2025 年大学数据科学（基础应用）期中测试卷

2025年大学数据科学（基础应用）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4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种数据结构常用于存储和处理有序数据？（）A.哈希表B.栈C.队列D.链表2.在数据科学中，用于数据降维的常见方法是（）。A.主成分分析B.决策树C.支持向量机D.朴素贝叶斯3.数据清洗的主要目的不包括（）。A.去除重复数据B.填补缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据4.下列关于算法时间复杂度的描述，正确的是（）。A.O(n)表示线性时间复杂度B.O(n^2)表示对数时间复杂度C.O(logn)表示指数时间复杂度D.O(2^n)表示常数时间复杂度5.对于分类问题，以下哪种模型通常不需要进行特征缩放？（）A.逻辑回归B.决策树C.支持向量机D.神经网络6.在数据可视化中，用于展示数据分布的常用图表是（）。A.柱状图B.折线图C.饼图D.直方图7.数据科学中，以下哪种编程语言广泛应用于数据处理和分析？（）A.JavaB.C++C.PythonD.C8.以下哪种数据库适合处理大规模结构化数据？（）A.MySQLB.MongoDBC.RedisD.Cassandra9.在机器学习中，用于评估模型性能的指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.相关系数10.数据科学中的数据集成是指（）。A.将不同来源的数据合并到一起B.对数据进行加密C.对数据进行抽样D.对数据进行分类二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有多个正确答案，请将正确答案填在括号内，少选、多选均不得分）1.以下哪些是数据科学中常用的数据预处理技术？（）A.数据归一化B.数据编码C.数据抽样D.数据加密2.对于线性回归模型，以下说法正确的是（）。A.可以用于预测连续变量B.模型的目标是最小化残差平方和C.可以通过梯度下降算法求解参数D.对异常值不敏感3.数据可视化的原则包括（）。A.简洁性B.准确性C.美观性D.交互性4.以下哪些是常见的机器学习算法分类？（）A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习5.在数据库中，以下哪些操作属于数据操纵语言（DML）？（）A.SELECTB.INSERTC.UPDATED.DELETE三、判断题（总共10题，每题3分，请判断下列说法的对错，对的打“√”，错的打“×”）1.数据科学只关注数据的收集和存储，不涉及数据分析和挖掘。（）2.所有的数据都需要进行特征缩放，以提高模型性能。（）3.决策树算法对数据的分布没有要求。（）4.数据可视化可以帮助人们更好地理解数据。（）5.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）6.无监督学习不需要标注数据。（）7.数据库中的事务是一组不可分割的操作序列。（）8.特征选择可以减少数据维度，提高模型效率。（）9.支持向量机模型的性能只取决于核函数的选择。（）10.数据科学中的数据安全主要关注数据的加密和备份。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述数据科学的主要流程，并说明每个步骤的作用。2.什么是监督学习？请列举三种常见的监督学习算法，并说明它们的应用场景。3.简述数据可视化的重要性，并举例说明不同类型图表在数据展示中的应用。五、综合应用题（总共1题，每题20分，请根据以下问题进行分析和解答）某电商平台收集了用户的购买记录、浏览记录等数据，希望通过数据分析来提高用户的购买转化率。请你设计一个数据分析方案，包括数据预处理、模型选择和评估等步骤，并说明每个步骤的具体操作和理由。答案：一、单项选择题1.C2.A3.C4.A5.B6.D7.C8.A9.D10.A二、多项选择题1.ABC2.ABC3.ABCD4.ABCD5.BCD三、判断题1.×2.×3.×4.√5.√6.√7.√8.√9.×10.×四、简答题1.数据科学主要流程包括数据收集、数据预处理、数据分析与挖掘、数据可视化和模型评估。数据收集是获取原始数据；预处理是清理、转换等使数据可用；分析挖掘是用算法发现规律；可视化直观展示结果；模型评估确保模型质量。2.监督学习是利用标注数据训练模型预测未知输出。常见算法有线性回归用于预测数值，如房价预测；逻辑回归用于二分类，如判断邮件是否为垃圾邮件；决策树用于分类和回归，如划分客户类型。3.数据可视化重要性在于直观呈现数据，助于理解发现规律。柱状图用于比较数据大小，如不同产品销量；折线图展示数据变化趋势，如股票价格走势；饼图体现各部分占比，如市场份额分布。五、综合应用题数据预处理：清理缺失值，如用均值填充购买金额缺失值，因购买金额分布较均匀。对分类变量编码，如用户性别用0、1编码。进行特征缩放，将浏览时长等数值特征归一化，使模型收敛快。模型选择：选逻辑回归，因其简单高效，适合处理电商