2026年数据科学基础认证考试题

2026年数据科学基础认证考试题一、单选题（每题2分，共20题）1.在处理缺失值时，以下哪种方法在数据量较大且缺失比例不高的情况下最为常用？A.删除含有缺失值的样本B.均值/中位数/众数填充C.K近邻填充D.回归填充2.以下哪个指标最适合衡量分类模型的预测准确性，尤其是在类别不平衡的情况下？A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分数（F1-Score）D.AUC（ROC曲线下面积）3.假设某城市出租车订单数据中，乘客年龄分布呈右偏态，以下哪种图表最适合展示其分布特征？A.箱线图（BoxPlot）B.散点图（ScatterPlot）C.直方图（Histogram）D.饼图（PieChart）4.在时间序列分析中，如果数据存在明显的季节性波动，以下哪种模型最适合预测？A.ARIMA模型B.线性回归模型C.决策树模型D.逻辑回归模型5.以下哪种算法属于无监督学习算法？A.支持向量机（SVM）B.K-Means聚类C.逻辑回归D.神经网络6.在特征工程中，以下哪种方法适用于将类别特征转换为数值特征？A.标准化（Standardization）B.二值化（BinaryEncoding）C.PCA降维D.特征交叉7.假设某电商平台的用户行为数据中，用户购买金额与浏览时长呈非线性关系，以下哪种回归模型可能更合适？A.线性回归B.多项式回归C.Lasso回归D.Ridge回归8.在特征选择中，以下哪种方法基于模型的权重或系数来筛选特征？A.Lasso回归B.决策树特征重要性C.互信息（MutualInformation）D.主成分分析（PCA）9.假设某银行需要预测客户的违约风险，以下哪种模型适合处理高维稀疏数据？A.随机森林B.朴素贝叶斯C.逻辑回归D.XGBoost10.在数据预处理中，以下哪种方法适用于处理异常值？A.标准化B.箱线图检测C.线性插值D.奇异值检测二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些方法可以用于数据降维？A.PCA（主成分分析）B.t-SNE降维C.LDA（线性判别分析）D.特征选择2.在时间序列分析中，以下哪些指标可以衡量模型的预测性能？A.MAE（平均绝对误差）B.RMSE（均方根误差）C.MAPE（平均绝对百分比误差）D.R²（决定系数）3.以下哪些算法属于集成学习算法？A.随机森林B.GBDT（梯度提升决策树）C.AdaBoostD.K-Means聚类4.在特征工程中，以下哪些方法适用于文本数据？A.TF-IDF（词频-逆文档频率）B.词嵌入（WordEmbedding）C.标准化D.特征交叉5.以下哪些方法可以用于处理类别不平衡问题？A.重采样（Oversampling/Undersampling）B.损失函数加权C.集成学习中的BaggingD.SMOTE（过采样）6.在异常检测中，以下哪些方法可以用于识别异常样本？A.箱线图B.IsolationForestC.LOF（局部异常因子）D.Z-Score检测7.在数据可视化中，以下哪些图表适合展示多维数据关系？A.散点图矩阵（PairPlot）B.热力图（Heatmap）C.平行坐标图（ParallelCoordinatesPlot）D.饼图8.在特征选择中，以下哪些方法属于过滤法（FilterMethod）？A.互信息B.卡方检验C.特征重要性排序D.递归特征消除（RFE）9.在时间序列分解中，以下哪些成分可以提取？A.趋势成分（Trend）B.季节成分（Seasonality）C.随机成分（Residual）D.周期成分（Cycle）10.在模型评估中，以下哪些指标可以用于衡量模型的泛化能力？A.过拟合（Overfitting）B.损失函数（LossFunction）C.验证集误差D.正则化项三、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据预处理中缺失值处理的常用方法及其优缺点。2.解释什么是过拟合，并列举三种避免过拟合的方法。3.在时间序列分析中，ARIMA模型的三参数（p,d,q）分别代表什么含义？4.简述K-Means聚类算法的基本步骤及其适用场景。5.在特征工程中，什么是特征交叉（FeatureInteraction）？请举例说明。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际场景，论述特征工程在机器学习中的重要性，并列举三种常见的特征工程方法。2.假设某电商平台需要根据用户行为数据预测其购买倾向，请设计一个数据分析和建模的流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等步骤。答案与解析一、单选题1.B解析：在数据量较大且缺失比例不高的情况下，均值/中位数/众数填充是最常用且简单有效的方法。删除样本可能导致信息丢失，K近邻和回归填充计算复杂，适用于小数据集或高缺失率场景。2.C解析：F1分数综合考虑了精确率和召回率，适合类别不平衡问题。准确率易受不平衡影响，召回率侧重于少数类，AUC衡量整体性能。3.C解析：直方图适合展示连续数据的分布特征，尤其是右偏态分布。箱线图适合展示异常值和分布范围，散点图用于关系分析，饼图适合分类占比。4.A解析：ARIMA模型适用于具有季节性波动的时间序列。线性回归忽略季节性，决策树和逻辑回归不适用于时间序列。5.B解析：K-Means聚类属于无监督学习，用于数据分组。SVM、逻辑回归和神经网络属于监督学习。6.B解析：二值化将类别特征转换为数值特征（如独热编码）。标准化是数值特征处理，PCA降维，特征交叉是特征组合。7.B解析：多项式回归适用于非线性关系。线性回归假设线性关系，Lasso/Ridge是正则化回归，不适用于非线性。8.B解析：决策树特征重要性可以直接用于筛选。Lasso回归通过系数筛选，互信息是过滤法，PCA是降维。9.D解析：XGBoost适合高维稀疏数据，随机森林和逻辑回归对稀疏数据效果一般，朴素贝叶斯假设特征独立，不适用于高维。10.B解析：箱线图可以检测异常值。标准化是数值处理，线性插值用于填充，奇异值检测是降维。二、多选题1.A,B,C,D解析：PCA、t-SNE、LDA和特征选择都是降维方法。PCA线性降维，t-SNE非线性降维，LDA用于分类降维，特征选择通过筛选减少维度。2.A,B,C解析：MAE、RMSE和MAPE是时间序列评估指标。R²适用于回归任务，不适用于时间序列。3.A,B,C解析：随机森林、GBDT和AdaBoost是集成学习。K-Means是聚类算法。4.A,B解析：TF-IDF和词嵌入是文本特征工程方法。标准化和特征交叉适用于数值数据。5.A,B,D解析：重采样、损失函数加权、SMOTE是处理不平衡的方法。Bagging是集成策略，不直接解决不平衡。6.A,B,C,D解析：箱线图、IsolationForest、LOF和Z-Score检测都是异常检测方法。7.A,B,C解析：散点图矩阵、热力图和平行坐标图适合多维数据。饼图适用于分类占比。8.A,B解析：互信息和卡方检验是过滤法。特征重要性排序和RFE属于包裹法（WrapperMethod）。9.A,B,C解析：趋势、季节性和随机成分是时间序列分解的基本成分。周期成分不常提取。10.C,D解析：验证集误差和正则化项衡量泛化能力。过拟合是问题，损失函数是优化目标。三、简答题1.缺失值处理方法及优缺点-删除法：简单但可能导致信息丢失。-填充法：均值/中位数/众数填充简单，但可能扭曲分布；K近邻填充准确，但计算量大。-插值法：线性插值适用于连续数据，但假设数据平滑；多重插值更复杂但准确。-模型预测：使用其他特征预测缺失值，效果好但计算成本高。2.过拟合及避免方法-过拟合：模型在训练数据上表现好，但在新数据上表现差。-避免方法：-正则化：L1/L2惩罚项；-交叉验证：使用验证集调整参数；-简化模型：减少特征或模型复杂度。3.ARIMA模型的p,d,q含义-p：自回归项（AR），表示当前值与过去p个值的线性关系；-d：差分阶数，使序列平稳；-q：移动平均项（MA），表示当前值与过去q个残差的线性关系。4.K-Means聚类步骤及适用场景-步骤：1.随机初始化k个聚类中心；2.将每个样本分配到最近的中心；3.更新聚类中心；4.重复步骤2-3直至收敛。-适用场景：数据分布均匀，聚类数量明确。5.特征交叉举例-定义：组合两个或多个特征产生新特征，捕捉特征间关系。-举例：电商数据中，将“浏览时长”和“购买金额”组合为“浏览购买比”，可能更反映用户倾向。四、论述题1.特征工程的重要性及方法-重要性：-提高模型性能：如缺失值处理、特征选择可显著提升预测准确率；-降低数据维度：减少计算成本，避免过拟合；-增强模型可解释性：如类别特征编码更直观。-方法：-特征编码：独热编码、标签编码；-特征变换：标准化、归一化；-特征组合：多项式特征、交互特征。2.电商平台用户购买倾向预测流程-数