2025 年大学数据科学（数据分析）期末综合试卷

2025年大学数据科学（数据分析）期末综合试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、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.以下哪种数据结构常用于存储和处理有序数据？（）A.集合B.字典C.列表D.元组2.在Python中，用于读取CSV文件的常用库是（）。A.pandasB.numpyC.matplotlibD.scikit-learn3.数据清洗时，处理缺失值的方法不包括（）。A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用随机值填充D.直接忽略4.以下哪个指标可以衡量数据的离散程度？（）A.均值B.中位数C.标准差D.众数5.对于线性回归模型，以下说法正确的是（）。A.只能处理线性关系的数据B.模型的目标是最小化残差平方和C.不需要对数据进行标准化D.预测结果一定准确6.在数据可视化中，用于绘制柱状图的Python库是（）。A.seabornB.plotlyC.matplotlibD.alloftheabove7.以下哪种算法属于无监督学习？（）A.决策树B.支持向量机C.K均值聚类D.逻辑回归8.数据降维的目的不包括（）。A.减少数据存储成本B.提高模型训练速度C.增加数据维度D.去除冗余信息9.当数据集不平衡时，以下哪种方法可以改善分类效果？（）A.过采样B.欠采样C.调整分类器参数D.alloftheabove10.在数据分析中，用于数据探索性分析的常用工具是（）。A.JupyterNotebookB.SpyderC.RStudioD.alloftheabove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，少选、多选、错选均不得分）1.以下哪些是数据分析的主要步骤？（）A.数据收集B.数据清洗C.数据分析D.数据可视化E.模型评估2.对于pandas库中的DataFrame，以下操作正确的有（）。A.通过索引访问特定列B.使用`drop`方法删除行或列C.使用`apply`方法对数据进行逐元素操作D.可以直接修改列名E.能进行数据分组统计3.在数据可视化中，常见的图表类型有（）。A.折线图B.饼图C.散点图D.箱线图E.热力图4.以下哪些算法可以用于分类任务？（）A.朴素贝叶斯B.随机森林C.梯度提升D.主成分分析E.线性判别分析5.数据预处理中，对数据进行标准化的方法有（）。A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小数定标标准化D.对数变换E.平方根变换三、判断题（总共10题，每题2分，请判断以下说法的对错，在括号内打“√”或“×”）1.数据科学仅仅是关于数据的收集和存储。（）2.在Python中，字典是无序的数据结构。（）3.数据清洗只能处理数值型数据的缺失值。（）4.相关系数为0表示两个变量之间没有任何关系。（）5.逻辑回归模型的输出值是连续的。（）6.数据可视化的目的只是为了让图表更美观。（）7.无监督学习不需要标记数据。（）8.决策树算法对数据的分布没有要求。（）9.交叉验证可以更准确地评估模型的性能。（）10.数据降维一定会损失数据中的重要信息。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述数据清洗的主要内容和常见方法。2.解释线性回归模型的基本原理，并说明如何评估其性能。3.什么是聚类分析？简述K均值聚类算法的步骤。五、综合应用题（总共1题，20分，请根据以下描述完成相应任务）给定一份包含学生成绩的数据集，其中包括学生的姓名、数学成绩、语文成绩、英语成绩等字段。请完成以下任务：1.读取数据集，并检查数据是否存在缺失值。2.计算每个学生的平均成绩。3.找出数学成绩最高的学生。4.绘制语文成绩和英语成绩的散点图，观察两者之间的关系。答案：一、选择题1.C2.A3.D4.C5.B6.D7.C8.C9.D10.D二、多项选择题1.ABCDE2.ABCDE3.ABCDE4.ABCE5.ABC三、判断题1.×2.√3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.√10.×四、简答题1.数据清洗主要内容包括处理缺失值、重复值处理、异常值处理、数据标准化等。常见方法有删除缺失值记录、填充缺失值（均值、中位数、众数等）、使用数据插值法、基于统计模型处理异常值、利用正则表达式处理重复值、采用最小-最大标准化、Z-score标准化等方法进行数据标准化。2.线性回归模型基本原理是通过对输入特征进行线性组合来预测输出变量。其目标是找到一组参数使得预测值与真实值之间的误差最小，通常使用最小二乘法来求解参数。评估其性能的指标有均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等。MSE衡量预测值与真实值之间的平均平方误差，MAE衡量平均绝对误差，R²表示模型对数据的拟合优度，取值范围在0到1之间，越接近1性能越好。3.聚类分析是将数据对象按照相似性划分为不同的簇，使得同一簇内的数据对象相似度高，不同簇之间的数据对象相似度低。K均值聚类算法步骤：首先随机选择K个聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇；接着重新计算每个簇的聚类中心（通常是簇内数据点的均值）；重复上述步骤，直到聚类中心不再变化或达到设定的迭代次数。五、综合应用题1.可以使用pandas库的`read_csv`方法读取数据集，然后使用`isnull`方法检查数据是否存在缺失值。2.使用`mean`方法计算每个学生的平均成绩，例如`df['平均成绩']=df[['数学成绩','语文成绩','英语成绩']].mean(axis=1)`。3.使用`max`方法找出数学成绩最高的学生，如`max_student=df.loc[df['数学成绩'].idxmax()]`。4.使用matplotli