2025 年大学数据科学（数据科学）单元测试卷

2025年大学数据科学（数据科学）单元测试卷

（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，请将正确答案填写在括号内）1.数据科学中的数据预处理不包括以下哪个步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据挖掘D.数据转换2.以下哪种算法不属于监督学习算法？（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.逻辑回归3.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4.数据科学中，评估分类模型性能的常用指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.以下哪个是大数据的特征之一？（）A.低价值密度B.结构化程度高C.数据量小D.处理速度慢6.数据科学中的数据仓库主要用于（）。A.数据存储B.数据分析C.数据挖掘D.以上都是7.机器学习中的模型选择不包括以下哪个方面？（）A.模型评估B.模型调优C.模型部署D.模型训练8.用于处理文本数据的常用技术是（）。A.卷积神经网络B.循环神经网络C.支持向量机D.决策树9.数据科学中，数据安全的主要目标不包括（）。A.数据保密性B.数据完整性C.数据可用性D.数据压缩性10.以下哪种数据结构在数据科学中常用于存储和处理图数据？（）A.数组B.链表C.树D.邻接矩阵二、多项选择题（总共5题，每题6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）1.数据科学中的数据来源包括（）。A.数据库B.文件系统C.网络爬虫D.传感器数据E.社交媒体数据2.监督学习算法包括（）。A.线性回归B.决策树C.聚类算法D.支持向量机E.朴素贝叶斯3.数据可视化的原则包括（）。A.准确传达信息B.简洁明了C.美观易懂D.避免误导E.突出重点4.大数据处理框架包括（）。A.HadoopB.SparkC.FlinkD.TensorFlowE.PyTorch5.数据科学中的数据挖掘算法包括（）。A.关联规则挖掘B.分类算法C.聚类算法D.回归算法E.异常检测算法三、判断题（总共10题，每题3分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.数据科学只关注数据的分析，不涉及数据的采集和预处理。（）2.监督学习算法需要有标注的训练数据。（）3.数据可视化只能展示简单的数据关系，不能用于复杂数据的分析。（）4.大数据的处理速度要求比传统数据处理速度慢。（）5.数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。（）6.机器学习中的模型训练就是不断调整模型参数以提高模型性能。（）7.用于图像识别的深度学习模型主要是基于循环神经网络。（）8.数据安全只涉及数据的保密性，不包括完整性和可用性。（）9.图数据结构只能用于表示社交网络关系，不能用于其他领域。（）10.数据挖掘算法可以从大量数据中发现有价值的信息和模式。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据科学的主要任务和流程。2.什么是监督学习和无监督学习？请分别举例说明。3.数据可视化有哪些常见的图表类型？它们各自适用于什么场景？五、综合应用题（总共1题，每题20分，请结合所学知识解决实际问题）某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、购买金额等。现在需要分析用户的购买行为，预测用户未来可能购买的商品。请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，并说明理由。答案：一、单项选择题1.C2.C3.D4.D5.A6.D7.D8.B9.D10.D二、多项选择题1.ABCDE2.ABDE3.ABCDE4.ABC5.ABCDE三、判断题1.×2.√3.×4.×5.√6.√7.×8.×9.×10.√四、简答题1.数据科学的主要任务包括数据采集、预处理、存储、分析、可视化和挖掘等。流程一般为：首先确定问题和目标，然后采集相关数据，接着进行预处理，之后选择合适的分析方法和工具进行分析，通过可视化展示结果，最后进行数据挖掘发现潜在价值。2.监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为有监督训练或有教师学习。例如决策树、逻辑回归等。无监督学习是指在没有类别信息的情况下，从输入数据中自动发现一些有意义的结构或模式的学习方法。例如聚类算法。3.常见图表类型有柱状图，适用于比较数据大小；折线图，适合展示数据随时间等连续变量的变化趋势；饼图，用于展示各部分占总体的比例关系；直方图，可呈现数据的分布情况；散点图，能观察两个变量之间的关系等。五、综合应用题数据预处理：首先清洗数据，去除重复、缺失值等。然后进行数据集成，将相关数据整合。接着进行数据转换，如对购买金额等进行标准化处理。模型选择：可选用决策树模型，它能直观地展示用户购买行为的规则。也可考虑逻辑