2026年数据科学原理与数据处理题库

2026年数据科学原理与数据处理题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在数据预处理阶段，对于缺失值处理方法中，插值法的主要适用场景是：A.缺失比例低于5%B.缺失值呈周期性分布C.缺失值主要集中在特定分组D.缺失值随机分布2.以下哪种统计方法最适合用于检测数据中的异常值？A.线性回归分析B.独立样本t检验C.箱线图分析D.方差分析3.在特征工程中，特征交叉的主要目的是：A.降低数据维度B.提高模型泛化能力C.增强特征与目标变量的相关性D.减少特征数量4.以下哪种模型属于非参数模型？A.线性回归B.决策树C.Lasso回归D.线性判别分析5.在时间序列分析中，ARIMA模型的核心假设是：A.数据呈正态分布B.数据具有自相关性C.数据方差恒定D.数据线性关系显著6.对于大规模稀疏数据，以下哪种存储方式效率最高？A.稀疏矩阵B.压缩稀疏行（CSR）C.原始矩阵D.二维数组7.在特征选择方法中，Lasso回归的主要优势是：A.能处理高维数据B.保持所有特征C.对多重共线性敏感D.计算复杂度低8.以下哪种算法属于集成学习方法？A.K近邻B.支持向量机C.随机森林D.朴素贝叶斯9.在数据挖掘中，关联规则挖掘的常用算法是：A.AprioriB.K-MeansC.DBSCAND.SVM10.对于分类问题，以下哪种评估指标最适合处理类别不平衡数据？A.准确率B.F1分数C.AUCD.ROC曲线二、多选题（每题3分，共10题）1.数据标准化（Z-score标准化）的主要作用包括：A.消除量纲影响B.压缩数据范围C.提高模型收敛速度D.消除异常值影响2.在特征工程中，以下哪些方法属于降维技术？A.PCAB.主成分回归C.特征选择D.t-SNE3.以下哪些模型属于监督学习模型？A.神经网络B.决策树C.K-MeansD.逻辑回归4.时间序列分解的常见方法包括：A.加法模型B.乘法模型C.ARIMA模型D.季节性分解5.在大数据处理中，以下哪些技术属于分布式计算框架？A.HadoopB.SparkC.PandasD.TensorFlow6.特征交叉的主要形式包括：A.两两特征组合B.特征的幂次方C.特征的交互乘积D.对数变换7.在异常值检测中，以下哪些方法属于无监督学习技术？A.箱线图分析B.基于密度的异常值检测（DBSCAN）C.独立样本t检验D.基于聚类的异常值检测8.在分类模型评估中，以下哪些指标属于混淆矩阵衍生指标？A.精确率B.召回率C.F1分数D.AUC9.在关联规则挖掘中，以下哪些参数会影响算法效率？A.最小支持度B.最小置信度C.项目数量D.数据稀疏度10.在数据预处理中，以下哪些方法属于数据增强技术？A.旋转变换B.平移变换C.SMOTE过采样D.特征插值三、简答题（每题5分，共6题）1.简述数据预处理在数据科学项目中的重要性。2.解释什么是特征工程，并列举三种常见特征工程方法。3.描述ARIMA模型中p、d、q参数的含义及其选择方法。4.简述决策树模型在分类问题中的基本原理。5.解释什么是特征交叉，并说明其在哪些场景下特别有效。6.描述在大数据环境下，如何优化特征工程流程以提高效率。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际业务场景，论述特征选择方法在金融风控中的应用价值。2.分析大数据处理框架（如Spark）在特征工程中的优势，并探讨其在金融行业中的典型应用。五、编程题（每题15分，共2题）1.假设你正在处理一份金融交易数据，其中包含用户ID、交易金额、交易时间、交易类型等字段。请编写Python代码实现以下任务：a.对缺失值进行均值填充b.对交易金额进行标准化处理c.提取交易时间的月度特征d.构建交易金额与用户ID的交叉特征2.假设你正在开发一个电商用户行为预测系统，需要构建一个关联规则挖掘模型来发现用户的购买偏好。请编写Python代码实现以下任务：a.使用Apriori算法发现至少三条有意义的关联规则b.设置最小支持度为0.05，最小置信度为0.7c.分析关联规则结果并解释其业务含义答案与解析一、单选题1.D.缺失值随机分布-插值法适用于缺失值随机分布的情况，通过已有数据推断缺失值。其他选项中，A适用于简单填充，B和C需要更复杂的处理。2.C.箱线图分析-箱线图通过四分位数和异常值标记，直观显示数据分布和异常值。其他选项主要用于分析变量间关系或假设检验。3.C.增强特征与目标变量的相关性-特征交叉通过组合原始特征生成新特征，能有效捕捉特征间的交互作用，增强与目标变量的相关性。4.B.决策树-决策树不需要假设数据分布，属于非参数模型。其他选项均为参数模型，需满足特定假设。5.B.数据具有自相关性-ARIMA模型假设时间序列数据具有自相关性，通过p、d、q参数捕捉自回归、差分和移动平均效应。6.B.压缩稀疏行（CSR）-CSR格式通过压缩存储非零元素及其索引，高效处理大规模稀疏数据。其他选项存储效率较低。7.A.能处理高维数据-Lasso通过L1正则化将部分系数压缩为0，实现特征选择，适合高维数据。其他选项存在局限性。8.C.随机森林-随机森林通过集成多个决策树提高泛化能力，属于集成学习方法。其他选项不属于集成方法。9.A.Apriori-Apriori算法通过频繁项集生成关联规则，是关联规则挖掘的经典算法。其他选项用途不同。10.B.F1分数-F1分数是精确率和召回率的调和平均，适合处理类别不平衡问题。其他指标存在偏倚。二、多选题1.A、B、C-标准化消除量纲影响、压缩数据范围，可能提高模型收敛速度，但无法消除异常值。2.A、C-PCA和特征选择属于降维技术。主成分回归是降维方法，但t-SNE是降维可视化技术。3.A、B、D-神经网络、决策树、逻辑回归是监督学习模型。K-Means是无监督聚类算法。4.A、B-时间序列分解常用加法或乘法模型。ARIMA是预测模型，不是分解方法。5.A、B-Hadoop和Spark是分布式计算框架。Pandas和TensorFlow是数据处理和深度学习框架。6.A、C、D-特征交叉包括两两组合、交互乘积、对数变换等。幂次方属于特征变换，不是交叉。7.A、B、D-箱线图、DBSCAN、基于聚类的异常值检测是无监督方法。独立样本t检验是假设检验。8.A、B、C-精确率、召回率、F1分数来自混淆矩阵。AUC是ROC曲线下面积。9.A、B、C、D-最小支持度、置信度、项目数量、数据稀疏度都会影响Apriori算法效率。10.C、D-SMOTE过采样和特征插值属于数据增强。几何变换适用于图像数据。三、简答题1.数据预处理是数据科学项目的核心环节，其重要性体现在：-消除数据质量问题（缺失、异常、噪声）-统一数据格式和尺度-提高模型性能和准确性-降低后续分析的复杂度-确保分析结果的可靠性2.特征工程是通过对原始数据进行转换和组合，创造更有预测力的特征集的过程。常见方法包括：-特征编码：将类别特征转为数值（如独热编码）-特征变换：对非线性关系进行变换（如对数、平方根）-特征选择：筛选重要特征（如Lasso、递归特征消除）3.ARIMA模型中：-p：自回归阶数，表示过去p期数据对当前值的影响-d：差分阶数，使序列平稳所需的差分次数-q：移动平均阶数，表示过去q期误差对当前值的影响选择方法通过自相关图和偏自相关图确定p、q，通过单位根检验确定d。4.决策树通过递归分割数据，构建树状模型进行分类。基本原理：-从根节点开始，选择最优特征进行分割-每次分割基于信息增益或基尼不纯度最小化-递归构建子节点，直至满足停止条件（如叶节点数量）5.特征交叉是通过组合原始特征生成新特征的方法。特别有效的场景：-交互作用显著的变量（如用户年龄与消费金额）-分类问题中类别组合特征（如性别×职业）-时间序列分析中滞后特征组合6.大数据特征工程优化：-使用分布式框架（SparkMLlib）-采用特征库管理（如FeatureStore）-预处理与训练并行化-自动化特征工程工具（如H2O.ai）四、论述题1.特征选择在金融风控中的应用价值：-降低模型复杂度，提高解释性-减少数据冗余，避免过拟合-提升模型性能，如F1分数提高-业务洞察：识别关键风险因素-实际案例：通过Lasso选择信用评分、负债率等关键特征，降低模型误报率2.Spark在特征工程中的优势与应用：-优势：分布式内存计算，支持大规模并行处理-金融行业应用：-用户画像构建：分布式处理交易数据-风险评分：并行特征工程与模型训练-实时特征工程：结合SparkStreaming处理实时数据-典型场景：信用卡欺诈检测中，使用Spark进行特征交叉和模型训练五、编程题1.代码示例（Python）：pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler读取数据data=pd.read_csv('transactions.csv')a.均值填充data.fillna(data.mean(),inplace=True)b.标准化scaler=StandardScaler()data['normalized_amount']=scaler.fit_transform(data[['transaction_amount']])c.提取月份特征data['transaction_month']=pd.to_datetime(data['transaction_time']).dt.monthd.构建交叉特征data['user_amount_interaction']=data['user_id']data['normalized_amount']2.代码示例（Python）：pythonimportpandasaspdfrommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules读取数据data=pd.read_csv('purchases.csv')转换为one-hot编码basket=data.groupby(['user_id','item_id']).size().unstack(fill_value=0)a.关联规则frequent_itemsets=apriori(basket,min_support=0.05,use_colnames=True)rules=ass