2026年数据科学基础与数据分析技能题库

2026年数据科学基础与数据分析技能题库一、单选题（共10题，每题2分）1.在Python中，用于处理数据的库是？A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.Scikit-learn答案：B解析：Pandas是Python中专门用于数据处理和分析的库，提供DataFrame等数据结构。NumPy主要用于数值计算，Matplotlib用于绘图，Scikit-learn用于机器学习。2.以下哪个不是常用的数据可视化工具？A.TableauB.PowerBIC.TensorFlowD.QlikSense答案：C解析：TensorFlow是机器学习框架，不是数据可视化工具。Tableau、PowerBI、QlikSense都是主流的数据可视化平台。3.假设有一组数据：[10,20,30,40,50]，其中位数是？A.25B.30C.35D.40答案：B解析：中位数是将数据排序后位于中间的值，此处排序后为[10,20,30,40,50]，中位数为30。4.在数据清洗中，处理缺失值的方法不包括？A.删除缺失值B.填充均值C.插值法D.硬编码答案：D解析：硬编码是指直接将值固定为某个数，不是处理缺失值的方法。删除、填充均值、插值法都是常见处理方式。5.以下哪种统计方法用于检验两组数据的均值是否存在显著差异？A.相关分析B.回归分析C.t检验D.方差分析答案：C解析：t检验用于比较两组样本均值是否显著不同。相关分析检验变量间关系，回归分析预测变量，方差分析用于多组数据。6.在数据挖掘中，用于发现数据中隐藏模式的算法是？A.决策树B.聚类分析C.神经网络D.主成分分析答案：B解析：聚类分析用于将数据分组，发现潜在模式。决策树用于分类和回归，神经网络用于预测，主成分分析用于降维。7.在时间序列分析中，以下哪个模型适用于具有明显趋势和季节性的数据？A.AR模型B.MA模型C.ARIMA模型D.GARCH模型答案：C解析：ARIMA模型（自回归积分移动平均）适用于处理具有趋势和季节性的时间序列数据。AR和MA仅适用于平稳序列，GARCH用于波动率建模。8.假设某电商平台的用户购买行为数据如下：[购买、未购买、购买、未购买、购买]，其众数是？A.购买B.未购买C.2D.3答案：A解析：众数是出现次数最多的值，此处“购买”出现3次，为众数。9.在SQL中，用于对数据进行排序的函数是？A.SUM()B.AVG()C.ORDERBYD.GROUPBY答案：C解析：ORDERBY用于数据排序，SUM()和AVG()是聚合函数，GROUPBY用于分组。10.假设某城市2025年房价数据如下：[5万、6万、7万、8万、9万]，其方差是？A.4B.5C.9D.16答案：A解析：方差计算公式为各数据与均值差的平方和除以数据个数。此处均值为7，方差≈4。二、多选题（共5题，每题3分）1.以下哪些属于数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据规约E.模型训练答案：A,B,C,D解析：数据预处理包括清洗、集成、变换、规约，模型训练属于数据分析后步骤。2.在数据可视化中，以下哪些图表适用于展示时间序列数据？A.折线图B.散点图C.柱状图D.饼图E.面积图答案：A,E解析：折线图和面积图适合展示时间序列趋势，散点图用于关系，柱状图用于分类，饼图用于占比。3.假设某零售企业分析用户购买数据，以下哪些方法可用于提高预测准确率？A.特征工程B.数据采样C.模型调参D.过拟合E.集成学习答案：A,C,E解析：特征工程、模型调参、集成学习（如随机森林）可提高准确率。数据采样和过拟合（需避免）不直接提升准确率。4.在机器学习中，以下哪些属于监督学习算法？A.线性回归B.决策树C.K-means聚类D.逻辑回归E.支持向量机答案：A,B,D,E解析：监督学习包括回归（线性回归、逻辑回归）和分类（决策树、SVM）。K-means是聚类算法（无监督）。5.假设某银行分析客户流失数据，以下哪些指标可用于评估模型效果？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数E.R平方答案：A,B,C,D解析：分类模型评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数。R平方是回归模型指标。三、判断题（共5题，每题2分）1.数据抽样可以提高样本代表性，但不会引入偏差。答案：错解析：抽样可能引入偏差（如非随机抽样），需谨慎选择方法。2.假设检验中，p值越小，拒绝原假设的证据越强。答案：对解析：p值表示观测结果概率，越小越说明数据与假设矛盾。3.数据挖掘中的关联规则挖掘可以发现“啤酒与尿布”这样的有趣模式。答案：对解析：关联规则（如Apriori算法）用于发现商品组合关系。4.大数据时代，数据量越大，分析结果越准确。答案：错解析：数据质量比数量更重要，噪声数据可能误导分析。5.假设某城市空气质量数据为[90,85,80,75]，其极差是15。答案：对解析：极差=最大值-最小值=90-75=15。四、简答题（共3题，每题5分）1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。答案：-缺失值处理：删除或填充（均值、中位数、众数），避免分析偏差。-异常值检测：识别并处理（删除或修正），防止误导模型。-重复值处理：删除重复记录，确保数据唯一性。-数据格式统一：统一日期、数值格式，便于处理。-数据类型转换：如将字符串转换为数值，提高兼容性。2.解释什么是特征工程，并举例说明其作用。答案：特征工程是指通过转换、组合原始特征，创造新的、更具预测能力的变量。例如：-特征组合：将“年龄”和“收入”合并为“消费能力”指标。-特征衍生：从日期数据提取“星期几”或“节假日”标签。-归一化：将数值特征缩放到统一范围，避免模型偏向高值特征。3.假设某电商平台需要分析用户购买行为，请列出至少三种可用的分析方法。答案：-用户分群：通过聚类分析（如K-means）将用户按购买习惯分组。-关联规则挖掘：发现商品关联（如“购买A的用户常买B”）。-时间序列分析：分析购买趋势（如节假日销量变化）。五、论述题（共1题，10分）某制造企业希望利用数据分析提高生产效率，请结合实际场景，设计一个数据分析方案，包括数据来源、分析方法、预期目标。答案：1.数据来源：-生产设备传感器数据（温度、压力、振动）。-工厂ERP系统（订单、产量、工时）。-质量检测记录（缺陷类型、频率）。2.分析方法：-时间序列分析：监控设备运行趋势，预测故障（如ARIMA模型）。-回