2026年數(shù)據(jù)科學實戰(zhàn)數(shù)據(jù)處理與分析案例題庫一、選擇題（每題2分，共10題）1.某電商平臺需要分析用戶購買行為數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)用戶購買頻率與年齡呈負相關。若需進一步探究年齡與購買頻率之間的非線性關系，以下哪種回歸模型最合適？A.線性回歸B.多項式回歸C.邏輯回歸D.決策樹回歸2.在處理缺失值時，若數(shù)據(jù)集規(guī)模較大且缺失比例較低，以下哪種方法最合適？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.K最近鄰（KNN）填充D.回歸填充3.某城市交通管理部門需要分析交通流量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)部分傳感器數(shù)據(jù)存在異常波動。以下哪種方法最適合檢測異常值？A.箱線圖B.Z-Score標準化C.空間自相關分析D.主成分分析（PCA）4.某銀行需要預測客戶流失概率，以下哪種模型最適合？A.線性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機（SVM）D.K-Means聚類5.在處理文本數(shù)據(jù)時，以下哪種方法最適合進行特征提?。緼.詞袋模型（Bag-of-Words）B.主題模型（LDA）C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）二、填空題（每空1分，共5題）6.在數(shù)據(jù)清洗過程中，若發(fā)現(xiàn)某列數(shù)據(jù)類型錯誤（如數(shù)值型數(shù)據(jù)被誤識別為文本），常用的處理方法是__________。7.在時間序列分析中，若數(shù)據(jù)存在季節(jié)性波動，常用的分解方法有__________和__________。8.在特征工程中，若需將兩個連續(xù)型特征合并為一個特征，常用的方法是__________。9.在機器學習模型評估中，若分類問題數(shù)據(jù)集類別不平衡，常用的評價指標有__________和__________。10.在數(shù)據(jù)可視化中，若需展示多維數(shù)據(jù)的分布關系，常用的圖表有__________和__________。三、簡答題（每題5分，共5題）11.簡述數(shù)據(jù)預處理的主要步驟及其目的。12.解釋什么是特征縮放，并說明常用特征縮放方法及其適用場景。13.描述交叉驗證的作用及其常見類型。14.簡述異常值檢測的常見方法及其優(yōu)缺點。15.解釋協(xié)同過濾推薦算法的基本原理及其適用場景。四、論述題（每題10分，共2題）16.某電商平臺需要分析用戶購買行為數(shù)據(jù)，以優(yōu)化商品推薦策略。請設計一個數(shù)據(jù)分析流程，包括數(shù)據(jù)收集、預處理、特征工程、模型構建和評估等步驟，并說明每一步的具體方法。17.某城市交通管理部門需要分析交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號燈配時方案。請設計一個數(shù)據(jù)分析方案，包括數(shù)據(jù)收集、預處理、特征工程、模型構建和評估等步驟，并說明每一步的具體方法。答案與解析一、選擇題1.B解析：多項式回歸適用于探究非線性關系，而線性回歸假設變量間關系為線性。邏輯回歸用于分類問題，決策樹回歸適用于非線性關系但可能過擬合。2.B解析：當數(shù)據(jù)集規(guī)模較大且缺失比例較低時，使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充效率較高且影響較小。KNN填充適用于缺失值較少且數(shù)據(jù)分布密集的情況，回歸填充適用于缺失值與其他變量關系明確的情況。3.A解析：箱線圖可以直觀展示數(shù)據(jù)分布及異常值，Z-Score標準化用于數(shù)據(jù)標準化，空間自相關分析用于地理空間數(shù)據(jù)，PCA用于降維。4.B解析：邏輯回歸適用于二分類問題，如客戶流失預測。線性回歸適用于回歸問題，SVM適用于分類和回歸，K-Means聚類適用于無監(jiān)督學習。5.A解析：詞袋模型（Bag-of-Words）適用于文本特征提取，主題模型（LDA）用于主題發(fā)現(xiàn)，CNN/RNN適用于深度學習文本處理。二、填空題6.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換解析：通過編程語言（如Python的pandas庫）將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為正確類型。7.乘法分解法、加法分解法解析：乘法分解法假設趨勢、季節(jié)性、殘差相互影響；加法分解法假設三者獨立疊加。8.特征交互解析：通過乘積、比值等方法將兩個特征合并。9.精確率、召回率解析：精確率衡量模型預測正例的準確率，召回率衡量模型發(fā)現(xiàn)正例的能力。10.散點圖矩陣、平行坐標圖解析：散點圖矩陣展示多維數(shù)據(jù)點分布，平行坐標圖展示高維數(shù)據(jù)特征。三、簡答題11.數(shù)據(jù)預處理的主要步驟及其目的-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值、重復值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。-數(shù)據(jù)集成：合并多個數(shù)據(jù)源，消除冗余。-數(shù)據(jù)變換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，如歸一化、標準化。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)量，如抽樣、維度壓縮。目的：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，便于后續(xù)分析。12.特征縮放的作用及其方法-作用：消除不同特征量綱的影響，使模型訓練更穩(wěn)定。-方法：-標準化（Z-Score）：均值為0，標準差為1，適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)。-歸一化（Min-Max）：縮放到[0,1]區(qū)間，適用于無分布假設數(shù)據(jù)。適用場景：距離計算（如KNN）、梯度下降優(yōu)化（如線性回歸）。13.交叉驗證的作用及其類型-作用：評估模型泛化能力，避免過擬合。-類型：-K折交叉驗證：將數(shù)據(jù)分為K份，輪流作為測試集。-留一交叉驗證：每次留一份作為測試集。優(yōu)缺點：K折更均衡，留一更嚴格但耗時。14.異常值檢測的方法及其優(yōu)缺點-方法：箱線圖、Z-Score、IQR、聚類。-優(yōu)點：箱線圖直觀，Z-Score計算簡單。-缺點：易受極端值影響，需結(jié)合業(yè)務判斷。15.協(xié)同過濾推薦算法原理及其適用場景-原理：基于用戶或物品相似性，如用戶-用戶協(xié)同過濾（找到相似用戶推薦）、物品-物品協(xié)同過濾（推薦相似物品）。-適用場景：電商、視頻平臺等場景。四、論述題16.電商平臺用戶購買行為數(shù)據(jù)分析流程-數(shù)據(jù)收集：收集用戶購買記錄、瀏覽行為、用戶畫像等。-預處理：清洗缺失值、去重，將類別數(shù)據(jù)編碼。-特征工程：計算用戶購買頻率、客單價、復購率等。-模型構建：-協(xié)同過濾：推薦相似商品。-邏輯回歸：預測流失概率。-評估：使用A/B測試驗證推薦效果。17.城市交通流量數(shù)據(jù)分析方案-數(shù)據(jù)收集：收集傳感器交通流量、天氣、時間等數(shù)據(jù)。-預處理：清洗異常值，插補缺失值，時間