2026年数据科学家考试题库数据挖掘与处理的挑战

2026年数据科学家考试题库：数据挖掘与处理的挑战一、单选题（共10题，每题2分）1.题干：在处理大规模数据集时，以下哪种技术最能有效减少内存占用并提高处理效率？-A.数据抽样-B.数据采样-C.数据采样与降维结合-D.数据压缩答案：C2.题干：以下哪个指标最能反映分类模型的泛化能力？-A.精确率-B.召回率-C.F1分数-D.AUC答案：D3.题干：在数据预处理中，处理缺失值最常用的方法是？-A.删除缺失值-B.填充均值或中位数-C.使用模型预测缺失值-D.以上都是答案：D4.题干：以下哪种算法属于无监督学习？-A.逻辑回归-B.决策树-C.K-means聚类-D.神经网络答案：C5.题干：在特征工程中，以下哪种方法属于特征选择？-A.特征缩放-B.特征编码-C.递归特征消除-D.特征交互答案：C6.题干：在处理时间序列数据时，以下哪种方法最能有效去除季节性影响？-A.移动平均-B.指数平滑-C.差分-D.对数变换答案：C7.题干：在数据挖掘中，以下哪种技术属于关联规则挖掘？-A.决策树-B.聚类分析-C.关联规则-D.回归分析答案：C8.题干：在处理高维数据时，以下哪种方法最能有效降低维度？-A.PCA-B.LDA-C.t-SNE-D.KPCA答案：A9.题干：在处理不平衡数据集时，以下哪种方法最有效？-A.过采样-B.欠采样-C.SMOTE-D.以上都是答案：D10.题干：在数据挖掘中，以下哪种模型最能有效处理非线性关系？-A.线性回归-B.逻辑回归-C.支持向量机-D.决策树答案：C二、多选题（共5题，每题3分）1.题干：以下哪些属于数据预处理的主要步骤？-A.数据清洗-B.数据集成-C.数据变换-D.数据规约-E.特征工程答案：A,B,C,D,E2.题干：以下哪些属于分类模型？-A.逻辑回归-B.决策树-C.支持向量机-D.聚类分析-E.朴素贝叶斯答案：A,B,C,E3.题干：以下哪些属于特征工程的方法？-A.特征缩放-B.特征编码-C.特征选择-D.特征交互-E.特征提取答案：A,B,C,D,E4.题干：以下哪些属于时间序列分析方法？-A.ARIMA-B.Prophet-C.LSTM-D.移动平均-E.指数平滑答案：A,B,D,E5.题干：以下哪些属于聚类算法？-A.K-means-B.DBSCAN-C.层次聚类-D.谱聚类-E.决策树答案：A,B,C,D三、简答题（共5题，每题4分）1.题干：简述数据清洗的主要步骤及其目的。答案：数据清洗的主要步骤包括：-缺失值处理：填充、删除或预测缺失值，以提高数据完整性。-异常值检测：识别并处理异常值，防止其对模型训练的干扰。-重复值处理：删除重复记录，避免数据冗余。-数据格式统一：统一数据格式，如日期、数值等，确保数据一致性。-噪声数据过滤：过滤掉无意义或错误的数据，提高数据质量。目的：提高数据质量，减少错误和偏差，为后续分析提供可靠基础。2.题干：简述特征工程的主要方法及其作用。答案：特征工程的主要方法包括：-特征缩放：如标准化、归一化，使特征具有相同尺度，避免某些特征因数值过大而主导模型。-特征编码：如独热编码、标签编码，将类别特征转换为数值特征，便于模型处理。-特征选择：如递归特征消除、Lasso回归，选择最有效的特征，减少模型复杂度。-特征交互：生成新的特征组合，如多项式特征，捕捉特征间的非线性关系。-特征提取：如PCA，通过线性变换降低维度，保留主要信息。作用：提高模型性能，减少过拟合，加快模型训练速度。3.题干：简述K-means聚类算法的步骤及其优缺点。答案：K-means聚类算法的步骤：-初始化：随机选择K个点作为初始聚类中心。-分配：将每个数据点分配到最近的聚类中心。-更新：计算每个聚类的新中心（所有分配点的均值）。-迭代：重复分配和更新步骤，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。优点：简单易实现，计算效率高，适用于大规模数据。缺点：对初始聚类中心敏感，无法处理非凸形状的聚类，需要预先指定K值。4.题干：简述处理不平衡数据集的常用方法及其原理。答案：处理不平衡数据集的常用方法：-过采样：复制少数类样本，如SMOTE算法，生成合成样本。-欠采样：删除多数类样本，如随机欠采样，平衡数据集。-合成样本生成：如SMOTE，通过插值生成新的少数类样本。-代价敏感学习：为少数类样本赋予更高的权重，如代价敏感分类器。-集成方法：如Bagging、Boosting，结合多个模型提高泛化能力。原理：通过调整数据集或模型参数，使少数类样本得到充分关注，提高模型对少数类的识别能力。5.题干：简述数据挖掘中的关联规则挖掘及其应用场景。答案：关联规则挖掘是发现数据项之间有趣关系的算法，常用算法包括Apriori和FP-Growth。其主要步骤包括：-生成候选项集：找出所有可能的项集。-计算支持度：统计候选项集在数据集中出现的频率。-生成频繁项集：过滤掉支持度不足的候选项集。-生成关联规则：从频繁项集中生成强关联规则，如最小置信度。应用场景：购物篮分析（如“啤酒与尿布”现象）、推荐系统、广告投放优化等。四、论述题（共2题，每题10分）1.题干：论述数据预处理在数据挖掘中的重要性及其主要挑战。答案：数据预处理是数据挖掘的关键步骤，其重要性体现在：-提高数据质量：清洗和规范数据，去除噪声和错误，确保数据可靠性。-增强模型性能：通过特征工程，提取有效特征，减少模型复杂度，提高泛化能力。-降低计算成本：处理后的数据规模更小，计算效率更高。主要挑战：-数据缺失：缺失值处理方法的选择对模型影响较大，需要结合业务场景选择填充或删除策略。-数据不平衡：少数类样本难以识别，需要采用过采样、欠采样或代价敏感学习等方法。-高维数据：特征冗余和维度灾难问题突出，需要降维技术如PCA或特征选择。-数据隐私：预处理过程中需注意数据脱敏，避免泄露敏感信息。总结：数据预处理是数据挖掘的基础，其效果直接影响模型性能和业务价值，但实际操作中面临诸多挑战，需要结合业务场景灵活处理。2.题干：论述特征工程在提高模型性能中的作用及其常用方法。答案：特征工程是数据挖掘中提升模型性能的核心环节，其作用体现在：-捕捉数据本质：通过特征提取和转换，揭示数据背后的隐藏模式，提高模型对数据的理解能力。-减少过拟合：选择最有效的特征，避免模型对噪声数据过度拟合，提高泛化能力。-加速模型训练：降低特征维度，减少计算量，加快模型训练速度。常用方法：-特征缩放：标准化（均值为0，方差为1）和归一化（0-1范围），消除量纲影响。-特征编码：独热编码（分类特征）、标签编码（有序特征），将类别数据转换为数值。-特征选择：递归特征消除（RFE）、Lasso回归（L1正则化），选择最相关特征。-特征交互：多项式特征、特征组合，捕捉特征间的非线性关系。-特征提取：PCA（主成分分析）、t-SNE（降维），保留主要信息，降低维度。总结：特征工程通过优化特征集，显著提升模型性能，是数据挖掘中不可或缺的一环，需要结合业务场景灵活应用多种方法。五、案例分析题（共2题，每题15分）1.题干：某电商平台希望分析用户购买行为，提升商品推荐效果。现有数据包括用户ID、商品ID、购买时间、商品类别、价格等。请设计数据预处理和特征工程的方案，并说明其合理性。答案：数据预处理方案：-缺失值处理：商品类别缺失值可使用众数填充；价格缺失值可使用中位数填充或根据商品ID关联历史价格。-异常值检测：对价格进行箱线图分析，删除超过3倍IQR的异常值；购买时间需转换为标准格式。-重复值处理：删除用户ID和商品ID完全一致的重复记录。-数据格式统一：商品类别统一编码（如“电子产品”编码为1）；价格归一化到0-1范围。特征工程方案：-特征提取：从购买时间提取星期几、小时等时间特征；根据商品ID关联商品属性（如品牌、销量）。-特征选择：使用Lasso回归筛选与购买行为最相关的特征（如价格、商品类别）。-特征交互：生成“价格销量”交互特征，捕捉价格与销量的协同效应。合理性：-数据预处理：提高数据质量，确保模型训练的可靠性；统一格式便于后续分析。-特征工程：捕捉用户行为的关键模式，提升推荐模型的精准度；交互特征能增强模型对复杂关系的理解。2.题干：某银行希望预测客户流失风险，现有数据包括客户ID、年龄、性别、收入、账户余额、交易频率等。请设计数据挖掘方案，包括模型选择、评估指标和优化策略。答案：数据挖掘方案：-数据预处理：-缺失值处理：年龄使用中位数填充；收入和账户余额使用均值填充。-异常值检测：对收入和账户余额进行箱线图分析，删除异常值。-特征编码：性别使用独热编码。-模型选择：-初步选择逻辑回归、决策树、XGBoost进行建模。-使用SMOTE过采样处理不平衡数据（流失客户较少）。-评估指标：-主要指标：AUC（区分能力）、F1分数（平衡精确率与召回率）。-次要指标：精确率、召回率、ROC曲线。优化策略：-参数调优：使用网格搜索或随机搜索优化XGBoost参数（如学习率、树深度）。-特征工程：生成“年龄收入”交互特征，捕捉年龄与收入