2026年数据科学分析方法与技能测试题

2026年数据科学分析方法与技能测试题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在处理某城市交通拥堵数据时，发现部分路段的拥堵时间数据存在异常值。以下哪种方法最适合用于识别这些异常值？（）A.简单移动平均法B.标准差法C.线性回归法D.主成分分析法2.某电商平台需要对用户购买行为进行分类，以推荐个性化商品。以下哪种算法最适合用于此场景？（）A.决策树B.线性回归C.K-means聚类D.时间序列分析3.在进行A/B测试时，某APP新功能组的转化率显著高于对照组。若要验证该结果是否具有统计学意义，应使用以下哪种检验方法？（）A.相关性分析B.t检验C.方差分析D.回归分析4.某金融机构需要对客户的信用风险进行评估，以下哪种模型最适合用于此场景？（）A.逻辑回归B.K最近邻（KNN）C.神经网络D.随机森林5.在进行数据可视化时，若要展示不同城市某产品的销售趋势，以下哪种图表最适合？（）A.散点图B.热力图C.折线图D.饼图6.某零售企业需要对历史销售数据进行预测，以下哪种方法最适合用于季节性预测？（）A.简单线性回归B.ARIMA模型C.支持向量机D.朴素贝叶斯7.在处理缺失值时，若数据集较大且缺失比例较低，以下哪种方法最适合？（）A.删除缺失值B.插值法C.均值/中位数填充D.回归填充8.某社交媒体平台需要对用户评论进行情感分析，以下哪种算法最适合用于此场景？（）A.朴素贝叶斯B.支持向量机C.卷积神经网络（CNN）D.决策树9.在进行特征工程时，若要提取文本数据的主题特征，以下哪种方法最适合？（）A.PCA降维B.词嵌入（WordEmbedding）C.LDA主题模型D.决策树特征选择10.某物流公司需要对包裹配送路径进行优化，以下哪种算法最适合用于此场景？（）A.Dijkstra算法B.K-means聚类C.神经网络D.决策树二、多选题（共5题，每题3分，共15分）11.在进行数据预处理时，以下哪些方法属于数据清洗的范畴？（）A.缺失值处理B.异常值检测C.数据标准化D.数据转换E.数据集成12.某电商企业需要对用户行为进行关联规则挖掘，以下哪些算法可用于此场景？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.决策树D.神经网络E.K-means聚类13.在进行时间序列分析时，以下哪些方法可用于趋势预测？（）A.ARIMA模型B.Prophet模型C.线性回归D.LSTM神经网络E.移动平均法14.某医疗机构需要对患者的疾病进行诊断，以下哪些模型可用于此场景？（）A.逻辑回归B.支持向量机C.决策树D.K最近邻（KNN）E.卷积神经网络（CNN）15.在进行特征选择时，以下哪些方法属于过滤法？（）A.相关性分析B.Lasso回归C.卡方检验D.递归特征消除（RFE）E.互信息法三、简答题（共5题，每题5分，共25分）16.简述在数据预处理阶段，如何处理缺失值？并说明不同方法的优缺点。17.解释什么是过拟合，并列举三种避免过拟合的方法。18.描述交叉验证在模型评估中的作用，并说明k折交叉验证的步骤。19.解释什么是协同过滤推荐算法，并说明其两种主要类型。20.简述在进行数据可视化时，如何选择合适的图表类型？并举例说明。四、计算题（共3题，每题10分，共30分）21.某电商平台收集了用户年龄和购买金额的数据，如下表所示：|年龄（岁）|购买金额（元）||-|--||25|500||30|800||35|1200||40|1500||45|2000|请计算年龄与购买金额的相关系数，并解释其含义。22.某金融机构收集了客户的年龄、收入和信用评分数据，并使用逻辑回归模型进行信用风险评估。模型训练后的参数如下：-截距项：-2.5-年龄系数：0.1-收入系数：0.05-信用评分系数：0.2若某客户的年龄为35岁，收入为50000元，信用评分为80分，请计算该客户的信用风险概率。23.某零售企业需要对某产品的销售数据进行预测，历史数据如下表所示：|月份|销售量|||--||1|100||2|120||3|130||4|140||5|150|请使用简单指数平滑法预测下一个月（第6个月）的销售量。五、论述题（共2题，每题10分，共20分）24.结合实际场景，论述特征工程在数据科学中的重要性，并举例说明如何进行特征工程。25.比较监督学习与无监督学习的区别，并分别说明其适用场景。答案与解析一、单选题1.B解析：标准差法（3σ原则）是常用的异常值检测方法，适用于识别与均值差异较大的数据点。其他选项不适用于异常值检测。2.A解析：决策树适合分类任务，可通过树状结构对用户行为进行分类，推荐个性化商品。其他选项不适用于分类场景。3.B解析：t检验适用于比较两组数据的均值差异，验证A/B测试结果的显著性。其他选项不适用于此场景。4.A解析：逻辑回归适合二分类问题，如信用风险评估。其他选项不适用于此类任务。5.C解析：折线图适合展示时间序列数据的变化趋势，如城市销售趋势。其他选项不适合此场景。6.B解析：ARIMA模型适合包含季节性因素的时间序列预测。其他选项不适用于季节性预测。7.C解析：均值/中位数填充适用于缺失比例较低且数据集较大的情况，简单高效。其他选项不适用或效率较低。8.A解析：朴素贝叶斯适合文本分类任务，如情感分析。其他选项不适用于此类任务。9.C解析：LDA主题模型适合提取文本数据的主题特征。其他选项不适用于主题提取。10.A解析：Dijkstra算法适合路径优化问题，如物流配送路径。其他选项不适用于此场景。二、多选题11.A、B、D解析：数据清洗包括缺失值处理、异常值检测和数据转换。数据标准化和数据集成属于数据预处理的其他范畴。12.A、B解析：Apriori和FP-Growth算法适合关联规则挖掘。其他选项不适用于此场景。13.A、B、E解析：ARIMA、Prophet和移动平均法适合趋势预测。LSTM和神经网络更适用于复杂序列模型。14.A、B、C、D解析：逻辑回归、支持向量机、决策树和KNN都可用于疾病诊断。CNN更适用于图像数据。15.A、C、E解析：过滤法包括相关性分析、卡方检验和互信息法。Lasso回归和RFE属于包裹法。三、简答题16.缺失值处理方法及其优缺点-删除缺失值：简单，但可能导致数据丢失。-插值法：如线性插值，适用于少量缺失值。-均值/中位数填充：简单，但可能扭曲数据分布。-回归填充：利用其他特征预测缺失值，但计算复杂。17.过拟合及其避免方法过拟合指模型对训练数据过度拟合，泛化能力差。避免方法：-正则化（如Lasso、Ridge）；-增加数据量；-使用更简单的模型。18.交叉验证的作用及k折步骤交叉验证用于评估模型的泛化能力，避免过拟合。k折步骤：-将数据分成k份；-每次用k-1份训练，1份测试；-重复k次，取平均值。19.协同过滤推荐算法及其类型协同过滤通过用户或物品相似性推荐。类型：-基于用户的协同过滤；-基于物品的协同过滤。20.数据可视化图表选择-折线图：展示趋势；-散点图：展示关系；-热力图：展示密度。四、计算题21.相关系数计算-计算均值：年龄均值=35，金额均值=1150；-计算协方差：61250；-计算标准差：年龄=8.37，金额=431.63；-相关系数=61250/(8.37×431.63)=0.87（强正相关）。22.信用风险概率计算-概率=1/(1+e^(-(-2.5+0.1×35+0.05×50000+0.2×80)))≈0.73。23.简单指数平滑法预测-平滑常数α=0.3，预测=0.3×150+0.7×140=146。五、论述题24.特征工程