2025年大学《数据科学》专业题库- 数据科学：发现数据中的宝藏

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学：发现数据中的宝藏考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.以下哪一项不是数据科学生命周期的主要阶段？A.数据采集与存储B.数据清洗与预处理C.模型训练与评估D.数据可视化与报告2.在描述数据集中，哪个指标反映了数据的离散程度？A.均值B.中位数C.标准差D.分位数3.下列哪种方法通常用于处理数据中的缺失值？A.删除含有缺失值的记录B.填充平均值或中位数C.数据编码D.特征选择4.决策树算法属于以下哪种类型的机器学习模型？A.监督学习B.非监督学习C.半监督学习D.强化学习5.在评估分类模型性能时，哪个指标侧重于衡量模型对正类样本的识别能力？A.准确率B.召回率C.F1分数D.AUC6.对数据进行归一化处理的目的是什么？A.消除缺失值B.降低数据维度C.缩小不同特征量纲的差距D.增加数据稀疏性7.以下哪个统计检验方法适用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异？A.t检验（配对）B.t检验（独立）C.方差分析D.卡方检验8.K-Means聚类算法是一种什么样的聚类方法？A.基于密度的聚类B.基于层次的聚类C.基于划分的聚类D.基于模型聚类9.在数据预处理阶段，数据变换主要指什么？A.处理重复数据B.将数据转换为不同格式C.对数据进行标准化或归一化D.删除异常值10.下列哪项不是数据科学伦理问题？A.数据偏见B.数据隐私泄露C.模型可解释性不足D.算法透明度低二、填空题（每空1分，共10分）1.数据科学是一个跨学科领域，通常认为它主要涉及________、________和计算机科学。2.探索性数据分析（EDA）的主要目的是通过统计图形和计算，理解数据的________、分布和变量间的关系。3.在机器学习中，将数据分为训练集和测试集的目的是为了评估模型的________性。4.缺失值处理方法中的“删除行”策略适用于缺失值比例________的情况。5.交叉验证是一种常用的模型评估方法，其目的是减少模型评估的________。6.降维技术如主成分分析（PCA）可以用来减少数据的________，同时保留大部分信息。7.在数据预处理中，将特征缩放到[0,1]区间的常用方法是________。8.评估回归模型性能时，常用的指标包括均方误差（MSE）和________。9.“数据驱动”决策意味着决策的依据是________而非主观判断。10.数据可视化是将数据转换为________或图形的过程，以便更直观地理解和沟通信息。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述数据清洗在数据科学项目中的重要性。2.请比较监督学习与非监督学习在目标、输入数据和常用算法上的主要区别。3.解释什么是过拟合，并简述防止过拟合的常用方法。四、计算题（每题7分，共14分）1.假设一个数据集包含10个样本，某特征值为：[5,3,6,2,8,4,7,1,9,0]。计算该特征值的均值、中位数和方差。（请使用公式计算）2.假设你使用逻辑回归模型对一批数据进行分类，得到以下结果：模型预测某样本属于正类的概率为0.85，实际该样本为正类。请计算该样本的真正例率（TruePositiveRate,TPR）和精确率（Precision）。五、分析题（共11分）假设你是一家电商公司的数据分析师，近期公司注意到部分新注册用户在平台上的活跃度不高，想要提升用户粘性。你的主管要求你基于过去一个月新注册用户的行为数据（脱敏处理），进行分析，找出影响用户活跃度的可能因素，并提出至少两条具有可行性的建议。数据中包含的用户行为指标有：注册后首次登录时间（天）、平均每日登录次数、平均每次会话时长（分钟）、浏览商品种类数、收藏商品数量、购买商品数量。请描述你将如何进行这一分析（包括你会关注哪些指标、可能使用哪些分析方法或模型、以及最终如何呈现你的发现和建议）。试卷答案一、选择题1.D2.C3.B4.A5.B6.C7.B8.C9.C10.C二、填空题1.统计学，计算机科学2.特征3.泛化4.很低5.偏差6.维度7.最小-最大规范化（Min-MaxScaling）8.决定系数（R-squared或R²）9.数据10.图形三、简答题1.解析思路：首先点明数据清洗是数据科学流程中的关键步骤。然后从数据质量的角度说明原始数据往往包含错误、不完整、不一致等问题。接着阐述清洗如何解决这些问题（如去除噪声、处理缺失值、纠正不一致性），从而保证数据的质量。最后强调高质量的数据是后续分析（如模型训练）有效性和结果可靠性的基础。*答案要点：数据清洗是数据科学项目中的关键步骤，用于处理原始数据中存在的错误、不完整、不一致等问题。原始数据可能包含噪声、缺失值、重复记录、格式不统一等。数据清洗通过识别并处理这些问题（如删除异常值、填充或删除缺失值、统一数据格式），提升数据质量。高质量的数据是后续分析（如建模）有效性的保证，能够确保分析结果的准确性和可靠性。2.解析思路：首先分别定义监督学习和非监督学习。然后比较它们在主要目标（分类/回归vs无监督模式发现）、输入数据（带有标签vs无标签）以及常用算法（如决策树、线性回归vs聚类、降维）上的区别。强调这些区别导致了它们适用于解决不同类型的问题。*答案要点：监督学习旨在通过带有标签的数据学习输入到输出的映射关系，用于分类或回归问题，常用算法如决策树、支持向量机、线性回归。非监督学习则处理无标签数据，旨在发现数据内在的结构或模式，如聚类（K-Means）、降维（PCA）。主要区别在于目标不同（预测vs发现模式）、输入数据是否带标签。3.解析思路：首先解释过拟合的定义：模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现很差，原因是模型学习了训练数据中的噪声和细节，而非潜在规律。然后说明过拟合的后果是模型的泛化能力差。最后列举防止过拟合的常用方法，如获取更多数据、特征选择/降维、正则化（L1/L2）、交叉验证、早停法等。*答案要点：过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现极佳，但在新的、未见过的数据上表现很差。这是因为模型不仅学习了数据中的潜在规律，还学习了噪声和细节。过拟合导致模型泛化能力差。防止过拟合的方法包括：获取更多样化的数据、减少模型复杂度（如特征选择）、使用正则化技术（L1、L2）、采用交叉验证评估模型、设置早停法等。四、计算题1.解析思路：计算均值，将所有数值加总再除以样本数量。计算中位数，需要先将数值排序，然后找到中间位置的值（若样本数为偶数，取中间两个数的平均值）。计算方差，先求出每个数值与均值的差，平方后求和，再除以样本数量（注意题目未说明是样本方差还是总体方差，通常默认为样本方差，分母为n-1）。*答案要点：*均值(Mean)=(5+3+6+2+8+4+7+1+9+0)/10=45/10=4.5*中位数(Median)：排序后数据为[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]。中间位置是第5和第6个数的平均：(4+5)/2=4.5*方差(Variance,s²)=Σ(xi-mean)²/(n-1)=[(5-4.5)²+(3-4.5)²+...+(0-4.5)²]/9=[0.25+2.25+...+20.25]/9=82.5/9≈9.172.解析思路：真正例率（TPR）是真正例的数量除以所有实际为正类的样本总数。这里预测为正类概率0.85，意味着模型认为该样本是正类的。实际该样本为正类，因此这是一个真正例。TPR=真正例/(真正例+假负例)=1/(1+0)。精确率（Precision）是真正例的数量除以所有被模型预测为正类的样本总数。这里模型预测为正类（概率0.85），实际也是正类，因此这是一个真正例。Precision=真正例/(真正例+假正例)=1/(1+0)。注意这里的描述简化了实际情况，通常需要区分不同预测概率下的情况，但题目信息足够得出此结论。*答案要点：*TPR=真正例/(真正例+假负例)=1/(1+0)=1*Precision=真正例/(真正例+假正例)=1/(1+0)=1五、分析题解析思路：1.明确目标：提升新注册用户的活跃度。2.分析数据：列出可用指标，思考每个指标与活跃度的潜在关系。首次登录时间短可能表示用户急于开始；高频登录和长会话时长表示深度参与；浏览/收藏/购买种类多可能表示兴趣广泛或准备购买。3.选择方法：*EDA：计算各指标在新用户中的描述性统计量（均值、中位数、分布）。绘制图表（如直方图、箱线图）比较不同活跃度用户（可人为划分，如登录次数>1次vs≤1次）在各指标上的差异。*相关性分析：计算指标与活跃度（如总登录次数或会话时长）之间的相关系数，找出强相关的因素。*(可选)简单模型：可以考虑使用线性回归或逻辑回归（如果活跃度分类化）分析哪些指标显著影响活跃度。4.提出建议：基于分析发现，提出具体、可操作的建议。建议应与发现相联系。5.呈现方式：说明将使用图表和统计数据展示发现，用简洁语言解释模式，基于证据提出建议，可能包含优先级排序。答案要点：为分析新注册用户活跃度问题并提供建议，我将采取以下步骤：1.数据准备与初步理解：检查数据质量，计算各指标（首次登录时间、平均每日登录次数、平均每次会话时长、浏览商品种类数、收藏商品数量、购买商品数量）在新注册用户中的基本统计描述（均值、中位数、分布情况）。通过可视化图表（如直方图、箱线图）初步观察各指标的分布以及不同活跃度用户（例如，按登录次数多寡划分）在这些指标上的差异。2.深入分析与识别关键因素：*进行探索性数据分析（EDA），重点关注与活跃度可能相关的指标。例如，观察首次登录时间短的用户是否更活跃；平均每日登录次数和平均每次会话时长与活跃度的关系；用户浏览、收藏、购买的商品种类数是否能反映其参与度。*计算指标与活跃度指标（如总登录次数或会话总时长）之间的相关性，识别出与活跃度强相关的正向或负向指标。3.提出可行性建议：基于分析发现，提出至少两条建议：*建议一：如果分析发现“首次登录时间”较短或“平均每日登录次数”与活跃度正相关，建议优化新用户引导流程，简化注册和首次登录体验，或设计早期用户激励（如新手任务、小额优惠券），鼓励用户尽快开始并持续使用平台。如果“平均每次会话