2026年数据科学基础与应用知识题库

2026年数据科学基础与应用知识题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在数据预处理阶段，以下哪项技术主要用于处理缺失值？A.数据规范化B.数据集成C.插值法D.特征编码2.假设某电商平台的用户购买行为数据集包含10万条记录，其中用户年龄分布极不均衡（20岁以下占5%，20-35岁占60%，35岁以上占35%），以下哪种模型评估指标最适用于此场景？A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分数D.AUC3.在时间序列分析中，ARIMA模型的参数（p,d,q）分别代表什么？A.自回归阶数、差分阶数、移动平均阶数B.滑动窗口大小、滞后阶数、平滑系数C.因变量、自变量、误差项D.样本量、时间跨度、置信水平4.某金融机构使用逻辑回归模型预测客户违约概率，发现模型在验证集上的F1分数为0.75，以下哪种措施最可能提升模型性能？A.增加更多特征B.降低正则化参数λC.采用随机森林模型D.对特征进行归一化5.在自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）的主要目的是什么？A.将文本转换为数值向量B.提取文本主题C.分词处理D.情感分析6.假设某城市交通管理部门需要预测早晚高峰时段的拥堵指数，以下哪种时间序列模型最适用于此场景？A.线性回归B.GARCH模型C.LSTMsD.K-Means聚类7.在数据可视化中，散点图适用于展示哪类数据关系？A.类别数据与数值数据B.两个数值变量之间的相关性C.时间序列数据D.多维数据8.假设某零售企业需要根据用户购买历史进行精准推荐，以下哪种算法最适用于协同过滤？A.决策树B.K-MeansC.矩阵分解D.神经网络9.在机器学习模型调参中，交叉验证的主要目的是什么？A.减少过拟合B.提高模型泛化能力C.选择最佳特征D.增加模型复杂度10.假设某医疗机构需要分析患者的基因数据，以下哪种算法最适用于分类任务？A.支持向量机（SVM）B.主成分分析（PCA）C.系统聚类D.线性回归二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于数据预处理中的常见异常值处理方法？A.删除异常值B.分箱处理C.基于Z-score的替换D.标准化2.在特征工程中，以下哪些方法可以提高模型性能？A.特征交互B.特征选择C.标准化D.对数变换3.假设某电商平台需要分析用户评论的情感倾向，以下哪些技术最适用？A.朴素贝叶斯B.情感词典C.LSTMD.主题模型4.在时间序列分析中，以下哪些指标用于衡量模型预测效果？A.MAEB.RMSEC.MAPED.AIC5.在聚类分析中，以下哪些算法适用于高维数据？A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.PCA6.假设某金融机构需要构建信贷风险评估模型，以下哪些特征最可能包含在模型中？A.收入水平B.账户余额C.年龄D.购物频率7.在自然语言处理中，以下哪些技术属于文本表示方法？A.TF-IDFB.BERTC.Word2VecD.朴素贝叶斯8.在模型评估中，以下哪些指标适用于不平衡数据集？A.F1分数B.AUCC.PR曲线D.准确率9.在推荐系统中，以下哪些算法属于基于内容的推荐？A.协同过滤B.用户画像C.余弦相似度D.深度学习10.在数据可视化中，以下哪些图表适用于展示趋势数据？A.折线图B.柱状图C.散点图D.饼图三、判断题（每题1分，共10题）1.决策树算法是一种非参数模型。2.PCA主要用于降维，不能用于特征提取。3.交叉验证可以有效避免模型过拟合。4.词嵌入只能表示单个词的语义。5.时间序列数据的自相关性可以用ACF图衡量。6.K-Means聚类算法需要预先指定聚类数量。7.逻辑回归模型可以用于回归任务。8.数据规范化会改变数据的实际取值范围。9.情感分析只能分为正面和负面两种类别。10.AUC指标适用于二分类模型的性能评估。四、简答题（每题5分，共4题）1.简述数据预处理的主要步骤及其作用。2.解释什么是过拟合，并列举三种解决过拟合的方法。3.说明LSTM在处理时间序列数据时的优势。4.简述协同过滤推荐算法的基本原理及其优缺点。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际案例，论述特征工程在机器学习中的重要性。2.分析不平衡数据集在金融风控中的应用挑战及解决方案。答案与解析一、单选题答案1.C2.B3.A4.A5.A6.C7.B8.C9.B10.A二、多选题答案1.A,B,C2.A,B,D3.A,B,C4.A,B,C5.A,B,C6.A,B,C7.A,B,C8.A,B,C9.B,C10.A,B三、判断题答案1.√2.×3.√4.×5.√6.√7.×8.√9.×10.√四、简答题解析1.数据预处理的主要步骤及其作用-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：通过归一化、标准化、对数变换等方法调整数据分布。-数据规约：减少数据量，如抽采样、特征压缩。-特征工程：创建新特征、选择重要特征，提升模型性能。2.过拟合及解决方法-过拟合：模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差，原因是模型学习到噪声。-解决方法：-正则化：L1/L2惩罚项限制模型复杂度。-交叉验证：多次训练测试，避免单一数据集偏差。-特征选择：减少无关特征，避免模型过度依赖特定模式。3.LSTM的优势-处理长序列：通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）捕捉长期依赖关系。-记忆能力：能存储历史信息，适用于金融时间序列预测、语言模型等场景。4.协同过滤推荐算法原理及优缺点-原理：基于用户或物品的相似性进行推荐，分为User-based和Item-based。-优点：无需用户特征，简单高效。-缺点：冷启动问题、数据稀疏性。五、论述题解析1.特征工程的重要性-案例：某电商通过分析用户购买时间、商品类别、历史行为，构建新特征后，CTR提升30%。-论述：特征工程是连接数据与模型的关键，直接影响模型效果。通过特征组合、衍生变量创建，