数据科学导论试题及答案
一、单项选择题（每题2分，共20分）
1.以下哪个是常见的数据存储格式？
A.docxB.csvC.jpgD.mp3
答案：B
2.数据清洗主要处理的问题不包括？
A.缺失值B.异常值C.重复值D.均值
答案：D
3.以下哪种算法属于监督学习？
A.K均值聚类B.决策树C.PCAD.DBSCAN
答案：B
4.数据可视化常用的工具是？
A.WordB.ExcelC.PhotoshopD.Powerpoint
答案：B
5.以下哪个不属于数据科学流程步骤？
A.数据收集B.模型部署C.结果展示D.硬件升级
答案：D
6.以下哪种编程语言常用于数据科学？
A.CB.JavaC.PythonD.Fortran
答案：C
7.数据集中所有数据的总和除以数据个数得到的是？
A.中位数B.众数C.方差D.均值
答案：D
8.以下哪种方法用于降维？
A.线性回归B.逻辑回归C.主成分分析D.支持向量机
答案：C
9.训练模型时使用的数据叫？
A.测试集B.训练集C.验证集D.样本集
答案：B
10.以下哪个是数据挖掘的任务？
A.数据加密B.关联规则挖掘C.数据传输D.设备维护
答案：B
二、多项选择题（每题2分，共20分）
1.数据科学涉及的领域有（）
A.数学B.统计学C.计算机科学D.物理学
答案：ABC
2.数据预处理包括（）
A.数据标准化B.数据归一化C.数据离散化D.数据抽样
答案：ABCD
3.常用的机器学习算法有（）
A.支持向量机B.神经网络C.随机森林D.梯度下降
答案：ABC
4.以下属于数据可视化库的有（）
A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Numpy
答案：ABC
5.数据收集的途径有（）
A.网络爬虫B.问卷调查C.数据库D.传感器
答案：ABCD
6.评价分类模型的指标有（）
A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差
答案：ABC
7.以下哪些是数据科学项目的阶段（）
A.问题定义B.数据探索C.模型选择D.项目部署
答案：ABCD
8.监督学习的常见任务有（）
A.回归分析B.分类C.聚类D.降维
答案：AB
9.数据质量的衡量指标包括（）
A.完整性B.准确性C.一致性D.时效性
答案：ABCD
10.以下哪些属于无监督学习算法（）
A.层次聚类B.高斯混合模型C.感知机D.自编码器
答案：ABD
三、判断题（每题2分，共20分）
1.数据科学只需要掌握编程技能。（）
答案：错
2.数据集中的异常值一定都要删除。（）
答案：错
3.决策树只能用于分类任务。（）
答案：错
4.数据可视化能帮助更好理解数据。（）
答案：对
5.训练集和测试集可以使用相同的数据。（）
答案：错
6.线性回归是无监督学习算法。（）
答案：错
7.大数据就是数据量特别大的数据。（）
答案：错
8.模型的准确率越高，模型就越好。（）
答案：错
9.数据科学中不需要了解业务知识。（）
答案：错
10.聚类算法可以自动发现数据中的类别。（）
答案：对
四、简答题（每题5分，共20分）
1.简述数据科学的定义。
答案：数据科学是一门交叉学科，综合运用数学、统计学、计算机科学等知识，对数据进行收集、清洗、分析、建模、可视化等处理，以从数据中提取有价值信息和知识，辅助决策。
2.简述监督学习和无监督学习的区别。
答案：监督学习有标记的训练数据，目标是学习输入到输出的映射关系，用于预测和分类；无监督学习无标记数据，旨在发现数据内在结构和规律，如聚类和降维。
3.为什么要进行数据清洗？
答案：原始数据常存在缺失值、异常值、重复值等问题，会影响数据分析结果的准确性和可靠性，数据清洗可提高数据质量，使分析和建模更有效。
4.列举两个常用的机器学习评估指标并简单说明。
答案：准确率是分类正确的样本数占总样本数比例；均方误差衡量预测值与真实值误差平方的均值，反映预测的准确性和稳定性。
五、讨论题（每题5分，共20分）
1.讨论数据科学在医疗领域的应用及挑战。
答案：应用包括疾病预测、辅助诊断、药物研发等。