2026年中级数据科学笔试模拟题集

2026年中级数据科学笔试模拟题集一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在北京市某电商平台的用户行为分析中，若需预测用户次日购买概率，最适合使用的机器学习模型是？A.决策树B.线性回归C.逻辑回归D.K近邻2.某金融机构需对江苏省的贷款客户进行信用评分，以下哪种特征工程方法最适用于处理缺失值？A.均值填充B.回归插补C.KNN填充D.删除缺失值3.在上海市交通拥堵预测项目中，若需分析不同时间段（如早高峰、晚高峰）的交通流量差异，最适合的可视化工具是？A.散点图B.热力图C.直方图D.饼图4.某浙江省制造业企业需优化供应链管理，以下哪种算法最适合用于需求预测？A.A搜索B.粒子群优化C.ARIMA模型D.决策树5.在深圳市某健康APP中，若需检测用户运动数据的异常值，以下哪种方法最有效？A.Z-score标准化B.箱线图分析C.小波变换D.主成分分析6.某河北省农业部门需分析小麦产量与气候的关系，以下哪种统计检验方法最适用？A.t检验B.F检验C.卡方检验D.ANOVA7.在广州市某外卖平台的用户画像构建中，以下哪种聚类算法最适合处理高维稀疏数据？A.K-MeansB.层次聚类C.DBSCAND.谱聚类8.某上海市科技公司需处理海量用户日志数据，以下哪种索引结构最适合快速检索？A.B树B.哈希表C.跳表D.R树9.在深圳市某金融APP中，若需检测交易数据的欺诈行为，以下哪种异常检测算法最适用？A.IsolationForestB.逻辑回归C.支持向量机D.线性回归10.某浙江省电商平台需分析用户购买路径，以下哪种算法最适合用于路径优化？A.Dijkstra算法B.贝叶斯网络C.神经网络D.Apriori算法二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.在成都市某电商平台的用户流失预测中，以下哪些特征属于高阶特征工程方法？A.特征交叉B.标准化C.特征选择D.分箱2.某江苏省制造业企业需优化生产流程，以下哪些算法可用于生产调度？A.贪心算法B.模拟退火C.粒子群优化D.遗传算法3.在上海市某健康APP中，以下哪些方法可用于用户行为分析？A.用户分群B.关联规则挖掘C.序列模式挖掘D.主成分分析4.某浙江省农业部门需分析作物病虫害，以下哪些方法可用于图像识别？A.卷积神经网络B.支持向量机C.决策树D.隐马尔可夫模型5.在深圳市某金融APP中，以下哪些技术可用于数据脱敏？A.K匿名B.L-diversityC.T-closenessD.哈希加密三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.特征选择和特征工程是同一概念。（×）2.线性回归模型适合处理非线性关系。（×）3.DBSCAN算法需要预先设定聚类数量。（×）4.异常值检测一定需要假设数据服从正态分布。（×）5.热力图适合展示二维数据的分布情况。（√）6.KNN算法是监督学习算法。（√）7.主成分分析可以用于降维。（√）8.A/B测试属于无监督学习方法。（×）9.决策树容易过拟合。（√）10.时间序列分析适合处理非时序数据。（×）四、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述特征工程在数据科学中的重要性，并举例说明三种常见的特征工程方法。2.解释交叉验证的原理，并说明其在模型评估中的作用。3.简述异常值检测在金融风控中的应用场景，并举例说明两种常用的异常值检测方法。4.描述聚类分析的基本步骤，并说明其在用户分群中的应用价值。五、综合应用题（共2题，每题10分，共20分）1.某浙江省电商平台需分析用户购买行为，现有以下数据集：-用户ID、年龄、性别、购买金额、购买频率、商品类别。请设计一个用户分群方案，并说明分群依据及业务价值。2.某上海市某健康APP需优化用户留存策略，现有以下数据集：-用户ID、注册时间、活跃天数、使用功能、用户反馈。请设计一个用户流失预测方案，并说明模型选择及评估指标。答案与解析一、单选题答案与解析1.C-逻辑回归适用于二分类问题，如预测用户次日购买概率。决策树和K近邻可能受噪声影响较大，线性回归不适用于概率预测。2.C-KNN填充适用于缺失值较少且数据分布均匀的情况，比均值填充和回归插补更准确。删除缺失值会导致数据丢失。3.B-热力图适合展示二维数据的分布密度，如不同时间段的交通流量。散点图和直方图无法体现时间维度，饼图不适合连续数据。4.C-ARIMA模型适用于时间序列预测，如制造业的需求预测。A搜索和粒子群优化属于优化算法，决策树不适合预测。5.B-箱线图可以直观检测异常值，Z-score适用于正态分布数据，小波变换和主成分分析主要用于去噪和降维。6.A-t检验适用于两组数据的均值比较，如小麦产量与气候的关系。F检验和ANOVA适用于多组数据，卡方检验适用于分类数据。7.C-DBSCAN不需要预先设定聚类数量，适合高维稀疏数据。K-Means和层次聚类需要设定数量，谱聚类适用于图结构数据。8.A-B树适合快速检索，如用户日志数据的索引。哈希表和跳表效率较低，R树适用于地理空间数据。9.A-IsolationForest适用于高维异常检测，如金融欺诈检测。逻辑回归和支持向量机需要大量标注数据，线性回归不适用于异常检测。10.A-Dijkstra算法适合路径优化，如用户购买路径。贝叶斯网络和神经网络适用于预测，Apriori算法用于关联规则挖掘。二、多选题答案与解析1.A、C-特征交叉和高阶特征选择属于复杂的特征工程方法，标准化是基础预处理，分箱是简单的特征转换。2.A、B、C、D-贪心算法、模拟退火、粒子群优化和遗传算法均可用于生产调度，根据问题复杂度选择。3.A、B、C-用户分群、关联规则挖掘和序列模式挖掘适用于用户行为分析，主成分分析是降维方法。4.A、B-卷积神经网络和支持向量机适用于图像识别，决策树和隐马尔可夫模型不适用于图像处理。5.A、B、C-K匿名、L-diversity和T-closeness是数据脱敏方法，哈希加密是加密技术，不属于脱敏范畴。三、判断题答案与解析1.×-特征工程包括特征选择，但不仅限于特征选择。2.×-线性回归假设关系线性，非线性关系需用广义线性模型或树模型。3.×-DBSCAN基于密度聚类，无需预设数量。4.×-异常值检测可以不假设正态分布，如基于距离的方法。5.√-热力图适合展示二维数据的分布密度。6.√-KNN需要标注数据，属于监督学习。7.√-主成分分析通过降维减少噪声。8.×-A/B测试属于实验设计，不属于机器学习。9.√-决策树容易过拟合，需剪枝。10.×-时间序列分析必须处理时序数据。四、简答题答案与解析1.特征工程的重要性及方法-重要性：特征工程能显著提升模型性能，如从原始数据中提取有效信息，减少噪声和冗余。-方法：-特征交叉：如将年龄和购买频率组合成“用户活跃度”特征。-特征选择：如使用Lasso回归筛选重要特征。-特征转换：如将非线性关系转化为线性关系（如对数转换）。2.交叉验证的原理及作用-原理：将数据分为K份，轮流留一份作测试，其余作训练，计算K次结果的平均值，避免过拟合。-作用：评估模型泛化能力，选择最优超参数。3.异常值检测在金融风控中的应用-场景：检测信用卡欺诈、贷款违约等。-方法：-基于距离的方法（如DBSCAN）。-基于统计的方法（如Z-score）。4.聚类分析的步骤及应用价值-步骤：数据预处理、选择距离度量和聚类算法、评估结果（如轮廓系数）。-应用价值：如用户分群，针对不同群体制定个性化营销策略。五、综合应用题答案与解析1.用户分群方案-分群依据：购买金额、购买频率、商品类别。-方案：-高价值用户（高金额、高频率）。-稳定用