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文檔簡(jiǎn)介
2025年數(shù)據(jù)科學(xué)碩士入學(xué)考試試題及答案一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析(占比20%)
1.數(shù)據(jù)清洗
(1)以下哪些屬于數(shù)據(jù)清洗的過(guò)程?()
A.填充缺失值
B.異常值處理
C.數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換
D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
答案:ABCD
(2)在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中,缺失值填充方法有哪些?()
A.眾數(shù)填充
B.平均數(shù)填充
C.中位數(shù)填充
D.指定值填充
答案:ABCD
(3)如何識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值?()
A.統(tǒng)計(jì)方法,如箱線圖
B.比較法,如與標(biāo)準(zhǔn)差比較
C.比較法,如與其他樣本比較
D.以上都是
答案:D
(4)以下哪種方法不適合進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化?()
A.標(biāo)準(zhǔn)化
B.標(biāo)準(zhǔn)差縮放
C.最大最小標(biāo)準(zhǔn)化
D.隨機(jī)標(biāo)準(zhǔn)化
答案:D
(5)數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中,如何處理分類(lèi)變量的缺失值?()
A.眾數(shù)填充
B.中位數(shù)填充
C.最小值填充
D.最大值填充
答案:A
(6)在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中,如何處理文本數(shù)據(jù)?()
A.分詞
B.詞性標(biāo)注
C.去除停用詞
D.以上都是
答案:D
2.數(shù)據(jù)探索
(1)數(shù)據(jù)探索性分析的主要目的是什么?()
A.了解數(shù)據(jù)的基本情況
B.識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值
C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性
D.以上都是
答案:D
(2)數(shù)據(jù)探索性分析常用的可視化工具有哪些?()
A.Matplotlib
B.Seaborn
C.Pandas
D.以上都是
答案:D
(3)如何分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)?()
A.繪制時(shí)序圖
B.計(jì)算趨勢(shì)和周期
C.建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)
D.以上都是
答案:D
(4)如何分析空間數(shù)據(jù)?()
A.繪制空間分布圖
B.計(jì)算空間相關(guān)性
C.進(jìn)行空間插值
D.以上都是
答案:D
(5)如何分析文本數(shù)據(jù)?()
A.計(jì)算詞頻
B.分析詞向量
C.主題模型
D.以上都是
答案:D
(6)在數(shù)據(jù)探索過(guò)程中,如何處理缺失值?()
A.填充缺失值
B.刪除缺失值
C.利用其他方法填充缺失值
D.以上都是
答案:D
二、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與建模(占比30%)
1.常見(jiàn)算法與模型
(1)以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法?()
A.K-means
B.決策樹(shù)
C.KNN
D.以上都不是
答案:BC
(2)以下哪種算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法?()
A.邏輯回歸
B.支持向量機(jī)
C.主成分分析
D.以上都不是
答案:C
(3)以下哪種算法屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法?()
A.Q-learning
B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
C.決策樹(shù)
D.以上都不是
答案:A
(4)以下哪種算法屬于深度學(xué)習(xí)算法?()
A.KNN
B.決策樹(shù)
C.支持向量機(jī)
D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
答案:D
(5)以下哪種算法屬于集成學(xué)習(xí)算法?()
A.KNN
B.決策樹(shù)
C.支持向量機(jī)
D.AdaBoost
答案:D
(6)以下哪種算法屬于聚類(lèi)算法?()
A.KNN
B.決策樹(shù)
C.主成分分析
D.K-means
答案:D
2.模型評(píng)估與優(yōu)化
(1)以下哪種指標(biāo)用于評(píng)估分類(lèi)模型的準(zhǔn)確率?()
A.精確率
B.召回率
C.F1分?jǐn)?shù)
D.以上都是
答案:D
(2)以下哪種指標(biāo)用于評(píng)估回歸模型的均方誤差?()
A.平均絕對(duì)誤差
B.均方誤差
C.R方
D.以上都是
答案:D
(3)以下哪種方法用于模型調(diào)參?()
A.交叉驗(yàn)證
B.網(wǎng)格搜索
C.貝葉斯優(yōu)化
D.以上都是
答案:D
(4)以下哪種方法用于特征選擇?()
A.基于模型的特征選擇
B.基于信息的特征選擇
C.基于遞歸的特征選擇
D.以上都是
答案:D
(5)以下哪種方法用于模型集成?()
A.邏輯回歸
B.決策樹(shù)
C.AdaBoost
D.以上都是
答案:C
(6)以下哪種方法用于過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題?()
A.交叉驗(yàn)證
B.正則化
C.增加數(shù)據(jù)
D.以上都是
答案:D
三、大數(shù)據(jù)處理與計(jì)算(占比25%)
1.大數(shù)據(jù)處理技術(shù)
(1)以下哪種技術(shù)用于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)?()
A.Hadoop
B.Spark
C.MongoDB
D.以上都是
答案:ABCD
(2)以下哪種技術(shù)用于大數(shù)據(jù)計(jì)算?()
A.Hadoop
B.Spark
C.Kafka
D.以上都是
答案:ABCD
(3)以下哪種技術(shù)用于大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理?()
A.Storm
B.Flink
C.Kafka
D.以上都是
答案:ABCD
(4)以下哪種技術(shù)用于大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)?()
A.HadoopHDFS
B.HBase
C.Cassandra
D.以上都是
答案:ABCD
(5)以下哪種技術(shù)用于大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算?()
A.HadoopMapReduce
B.Spark
C.Storm
D.以上都是
答案:ABCD
(6)以下哪種技術(shù)用于大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集?()
A.Kafka
B.Flume
C.Spark
D.以上都是
答案:ABCD
2.分布式計(jì)算框架
(1)以下哪種框架屬于分布式計(jì)算框架?()
A.Hadoop
B.Spark
C.Flink
D.以上都是
答案:ABCD
(2)以下哪種框架適用于離線計(jì)算?()
A.Hadoop
B.Spark
C.Flink
D.以上都是
答案:A
(3)以下哪種框架適用于實(shí)時(shí)計(jì)算?()
A.Hadoop
B.Spark
C.Flink
D.以上都是
答案:BC
(4)以下哪種框架適用于大數(shù)據(jù)分析?()
A.Hadoop
B.Spark
C.Flink
D.以上都是
答案:ABCD
(5)以下哪種框架適用于分布式文件系統(tǒng)?()
A.HadoopHDFS
B.HBase
C.Cassandra
D.以上都是
答案:A
(6)以下哪種框架適用于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)?()
A.HBase
B.Cassandra
C.MongoDB
D.以上都是
答案:ABD
四、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)(占比25%)
1.人工智能基礎(chǔ)知識(shí)
(1)以下哪個(gè)不是人工智能的典型應(yīng)用領(lǐng)域?()
A.自然語(yǔ)言處理
B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)
C.醫(yī)療診斷
D.以上都是
答案:D
(2)以下哪個(gè)是人工智能的三種基本要素?()
A.知識(shí)、推理、學(xué)習(xí)
B.感知、認(rèn)知、決策
C.識(shí)別、分類(lèi)、預(yù)測(cè)
D.以上都是
答案:A
(3)以下哪個(gè)是人工智能的主要研究方向?()
A.深度學(xué)習(xí)
B.機(jī)器學(xué)習(xí)
C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.以上都是
答案:D
(4)以下哪個(gè)是人工智能的基本概念?()
A.機(jī)器學(xué)習(xí)
B.深度學(xué)習(xí)
C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)
D.以上都是
答案:A
(5)以下哪個(gè)是人工智能的終極目標(biāo)?()
A.模擬人類(lèi)智能
B.超越人類(lèi)智能
C.代替人類(lèi)智能
D.以上都是
答案:A
(6)以下哪個(gè)是人工智能的發(fā)展歷程?()
A.計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)
B.人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)
C.機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能
D.以上都是
答案:B
本次試卷答案如下:
一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析(占比20%)
1.數(shù)據(jù)清洗
(1)ABCD
解析:數(shù)據(jù)清洗的過(guò)程包括填充缺失值、異常值處理、數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。
(2)ABCD
解析:缺失值填充方法有眾數(shù)填充、平均數(shù)填充、中位數(shù)填充和指定值填充。
(3)D
解析:異常值可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法(如箱線圖)、比較法(如與標(biāo)準(zhǔn)差比較)和比較法(如與其他樣本比較)來(lái)識(shí)別。
(4)D
解析:隨機(jī)標(biāo)準(zhǔn)化不是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法,而是通過(guò)隨機(jī)分配值來(lái)處理數(shù)據(jù)。
(5)A
解析:在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中,分類(lèi)變量的缺失值通常使用眾數(shù)填充。
(6)D
解析:在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中,文本數(shù)據(jù)可以通過(guò)分詞、詞性標(biāo)注和去除停用詞等方法進(jìn)行處理。
2.數(shù)據(jù)探索
(1)D
解析:數(shù)據(jù)探索性分析的主要目的是了解數(shù)據(jù)的基本情況、識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。
(2)D
解析:數(shù)據(jù)探索性分析常用的可視化工具有Matplotlib、Seaborn和Pandas。
(3)D
解析:時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以通過(guò)繪制時(shí)序圖、計(jì)算趨勢(shì)和周期以及建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)來(lái)分析。
(4)D
解析:空間數(shù)據(jù)可以通過(guò)繪制空間分布圖、計(jì)算空間相關(guān)性和進(jìn)行空間插值來(lái)分析。
(5)D
解析:文本數(shù)據(jù)可以通過(guò)計(jì)算詞頻、分析詞向量和主題模型來(lái)分析。
(6)D
解析:在數(shù)據(jù)探索過(guò)程中,處理缺失值的方法包括填充缺失值、刪除缺失值和利用其他方法填充缺失值。
二、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與建模(占比30%)
1.常見(jiàn)算法與模型
(1)BC
解析:監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹(shù)和KNN。
(2)C
解析:無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括主成分分析。
(3)A
解析:強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q-learning。
(4)D
解析:深度學(xué)習(xí)算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
(5)D
解析:集成學(xué)習(xí)算法包括AdaBoost。
(6)D
解析:聚類(lèi)算法包括K-means。
2.模型評(píng)估與優(yōu)化
(1)D
解析:評(píng)估分類(lèi)模型的準(zhǔn)確率可以使用精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。
(2)D
解析:評(píng)估回歸模型的均方誤差可以使用平均絕對(duì)誤差、均方誤差和R方。
(3)D
解析:模型調(diào)參的方法包括交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索和貝葉斯優(yōu)化。
(4)D
解析:特征選擇的方法包括基于模型的特征選擇、基于信息的特征選擇和基于遞歸的特征選擇。
(5)C
解析:模型集成的方法包括AdaBoost。
(6)D
解析:處理過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題的方法包括交叉驗(yàn)證、正則化、增加數(shù)據(jù)和以上都是。
三、大數(shù)據(jù)處理與計(jì)算(占比25%)
1.大數(shù)據(jù)處理技術(shù)
(1)ABCD
解析:大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)包括Hadoop、Spark、MongoDB。
(2)ABCD
解析:大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)包括Hadoop、Spark、Kafka。
(3)ABCD
解析:大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)包括Storm、Flink、Kafka。
(4)ABCD
解析:大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù)包括HadoopHDFS、HBase、Cassandra。
(5)ABCD
解析:大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算技術(shù)包括HadoopMapReduce、Spark、Flink。
(6)ABCD
解析:大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集技術(shù)包括Kafka、Flume、Spark。
2.分布式計(jì)算框架
(1)ABCD
解析:分布式計(jì)算框架包括Hadoop、Spark、Flink。
(2)A
解析:Hadoop適用于離線計(jì)算。
(3)BC
解析:Spark和Flink適用于實(shí)時(shí)計(jì)算。
(4)ABCD
解析:Hadoop、Spark和Flink適用于大數(shù)據(jù)分析。
(5)A
解析:HadoopHDFS適用于分布式文件系統(tǒng)。
(6)ABD
解析:HBase、Cassandra和Mon
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