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。