2026年數(shù)據(jù)科學(xué)分析方法與技能測試題一、單選題（共10題，每題2分，共20分）1.在處理某城市交通擁堵數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分路段的擁堵時間數(shù)據(jù)存在異常值。以下哪種方法最適合用于識別這些異常值？（）A.簡單移動平均法B.標(biāo)準(zhǔn)差法C.線性回歸法D.主成分分析法2.某電商平臺需要對用戶購買行為進行分類，以推薦個性化商品。以下哪種算法最適合用于此場景？（）A.決策樹B.線性回歸C.K-means聚類D.時間序列分析3.在進行A/B測試時，某APP新功能組的轉(zhuǎn)化率顯著高于對照組。若要驗證該結(jié)果是否具有統(tǒng)計學(xué)意義，應(yīng)使用以下哪種檢驗方法？（）A.相關(guān)性分析B.t檢驗C.方差分析D.回歸分析4.某金融機構(gòu)需要對客戶的信用風(fēng)險進行評估，以下哪種模型最適合用于此場景？（）A.邏輯回歸B.K最近鄰（KNN）C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.隨機森林5.在進行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示不同城市某產(chǎn)品的銷售趨勢，以下哪種圖表最適合？（）A.散點圖B.熱力圖C.折線圖D.餅圖6.某零售企業(yè)需要對歷史銷售數(shù)據(jù)進行預(yù)測，以下哪種方法最適合用于季節(jié)性預(yù)測？（）A.簡單線性回歸B.ARIMA模型C.支持向量機D.樸素貝葉斯7.在處理缺失值時，若數(shù)據(jù)集較大且缺失比例較低，以下哪種方法最適合？（）A.刪除缺失值B.插值法C.均值/中位數(shù)填充D.回歸填充8.某社交媒體平臺需要對用戶評論進行情感分析，以下哪種算法最適合用于此場景？（）A.樸素貝葉斯B.支持向量機C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.決策樹9.在進行特征工程時，若要提取文本數(shù)據(jù)的主題特征，以下哪種方法最適合？（）A.PCA降維B.詞嵌入（WordEmbedding）C.LDA主題模型D.決策樹特征選擇10.某物流公司需要對包裹配送路徑進行優(yōu)化，以下哪種算法最適合用于此場景？（）A.Dijkstra算法B.K-means聚類C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.決策樹二、多選題（共5題，每題3分，共15分）11.在進行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪些方法屬于數(shù)據(jù)清洗的范疇？（）A.缺失值處理B.異常值檢測C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換E.數(shù)據(jù)集成12.某電商企業(yè)需要對用戶行為進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以下哪些算法可用于此場景？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E.K-means聚類13.在進行時間序列分析時，以下哪些方法可用于趨勢預(yù)測？（）A.ARIMA模型B.Prophet模型C.線性回歸D.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E.移動平均法14.某醫(yī)療機構(gòu)需要對患者的疾病進行診斷，以下哪些模型可用于此場景？（）A.邏輯回歸B.支持向量機C.決策樹D.K最近鄰（KNN）E.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）15.在進行特征選擇時，以下哪些方法屬于過濾法？（）A.相關(guān)性分析B.Lasso回歸C.卡方檢驗D.遞歸特征消除（RFE）E.互信息法三、簡答題（共5題，每題5分，共25分）16.簡述在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，如何處理缺失值？并說明不同方法的優(yōu)缺點。17.解釋什么是過擬合，并列舉三種避免過擬合的方法。18.描述交叉驗證在模型評估中的作用，并說明k折交叉驗證的步驟。19.解釋什么是協(xié)同過濾推薦算法，并說明其兩種主要類型。20.簡述在進行數(shù)據(jù)可視化時，如何選擇合適的圖表類型？并舉例說明。四、計算題（共3題，每題10分，共30分）21.某電商平臺收集了用戶年齡和購買金額的數(shù)據(jù)，如下表所示：|年齡（歲）|購買金額（元）||-|--||25|500||30|800||35|1200||40|1500||45|2000|請計算年齡與購買金額的相關(guān)系數(shù)，并解釋其含義。22.某金融機構(gòu)收集了客戶的年齡、收入和信用評分數(shù)據(jù)，并使用邏輯回歸模型進行信用風(fēng)險評估。模型訓(xùn)練后的參數(shù)如下：-截距項：-2.5-年齡系數(shù)：0.1-收入系數(shù)：0.05-信用評分系數(shù)：0.2若某客戶的年齡為35歲，收入為50000元，信用評分為80分，請計算該客戶的信用風(fēng)險概率。23.某零售企業(yè)需要對某產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)進行預(yù)測，歷史數(shù)據(jù)如下表所示：|月份|銷售量|||--||1|100||2|120||3|130||4|140||5|150|請使用簡單指數(shù)平滑法預(yù)測下一個月（第6個月）的銷售量。五、論述題（共2題，每題10分，共20分）24.結(jié)合實際場景，論述特征工程在數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要性，并舉例說明如何進行特征工程。25.比較監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，并分別說明其適用場景。答案與解析一、單選題1.B解析：標(biāo)準(zhǔn)差法（3σ原則）是常用的異常值檢測方法，適用于識別與均值差異較大的數(shù)據(jù)點。其他選項不適用于異常值檢測。2.A解析：決策樹適合分類任務(wù)，可通過樹狀結(jié)構(gòu)對用戶行為進行分類，推薦個性化商品。其他選項不適用于分類場景。3.B解析：t檢驗適用于比較兩組數(shù)據(jù)的均值差異，驗證A/B測試結(jié)果的顯著性。其他選項不適用于此場景。4.A解析：邏輯回歸適合二分類問題，如信用風(fēng)險評估。其他選項不適用于此類任務(wù)。5.C解析：折線圖適合展示時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢，如城市銷售趨勢。其他選項不適合此場景。6.B解析：ARIMA模型適合包含季節(jié)性因素的時間序列預(yù)測。其他選項不適用于季節(jié)性預(yù)測。7.C解析：均值/中位數(shù)填充適用于缺失比例較低且數(shù)據(jù)集較大的情況，簡單高效。其他選項不適用或效率較低。8.A解析：樸素貝葉斯適合文本分類任務(wù)，如情感分析。其他選項不適用于此類任務(wù)。9.C解析：LDA主題模型適合提取文本數(shù)據(jù)的主題特征。其他選項不適用于主題提取。10.A解析：Dijkstra算法適合路徑優(yōu)化問題，如物流配送路徑。其他選項不適用于此場景。二、多選題11.A、B、D解析：數(shù)據(jù)清洗包括缺失值處理、異常值檢測和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)集成屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的其他范疇。12.A、B解析：Apriori和FP-Growth算法適合關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。其他選項不適用于此場景。13.A、B、E解析：ARIMA、Prophet和移動平均法適合趨勢預(yù)測。LSTM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適用于復(fù)雜序列模型。14.A、B、C、D解析：邏輯回歸、支持向量機、決策樹和KNN都可用于疾病診斷。CNN更適用于圖像數(shù)據(jù)。15.A、C、E解析：過濾法包括相關(guān)性分析、卡方檢驗和互信息法。Lasso回歸和RFE屬于包裹法。三、簡答題16.缺失值處理方法及其優(yōu)缺點-刪除缺失值：簡單，但可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。-插值法：如線性插值，適用于少量缺失值。-均值/中位數(shù)填充：簡單，但可能扭曲數(shù)據(jù)分布。-回歸填充：利用其他特征預(yù)測缺失值，但計算復(fù)雜。17.過擬合及其避免方法過擬合指模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合，泛化能力差。避免方法：-正則化（如Lasso、Ridge）；-增加數(shù)據(jù)量；-使用更簡單的模型。18.交叉驗證的作用及k折步驟交叉驗證用于評估模型的泛化能力，避免過擬合。k折步驟：-將數(shù)據(jù)分成k份；-每次用k-1份訓(xùn)練，1份測試；-重復(fù)k次，取平均值。19.協(xié)同過濾推薦算法及其類型協(xié)同過濾通過用戶或物品相似性推薦。類型：-基于用戶的協(xié)同過濾；-基于物品的協(xié)同過濾。20.數(shù)據(jù)可視化圖表選擇-折線圖：展示趨勢；-散點圖：展示關(guān)系；-熱力圖：展示密度。四、計算題21.相關(guān)系數(shù)計算-計算均值：年齡均值=35，金額均值=1150；-計算協(xié)方差：61250；-計算標(biāo)準(zhǔn)差：年齡=8.37，金額=431.63；-相關(guān)系數(shù)=61250/(8.37×431.63)=0.87（強正相關(guān)）。22.信用風(fēng)險概率計算-概率=1/(1+e^(-(-2.5+0.1×35+0.05×50000+0.2×80)))≈0.73。23.簡單指數(shù)平滑法預(yù)測-平滑常數(shù)α=0.3，預(yù)測=0.3×150+0.7×140=146。五、論述題24.特征工程