2026年Python数据科学项目开发认证试题

2026年Python数据科学项目开发认证试题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在Python中，用于处理大规模数据集的库是？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2.以下哪个函数可以用来计算数据集的基本统计描述（均值、标准差等）？A.`describe()`（Pandas）B.`fit_transform()`（Scikit-learn）C.`corr()`（Pandas）D.`mean()`（NumPy）3.在数据预处理中，缺失值处理的方法不包括？A.删除缺失值B.填充缺失值（均值、中位数）C.插值法D.特征工程4.以下哪个模型属于集成学习算法？A.线性回归B.决策树C.K近邻D.支持向量机5.在特征选择中，`SelectKBest`方法基于什么指标选择特征？A.决策树B.卡方检验（Chi-square）C.决策树回归D.互信息6.用于评估分类模型性能的指标不包括？A.准确率（Accuracy）B.精确率（Precision）C.召回率（Recall）D.决策树深度7.在时间序列分析中，ARIMA模型的参数（p,d,q）分别代表？A.自回归项数、差分次数、移动平均项数B.移动平均项数、自回归项数、差分次数C.差分次数、移动平均项数、自回归项数D.预测步数、差分次数、自回归项数8.在自然语言处理中，用于文本向量化常用的库是？A.GensimB.NLTKC.SpaCyD.TensorFlow9.以下哪个方法可以用于异常值检测？A.PCA（主成分分析）B.IsolationForestC.K-MeansD.决策树10.在模型调优中，网格搜索（GridSearchCV）的缺点是？A.计算效率高B.容易遗漏最优参数组合C.支持并行计算D.简单易用二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.Pandas中用于数据清洗的函数包括？A.`dropna()`B.`fillna()`C.`replace()`D.`groupby()`2.Scikit-learn中的预处理工具包括？A.`StandardScaler`B.`MinMaxScaler`C.`OneHotEncoder`D.`PCA`3.时间序列分析中常用的模型包括？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.GARCH4.自然语言处理中常用的文本预处理步骤包括？A.分词B.去停用词C.词性标注D.词嵌入5.集成学习模型的优点包括？A.提高模型鲁棒性B.降低过拟合风险C.增强预测精度D.减少特征工程需求三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.Pandas的DataFrame结构类似于Excel表格。（正确）2.NumPy主要用于数值计算，不支持字符串操作。（错误）3.缺失值处理只能通过删除或填充，无法通过模型预测补充。（错误）4.决策树模型的缺点是容易过拟合。（正确）5.交叉验证可以避免单一数据集的过拟合问题。（正确）6.ARIMA模型适用于所有时间序列数据。（错误）7.词嵌入技术可以将文本转换为数值向量。（正确）8.异常值检测只能通过统计方法实现。（错误）9.网格搜索（GridSearchCV）可以并行加速计算。（正确）10.特征选择可以提高模型泛化能力。（正确）四、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述Pandas中DataFrame和Series的区别。-DataFrame是二维表格结构，可以包含多列不同类型的数据；Series是一维数组结构，每列数据类型必须一致。2.如何处理数据集中的异常值？-统计方法（箱线图）、机器学习方法（IsolationForest）、手动剔除等。3.解释交叉验证的原理及其作用。-将数据集分成K份，轮流用K-1份训练，1份测试，重复K次，最终取平均值，避免模型过拟合。4.简述词嵌入技术的应用场景。-文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。5.ARIMA模型的参数（p,d,q）如何确定？-p：自回归项数（ACF图）；d：差分次数（平稳性检验）；q：移动平均项数（PACF图）。五、编程题（共4题，共30分）1.数据清洗与预处理（10分）-读取CSV文件，处理缺失值（填充均值），删除重复行，并转换某一列的数据类型为分类类型。2.特征工程与选择（10分）-对文本数据进行分词、去停用词，使用TF-IDF向量化，并选择最重要的5个特征。3.时间序列预测（10分）-使用ARIMA模型预测未来3个时间点的销售额，并绘制预测结果图。4.模型调优与评估（10分）-使用随机森林分类器对鸢尾花数据集进行分类，通过网格搜索调整参数，并输出混淆矩阵。答案与解析单选题1.A（Pandas适合大规模数据集）2.A（`describe()`提供统计描述）3.D（特征工程是数据变换，非缺失值处理）4.B（决策树是集成学习基础）5.B（`SelectKBest`基于卡方检验）6.D（决策树深度是模型结构参数）7.A（ARIMA参数定义）8.A（Gensim用于文本向量化）9.B（IsolationForest用于异常值检测）10.B（网格搜索可能遗漏最优组合）多选题1.ABC（`dropna()`、`fillna()`、`replace()`用于清洗）2.ABCD（均为Scikit-learn预处理工具）3.ABC（ARIMA、Prophet、LSTM是常用模型）4.ABCD（均为文本预处理步骤）5.ABC（集成学习提高鲁棒性、精度，降低过拟合）判断题1.正确2.错误（NumPy支持字符串操作）3.错误（可使用模型预测补充）4.正确5.正确6.错误（需平稳性检验）7.正确8.错误（可使用机器学习方法）9.正确10.正确简答题1.DataFrame与Series的区别-DataFrame是二维表格，支持多列；Series是一维数组，单列数据。2.异常值处理方法-统计方法（箱线图识别）、机器学习方法（IsolationForest）、手动剔除等。3.交叉验证原理与作用-通过分块轮流训练测试，避免单一数据集过拟合，提高模型泛化能力。4.词嵌入技术应用场景-文本分类、情感分析、机器翻译等NLP任务。5.ARIMA参数确定方法-p：ACF图峰值确定；d：差分至平稳；q：PACF图峰值确定。编程题1.数据清洗与预处理pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv('data.csv')df.fillna(df.mean(),inplace=True)df.drop_duplicates(inplace=True)df['category_column']=df['category_column'].astype('category')2.特征工程与选择pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizervectorizer=TfidfVectorizer(stop_words='english')tfidf=vectorizer.fit_transform(text_data)fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest,f_classifselector=SelectKBest(f_classif,k=5)tfidf_selected=selector.fit_transform(tfidf,labels)3.时间序列预测pythonfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMAmodel=ARIMA(sales_data,order=(p,d,q))model_fit=model.fit()forecast=model_fit.forecast(steps=3)importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot(sales_data,label='Original')plt.plot(forecast,label='Forecast',color='red')plt.legend()4.模型调优与评估pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVparam_grid={'n_estimators':[10,50,100],'max_depth':[None,10,20]}grid=GridSearc