2026年数据科学家考试试题集与参考答案手册

2026年数据科学家考试试题集与参考答案手册一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在处理北京市某商场顾客消费数据时，发现部分顾客年龄数据异常偏高（如150岁），最合适的异常值处理方法是？A.直接删除异常值B.将异常值替换为中位数C.使用箱线图检测并修正异常值D.保留异常值，并在模型中单独标记2.某电商公司希望预测用户次日购买概率，数据集包含用户历史购买记录、浏览行为等特征。以下哪种模型最适合该场景？A.决策树B.神经网络C.逻辑回归D.K-means聚类3.在广东省某城市交通流量预测项目中，时间序列数据存在明显的季节性波动，以下哪种方法可以较好地捕捉这种波动？A.ARIMA模型B.线性回归C.XGBoostD.朴素贝叶斯4.某银行希望对贷款客户进行信用风险评估，数据集包含年龄、收入、负债率等特征。以下哪种特征工程方法最合适？A.特征交互B.标准化C.特征编码（独热编码）D.特征选择（Lasso回归）5.在上海市某共享单车调度系统中，如何优化骑行需求预测以提高车辆利用率？A.使用滑动窗口聚合时间序列数据B.仅依赖历史骑行数据C.结合天气、节假日等多维度特征D.优先考虑热门区域的数据6.某制造业企业希望通过机器学习检测产品缺陷，数据集包含图像数据。以下哪种模型最适合该任务？A.逻辑回归B.支持向量机C.卷积神经网络（CNN）D.随机森林7.在上海市某外卖平台用户流失预测中，如何评估模型的业务价值？A.仅关注准确率B.结合召回率与业务成本（如挽留成本）C.使用F1分数D.仅关注AUC值8.某科技公司希望分析用户活跃度与广告点击率的关系，数据集包含用户行为日志和广告曝光数据。以下哪种分析方法最合适？A.相关性分析B.网络图分析C.时间序列分解D.聚类分析9.在深圳市某医院病患病情预测中，数据集存在类别不平衡（如重症患者较少）。以下哪种方法可以缓解该问题？A.过采样B.模型集成（如Bagging）C.调整类别权重D.以上皆可10.某零售企业希望通过数据分析优化库存管理，以下哪种指标最能反映库存效率？A.库存周转率B.库存持有成本C.缺货率D.货物损坏率二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在杭州市某共享单车调度项目中，影响骑行需求的关键因素可能包括哪些？A.天气状况（如降雨量）B.周边商业活动（如促销活动）C.用户年龄分布D.地理位置热点（如地铁口、商圈）2.某银行希望通过机器学习构建反欺诈模型，以下哪些特征工程方法可以提高模型效果？A.时间差特征（如交易时间与用户活跃时间差）B.统计特征（如交易频率、金额分布）C.用户行为序列特征（如登录频率、设备异常）D.模型嵌入特征（如LSTM提取的时序特征）3.在成都市某外卖平台用户推荐系统中，以下哪些算法可以提高推荐精准度？A.协同过滤（基于用户或物品）B.内容推荐（基于用户画像）C.强化学习（动态调优推荐策略）D.深度学习（如Transformer模型）4.某制造业企业希望通过数据分析优化生产线，以下哪些方法可以用于异常检测？A.3σ法则B.孤立森林（IsolationForest）C.箱线图分析D.LSTM时间序列异常检测5.在广东省某电商平台用户流失预测中，以下哪些指标可以用于评估模型业务价值？A.挽留成本与预测损失的比值B.真实召回率（实际流失用户被预测的比例）C.模型训练时间D.用户满意度提升幅度三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述特征选择在数据预处理中的重要性，并举例说明几种常用的特征选择方法。2.在上海市某共享单车调度项目中，如何通过数据分析优化车辆投放策略？请列举至少三种方法。3.某银行希望通过机器学习构建客户流失预警模型，请简述模型评估时需要关注的指标及其业务意义。4.在深圳市某医院病患病情预测中，如何处理数据不平衡问题？请列举至少两种方法并说明其原理。5.某零售企业希望通过数据分析优化促销策略，请简述A/B测试在其中的应用流程及关键注意事项。四、计算题（共2题，每题10分，合计20分）1.某电商公司希望预测用户购买金额，数据集包含用户年龄、收入、购买历史等特征。假设使用线性回归模型，部分数据如下表所示：|用户ID|年龄|收入（万元）|购买历史（次）|购买金额（元）||--||-|-|-||1|25|5|10|2000||2|35|8|5|3500||3|45|12|8|5000||4|30|6|7|2800||5|28|4|3|1500|请计算年龄和收入对购买金额的偏回归系数，并解释其业务含义。2.某共享单车平台希望预测高峰时段的骑行需求，数据集包含时间、天气、节假日等特征。假设使用ARIMA模型，时间序列数据如下：|时间|需求量（次）|||-||8:00|120||9:00|150||10:00|200||11:00|180||12:00|220|请计算该时间序列的自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF），并初步判断ARIMA模型的参数（p,d,q）。五、论述题（共1题，15分）某城市交通管理局希望通过数据分析优化交通信号灯配时，以提高道路通行效率。请结合实际场景，论述如何设计一个数据分析项目，包括数据收集、模型构建、评估指标及业务应用。参考答案与解析一、单选题1.C解析：箱线图可以有效检测异常值并修正，避免直接删除或简单替换可能导致的偏差。2.C解析：逻辑回归适用于二分类问题（如购买/不购买），且计算效率高，适合大规模数据。3.A解析：ARIMA模型能够捕捉时间序列的季节性波动，适合城市交通流量预测。4.D解析：Lasso回归可以进行特征选择，剔除无关特征，提高模型泛化能力。5.C解析：结合多维度特征（天气、节假日等）可以更准确地预测需求。6.C解析：CNN擅长处理图像数据，适合产品缺陷检测。7.B解析：业务价值需结合召回率与挽留成本，避免过度依赖单一指标。8.A解析：相关性分析可以快速评估用户活跃度与广告点击率的关系。9.A解析：过采样可以平衡数据集，提高模型对少数类的识别能力。10.A解析：库存周转率直接反映库存效率，数值越高表示周转越快。二、多选题1.A,B,D解析：天气、商业活动、地理位置热点均会影响骑行需求。2.A,B,C解析：时间差、统计特征、行为序列特征有助于识别欺诈行为。3.A,B,C,D解析：多种算法可以结合使用，提高推荐系统的精准度和动态性。4.A,B,C,D解析：多种异常检测方法适用于生产线数据。5.A,B解析：业务价值需结合实际成本和效果评估。三、简答题1.特征选择的重要性及方法-重要性：减少数据冗余，提高模型泛化能力，降低计算成本。-方法：-卡方检验（适用于分类特征）-Lasso回归（自动进行特征选择）-相关性分析（剔除高度相关特征）2.共享单车调度优化方法-基于需求预测调整投放量-动态定价策略（高峰期提高价格）-优先投放至低利用率区域3.客户流失预警模型评估指标-召回率（识别流失用户的比例）-精准率（避免误判非流失用户）-业务成本效益（挽留成本与预测损失比值）4.数据不平衡处理方法-过采样（如SMOTE算法）-类别权重调整（模型参数优化）5.A/B测试流程及注意事项-流程：分组、实验设计、数据收集、结果分析、策略调整。-注意事项：样本量足够、控制无关变量、避免多重假设检验。四、计算题1.线性回归偏回归系数计算-假设模型为：`购买金额=β0+β1年龄+β2收入+β3购买历史`-通过最小二乘法计算系数（简化过程）：-年龄系数（β1）≈80（即年龄每增加1岁，购买金额增加80元）-收入系数（β2）≈300（即收入每增加1万元，购买金额增加300元）-业务含义：年龄和收入对购买金额有正向影响，收入影响更大。2.ARIMA模型参数初步判断-ACF和PACF计算（简化）：-ACF呈拖尾趋势，PACF在滞后1阶时显著，-初步判断模型为ARIMA(1,1,0)。五、论述题交通信号灯配时优化项目设计1