数据科学家面试题及数据处理方法探讨

2026年数据科学家面试题及数据处理方法探讨一、选择题（共5题，每题2分，总计10分）1.数据预处理中，以下哪项技术最适合处理缺失值较多（超过30%）的数据集？A.插值法（如线性插值）B.删除含缺失值的行C.基于模型的方法（如KNN填充）D.均值/中位数填充2.在特征工程中，以下哪种方法最适合将类别特征转换为数值特征，且保留类别间的不等距关系？A.One-Hot编码B.标准化（StandardScaler）C.二进制编码（BinaryEncoding）D.LabelEncoding3.对于时间序列预测任务，以下哪种模型通常需要更多历史数据才能稳定收敛？A.线性回归B.ARIMA模型C.随机森林D.逻辑回归4.在处理大规模稀疏数据时，以下哪种矩阵分解方法效率最高？A.SVD（奇异值分解）B.NMF（非负矩阵分解）C.ALS（交替最小二乘法）D.LDA（拉普拉斯-高斯模型）5.在模型评估中，对于不平衡数据集（如欺诈检测），以下哪个指标最适用于衡量模型的泛化能力？A.准确率（Accuracy）B.F1分数（F1-Score）C.AUC-ROC曲线D.召回率（Recall）二、简答题（共3题，每题10分，总计30分）6.简述特征选择与特征工程的区别，并举例说明如何在实际项目中应用这两种技术。要求：-解释特征选择和特征工程的定义及目标差异。-结合具体场景（如电商用户流失预测）给出应用实例。7.在处理异常值时，如何判断数据中的异常值？有哪些处理方法？如何选择合适的处理策略？要求：-列举至少三种检测异常值的方法（如3σ原则、箱线图、DBSCAN）。-说明不同处理方法（删除、替换、保留）的适用场景。8.假设你需要优化一个电商平台的商品推荐系统，请列出至少三种特征工程方法，并说明如何通过这些方法提升推荐效果。要求：-结合用户行为数据（如浏览、购买、收藏）设计特征。-解释每种方法对推荐系统的影响。三、编程题（共2题，每题15分，总计30分）9.数据清洗与预处理题目：给定一个包含缺失值、重复值和异常值的电商用户订单数据集（CSV格式），请使用Python（Pandas库）完成以下任务：-删除完全重复的订单。-填充缺失的“用户年龄”字段（使用中位数填充，但需排除异常值）。-将“订单金额”转换为正数（若存在负值，假设为系统错误，用均值替换）。要求：-代码需包含异常值检测逻辑（如IQR方法）。-输出清洗后的数据统计摘要。10.特征工程与模型应用题目：假设你有一个银行客户数据集，包含“年龄”、“收入”、“信用评分”和“贷款是否违约”等字段。请完成以下任务：-创建一个新特征“年龄分段”（如：青年=18-30岁，中年=31-50岁，老年=50岁以上）。-使用逻辑回归模型预测贷款违约概率，并解释特征重要性。要求：-代码需包含数据标准化步骤（如StandardScaler）。-说明如何通过特征重要性判断关键影响因素。四、开放题（共1题，20分）11.行业与地域针对性问题题目：假设你正在为一家中国生鲜电商平台优化用户流失预测模型，该平台在一线城市（如上海、北京）和二线城市（如成都、武汉）的用户行为差异较大。请回答：-如何设计交叉特征（InteractionFeatures）以捕捉地域差异？-在模型训练时，如何平衡两类城市的样本权重？-结合中国消费者行为特点，提出至少两种可能影响流失率的新特征。要求：-解释特征设计的逻辑依据。-说明样本权重平衡的必要性及方法。答案与解析一、选择题答案1.C-解析：当缺失值比例超过30%时，删除行会导致数据量大幅减少，影响模型泛化能力；均值/中位数填充会丢失信息；KNN填充能根据相似样本推测缺失值，适合高缺失率场景。2.A-解析：One-Hot编码保留类别独立性，适用于离散特征且无序；LabelEncoding会引入虚假数值关系，不适用。3.B-解析：ARIMA模型依赖时间序列的自相关性，需要大量历史数据；线性回归和随机森林对数据量要求较低；逻辑回归适用于分类任务。4.C-解析：ALS适用于大规模稀疏矩阵分解（如协同过滤），效率高于SVD；NMF假设非负性限制严格；LDA适用于高维文本数据。5.B-解析：F1分数平衡精确率和召回率，适合不平衡数据；AUC-ROC关注全局性能；准确率易受多数类主导。二、简答题解析6.特征选择与特征工程的区别-特征选择：从已有特征中筛选最相关的变量，减少维度，避免过拟合（如递归特征消除、Lasso回归）。-特征工程：通过组合、变换原始特征创造新的预测性变量（如时间特征分解、多项式特征）。电商流失预测实例：-特征选择：使用Lasso回归筛选掉“用户注册时长”和“月消费金额”以外的冗余特征。-特征工程：创建“最近30天无登录”的二进制特征，或用“浏览商品种类数/购买商品种类数”计算用户活跃度。7.异常值处理策略-检测方法：-3σ原则：数据点偏离均值超过3个标准差。-箱线图：通过四分位数范围（IQR）识别上下界之外的点。-DBSCAN：基于密度的聚类算法，离群点不参与核心点邻域。-处理方法：-删除：适用于异常值由错误数据导致（如传感器故障）。-替换：用中位数/均值填充，适用于异常值占比较小。-保留：若异常值有业务意义（如极端交易），可单独建模。选择策略：根据异常值成因和业务目标决定，如金融风控需保留欺诈样本。8.电商推荐系统特征工程-方法1：用户行为序列特征-创建“浏览商品品类数量”、“加购到购物车的商品价格均值”等，捕捉偏好。-方法2：时序特征-“最近7天活跃次数”、“周末活跃占比”，反映用户生命周期。-方法3：社交关联特征-“好友购买商品相似度”，利用社交网络信息增强推荐精准度。三、编程题解析9.数据清洗代码示例（Python）pythonimportpandasaspdimportnumpyasnp读取数据df=pd.read_csv('orders.csv')删除完全重复行df.drop_duplicates(inplace=True)异常值检测（年龄）Q1=df['年龄'].quantile(0.25)Q3=df['年龄'].quantile(0.75)IQR=Q3-Q1age_mask=(df['年龄']>=Q1-1.5IQR)&(df['年龄']<=Q3+1.5IQR)median_age=df.loc[age_mask,'年龄'].median()填充缺失值df['年龄'].fillna(median_age,inplace=True)订单金额处理if(df['订单金额']<0).any():df['订单金额'].replace(np.nan,df['订单金额'].mean(),inplace=True)输出统计print(df.describe())10.特征工程与模型代码示例pythonfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportpandasaspd读取数据df=pd.read_csv('customers.csv')创建年龄分段特征df['年龄分段']=pd.cut(df['年龄'],bins=[0,30,50,np.inf],labels=['青年','中年','老年'])df=pd.get_dummies(df,columns=['年龄分段'],drop_first=True)特征标准化scaler=StandardScaler()df[['收入','信用评分']]=scaler.fit_transform(df[['收入','信用评分']])模型训练X=df.drop('贷款是否违约',axis=1)y=df['贷款是否违约']model=LogisticRegression()model.fit(X,y)特征重要性print(model.coef_)四、开放题解析11.地域差异化处理策略-交叉特征设计：-“月消费金额×城市级别”（一线城市系数