2026年Python数据科学项目开发案例题库

2026年Python数据科学项目开发案例题库一、选择题（每题2分，共20题）1.在上海市某商业银行，客户流失率较高，银行希望利用Python数据科学技术预测哪些客户可能流失。以下哪种模型最适合用于此类分类问题？（）A.线性回归B.决策树分类器C.神经网络D.K-means聚类2.某电商平台需要对用户购买行为进行异常检测，以识别潜在的欺诈行为。以下哪种Python库最适合用于此任务？（）A.PandasB.MatplotlibC.Scikit-learnD.TensorFlow3.在深圳市某科技公司，需要处理大规模文本数据并提取关键信息。以下哪种技术最适合用于此任务？（）A.逻辑回归B.主题模型（LDA）C.支持向量机D.KNN4.某医疗机构希望利用Python进行疾病预测，数据集包含大量缺失值。以下哪种方法最适合处理缺失值？（）A.删除缺失值B.填充均值C.KNN填充D.回归填充5.在成都市某零售企业，需要根据历史销售数据预测未来销售额。以下哪种模型最适合用于时间序列预测？（）A.线性回归B.ARIMA模型C.逻辑回归D.决策树6.某政府部门希望利用Python分析城市交通流量数据，以下哪种可视化工具最适合？（）A.SeabornB.PlotlyC.MatplotlibD.Bokeh7.在杭州市某电商公司，需要根据用户行为数据推荐商品。以下哪种算法最适合用于推荐系统？（）A.决策树B.协同过滤C.线性回归D.神经网络8.某制造业企业希望利用Python进行设备故障预测，以下哪种模型最适合？（）A.逻辑回归B.随机森林C.KNND.线性回归9.在南京市某金融机构，需要分析客户信用评分。以下哪种模型最适合？（）A.决策树B.线性回归C.支持向量机D.神经网络10.某旅游公司希望利用Python分析用户评论数据，以下哪种技术最适合用于情感分析？（）A.主题模型（LDA）B.逻辑回归C.情感分析工具（如TextBlob）D.决策树二、填空题（每空1分，共10空）1.在北京市某交通管理部门，需要利用Python分析交通事故数据。以下代码片段缺失了哪一行代码才能正确计算事故发生次数？pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('traffic_data.csv')accident_count=data['accident_type'].______()print(accident_count)2.某电商平台希望利用Python进行用户聚类。以下代码片段缺失了哪一行代码才能正确应用K-means聚类？pythonfromsklearn.clusterimportKMeanskmeans=KMeans(n_clusters=3)kmeans.fit(user_data)cluster_labels=kmeans.______()3.在上海市某金融机构，需要利用Python进行客户流失预测。以下代码片段缺失了哪一行代码才能正确划分训练集和测试集？pythonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,______)4.某医疗机构希望利用Python进行疾病预测。以下代码片段缺失了哪一行代码才能正确应用随机森林模型？pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierrf=RandomForestClassifier(n_estimators=100)rf.______(X_train,y_train)5.在深圳市某科技公司，需要利用Python进行文本分类。以下代码片段缺失了哪一行代码才能正确计算分类准确率？pythonfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_pred=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,______)6.某电商平台希望利用Python进行商品推荐。以下代码片段缺失了哪一行代码才能正确应用协同过滤算法？pythonfromsurpriseimportDataset,Reader,SVDdata=Dataset.load_builtin('ml-100k')trainset=data.______()7.在成都市某零售企业，需要利用Python进行时间序列预测。以下代码片段缺失了哪一行代码才能正确应用ARIMA模型？pythonfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMAmodel=ARIMA(data,order=(5,1,0))model.______()8.某政府部门希望利用Python进行城市交通流量分析。以下代码片段缺失了哪一行代码才能正确绘制折线图？pythonimportmatplotlib.pyplotaspltplt.plot(time_data,traffic_data)plt.______()9.在杭州市某电商公司，需要利用Python进行用户行为分析。以下代码片段缺失了哪一行代码才能正确计算均值？pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('user_behavior.csv')mean_value=data['purchase_amount'].______()10.某制造业企业希望利用Python进行设备故障预测。以下代码片段缺失了哪一行代码才能正确应用LSTM模型？pythonfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportLSTM,Densemodel=Sequential()model.add(LSTM(50,input_shape=(X_train.shape[1],1)))model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))model.______()三、简答题（每题5分，共5题）1.在上海市某商业银行，客户流失率较高，银行希望利用Python数据科学技术预测哪些客户可能流失。简述如何构建一个客户流失预测模型。2.某电商平台需要对用户购买行为进行异常检测，以识别潜在的欺诈行为。简述如何使用Python进行异常检测。3.在深圳市某科技公司，需要处理大规模文本数据并提取关键信息。简述如何使用Python进行文本数据预处理和特征提取。4.某医疗机构希望利用Python进行疾病预测，数据集包含大量缺失值。简述如何处理缺失值并构建预测模型。5.在成都市某零售企业，需要根据历史销售数据预测未来销售额。简述如何使用Python进行时间序列预测。四、编程题（每题15分，共2题）1.在南京市某金融机构，需要分析客户信用评分。请编写Python代码，使用随机森林模型进行客户信用评分预测。数据集包含年龄、收入、信用历史等特征。2.在杭州市某电商公司，需要利用Python分析用户评论数据，进行情感分析。请编写Python代码，使用TextBlob库进行情感分析，并绘制情感分布图。数据集包含用户评论文本。答案与解析一、选择题答案与解析1.B解析：客户流失预测属于分类问题，决策树分类器最适合用于此类任务。2.C解析：Scikit-learn库提供了多种异常检测算法，如IsolationForest、LocalOutlierFactor等，适合用于欺诈行为检测。3.B解析：主题模型（LDA）适合用于大规模文本数据并提取关键信息。4.C解析：KNN填充适合处理缺失值，能够利用周围数据填充缺失值。5.B解析：ARIMA模型适合用于时间序列预测，能够捕捉时间序列的周期性和趋势。6.B解析：Plotly适合用于交互式数据可视化，能够展示复杂的交通流量数据。7.B解析：协同过滤算法适合用于推荐系统，能够根据用户行为推荐商品。8.B解析：随机森林模型适合用于设备故障预测，能够处理非线性关系。9.C解析：支持向量机适合用于信用评分，能够处理高维数据。10.C解析：TextBlob库适合用于情感分析，能够自动识别文本情感。二、填空题答案与解析1.count()解析：`count()`方法用于计算非空值数量，适合用于计算事故发生次数。2.labels_解析：`labels_`属性用于获取聚类标签，适合用于K-means聚类。3.random_state=42解析：`random_state`参数用于设置随机种子，保证结果可复现。4.fit解析：`fit()`方法用于训练模型，适合用于随机森林模型。5.y_pred解析：`y_pred`变量包含预测结果，适合用于计算分类准确率。6.trainset解析：`trainset`用于训练数据集，适合用于协同过滤算法。7.fit解析：`fit()`方法用于训练模型，适合用于ARIMA模型。8.show()解析：`show()`方法用于显示图表，适合用于绘制折线图。9.mean解析：`mean()`方法用于计算均值，适合用于计算购买金额均值。10.compile解析：`compile()`方法用于编译模型，适合用于LSTM模型。三、简答题答案与解析1.客户流失预测模型构建解析：-数据收集：收集客户基本信息、交易记录、行为数据等。-数据预处理：处理缺失值、异常值，进行特征工程。-模型选择：选择决策树、随机森林等分类模型。-模型训练：使用训练集训练模型。-模型评估：使用测试集评估模型性能，调整参数。-模型应用：预测客户流失概率，制定挽留策略。2.异常检测解析：-数据收集：收集用户行为数据，如登录时间、交易金额等。-数据预处理：处理缺失值、异常值，进行特征工程。-模型选择：选择IsolationForest、LocalOutlierFactor等异常检测算法。-模型训练：使用训练集训练模型。-模型评估：使用测试集评估模型性能，调整参数。-模型应用：识别异常行为，进行风险评估。3.文本数据预处理和特征提取解析：-数据收集：收集文本数据，如用户评论、新闻文章等。-数据预处理：清洗文本，去除停用词，进行分词。-特征提取：使用TF-IDF、Word2Vec等方法提取特征。-模型选择：选择LDA、BERT等文本处理模型。-模型训练：使用训练集训练模型。-模型评估：使用测试集评估模型性能，调整参数。-模型应用：提取关键信息，进行文本分类。4.处理缺失值和构建预测模型解析：-数据收集：收集疾病数据，如症状、检查结果等。-数据预处理：处理缺失值，如使用KNN填充、回归填充等方法。-特征工程：选择重要特征，进行特征缩放。-模型选择：选择逻辑回归、支持向量机等分类模型。-模型训练：使用训练集训练模型。-模型评估：使用测试集评估模型性能，调整参数。-模型应用：预测疾病概率，制定治疗方案。5.时间序列预测解析：-数据收集：收集销售数据，如每日销售额、库存量等。-数据预处理：处理缺失值、异常值，进行数据平滑。-特征工程：提取时间特征，如月份、季节等。-模型选择：选择ARIMA、Prophet等时间序列模型。-模型训练：使用训练集训练模型。-模型评估：使用测试集评估模型性能，调整参数。-模型应用：预测未来销售额，制定销售计划。四、编程题答案与解析1.客户信用评分预测pythonimportpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score读取数据data=pd.read_csv('credit_score.csv')数据预处理data=data.dropna()X=data[['age','income','credit_history']]y=data['credit_score']划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)构建随机森林模型rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100)rf.fit(X_train,y_train)预测y_pred=rf.predict(X_test)评估accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print(f'Accuracy:{accuracy}')2.情感分析pythonimportpandasaspdfromtextblobimportTextBlobimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data=pd.read_csv('