2025 年大学数据科学与大数据技术（数据科学）试题及答案

2025年大学数据科学与大数据技术（数据科学）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下关于数据科学的描述，错误的是（）A.数据科学是一门交叉学科B.主要关注数据的存储和管理C.涉及统计学、计算机科学等多个领域D.旨在从数据中提取有价值的信息2.数据科学中，数据预处理不包括以下哪个环节（）A.数据清洗B.数据可视化C.数据集成D.数据变换3.下列哪种算法不属于监督学习算法（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.线性回归4.在数据挖掘中，频繁项集挖掘主要用于发现（）A.数据之间的关联关系B.数据的聚类结果C.数据的分类模型D.数据的异常点5.关于数据科学中的特征工程，说法正确的是（）A.特征工程对模型性能影响不大B.主要是选择原始数据中的部分特征C.包括特征提取、选择、构建等操作D.只在模型训练前进行一次6.以下哪种数据类型通常不适合作为数值特征（）A.年龄B.性别C.收入D.身高7.数据科学中，模型评估指标不包括（）A.准确率B.召回率C.均方误差D.数据量大小8.对于过拟合的模型，以下说法正确的是（）A.在训练集上表现差，在测试集上表现好B.在训练集和测试集上表现都差C.在训练集上表现好，在测试集上表现差D.在训练集和测试集上表现都好9.数据科学中的降维方法不包括（）A.主成分分析B.奇异值分解C.决策树剪枝D.线性判别分析10.关于数据科学中的深度学习，以下说法错误的是（）A.是机器学习的一个分支B.需要大量的数据进行训练C.模型结构简单，容易理解D.在图像识别等领域有广泛应用二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有多个正确答案，请将正确答案填在括号内，少选、多选均不得分）1.数据科学的主要任务包括（）A.数据采集B.数据存储C.数据分析D.数据可视化E.数据安全2.以下属于数据挖掘算法的有（）A.神经网络B.关联规则挖掘C.贝叶斯分类D.K近邻算法E.数据加密算法3.数据科学中，常用的数据可视化图表有（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图E.热力图4.模型评估中，常用的性能指标有（）A.F1值B.对数损失C.混淆矩阵D.交叉熵E.数据维度5.以下哪些是数据科学中处理缺失值的方法（）A.均值填充B.中位数填充C.直接删除D.插值法E.用固定值填充三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，对的打√错的打×）1.数据科学只关注大数据，小数据不需要处理。（）2.监督学习中，输入数据有标注信息。（）3.聚类算法是无监督学习算法，不需要任何输入数据。（）4.数据可视化只是为了美观，并不能帮助分析数据。（）5.特征工程中，特征越多模型性能一定越好。（）6.决策树算法对数据的分布没有要求，可以处理各种类型的数据。（）7.模型评估中，测试集可以用于调整模型参数。（）8.过拟合是因为模型过于简单，无法拟合数据。（）9.降维方法可以减少数据的维度，同时不会损失太多信息。（）10.深度学习模型训练时间长，计算资源消耗大。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据科学的基本流程，并说明每个环节的主要任务。2.什么是监督学习和无监督学习？请分别举例说明。3.数据预处理中，数据清洗的主要目的和常见方法有哪些？五、论述题（总共2题，每题15分，请详细阐述观点）1.在数据科学项目中，如何选择合适的算法和模型？请结合具体场景进行说明。2.谈谈你对数据科学未来发展趋势的理解，以及它可能面临的挑战。答案一、选择题1.B2.B3.C4.A5.C6.B7.D8.C9.C10.C二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCDE4.ABCD5.ABCDE三、判断题1.×2.√3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.√10.√四、简答题1.数据科学基本流程：数据采集（收集各种数据源数据）、数据预处理（清洗、集成、变换等）、数据分析（选择算法建模等）、数据可视化（直观展示结果）。2.监督学习：有标注信息，如线性回归预测房价。无监督学习：无标注，如聚类算法将客户分组。3.目的：去除噪声等。方法：处理缺失值（填充等）、处理重复数据（删除等）、处理错误数据（修正等）。五、论述题1.选择算法和模型要考虑数据特点（如线性关系选