2026年数据科学家入门考核题目与解析

2026年数据科学家入门考核题目与解析一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）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通常效果最佳？A.删除含有缺失值的样本B.使用均值/中位数/众数填充C.使用K近邻（KNN）填充D.插值法（如线性插值）2.以下哪种模型最适合处理非线性关系？A.线性回归B.决策树C.逻辑回归D.线性判别分析（LDA）3.在特征工程中，以下哪种方法不属于特征衍生？A.根据已有特征计算新的特征（如用户活跃度）B.对特征进行归一化处理C.对类别特征进行独热编码D.使用特征交互生成新特征4.以下哪种评估指标最适合用于不平衡数据集的分类任务？A.准确率（Accuracy）B.精确率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1分数5.在时间序列分析中，ARIMA模型的核心思想是什么？A.通过自回归、差分和移动平均来拟合时间序列B.基于机器学习算法预测未来趋势C.通过聚类分析发现时间序列模式D.利用深度学习模型捕捉长期依赖关系6.以下哪种技术可以用于检测异常值？A.主成分分析（PCA）B.线性回归C.箱线图（Boxplot）D.决策树7.在自然语言处理（NLP）中，以下哪种模型常用于文本分类任务？A.CNNB.RNNC.LSTMD.GPT8.以下哪种方法可以用于处理高维数据降维？A.特征选择B.特征编码C.降维（如PCA）D.模型集成9.在模型调优中，以下哪种方法属于贝叶斯优化？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯搜索D.交叉验证10.在数据采集时，以下哪种方法属于API调用？A.网络爬虫B.数据库查询C.API接口D.文件导入二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些属于常见的数据预处理步骤？A.缺失值处理B.数据清洗C.特征缩放D.模型训练E.数据可视化2.在特征工程中，以下哪些方法可以用于特征编码？A.独热编码B.标签编码C.二进制编码D.特征交互E.标准化3.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.AUCB.MAEC.R²D.RMSEE.F1分数4.在时间序列分析中，以下哪些方法可以用于预测？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.线性回归E.趋势外推法5.在机器学习模型中，以下哪些属于过拟合的解决方法？A.正则化（如L1/L2）B.数据增强C.减少模型复杂度D.早停（EarlyStopping）E.增加训练数据三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述交叉验证的原理及其在模型评估中的作用。2.解释什么是特征工程，并列举至少三种常见的特征工程方法。3.在处理不平衡数据集时，可以采取哪些策略？4.简述ARIMA模型的三部分组成及其含义。5.在数据采集过程中，如何确保数据质量？请列举至少三种方法。四、编程题（共2题，每题10分，合计20分）1.假设你有一份包含用户年龄、收入和购买金额的数据集，请用Python（不使用任何现成库）实现以下任务：-计算年龄的均值和中位数；-对收入数据进行归一化处理（最大值归一化）；-使用简单的线性回归模型预测购买金额（假设已给定自变量和因变量）。2.假设你有一份包含用户评论的文本数据集，请用Python（不使用任何现成库）实现以下任务：-对文本进行分词（假设已去除标点符号）；-统计每个词的词频；-输出出现频率最高的前10个词。五、综合应用题（共1题，15分）背景：某电商平台希望利用用户历史行为数据预测用户是否会在未来30天内购买某一商品。数据包含用户年龄、性别、浏览时长、购买历史等字段。请设计一个数据分析和建模方案，包括以下步骤：1.数据预处理；2.特征工程；3.模型选择与训练；4.模型评估；5.解释模型结果并提出至少一个业务建议。答案与解析一、单选题1.C解析：在数据量较大且缺失比例不高的情况下，KNN填充能够更好地保留数据分布特征，而均值/中位数填充可能引入偏差。删除样本会导致信息损失，插值法适用于时间序列数据。2.B解析：决策树通过分裂节点的方式能够捕捉非线性关系，而线性模型（如线性回归、逻辑回归）假设数据呈线性分布。LDA是一种线性分类方法。3.B解析：归一化属于数据预处理，不属于特征衍生。特征衍生是通过已有特征生成新特征的过程，如计算用户活跃度、特征交互等。4.D解析：F1分数综合考虑精确率和召回率，适合不平衡数据集。准确率易受多数类影响，精确率和召回率分别侧重正类识别和召回能力。5.A解析：ARIMA通过自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）拟合时间序列，捕捉短期依赖。其他选项分别属于机器学习、聚类分析和深度学习范畴。6.C解析：箱线图通过四分位数和异常值规则检测异常值。PCA用于降维，线性回归和决策树不直接用于异常值检测。7.A解析：CNN在NLP中通过卷积核捕捉局部特征，适合文本分类。RNN/LSTM和GPT更适用于序列生成任务。8.C解析：降维（如PCA）通过线性变换将高维数据投影到低维空间。特征选择和特征编码属于特征工程，模型集成是集成学习方法。9.C解析：贝叶斯优化通过概率模型搜索最优超参数，优于网格搜索和随机搜索。交叉验证是模型评估方法。10.C解析：API调用通过接口获取实时数据，网络爬虫从网页抓取，数据库查询和文件导入属于静态数据源。二、多选题1.A、B、C解析：数据预处理包括清洗、缺失值处理和特征缩放。模型训练和可视化属于后续步骤。2.A、B、C解析：独热编码、标签编码和二进制编码属于类别特征编码。特征交互和标准化属于特征工程或预处理。3.A、C、E解析：AUC、R²和F1分数衡量模型泛化能力。MAE和RMSE是损失函数，用于评估误差。4.A、B、C解析：ARIMA、Prophet和LSTM是时间序列预测方法。线性回归和趋势外推法不适用于复杂时间序列。5.A、C、D解析：正则化、减少模型复杂度和早停是过拟合解决方案。数据增强和增加训练数据属于数据层面改进。三、简答题1.交叉验证的原理及其作用原理：将数据集分成K份，轮流用K-1份训练，1份验证，重复K次，取平均性能。作用：减少模型评估的方差，提高泛化能力评估的可靠性。2.特征工程及其方法定义：通过衍生、转换、选择特征提升模型性能。方法：特征衍生（如用户活跃度）、特征编码（独热编码）、特征交互（如多特征组合）。3.不平衡数据集处理策略-重采样（过采样少数类/欠采样多数类）；-使用合成样本（如SMOTE）；-调整分类阈值；-使用集成方法（如Bagging）。4.ARIMA模型的三部分组成-自回归（AR）：模型当前值与历史值相关；-差分（I）：消除时间序列非平稳性；-移动平均（MA）：模型误差与历史误差相关。5.数据质量保证方法-数据清洗（去除重复/无效值）；-数据验证（检查格式/范围）；-数据监控（实时检测异常）。四、编程题1.Python实现线性回归和归一化python示例代码（假设数据已加载到列表age,income,target）defmean(values):returnsum(values)/len(values)defmedian(values):sorted_vals=sorted(values)return(sorted_vals[len(values)//2]+sorted_vals[-len(values)//2])/2age_mean=mean(age)age_median=median(age)income_max=max(income)normalized_income=[i/income_maxforiinincome]简单线性回归（手动实现）defsimple_linear_regression(x,y):n=len(x)sum_x,sum_y,sum_xy,sum_xx=0,0,0,0forxi,yiinzip(x,y):sum_x+=xisum_y+=yisum_xy+=xiyisum_xx+=xi2b1=(nsum_xy-sum_xsum_y)/(nsum_xx-sum_x2)b0=sum_y/n-b1sum_x/nreturnb0,b1b0,b1=simple_linear_regression(normalized_income,target)2.Python实现文本分词和词频统计python示例代码（假设文本已加载到text_list）deftokenize(text):returntext.split()all_tokens=[]fortextintext_list:tokens=tokenize(text)all_tokens.extend(tokens)word_freq={}forwordinall_tokens:word_freq[word]=word_freq.get(word,0)+1top_10=sorted(word_freq.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[:10]五、综合应用题方案设计：1.数据预处理-清洗：去除重复/缺失值；-特征处理：年龄归一化，性别独热编码；-缺失值：浏览时长使用中位数填充。2.特征工程-衍生特征：计算