2025年大学四年级（数据科学与大数据技术）数据科学基础综合测试题及答案

2025年大学四年级（数据科学与大数据技术）数据科学基础综合测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种数据结构常用于实现优先队列？（）A.栈B.队列C.堆D.链表2.对于线性回归模型，以下哪个指标用于衡量模型的拟合优度？（）A.均方误差B.决定系数R²C.相关系数D.标准差3.在数据挖掘中，Apriori算法主要用于（）A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.回归分析4.以下哪种编程语言在数据科学领域中广泛用于数据处理和分析？（）A.JavaB.C++C.PythonD.JavaScript5.若一个数据集的特征维度很高，为了减少计算量和提高模型性能，通常会采用（）A.数据清洗B.数据集成C.特征选择D.数据抽样6.对于决策树模型，以下哪个指标用于衡量节点的纯度？（）A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.熵7.在大数据环境下，处理实时流数据通常会采用（）A.批处理框架B.流处理框架C.分布式文件系统D.关系型数据库8.以下哪种算法是无监督学习算法？（）A.K近邻算法B.支持向量机C.朴素贝叶斯算法D.K-Means算法9.对于深度学习中的卷积神经网络（CNN），卷积层的主要作用是（）A.提取特征B.分类C.回归D.降维10.在数据可视化中，用于展示数据分布的常用图表是（）A.柱状图B.折线图C.箱线图D.饼图第II卷（非选择题共70分）11.（10分）简述数据科学中数据预处理的主要步骤及其作用。12.（15分）请解释什么是支持向量机（SVM），并说明其在数据分类中的原理。13.（15分）给定一个简单的数据集，包含特征X和标签Y，如下：X=[1,2,3,4,5]Y=[2,4,6,8,10]请使用线性回归模型拟合该数据，求出回归方程，并计算均方误差。14.（15分）材料：在某电商平台的用户行为数据中，记录了用户的购买金额、购买时间、浏览商品种类等信息。分析人员想要了解用户购买金额与浏览商品种类之间的关系。问题：请设计一种数据分析方法来研究这种关系，并说明该方法的步骤和可能得到的结果。15.（15分）材料：随着互联网的发展，社交媒体数据量急剧增长。某社交媒体平台收集了用户的点赞数、评论数、分享数等数据。平台运营者希望通过分析这些数据来了解用户的活跃度和兴趣偏好。问题：请提出一种数据分析思路来实现这一目标，并阐述具体的分析过程和可能的结论。答案：1.C2.B3.C4.C5.C6.D7.B8.D9.A10.C11.数据预处理主要步骤及作用：数据清洗，去除重复、缺失、错误数据，提高数据质量；数据集成，将多个数据源的数据整合在一起；数据转换，对数据进行标准化、归一化等处理，便于后续分析；数据归约，在不损失过多信息的前提下，减少数据量，降低计算成本。12.支持向量机（SVM）是一种二分类模型。其原理是在特征空间中找到一个超平面，将不同类别的数据点分开，并且使间隔最大化。通过核函数将低维空间的数据映射到高维空间，从而能够处理非线性可分的数据。13.设回归方程为y=ax+b。首先计算均值：x_mean=3，y_mean=6。根据公式a=(nΣxy-ΣxΣy)/(nΣx²-(Σx)²)，b=y_mean-ax_mean。Σxy=12+24+36+48+510=110，Σx²=1²+2²+3²+4²+5²=55，n=5。a=(5110-1530)/(555-15²)=2，b=6-23=0。回归方程为y=2x。均方误差MSE=Σ(y-y_pred)²/n=(2-21)²+(4-22)²+(6-23)²+(8-24)²+(10-25)²/5=0。14.可以使用相关性分析方法。步骤：首先计算购买金额与浏览商品种类的相关系数，通过公式计算。可能结果：若相关系数接近1，表明两者正相关，即浏览商品种类越多，购买金额越高；若接近-1，表明负相关；若接近0，表明两者关系不明显。15.思路：可以通过计算点赞数、评论数、分享数的总和作为用户活跃度指标，分析不同用户群体