数据科学家面试须知数据处理与挖掘能力考核

2026年数据科学家面试须知：数据处理与挖掘能力考核一、选择题（共5题，每题2分，总分10分）背景：某电商平台希望通过用户行为数据提升销售额，数据包含用户ID、购买记录、浏览时长、地域、设备类型等信息。以下问题涉及数据预处理、特征工程及模型应用。1.在处理缺失值时，以下哪种方法最适合处理连续型数值数据的缺失？A.删除含有缺失值的样本B.使用均值/中位数/众数填充C.使用KNN填充D.插值法2.以下哪种特征工程方法适用于处理高维稀疏数据？A.PCA降维B.特征组合C.逻辑回归特征筛选D.决策树特征重要性排序3.在评估分类模型性能时，对于不平衡数据集，以下哪个指标最合适？A.准确率（Accuracy）B.F1分数（F1-Score）C.AUC-ROCD.精确率（Precision）4.以下哪种算法属于无监督学习？A.逻辑回归B.线性回归C.K-Means聚类D.支持向量机5.在数据清洗过程中，如何处理异常值？A.直接删除异常值B.使用Z-score方法检测并替换C.保留所有异常值D.通过业务规则判断是否删除二、填空题（共5题，每题2分，总分10分）背景：某金融科技公司需要分析用户信用风险，数据包含年龄、收入、负债率、历史借贷记录等。6.在数据标准化时，常用的公式为________，其中μ表示均值，σ表示标准差。答案：X标准化=(X-μ)/σ7.交叉验证中，k折交叉验证的目的是________。答案：避免模型过拟合，评估模型的泛化能力8.在特征选择中，L1正则化（Lasso回归）的作用是________。答案：进行特征稀疏化，部分特征系数变为09.算法A和B的时间复杂度分别为O(n²)和O(logn)，当数据量n较大时，_______更高效。答案：算法B10.在处理文本数据时，TF-IDF是一种常用的________方法。答案：特征表示三、简答题（共4题，每题5分，总分20分）背景：某电商公司希望通过用户购买行为预测用户流失概率。11.简述数据预处理的主要步骤及其目的。答案：数据预处理是机器学习流程的关键环节，主要步骤包括：1.数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值，确保数据质量。2.数据集成：将多个数据源合并，形成统一数据集。3.数据变换：如标准化、归一化、对数变换等，使数据符合模型输入要求。4.数据规约：减少数据维度，如PCA降维、特征选择等。目的：提高数据可用性，减少噪声干扰，提升模型性能。12.解释特征交叉的常见方法及其应用场景。答案：特征交叉是指通过组合原始特征生成新的特征，常见方法包括：1.多项式特征：如X₁和X₂的乘积，适用于非线性关系建模。2.多项式组合：如X₁²、X₁X₂²等，适用于复杂交互关系。应用场景：电商用户行为分析（如“浏览时长×购买频率”）、金融风险评估（如“收入×负债率”）。13.如何处理数据不平衡问题？列举至少三种方法。答案：1.重采样：过采样少数类（如SMOTE算法），或欠采样多数类。2.代价敏感学习：调整模型损失函数，对少数类样本赋予更高权重。3.集成方法：使用Bagging或Boosting，如随机森林、XGBoost。4.合成数据生成：通过生成对抗网络（GAN）等生成少数类样本。14.描述一下特征选择与降维的区别。答案：-特征选择：从原始特征中筛选出最优子集，如Lasso、RFE。-降维：通过投影或变换减少特征维度，如PCA。区别：特征选择保留原始特征线性组合，降维可能损失部分信息，但更适用于高维数据。四、编程题（共3题，每题10分，总分30分）背景：使用Python处理以下数据问题，要求代码完整且注释清晰。15.编写代码处理缺失值，要求：-使用均值填充数值型缺失值，中位数填充分类型缺失值。-示例数据：pythonimportpandasaspddata={'A':[1,2,None,4],'B':['X',None,'Y','Z']}df=pd.DataFrame(data)答案：pythonimportpandasaspd示例数据data={'A':[1,2,None,4],'B':['X',None,'Y','Z']}df=pd.DataFrame(data)填充数值型缺失值（均值）df['A'].fillna(df['A'].mean(),inplace=True)填充分类型缺失值（中位数，这里用众数代替）df['B'].fillna(df['B'].mode()[0],inplace=True)print(df)16.编写代码实现K-Means聚类，要求：-对以下二维数据聚类（k=3），并可视化结果。-示例数据：pythonimportnumpyasnpdata=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0]])答案：pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeans示例数据data=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0]])K-Means聚类kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=0).fit(data)labels=kmeans.labels_centroids=kmeans.cluster_centers_可视化plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=labels,cmap='viridis')plt.scatter(centroids[:,0],centroids[:,1],c='red',marker='X')plt.title("K-MeansClustering")plt.show()17.编写代码实现TF-IDF特征提取，要求：-对以下文本数据提取TF-IDF向量。-示例数据：pythondocuments=["苹果手机很棒","华为手机不错","苹果手机和华为手机"]答案：pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer示例文本数据documents=["苹果手机很棒","华为手机不错","苹果手机和华为手机"]TF-IDF提取tfidf=TfidfVectorizer()tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(documents)输出TF-IDF矩阵print(tfidf_matrix.toarray())print(tfidf.get_feature_names_out())五、论述题（共1题，10分）背景：某城市交通部门希望利用历史交通数据优化信号灯配时。18.结合实际场景，论述如何通过数据挖掘提升交通信号灯效率？答案：提升交通信号灯效率需从数据采集、模型设计、业务落地三方面入手：1.数据采集与预处理-收集数据：车流量（摄像头、地磁线圈）、行人数量（传感器）、天气、拥堵时长等。-处理数据：去除噪声（如异常车流量）、填补缺失值（如用插值法补摄像头故障数据）。2.特征工程与模型设计-特征工程：-时间特征：时段（早高峰/平峰）、工作日/周末。-空间特征：路口连接度（如交叉口数量）、路段坡度。-交互特征：车流量×行人数量（冲突风险）。-模型选择：-强化学习（如DQN