数据科学与大数据分析专业题库2026年

数据科学与大数据分析专业题库2026年一、单选题（共5题，每题2分）1.在数据清洗过程中，处理缺失值最常用的方法是？A.删除含有缺失值的样本B.使用均值、中位数或众数填充C.插值法D.以上都是2.下列哪种算法不属于监督学习？A.决策树B.K-means聚类C.线性回归D.逻辑回归3.在大数据环境中，Hadoop生态系统中负责分布式存储的核心组件是？A.MapReduceB.HiveC.HDFSD.YARN4.在时间序列分析中，ARIMA模型适用于哪种类型的数据？A.离散时间序列B.连续时间序列C.空间序列D.静态序列5.以下哪个指标主要用于评估分类模型的性能？A.均方误差（MSE）B.决策树深度C.准确率D.协方差矩阵二、多选题（共5题，每题3分）1.大数据的4V特征包括哪些？A.规模性（Volume）B.速度性（Velocity）C.多样性（Variety）D.价值性（Value）E.实时性（Veracity）2.特征工程的主要方法有哪些？A.特征选择B.特征提取C.特征编码D.特征缩放E.模型集成3.Spark生态系统中的核心组件包括？A.SparkCoreB.SparkSQLC.MLlibD.GraphXE.HDFS4.在自然语言处理（NLP）中，以下哪些属于文本预处理步骤？A.分词B.停用词去除C.词性标注D.词嵌入E.情感分析5.以下哪些技术可用于异常检测？A.箱线图分析B.孤立森林（IsolationForest）C.人工神经网络D.K-means聚类E.朴素贝叶斯三、简答题（共5题，每题4分）1.简述数据挖掘的流程及其主要步骤。2.解释交叉验证的作用及其常见方法。3.描述HadoopMapReduce的工作原理及其优缺点。4.简述K-means聚类算法的基本步骤及其适用场景。5.什么是数据偏差？如何减少数据偏差对模型的影响？四、计算题（共3题，每题6分）1.假设某电商平台用户购买行为数据如下表所示，请计算该用户的购买频率（每周购买次数）。|日期|购买商品数量|||--||2023-01-01|2||2023-01-08|1||2023-01-15|3||2023-01-22|0||2023-01-29|2|2.给定一个数据集，其均值μ=10，标准差σ=2，请计算该数据集中值为12的样本的Z-score。3.某城市交通流量数据如下（单位：辆/小时），请计算该城市交通流量的均值、中位数和方差。1200,1350,1100,1450,1300,1200,1150五、论述题（共2题，每题10分）1.结合实际案例，论述大数据分析在金融风控中的应用及其价值。2.分析中国电商行业用户行为分析中的数据采集与处理流程，并提出优化建议。答案与解析单选题1.D解析：数据清洗中处理缺失值的方法包括删除样本、填充（均值/中位数/众数）和插值法，故选D。2.B解析：K-means聚类属于无监督学习，其他均为监督学习算法。3.C解析：HDFS是Hadoop的核心存储组件，用于分布式文件存储。4.A解析：ARIMA模型适用于离散时间序列分析。5.C解析：准确率是分类模型的核心评估指标，其他选项与分类模型无关。多选题1.A,B,C,D解析：大数据的4V特征为规模性、速度性、多样性、价值性，实时性（Veracity）非标准特征。2.A,B,C,D解析：特征工程包括特征选择、提取、编码和缩放，模型集成属于模型评估范畴。3.A,B,C,D解析：SparkCore、SQL、MLlib、GraphX是核心组件，HDFS是存储系统。4.A,B,C解析：文本预处理包括分词、停用词去除和词性标注，词嵌入和情感分析属于深度学习任务。5.A,B解析：箱线图和孤立森林可用于异常检测，其他选项主要用于分类或回归任务。简答题1.数据挖掘流程及其步骤-数据准备：数据收集、清洗、集成-数据预处理：特征选择、变换、规约-模型建立：选择算法（分类、聚类等）-模型评估：交叉验证、性能分析-结果解释：可视化、业务应用2.交叉验证的作用与方法作用：减少模型过拟合，评估泛化能力。常见方法：k折交叉验证（k=5或10）、留一交叉验证。3.HadoopMapReduce原理与优缺点原理：Map阶段处理输入数据，Reduce阶段聚合结果。优点：分布式存储、可扩展性。缺点：延迟高、不适用于实时计算。4.K-means聚类步骤与适用场景步骤：初始化中心点、分配样本、更新中心点，重复直至收敛。适用场景：数据量适中、特征维度较低。5.数据偏差与减少方法偏差：数据分布与真实情况不符。减少方法：增加样本量、数据平衡、多源采集。计算题1.购买频率计算日期跨度为4周，购买次数=2+1+3+2=8，频率=8/4=2次/周。2.Z-score计算Z=(12-10)/2=1.03.均值、中位数、方差-均值：1250-中位数：1250-方差：[(-50)^2+(-150)^2+(-250)^2+200^2+50^2+(-250)^2+(-300)^2]/7≈62500论述题1.大数据分析在金融风控中的应用电商行业可通过用户行为数据（如购买频率、金额