2025年大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)（數(shù)據(jù)分析）期末綜合試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于存儲(chǔ)和處理有序數(shù)據(jù)？（）A.集合B.字典C.列表D.元組2.在Python中，用于讀取CSV文件的常用庫是（）。A.pandasB.numpyC.matplotlibD.scikit-learn3.數(shù)據(jù)清洗時(shí)，處理缺失值的方法不包括（）。A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充C.用隨機(jī)值填充D.直接忽略4.以下哪個(gè)指標(biāo)可以衡量數(shù)據(jù)的離散程度？（）A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)5.對于線性回歸模型，以下說法正確的是（）。A.只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)B.模型的目標(biāo)是最小化殘差平方和C.不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化D.預(yù)測結(jié)果一定準(zhǔn)確6.在數(shù)據(jù)可視化中，用于繪制柱狀圖的Python庫是（）。A.seabornB.plotlyC.matplotlibD.alloftheabove7.以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.K均值聚類D.邏輯回歸8.數(shù)據(jù)降維的目的不包括（）。A.減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本B.提高模型訓(xùn)練速度C.增加數(shù)據(jù)維度D.去除冗余信息9.當(dāng)數(shù)據(jù)集不平衡時(shí)，以下哪種方法可以改善分類效果？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類器參數(shù)D.alloftheabove10.在數(shù)據(jù)分析中，用于數(shù)據(jù)探索性分析的常用工具是（）。A.JupyterNotebookB.SpyderC.RStudioD.alloftheabove二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，少選、多選、錯(cuò)選均不得分）1.以下哪些是數(shù)據(jù)分析的主要步驟？（）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化E.模型評估2.對于pandas庫中的DataFrame，以下操作正確的有（）。A.通過索引訪問特定列B.使用`drop`方法刪除行或列C.使用`apply`方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行逐元素操作D.可以直接修改列名E.能進(jìn)行數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計(jì)3.在數(shù)據(jù)可視化中，常見的圖表類型有（）。A.折線圖B.餅圖C.散點(diǎn)圖D.箱線圖E.熱力圖4.以下哪些算法可以用于分類任務(wù)？（）A.樸素貝葉斯B.隨機(jī)森林C.梯度提升D.主成分分析E.線性判別分析5.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的方法有（）。A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.對數(shù)變換E.平方根變換三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷以下說法的對錯(cuò)，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.數(shù)據(jù)科學(xué)僅僅是關(guān)于數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)。（）2.在Python中，字典是無序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。（）3.數(shù)據(jù)清洗只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)的缺失值。（）4.相關(guān)系數(shù)為0表示兩個(gè)變量之間沒有任何關(guān)系。（）5.邏輯回歸模型的輸出值是連續(xù)的。（）6.數(shù)據(jù)可視化的目的只是為了讓圖表更美觀。（）7.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)。（）8.決策樹算法對數(shù)據(jù)的分布沒有要求。（）9.交叉驗(yàn)證可以更準(zhǔn)確地評估模型的性能。（）10.數(shù)據(jù)降維一定會(huì)損失數(shù)據(jù)中的重要信息。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容和常見方法。2.解釋線性回歸模型的基本原理，并說明如何評估其性能。3.什么是聚類分析？簡述K均值聚類算法的步驟。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，20分，請根據(jù)以下描述完成相應(yīng)任務(wù)）給定一份包含學(xué)生成績的數(shù)據(jù)集，其中包括學(xué)生的姓名、數(shù)學(xué)成績、語文成績、英語成績等字段。請完成以下任務(wù)：1.讀取數(shù)據(jù)集，并檢查數(shù)據(jù)是否存在缺失值。2.計(jì)算每個(gè)學(xué)生的平均成績。3.找出數(shù)學(xué)成績最高的學(xué)生。4.繪制語文成績和英語成績的散點(diǎn)圖，觀察兩者之間的關(guān)系。答案：一、選擇題1.C2.A3.D4.C5.B6.D7.C8.C9.D10.D二、多項(xiàng)選擇題1.ABCDE2.ABCDE3.ABCDE4.ABCE5.ABC三、判斷題1.×2.√3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.√10.×四、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗主要內(nèi)容包括處理缺失值、重復(fù)值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等。常見方法有刪除缺失值記錄、填充缺失值（均值、中位數(shù)、眾數(shù)等）、使用數(shù)據(jù)插值法、基于統(tǒng)計(jì)模型處理異常值、利用正則表達(dá)式處理重復(fù)值、采用最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化、Z-score標(biāo)準(zhǔn)化等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。2.線性回歸模型基本原理是通過對輸入特征進(jìn)行線性組合來預(yù)測輸出變量。其目標(biāo)是找到一組參數(shù)使得預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差最小，通常使用最小二乘法來求解參數(shù)。評估其性能的指標(biāo)有均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定系數(shù)（R2）等。MSE衡量預(yù)測值與真實(shí)值之間的平均平方誤差，MAE衡量平均絕對誤差，R2表示模型對數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，取值范圍在0到1之間，越接近1性能越好。3.聚類分析是將數(shù)據(jù)對象按照相似性劃分為不同的簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象相似度高，不同簇之間的數(shù)據(jù)對象相似度低。K均值聚類算法步驟：首先隨機(jī)選擇K個(gè)聚類中心；然后計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的聚類中心所在的簇；接著重新計(jì)算每個(gè)簇的聚類中心（通常是簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值）；重復(fù)上述步驟，直到聚類中心不再變化或達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)。五、綜合應(yīng)用題1.可以使用pandas庫的`read_csv`方法讀取數(shù)據(jù)集，然后使用`isnull`方法檢查數(shù)據(jù)是否存在缺失值。2.使用`mean`方法計(jì)算每個(gè)學(xué)生的平均成績，例如`df['平均成績']=df[['數(shù)學(xué)成績','語文成績','英語成績']].mean(axis=1)`。3.使用`max`方法找出數(shù)學(xué)成績最高的學(xué)生，如`max_student=df.loc[df['數(shù)學(xué)成績'].idxmax()]`。4.使用matplotli