂，后剪枝通過刪除子節(jié)點(diǎn)簡(jiǎn)化樹結(jié)構(gòu)。）3.輪廓系數(shù)、Davies-Bouldin指數(shù)（輪廓系數(shù)衡量聚類緊密度，Davies-Bouldin指數(shù)衡量聚類分離度。）4.方差分析（ANOVA）、互信息（ANOVA檢驗(yàn)特征與目標(biāo)相關(guān)性，互信息衡量特征獨(dú)立性。）5.自回歸系數(shù)（p）、差分階數(shù)（d）、移動(dòng)平均系數(shù)（q）（ARIMA模型通過這三個(gè)參數(shù)捕捉時(shí)間序列自相關(guān)性。）三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）題目：1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其在數(shù)據(jù)分析中的重要性。2.解釋交叉驗(yàn)證的原理及其在模型評(píng)估中的作用。3.描述特征工程在提升模型性能方面的作用，并舉例說明。4.如何評(píng)估一個(gè)聚類結(jié)果的好壞？列舉至少三種評(píng)估方法。答案與解析：1.數(shù)據(jù)清洗步驟及重要性-步驟：缺失值處理、異常值檢測(cè)、重復(fù)值刪除、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一、噪聲數(shù)據(jù)過濾。-重要性：清洗后的數(shù)據(jù)能減少模型偏差，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性，避免誤導(dǎo)性結(jié)論。2.交叉驗(yàn)證原理及作用-原理：將數(shù)據(jù)分為k個(gè)子集，輪流將k-1個(gè)用于訓(xùn)練，1個(gè)用于測(cè)試，重復(fù)k次取平均值。-作用：避免過擬合，更穩(wěn)定地評(píng)估模型泛化能力，尤其適用于小樣本數(shù)據(jù)。3.特征工程作用及例子-作用：通過轉(zhuǎn)換或組合原始特征，提升模型捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律的能力。-例子：將用戶注冊(cè)時(shí)間轉(zhuǎn)換為“注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)（天）”，將經(jīng)緯度合并為“距離市中心距離”，均能增強(qiáng)模型解釋性。4.聚類結(jié)果評(píng)估方法-輪廓系數(shù)（SilhouetteScore）：衡量樣本與同簇距離近、與其他簇距離遠(yuǎn)。-戴維斯-布爾丁指數(shù)（Davies-BouldinIndex）：越小越好，反映簇內(nèi)離散度與簇間距離的平衡。-輪廓分析（ElbowMethod）：通過觀察簇內(nèi)差異和簇間差異選擇最優(yōu)簇?cái)?shù)。四、編程題（每題15分，共2題）題目1：使用Python對(duì)某城市航班延誤數(shù)據(jù)（包含航班號(hào)、出發(fā)時(shí)間、到達(dá)時(shí)間、延誤時(shí)長(zhǎng)等字段）進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），要求：1.繪制延誤時(shí)長(zhǎng)的分布圖（直方圖+核密度估計(jì)）；2.分析延誤時(shí)長(zhǎng)與出發(fā)時(shí)間的相關(guān)性，并繪制散點(diǎn)圖；3.計(jì)算延誤時(shí)長(zhǎng)的均值、中位數(shù)和分位數(shù)，并解釋其業(yè)務(wù)含義。題目2：假設(shè)某電商平臺(tái)需要根據(jù)用戶購(gòu)買歷史進(jìn)行商品推薦，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于協(xié)同過濾的推薦算法框架，要求：1.說明算法原理及適用場(chǎng)景；2.列出關(guān)鍵步驟（如用戶相似度計(jì)算、鄰居選擇等）；3.討論該算法的優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)方向。答案與解析：題目1：pythonimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt假設(shè)數(shù)據(jù)已加載為df1.延誤時(shí)長(zhǎng)分布sns.histplot(df['延誤時(shí)長(zhǎng)'],kde=True)plt.title('延誤時(shí)長(zhǎng)分布')plt.xlabel('延誤時(shí)長(zhǎng)（分鐘）')plt.ylabel('頻數(shù)')2.延誤時(shí)長(zhǎng)與出發(fā)時(shí)間相關(guān)性df['出發(fā)時(shí)間']=pd.to_datetime(df['出發(fā)時(shí)間'])sns.scatterplot(x=df['出發(fā)時(shí)間'].dt.hour,y=df['延誤時(shí)長(zhǎng)'])plt.title('延誤時(shí)長(zhǎng)與出發(fā)時(shí)間相關(guān)性')3.統(tǒng)計(jì)量計(jì)算及解釋print('均值:',df['延誤時(shí)長(zhǎng)'].mean())print('中位數(shù):',df['延誤時(shí)長(zhǎng)'].median())print('分位數(shù):',df['延誤時(shí)長(zhǎng)'].quantile([0.25,0.5,0.75]))業(yè)務(wù)含義：均值反映整體延誤水平，中位數(shù)說明多數(shù)延誤時(shí)長(zhǎng)，分位數(shù)揭示分布離散程度。題目2：-算法原理及適用場(chǎng)景-原理：基于用戶-物品交互矩陣，通過相似用戶或相似物品推薦（如基于用戶的CF和基于物品的CF）。-適用場(chǎng)景：電影、商品推薦，需用戶歷史行為數(shù)據(jù)。-關(guān)鍵步驟1.構(gòu)建用戶-物品評(píng)分矩陣；2.計(jì)算用戶/物品相似度（如余弦相似度）；3.選擇Top-K相似用戶