2025年大学四年级（数据科学与大数据技术）数据科学基础试题及答案

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：本大题共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.以下关于数据科学的说法，错误的是（）A.数据科学是一门交叉学科B.数据科学主要关注数据的存储，不涉及数据分析C.它综合了统计学、数学、计算机科学等多学科知识D.目的是从大量数据中提取有价值的信息和知识2.在数据预处理阶段，对数据进行标准化处理的主要目的是（）A.使数据更美观B.消除数据中的噪声C.让不同特征具有相同的尺度，便于模型训练D.增加数据的维度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.对于一个数据集，当我们想要了解数据的分布情况时，最适合使用的图表是（）A.折线图B.柱状图C.箱线图D.饼图5.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现（）A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类情况D.数据的分类规则6.以下哪个不是大数据的特点（）A.大量（Volume）B.多样（Variety）C.高速（Velocity）D.高精度（Veracity）7.在机器学习中，模型的泛化能力是指（）A.模型在训练数据上的表现B.模型在新数据上的表现C.模型对数据的拟合程度D.模型的计算效率8.对于分类问题，评估模型性能常用的指标不包括（）A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方误差（MSE）9.数据可视化的主要目的是（）A.让数据看起来更炫酷B.便于人们理解和分析数据C.减少数据的存储空间D.提高数据的准确性10.以下哪种数据结构常用于存储和处理图数据（）A.数组B.链表C.哈希表D.邻接矩阵第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共15分）答题要求：本大题共5小题，每小题3分。请将正确答案填在横线上。1.数据科学的核心任务包括数据采集、数据预处理、______、数据分析、数据可视化以及数据应用。2.在数据清洗过程中，处理缺失值的方法有删除缺失值所在行、______、插补法等。3.决策树算法中，选择划分属性的常用准则有信息增益、______等。4.支持向量机的目标是找到一个最优的______，将不同类别的数据分隔开。5.聚类算法中，常用的距离度量方法有欧氏距离、______等。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。1.简述数据科学与统计学的关系。2.什么是数据降维？有哪些常见的数据降维方法？3.请说明监督学习和无监督学习的区别。4.解释一下什么是模型的过拟合和欠拟合。四、综合应用题（共20分）答题要求：本大题共2小题，每小题10分。请根据所给材料进行分析和解答。材料：某电商平台收集了用户的购买记录数据如下：用户ID、购买商品名称、购买时间、购买金额、用户所在地区。现在要分析用户的购买行为特征。1.请提出至少三个可以从这些数据中挖掘的信息点，并说明如何进行分析。2分2分2分2分2分2.假设要预测用户是否会购买某一特定商品，你会采用什么方法？请简要说明步骤。五、算法设计题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。请设计一个算法来解决以下问题。问题：在一个包含大量整数的数组中，找出出现次数超过一半的元素（即多数元素）。要求算法的时间复杂度尽可能低。1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分1分答案：第I卷1.B2.C3.C4.C5.B6.D7.B8.D9.B10.D第II卷二、1.数据建模2.填充缺失值3.信息增益比4.超平面5.曼哈顿距离三、1.数据科学与统计学密切相关。统计学为数据科学提供了理论基础和方法，如数据的描述性统计、推断统计等。数据科学则是在统计学基础上，结合计算机科学等多学科知识，利用各种技术手段对大量数据进行处理、分析和挖掘。2.数据降维是指在不损失过多信息的前提下，将高维数据转换为低维数据的过程。常见方法有主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、因子分析等。3.监督学习有标记数据，模型根据已知的输入和输出进行学习，用于预测和分类；无监督学习没有标记数据，主要用于发现数据中的潜在结构和模式。4.过拟合是模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现很差，原因是模型过于复杂；欠拟合是模型在训练数据和新数据上表现都不好，原因是模型过于简单。四、|序号|挖掘信息点|分析方法||---|---|---||1|不同地区用户的购买金额分布|按地区分组，计算各地区购买金额总和、平均值等||2|购买时间的规律|按时间区间统计购买次数，绘制折线图分析||3|热门商品及购买人群|统计商品购买次数，分析购买人群特征|采用分类算法，如决策树。步骤：划分训练集和测试集；用训练集训练决策树模型；用测试集评估模型性能；根据评估结果调整模型参数，直到达到满意效果。五、采用