2025年数据科学硕士入学考试试题及答案

2025年数据科学硕士入学考试试题及答案一、数据预处理与分析（占比20%）

1.数据清洗

（1）以下哪些属于数据清洗的过程？（）

A.填充缺失值

B.异常值处理

C.数据类型转换

D.数据标准化

答案：ABCD

（2）在数据清洗过程中，缺失值填充方法有哪些？（）

A.众数填充

B.平均数填充

C.中位数填充

D.指定值填充

答案：ABCD

（3）如何识别数据中的异常值？（）

A.统计方法，如箱线图

B.比较法，如与标准差比较

C.比较法，如与其他样本比较

D.以上都是

答案：D

（4）以下哪种方法不适合进行数据标准化？（）

A.标准化

B.标准差缩放

C.最大最小标准化

D.随机标准化

答案：D

（5）数据清洗过程中，如何处理分类变量的缺失值？（）

A.众数填充

B.中位数填充

C.最小值填充

D.最大值填充

答案：A

（6）在数据清洗过程中，如何处理文本数据？（）

A.分词

B.词性标注

C.去除停用词

D.以上都是

答案：D

2.数据探索

（1）数据探索性分析的主要目的是什么？（）

A.了解数据的基本情况

B.识别数据中的异常值

C.发现数据之间的关联性

D.以上都是

答案：D

（2）数据探索性分析常用的可视化工具有哪些？（）

A.Matplotlib

B.Seaborn

C.Pandas

D.以上都是

答案：D

（3）如何分析时间序列数据？（）

A.绘制时序图

B.计算趋势和周期

C.建立模型进行预测

D.以上都是

答案：D

（4）如何分析空间数据？（）

A.绘制空间分布图

B.计算空间相关性

C.进行空间插值

D.以上都是

答案：D

（5）如何分析文本数据？（）

A.计算词频

B.分析词向量

C.主题模型

D.以上都是

答案：D

（6）在数据探索过程中，如何处理缺失值？（）

A.填充缺失值

B.删除缺失值

C.利用其他方法填充缺失值

D.以上都是

答案：D

二、统计学习与建模（占比30%）

1.常见算法与模型

（1）以下哪种算法属于监督学习算法？（）

A.K-means

B.决策树

C.KNN

D.以上都不是

答案：BC

（2）以下哪种算法属于无监督学习算法？（）

A.逻辑回归

B.支持向量机

C.主成分分析

D.以上都不是

答案：C

（3）以下哪种算法属于强化学习算法？（）

A.Q-learning

B.神经网络

C.决策树

D.以上都不是

答案：A

（4）以下哪种算法属于深度学习算法？（）

A.KNN

B.决策树

C.支持向量机

D.卷积神经网络

答案：D

（5）以下哪种算法属于集成学习算法？（）

A.KNN

B.决策树

C.支持向量机

D.AdaBoost

答案：D

（6）以下哪种算法属于聚类算法？（）

A.KNN

B.决策树

C.主成分分析

D.K-means

答案：D

2.模型评估与优化

（1）以下哪种指标用于评估分类模型的准确率？（）

A.精确率

B.召回率

C.F1分数

D.以上都是

答案：D

（2）以下哪种指标用于评估回归模型的均方误差？（）

A.平均绝对误差

B.均方误差

C.R方

D.以上都是

答案：D

（3）以下哪种方法用于模型调参？（）

A.交叉验证

B.网格搜索

C.贝叶斯优化

D.以上都是

答案：D

（4）以下哪种方法用于特征选择？（）

A.基于模型的特征选择

B.基于信息的特征选择

C.基于递归的特征选择

D.以上都是

答案：D

（5）以下哪种方法用于模型集成？（）

A.逻辑回归

B.决策树

C.AdaBoost

D.以上都是

答案：C

（6）以下哪种方法用于过拟合和欠拟合问题？（）

A.交叉验证

B.正则化

C.增加数据

D.以上都是

答案：D

三、大数据处理与计算（占比25%）

1.大数据处理技术

（1）以下哪种技术用于大数据存储？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.MongoDB

D.以上都是

答案：ABCD

（2）以下哪种技术用于大数据计算？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.Kafka

D.以上都是

答案：ABCD

（3）以下哪种技术用于大数据实时处理？（）

A.Storm

B.Flink

C.Kafka

D.以上都是

答案：ABCD

（4）以下哪种技术用于大数据分布式存储？（）

A.HadoopHDFS

B.HBase

C.Cassandra

D.以上都是

答案：ABCD

（5）以下哪种技术用于大数据分布式计算？（）

A.HadoopMapReduce

B.Spark

C.Storm

D.以上都是

答案：ABCD

（6）以下哪种技术用于大数据实时数据采集？（）

A.Kafka

B.Flume

C.Spark

D.以上都是

答案：ABCD

2.分布式计算框架

（1）以下哪种框架属于分布式计算框架？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.Flink

D.以上都是

答案：ABCD

（2）以下哪种框架适用于离线计算？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.Flink

D.以上都是

答案：A

（3）以下哪种框架适用于实时计算？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.Flink

D.以上都是

答案：BC

（4）以下哪种框架适用于大数据分析？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.Flink

D.以上都是

答案：ABCD

（5）以下哪种框架适用于分布式文件系统？（）

A.HadoopHDFS

B.HBase

C.Cassandra

D.以上都是

答案：A

（6）以下哪种框架适用于分布式数据库？（）

A.HBase

B.Cassandra

C.MongoDB

D.以上都是

答案：ABD

四、人工智能与机器学习（占比25%）

1.人工智能基础知识

（1）以下哪个不是人工智能的典型应用领域？（）

A.自然语言处理

B.计算机视觉

C.医疗诊断

D.以上都是

答案：D

（2）以下哪个是人工智能的三种基本要素？（）

A.知识、推理、学习

B.感知、认知、决策

C.识别、分类、预测

D.以上都是

答案：A

（3）以下哪个是人工智能的主要研究方向？（）

A.深度学习

B.机器学习

C.神经网络

D.以上都是

答案：D

（4）以下哪个是人工智能的基本概念？（）

A.机器学习

B.深度学习

C.强化学习

D.以上都是

答案：A

（5）以下哪个是人工智能的终极目标？（）

A.模拟人类智能

B.超越人类智能

C.代替人类智能

D.以上都是

答案：A

（6）以下哪个是人工智能的发展历程？（）

A.计算机科学、人工智能、机器学习

B.人工智能、机器学习、深度学习

C.机器学习、深度学习、人工智能

D.以上都是

答案：B

本次试卷答案如下：

一、数据预处理与分析（占比20%）

1.数据清洗

（1）ABCD

解析：数据清洗的过程包括填充缺失值、异常值处理、数据类型转换和数据标准化。

（2）ABCD

解析：缺失值填充方法有众数填充、平均数填充、中位数填充和指定值填充。

（3）D

解析：异常值可以通过统计方法（如箱线图）、比较法（如与标准差比较）和比较法（如与其他样本比较）来识别。

（4）D

解析：随机标准化不是数据标准化的方法，而是通过随机分配值来处理数据。

（5）A

解析：在数据清洗过程中，分类变量的缺失值通常使用众数填充。

（6）D

解析：在数据清洗过程中，文本数据可以通过分词、词性标注和去除停用词等方法进行处理。

2.数据探索

（1）D

解析：数据探索性分析的主要目的是了解数据的基本情况、识别数据中的异常值和发现数据之间的关联性。

（2）D

解析：数据探索性分析常用的可视化工具有Matplotlib、Seaborn和Pandas。

（3）D

解析：时间序列数据可以通过绘制时序图、计算趋势和周期以及建立模型进行预测来分析。

（4）D

解析：空间数据可以通过绘制空间分布图、计算空间相关性和进行空间插值来分析。

（5）D

解析：文本数据可以通过计算词频、分析词向量和主题模型来分析。

（6）D

解析：在数据探索过程中，处理缺失值的方法包括填充缺失值、删除缺失值和利用其他方法填充缺失值。

二、统计学习与建模（占比30%）

1.常见算法与模型

（1）BC

解析：监督学习算法包括决策树和KNN。

（2）C

解析：无监督学习算法包括主成分分析。

（3）A

解析：强化学习算法包括Q-learning。

（4）D

解析：深度学习算法包括卷积神经网络。

（5）D

解析：集成学习算法包括AdaBoost。

（6）D

解析：聚类算法包括K-means。

2.模型评估与优化

（1）D

解析：评估分类模型的准确率可以使用精确率、召回率和F1分数。

（2）D

解析：评估回归模型的均方误差可以使用平均绝对误差、均方误差和R方。

（3）D

解析：模型调参的方法包括交叉验证、网格搜索和贝叶斯优化。

（4）D

解析：特征选择的方法包括基于模型的特征选择、基于信息的特征选择和基于递归的特征选择。

（5）C

解析：模型集成的方法包括AdaBoost。

（6）D

解析：处理过拟合和欠拟合问题的方法包括交叉验证、正则化、增加数据和以上都是。

三、大数据处理与计算（占比25%）

1.大数据处理技术

（1）ABCD

解析：大数据存储技术包括Hadoop、Spark、MongoDB。

（2）ABCD

解析：大数据计算技术包括Hadoop、Spark、Kafka。

（3）ABCD

解析：大数据实时处理技术包括Storm、Flink、Kafka。

（4）ABCD

解析：大数据分布式存储技术包括HadoopHDFS、HBase、Cassandra。

（5）ABCD

解析：大数据分布式计算技术包括HadoopMapReduce、Spark、Flink。

（6）ABCD

解析：大数据实时数据采集技术包括Kafka、Flume、Spark。

2.分布式计算框架

（1）ABCD

解析：分布式计算框架包括Hadoop、Spark、Flink。

（2）A

解析：Hadoop适用于离线计算。

（3）BC

解析：Spark和Flink适用于实时计算。

（4）ABCD

解析：Hadoop、Spark和Flink适用于大数据分析。

（5）A

解析：HadoopHDFS适用于分布式文件系统。

（6）ABD

解析：HBase、Cassandra和Mon