2025 年大学交叉学科（数据科学基础）下学期期中测试卷

2025年大学交叉学科（数据科学基础）下学期期中测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下关于数据科学的说法，错误的是（）A.数据科学涉及多学科知识融合B.主要目的是从数据中提取有价值信息C.只关注数据的存储，不涉及分析D.与统计学、计算机科学等密切相关2.数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括（）A.直接删除B.均值填充C.随意赋值D.模型预测填充3.以下哪种数据结构在处理大规模数据时具有较好的随机访问性能（）A.链表B.数组C.栈D.队列4.数据可视化中，饼图主要用于展示（）A.数据的分布情况B.数据的比例关系C.数据随时间的变化D.数据之间的相关性5.决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（）A.信息增益B.均方误差C.余弦相似度D.欧氏距离6.下列不属于监督学习算法的是（）A.线性回归B.支持向量机C.聚类算法D.决策树7.在数据挖掘中，频繁项集挖掘主要用于发现（）A.经常同时出现的项集B.数据中的异常值C.数据的聚类结果D.数据的关联规则8.数据科学中的特征工程不包括以下哪个步骤（）A.特征提取B.特征选择C.特征缩放D.模型评估9.以下关于大数据的特点，正确的是（）A.数据量小、类型单一B.数据处理速度慢、价值密度高C.数据量大、类型多样、处理速度快、价值密度低D.数据量中等、类型固定、处理速度适中、价值密度适中10.数据科学项目中，数据探索性分析的主要目的是（）A.直接得出结论B.了解数据的基本特征和规律C.建立预测模型D.评估模型性能二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.数据科学的主要研究内容包括（）A.数据采集B.数据存储C.数据处理与分析D.数据可视化E.数据安全2.数据预处理的步骤通常有（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约E.数据标注3.机器学习中的分类算法有（）A.逻辑回归B.K近邻算法C.朴素贝叶斯D.主成分分析E.神经网络4.数据可视化的原则包括（）A.准确性B.有效性C.美观性D.复杂性E.交互性5.数据科学项目中，常用的评估指标有（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差E.交叉熵三、判断题（总共10题每题2分，请判断下列说法的对错，正确的打√，错误的打×）1.数据科学只关注数据的分析，不涉及数据的产生过程。（）2.数据清洗只能处理数值型数据的缺失值。（）3.线性回归模型只能用于预测数值型目标变量。（）4.聚类算法属于无监督学习，不需要训练数据。（）5.数据可视化的颜色选择不重要，随意搭配即可。（）6.决策树的深度越大，泛化能力越强。（）7.特征选择的目的是减少数据维度，提高模型性能。（）8.大数据就是海量的数据，没有其他特殊含义。（）9.支持向量机算法对数据的分布没有要求。（）10.数据科学项目中，模型评估只需要在测试集上进行。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.简述数据科学中特征工程的重要性及主要步骤。2.请说明监督学习和无监督学习的区别，并各举一个例子。3.解释数据可视化中的常用图表类型（如柱状图、折线图、散点图）及其适用场景。五、综合题（总共1题，20分，请结合所学知识，完成以下任务）给定一个数据集，包含学生的成绩信息（语文、数学、英语成绩）以及是否通过考试的标签。请设计一个数据科学项目流程，包括数据预处理、选择合适的算法进行模型训练、评估模型性能，并说明如何根据评估结果进行优化。答案：一：1.C2.C3.B4.B5.A6.C7.A8.D9.C10.B二：1.ABCDE2.ABCD3.ABCE4.ABCE5.ABCDE三：1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.√8.×9.×10.×四：1.特征工程重要性：好的特征能提升模型性能，去除无关特征可减少噪声和计算量，增强模型泛化能力。主要步骤：特征提取，从原始数据中提取有价值特征；特征选择，挑选最具代表性特征；特征缩放，对特征进行标准化等处理，使模型训练更高效。2.监督学习有标注数据，目标是学习输入到输出的映射关系，如线性回归预测房价。无监督学习无标注，旨在发现数据内在结构，如聚类算法将客户分组。3.柱状图适合比较数据大小；折线图展示数据随时间等连续变量变化趋势；散点图用于观察两个变量间关系，发现潜在规律。五：