数据科学初阶2026年数据分析与处理知识题库

数据科学初阶：2026年数据分析与处理知识题库一、单选题（共10题，每题2分）1.某电商企业希望分析用户购买行为，最适合使用的分析工具是？A.SPSSB.Python的Pandas库C.TableauD.MATLAB2.以下哪种方法不属于数据预处理步骤？A.缺失值填充B.特征编码C.数据降维D.数据采样3.假设某城市出租车计价规则为：起步价10元（含3公里），之后每公里2元，超过10公里部分每公里3元。现有一订单行程为15公里，其车费为多少？A.28元B.30元C.32元D.34元4.在数据可视化中，折线图最适用于展示？A.分类数据分布B.散点关系C.时间序列趋势D.饼图占比5.某零售企业需要分析不同促销活动对销售额的影响，最适合使用的统计方法是什么？A.回归分析B.聚类分析C.主成分分析D.因子分析6.以下哪种指标常用于评估分类模型的预测效果？A.均方误差（MSE）B.F1分数C.决定系数（R²）D.平均绝对误差（MAE）7.假设某城市地铁票价为：6公里内3元，超过6公里后每公里1元。现有一乘客行程为8公里，其票价为多少？A.5元B.6元C.7元D.8元8.在数据清洗中，如何处理重复数据？A.删除所有重复行B.保留第一条，删除后续重复C.对重复值进行标记D.将重复数据合并为平均值9.某外卖平台需要分析用户订单配送时间，最适合使用的分布类型是？A.正态分布B.二项分布C.泊松分布D.威布尔分布10.假设某银行需要分析客户流失原因，最适合使用的分析方法是什么？A.关联规则挖掘B.决策树分类C.线性回归D.时序聚类二、多选题（共5题，每题3分）1.以下哪些属于数据预处理的技术？A.数据标准化B.异常值检测C.数据类型转换D.特征选择E.数据聚合2.某电商平台分析用户购买偏好，以下哪些指标适合使用？A.购买频率B.购物篮分析C.用户留存率D.ARPU（每用户平均收入）E.订单金额分布3.在数据可视化中，柱状图适用于展示哪些内容？A.时间序列数据B.分类数据比较C.空间分布数据D.绝对数值大小E.相对占比4.以下哪些属于监督学习算法？A.决策树B.K-Means聚类C.线性回归D.逻辑回归E.主成分分析5.某共享单车企业需要分析用户骑行行为，以下哪些方法适合使用？A.热力图分析B.时间序列预测C.用户画像构建D.关联规则挖掘E.地理围栏分析三、判断题（共10题，每题1分）1.数据清洗只需要删除缺失值，无需处理异常值。（×）2.箱线图可以直观展示数据的分布范围和异常值。（√）3.假设检验的显著性水平通常设置为0.05。（√）4.数据标准化和归一化的目的是相同的。（×）5.聚类分析是一种无监督学习算法。（√）6.线性回归适用于分析两个连续变量之间的关系。（√）7.数据采样会导致信息丢失，因此不建议使用。（×）8.数据聚合可以提高计算效率，但会损失细节信息。（√）9.K-Means聚类算法需要预先指定聚类数量。（√）10.数据探索性分析（EDA）是建模前必须的步骤。（√）四、简答题（共5题，每题5分）1.简述数据预处理的主要步骤及其作用。答案：-数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值，确保数据质量。-数据集成：合并多个数据源，消除冗余。-数据变换：对数据进行标准化、归一化、离散化等操作，使其更适合分析。-数据规约：减小数据规模，如抽样、维度压缩等。作用：提高数据可用性，降低分析难度，提升模型效果。2.解释什么是特征工程，并举例说明其应用场景。答案：特征工程是指通过领域知识和技术手段，从原始数据中提取或构造更有用的特征，以提升模型性能。应用场景：-电商用户画像：结合用户行为数据（如浏览、购买、评论）和人口统计信息（年龄、性别）构建新特征。-金融风控：通过交叉特征（如收入×负债）分析信用风险。3.简述假设检验的基本步骤。答案：-提出原假设（H₀）和备择假设（H₁）。-选择显著性水平（α，如0.05）。-计算检验统计量。-根据p值与α比较，判断是否拒绝H₀。4.解释什么是交叉验证，并说明其作用。答案：交叉验证将数据分为k个子集，轮流将k-1个子集用于训练，剩余1个子集用于验证，重复k次，取平均性能。作用：避免模型过拟合，评估模型泛化能力。5.简述数据可视化的基本原则。答案：-清晰性：图表易于理解，避免误导。-目的性：突出分析重点，如趋势、对比。-简洁性：避免冗余信息，如不必要的装饰。-一致性：统一风格和配色，便于阅读。五、计算题（共2题，每题10分）1.某超市记录了顾客购买牛奶和面包的数据如下：|顾客|牛奶（升）|面包（个）||||||1|2|3||2|1|2||3|3|1|计算牛奶和面包的相关系数。答案：-平均值：牛奶=2，面包=2。-计算协方差：[(2-2)×(3-2)+...]=2。-计算标准差：牛奶=1，面包=1。-相关系数=r=2/(1×1)=1。结论：完全正相关。2.某城市出租车计价规则为：起步价10元（含3公里），之后每公里2元，超过10公里部分每公里3元。某乘客行程为12公里，计算车费。答案：-起步价：10元（3公里内）。-3-10公里：7公里×2元=14元。-超过10公里：2公里×3元=6元。-总计：10+14+6=30元。六、论述题（1题，20分）某电商平台希望分析用户购买行为，以优化商品推荐和促销策略。请设计一个数据分析方案，包括数据来源、分析步骤和可视化建议。答案：1.数据来源：-用户行为数据（浏览、点击、加购、购买）。-商品信息（类别、价格、销量）。-用户画像（年龄、性别、地域）。2.分析步骤：-数据预处理：清洗缺失值，处理异常订单（如0元购买）。-探索性分析：-统计用户购买频率、客单价等指标。-分析热销商品和品类分布。-用户分群：-使用聚类算法（如K-Means）按购买力、活跃度分群。-关联规则挖掘：分析商品组合（如“购买A的用户