数据科学与数据分析师参考题集

2026年数据科学与数据分析师参考题集一、单选题（共10题，每题2分）1.在处理北京市某商场顾客消费数据时，发现部分顾客年龄数据异常偏高，例如出现200岁的情况。最合适的异常值处理方法是？A.直接删除异常数据B.将异常值替换为中位数C.对年龄进行对数转换后处理D.保留异常值并标注为缺失值2.某电商平台想通过用户购买行为数据预测“双十一”促销活动效果，最适合使用的机器学习模型是？A.决策树（DecisionTree）B.线性回归（LinearRegression）C.神经网络（NeuralNetwork）D.K-means聚类（K-meansClustering）3.在数据可视化中，展示不同城市（如北京、上海、广州）用户活跃度趋势的最佳图表类型是？A.散点图（ScatterPlot）B.柱状图（BarChart）C.热力图（Heatmap）D.饼图（PieChart）4.某金融机构需要评估贷款用户的信用风险，最适合使用的特征工程方法是？A.标准化（Standardization）B.特征编码（One-HotEncoding）C.特征选择（FeatureSelection）D.特征交叉（FeatureInteraction）5.在北京市出租车司机收入分析中，若要分析不同时间段（早/中/晚）收入差异，最适合使用的统计检验方法是？A.t检验（t-test）B.ANOVA方差分析C.卡方检验（Chi-squareTest）D.Mann-WhitneyU检验6.某外卖平台需要优化配送路线，最适合使用的算法是？A.决策树算法B.深度学习算法C.旅行商问题（TSP）算法D.主成分分析（PCA）算法7.在处理上海市某医院患者诊断数据时，若要识别不同科室（内科、外科、儿科）的患者特征差异，最适合使用的模型是？A.逻辑回归（LogisticRegression）B.线性判别分析（LDA）C.K-means聚类D.随机森林（RandomForest）8.某电商平台通过用户评论数据计算商品情感倾向，最适合使用的自然语言处理（NLP）技术是？A.词嵌入（WordEmbedding）B.主题模型（LDA）C.情感分析（SentimentAnalysis）D.文本分类（TextClassification）9.在处理深圳市某企业员工离职数据时，若要分析离职原因（如薪资、工作压力、福利），最适合使用的可视化方法是？A.箱线图（BoxPlot）B.热力图C.散点图D.饼图10.某政府部门需要分析北京市空气质量数据，若要预测未来一周PM2.5浓度，最适合使用的模型是？A.ARIMA模型B.支持向量机（SVM）C.神经网络D.决策树二、多选题（共5题，每题3分）1.在处理上海市某银行客户流失数据时，以下哪些属于数据预处理步骤？A.缺失值填充B.特征缩放C.数据清洗D.模型训练E.异常值检测2.某电商平台通过用户行为数据计算推荐度，以下哪些属于协同过滤（CollaborativeFiltering）的常见方法？A.基于用户的推荐B.基于物品的推荐C.矩阵分解D.深度学习推荐E.热门推荐3.在处理深圳市某医院手术数据时，以下哪些属于异常值检测方法？A.3σ原则B.IsolationForestC.LOF算法D.箱线图法E.决策树剪枝4.某政府部门需要分析北京市交通拥堵数据，以下哪些属于时空数据分析方法？A.时间序列分析B.地理信息系统（GIS）C.K-means聚类D.热力图可视化E.回归分析5.在处理广州市某企业员工绩效数据时，以下哪些属于特征工程方法？A.特征交互B.特征编码C.特征选择D.特征缩放E.模型调参三、简答题（共5题，每题4分）1.简述在北京市某商场进行用户画像分析时，如何利用用户消费数据构建用户分群？2.简述在上海市某医院进行疾病预测时，如何利用患者病历数据构建预测模型？3.简述在深圳市某外卖平台进行订单量预测时，如何利用历史订单数据构建时间序列模型？4.简述在广州市某企业进行员工离职分析时，如何利用调查问卷数据和员工行为数据构建离职预测模型？5.简述在北京市某政府部门进行空气质量预测时，如何利用气象数据和PM2.5历史数据构建预测模型？四、计算题（共3题，每题5分）1.某电商平台用户购买数据如下表，请计算用户的平均购买金额，并找出购买金额最高的用户及其金额。|用户ID|购买金额（元）||-|--||001|500||002|800||003|1200||004|300||005|600|2.某银行客户数据如下表，请计算客户的平均年龄，并找出年龄最小的客户及其年龄。|客户ID|年龄||-|||C001|35||C002|42||C003|28||C004|50||C005|31|3.某外卖平台订单数据如下表，请计算订单的平均配送时间，并找出配送时间最长的订单及其时间。|订单ID|配送时间（分钟）||-|||O001|25||O002|35||O003|45||O004|30||O005|50|五、论述题（共2题，每题10分）1.结合北京市某商场用户消费数据，论述如何通过数据分析和可视化技术优化商品推荐策略。2.结合上海市某医院患者诊断数据，论述如何通过机器学习模型提高疾病预测的准确率，并说明关键步骤和注意事项。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：异常值处理应优先保留原始数据信息，直接删除（A）可能丢失有效信息；对数转换（C）适用于偏态分布，但未必适用于所有异常值；标注为缺失值（D）可能影响模型效果。中位数（B）能较好处理异常值，避免极端值影响。2.C解析：预测促销活动效果属于复杂非线性关系，神经网络（C）能捕捉用户行为的多维度特征；决策树（A）易过拟合；线性回归（B）无法处理非线性关系；聚类（D）用于分群而非预测。3.B解析：展示城市用户活跃度趋势需对比数量，柱状图（B）最适合；散点图（A）用于关系分析；热力图（C）适用于地理分布；饼图（D）适用于占比分析。4.C解析：特征工程通过筛选关键变量提升模型效果，特征选择（C）能剔除冗余变量；标准化（A）属于数据预处理；编码（B）和交叉（D）属于特征构造。5.A解析：比较不同时间段收入差异需假设数据正态分布，t检验（A）适用于两组或单组均值比较；ANOVA（B）用于多组比较；卡方检验（C）用于分类数据；Mann-WhitneyU检验（D）用于非正态数据。6.C解析：配送路线优化属于TSP问题，适合使用（C）算法；决策树（A）、深度学习（B）和PCA（D）不直接适用于路径优化。7.B解析：识别不同科室患者特征差异需分类模型，LDA（B）适用于高维数据降维和分类；逻辑回归（A）适用于二分类；聚类（C）无监督；随机森林（D）适用于回归和分类，但LDA更直接。8.C解析：情感倾向分析属于文本情感分类，情感分析（C）最直接；词嵌入（A）用于词向量表示；主题模型（B）用于发现文本主题；文本分类（D）更宽泛。9.A解析：分析离职原因需对比分布差异，箱线图（A）能展示不同组数据的分布和异常值；热力图（B）适用于地理或关系可视化；散点图（C）用于数值关系；饼图（D）适用于占比。10.A解析：空气质量预测属于时间序列分析，ARIMA（A）最适合；SVM（B）、神经网络（C）和决策树（D）不直接适用于时间序列预测。二、多选题答案与解析1.A,B,C,E解析：数据预处理包括缺失值填充（A）、特征缩放（B）、数据清洗（C）和异常值检测（E）；模型训练（D）属于分析阶段。2.A,B,C解析：协同过滤包括基于用户（A）、基于物品（B）和矩阵分解（C）；深度学习（D）属于推荐系统的一种但非协同过滤；热门推荐（E）属于规则推荐。3.A,B,C,D解析：异常值检测方法包括3σ原则（A）、IsolationForest（B）、LOF算法（C）和箱线图法（D）；决策树剪枝（E）属于模型优化。4.A,B,D,E解析：时空数据分析包括时间序列分析（A）、GIS（B）、热力图可视化（D）和回归分析（E）；K-means聚类（C）用于分群。5.A,B,C,D解析：特征工程包括特征交互（A）、编码（B）、选择（C）和缩放（D）；模型调参（E）属于模型优化。三、简答题答案与解析1.用户画像分析步骤：-收集用户消费数据（如购买金额、品类、频率）；-进行数据清洗和预处理（缺失值填充、异常值处理）；-构建用户特征维度（如消费水平、品类偏好、活跃时段）；-使用聚类算法（如K-means）分群；-可视化分群结果（如箱线图、散点图）并标注群体特征。2.疾病预测模型构建步骤：-收集患者病历数据（症状、检查结果、年龄等）；-数据预处理（缺失值填充、标准化）；-特征工程（如症状组合、检查指标加权）；-选择模型（如逻辑回归、LSTM）；-评估模型（准确率、召回率）；-可视化预测结果（如ROC曲线）。3.时间序列模型构建步骤：-收集历史订单数据（时间、数量、天气等）；-检查数据趋势和季节性（如移动平均）；-选择模型（如ARIMA、Prophet）；-拟合模型并预测未来订单量；-可视化预测结果（如折线图对比）。4.员工离职预测步骤：-收集数据（离职原因、绩效、满意度等）；-数据预处理（编码分类变量）；-特征工程（如离职原因编码、绩效加权）；-选择模型（如逻辑回归、XGBoost）；-评估模型（AUC、F1分数）；-可视化关键影响因素（如特征重要性图）。5.空气质量预测步骤：-收集数据（PM2.5历史、气象数据）；-数据预处理（缺失值插补、特征衍生）；-选择模型（如LSTM、GRU）；-拟合模型并预测未来浓度；-可视化预测结果（如未来7天趋势图）。四、计算题答案与解析1.计算平均购买金额：-总和：500+800+1200+300+600=3400；-平均：3400/5=680元；-最高金额：用户003，1200元。2.计算平均年龄：-总和：35+42+28+50+31=186；-平均：186/5=37.2岁；-最小年龄：用户C003，28岁。3.计算平均配送时间：-总和：25+35+45+30+50=185；-平均：185/5=37分钟；-最长时间：订单O005，50分钟。五、论述题答案与解析1.商品推荐策略优化：-数据收集：收集用户浏览、购买、评论数据；-特征工程：构建用户画像（年龄、性别、消费水平）和商品特征（品类、价格）；-模型构建：使用协同过滤（如User-BasedCF）或深度学习（如Wide&Deep）；-可视化分析：