2026年数据科学与大数据技术（数据科学）考题及答案

2026年数据科学与大数据技术（数据科学）考题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）（总共8题，每题5分，每题给出的选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填在括号内）w1.以下关于数据科学中数据挖掘算法的说法，错误的是（）A.决策树算法常用于分类问题，能直观地展示数据的分类规则B.支持向量机算法在处理高维数据时表现出色，能有效找到最优分类超平面C.聚类算法是一种有监督学习算法，用于将数据划分为不同的簇D.神经网络算法可以自动从数据中学习特征和模式，具有很强的非线性拟合能力w2.在数据预处理阶段，对于缺失值的处理方法不包括（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用中位数填充缺失值D.直接忽略缺失值，不做任何处理w3.数据可视化的主要目的不包括（）A.更直观地展示数据的特征和规律B.便于发现数据中的异常值和趋势C.增加数据的保密性D.辅助数据分析和决策w4.下列关于数据仓库的描述，正确的是（）A.数据仓库是面向事务处理的数据库B.数据仓库主要存储当前最新的数据C.数据仓库中的数据通常是集成的、历史的D.数据仓库不支持复杂的数据分析操作w5.数据科学中的机器学习模型评估指标，对于分类问题，以下不属于常用指标的是（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差w6.关于大数据的特点，以下说法错误的是（）A.数据量巨大B.数据类型单一C.处理速度快D.价值密度低w7.在数据科学项目中，数据探索性分析的主要作用不包括（）A.了解数据的基本特征B.发现数据中的潜在关系C.确定数据的存储格式D.为后续分析提供方向w8.以下哪种数据结构在数据科学中常用于表示层次关系的数据（）A.链表B.栈C.队列D.树第II卷（非选择题共60分）w9.（10分）简述数据科学的主要研究内容，并举例说明其在实际应用中的两个方面。w10.（15分）阐述数据预处理的流程及每一步骤的主要任务，并说明为什么数据预处理对于数据科学项目至关重要。w11.（15分）给定一份客户购买行为数据，包含客户ID、购买时间、购买金额、购买产品类别等字段。请设计一种方法，利用数据挖掘算法分析客户的购买模式，例如哪些客户倾向于购买哪些产品类别，以及购买时间和金额之间是否存在某种关联。（请简要描述算法选择、数据处理步骤和分析思路）w12.（10分）阅读以下材料：在某电商平台的数据分析项目中，分析人员发现用户的浏览行为数据存在一些异常。部分用户在短时间内浏览了大量不同类别的商品，但最终却没有购买任何商品。通过对这些用户的行为进行深入分析，发现这些用户的浏览路径较为混乱，没有明显的目标导向。进一步研究发现，这些异常浏览行为可能与平台的推荐算法有关，某些推荐可能误导了用户，导致他们浏览了大量无关商品。问题：请根据上述材料，分析异常浏览行为对电商平台的影响，并提出一种改进推荐算法以减少此类异常行为的思路。w13.（20分）阅读以下材料：某企业拥有多个部门，每个部门都有自己独立的业务系统，存储着不同类型的数据，如销售数据、库存数据等。随着业务的发展，企业意识到需要整合这些数据，以便进行更全面的数据分析和决策。但在数据整合过程中，遇到了一些问题，例如不同业务系统的数据格式不一致、数据质量参差不齐等。问题：（1）请分析企业数据整合面临的主要挑战，并提出相应的解决方案。（10分）（2）假设整合后的数据存储在一个数据仓库中，为了方便企业各部门进行数据分析，设计一种数据访问和共享机制。（10分）答案：w1.Cw2.Dw3.Cw4.Cw5.Dw6.Bw7.Cw8.Dw9.数据科学主要研究内容包括数据获取、数据预处理、数据挖掘、数据分析、数据可视化等。在实际应用中，比如在医疗领域，通过分析大量的医疗数据来辅助疾病诊断；在金融领域，利用数据科学分析客户信用风险等。w10.数据预处理流程包括数据清洗（处理缺失值、异常值等）、数据集成（整合多个数据源）、数据变换（如归一化等）、数据归约（减少数据量）。至关重要是因为原始数据可能存在错误、不完整等问题，会影响后续分析结果的准确性和可靠性。w11.可以选择关联规则挖掘算法。数据处理步骤：先对数据进行清洗，确保数据的准确性。然后将数据进行编码，便于算法处理。分析思路：通过关联规则挖掘，找出不同产品类别之间的关联关系，以及购买时间和金额与产品类别的关联，从而发现客户购买模式。w12.异常浏览行为影响：浪费平台资源，降低用户体验，影响平台转化率。改进思路：基于用户历史行为和兴趣构建更精准的用户画像，优化推荐算法，推荐更符合用户兴趣和需求的商品，减少无关推荐。w13.（1）挑战：数据格式不