2025年数据科学硕士入学考试试题及答案
一、数据预处理与分析（占比20%）
1.数据清洗
（1）以下哪些属于数据清洗的过程？（）
A.填充缺失值
B.异常值处理
C.数据类型转换
D.数据标准化
答案：ABCD
（2）在数据清洗过程中，缺失值填充方法有哪些？（）
A.众数填充
B.平均数填充
C.中位数填充
D.指定值填充
答案：ABCD
（3）如何识别数据中的异常值？（）
A.统计方法，如箱线图
B.比较法，如与标准差比较
C.比较法，如与其他样本比较
D.以上都是
答案：D
（4）以下哪种方法不适合进行数据标准化？（）
A.标准化
B.标准差缩放
C.最大最小标准化
D.随机标准化
答案：D
（5）数据清洗过程中，如何处理分类变量的缺失值？（）
A.众数填充
B.中位数填充
C.最小值填充
D.最大值填充
答案：A
（6）在数据清洗过程中，如何处理文本数据？（）
A.分词
B.词性标注
C.去除停用词
D.以上都是
答案：D
2.数据探索
（1）数据探索性分析的主要目的是什么？（）
A.了解数据的基本情况
B.识别数据中的异常值
C.发现数据之间的关联性
D.以上都是
答案：D
（2）数据探索性分析常用的可视化工具有哪些？（）
A.Matplotlib
B.Seaborn
C.Pandas
D.以上都是
答案：D
（3）如何分析时间序列数据？（）
A.绘制时序图
B.计算趋势和周期
C.建立模型进行预测
D.以上都是
答案：D
（4）如何分析空间数据？（）
A.绘制空间分布图
B.计算空间相关性
C.进行空间插值
D.以上都是
答案：D
（5）如何分析文本数据？（）
A.计算词频
B.分析词向量
C.主题模型
D.以上都是
答案：D
（6）在数据探索过程中，如何处理缺失值？（）
A.填充缺失值
B.删除缺失值
C.利用其他方法填充缺失值
D.以上都是
答案：D
二、统计学习与建模（占比30%）
1.常见算法与模型
（1）以下哪种算法属于监督学习算法？（）
A.K-means
B.决策树
C.KNN
D.以上都不是
答案：BC
（2）以下哪种算法属于无监督学习算法？（）
A.逻辑回归
B.支持向量机
C.主成分分析
D.以上都不是
答案：C
（3）以下哪种算法属于强化学习算法？（）
A.Q-learning
B.神经网络
C.决策树
D.以上都不是
答案：A
（4）以下哪种算法属于深度学习算法？（）
A.KNN
B.决策树
C.支持向量机
D.卷积神经网络
答案：D
（5）以下哪种算法属于集成学习算法？（）
A.KNN
B.决策树
C.支持向量机
D.AdaBoost
答案：D
（6）以下哪种算法属于聚类算法？（）
A.KNN
B.决策树
C.主成分分析
D.K-means
答案：D
2.模型评估与优化
（1）以下哪种指标用于评估分类模型的准确率？（）
A.精确率
B.召回率
C.F1分数
D.以上都是
答案：D
（2）以下哪种指标用于评估回归模型的均方误差？（）
A.平均绝对误差
B.均方误差
C.R方
D.以上都是
答案：D
（3）以下哪种方法用于模型调参？（）
A.交叉验证
B.网格搜索
C.贝叶斯优化
D.以上都是
答案：D
（4）以下哪种方法用于特征选择？（）
A.基于模型的特征选择
B.基于信息的特征选择
C.基于递归的特征选择
D.以上都是
答案：D
（5）以下哪种方法用于模型集成？（）
A.逻辑回归
B.决策树
C.AdaBoost
D.以上都是
答案：C
（6）以下哪种方法用于过拟合和欠拟合问题？（）
A.交叉验证
B.正则化
C.增加数据
D.以上都是
答案：D
三、大数据处理与计算（占比25%）
1.大数据处理技术
（1）以下哪种技术用于大数据存储？（）
A.Hadoop
B.Spark
C.MongoDB
D.以上都是
答案：ABCD
（2）以下哪种技术用于大数据计算？（）
A.Hadoop
B.Spark
C.Kafka
D.以上都是
答案：ABCD
（3）以下哪种技术用于大数据实时处理？（）
A.Storm
B.Flink
C.Kafka
D.以上都是
答案：ABCD
（4）以下哪种技术用于大数据分布式存储？（）
A.HadoopHDFS
B.HBase
C.Cassandra
D.以上都是
答案：ABCD
（5）以下哪种技术用于大数据分布式计算？（