2026年数据科学数据处理与分析技能训练题集

2026年数据科学数据处理与分析技能训练题集一、选择题（每题2分，共20题）1.在处理缺失值时，以下哪种方法适用于数据分布较为均匀的情况？（）A.删除含有缺失值的行B.均值填充C.中位数填充D.回归填充2.以下哪种特征工程方法适用于类别不平衡的数据集？（）A.PCA（主成分分析）B.SMOTE（过采样）C.标准化D.线性回归3.在时间序列分析中，ARIMA模型的阶数（p,d,q）分别代表什么？（）A.自回归阶数、差分阶数、移动平均阶数B.移动平均阶数、自回归阶数、差分阶数C.差分阶数、自回归阶数、移动平均阶数D.自回归阶数、移动平均阶数、差分阶数4.以下哪种模型适用于高维数据的降维？（）A.决策树B.线性回归C.t-SNED.PCA5.在交叉验证中，K折交叉验证的K值通常选择多少？（）A.2B.5C.10D.206.以下哪种方法适用于异常值检测？（）A.线性回归B.K-means聚类C.DBSCAND.决策树7.在特征选择中，LASSO回归主要适用于哪种情况？（）A.多元共线性B.数据过拟合C.回归分析D.分类问题8.以下哪种方法适用于文本数据的特征提取？（）A.PCAB.TF-IDFC.K-meansD.决策树9.在数据预处理中，标准化和归一化的区别是什么？（）A.标准化适用于连续数据，归一化适用于类别数据B.标准化将数据转换为均值为0，标准差为1，归一化将数据缩放到[0,1]区间C.标准化适用于类别数据，归一化适用于连续数据D.标准化和归一化没有区别10.在时间序列预测中，以下哪种模型适用于非平稳数据？（）A.ARIMAB.LSTMC.线性回归D.决策树二、填空题（每空1分，共10空）1.在数据清洗中，处理重复数据的常用方法是__________。2.特征工程中的__________方法可以用于处理类别不平衡问题。3.时间序列分析中的__________模型可以用于捕捉数据的长期趋势和季节性。4.降维方法中的__________可以用于非线性数据的降维。5.交叉验证中的__________方法可以有效评估模型的泛化能力。6.异常值检测中的__________方法可以用于高维数据的异常值检测。7.特征选择中的__________方法可以用于处理多元共线性问题。8.文本数据特征提取中的__________方法可以用于计算词语的重要性。9.数据预处理中的__________方法可以将数据转换为均值为0，标准差为1。10.时间序列预测中的__________模型可以用于捕捉数据的复杂非线性关系。三、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据清洗的主要步骤。2.解释特征工程的目的是什么。3.描述ARIMA模型在时间序列分析中的应用场景。4.说明降维方法在数据科学中的重要性。5.比较K折交叉验证和留一交叉验证的优缺点。四、操作题（每题10分，共2题）1.假设你有一份包含用户交易数据的CSV文件，数据包含用户ID、交易金额、交易时间等字段。请编写Python代码进行以下操作：-读取CSV文件。-处理缺失值，使用均值填充交易金额的缺失值。-对交易金额进行标准化处理。-提取交易时间的月份数据作为新的特征。2.假设你有一份包含股票价格的CSV文件，数据包含日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价等字段。请编写Python代码进行以下操作：-读取CSV文件。-计算每日的涨跌幅。-使用ARIMA模型进行时间序列预测。-绘制预测结果与实际值的对比图。答案与解析一、选择题1.B解析：均值填充适用于数据分布较为均匀的情况，可以较好地保留数据的整体分布特征。2.B解析：SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）是一种过采样方法，适用于类别不平衡的数据集。3.A解析：ARIMA模型的阶数（p,d,q）分别代表自回归阶数、差分阶数、移动平均阶数。4.D解析：PCA（主成分分析）适用于高维数据的降维，可以有效减少数据的维度同时保留大部分信息。5.B解析：K折交叉验证的K值通常选择5或10，可以有效评估模型的泛化能力。6.C解析：DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）适用于异常值检测，可以有效识别高密度区域中的异常值。7.B解析：LASSO回归（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）可以用于处理数据过拟合问题，通过引入L1正则化惩罚项，可以将不重要的特征系数压缩为0。8.B解析：TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种常用的文本数据特征提取方法，可以计算词语在文档中的重要性。9.B解析：标准化将数据转换为均值为0，标准差为1，归一化将数据缩放到[0,1]区间，两者在数据处理中有不同的应用场景。10.A解析：ARIMA模型可以用于非平稳数据的预测，通过差分操作可以将数据转换为平稳数据。二、填空题1.删除重复数据2.SMOTE3.ARIMA4.t-SNE5.K折交叉验证6.DBSCAN7.LASSO回归8.TF-IDF9.标准化10.LSTM三、简答题1.数据清洗的主要步骤-识别和删除重复数据-处理缺失值（均值填充、中位数填充、回归填充等）-检测和处理异常值（使用统计方法或聚类算法）-数据类型转换-数据格式统一2.特征工程的目的是什么特征工程的目的在于通过转换和组合原始数据，创建更有效、更具信息量的特征，以提高模型的性能和泛化能力。特征工程可以提高模型的准确性，减少过拟合，并使模型更易于解释。3.ARIMA模型在时间序列分析中的应用场景ARIMA模型适用于具有明显趋势和季节性的时间序列数据，可以用于预测股票价格、销售额、气温等具有时间依赖性的数据。通过差分操作，ARIMA模型可以将非平稳数据转换为平稳数据，从而进行有效的预测。4.降维方法在数据科学中的重要性降维方法可以减少数据的维度，降低计算复杂度，提高模型的效率，同时可以去除冗余信息，保留关键特征，提高模型的泛化能力。降维还可以帮助揭示数据的内在结构，提高模型的可解释性。5.K折交叉验证和留一交叉验证的优缺点-K折交叉验证：将数据分成K个子集，每次使用K-1个子集进行训练，剩下的1个子集进行验证，重复K次，取平均值。优点是计算效率高，可以有效评估模型的泛化能力；缺点是可能存在偏差，尤其是在数据量较小的情况下。-留一交叉验证：每次使用一个数据点进行验证，其余数据点进行训练。优点是评估结果非常准确；缺点是计算效率低，尤其是在数据量较大时。四、操作题1.Python代码pythonimportpandasaspd读取CSV文件data=pd.read_csv('transactions.csv')处理缺失值，使用均值填充交易金额的缺失值data['transaction_amount'].fillna(data['transaction_amount'].mean(),inplace=True)对交易金额进行标准化处理data['transaction_amount']=(data['transaction_amount']-data['transaction_amount'].mean())/data['transaction_amount'].std()提取交易时间的月份数据作为新的特征data['month']=pd.to_datetime(data['transaction_time']).dt.month输出处理后的数据print(data.head())2.Python代码pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMAimportmatplotlib.pyplotasplt读取CSV文件data=pd.read_csv('stock_prices.csv',parse_dates=['date'])计算每日的涨跌幅data['daily_change']=data['close'].pct_change()100使用ARIMA模型进行时间序列预测model=ARIMA(data['close'],order=(5,1,0))model_fit=model.fit()预测未来30天的股票价格fore