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数据科学基础考试题(附含答案)

一、选择题

1.数据科学的定义是什么？

-A.利用计算机科学和统计学的方法，从数据中提取有价值的

信息。

-B.研究数据在自然科学和社会科学中的应用。

-C.通过数据分析和建模来解决问题。

-D.对大量数据进行收集和存储的过程。

答案：A

2.下列哪个不是数据科学的常用编程语言？

-A.Python

-B.R

-C.Java

-D.Perl

答案：C

3.数据可视化的主要目的是什么？

-A.通过图形展示数据，使其更易于理解和解释。

-B.通过数据模型预测未来趋势。

-C.对数据进行聚类和分类。

-D.进行数据的清洗和预处理。

答案：A

4.机器研究是数据科学的一个重要分支，它的主要目标是什么？

-A.利用统计学方法分析数据的变化趋势。

-B.利用计算机算法让机器具备研究和适应能力。

-C.对数据进行可视化展示。

-D.对数据集进行分类和聚类。

答案：B

5.下面哪个不是数据科学中常用的统计方法？

-A.平均值

-B.方差

-C.标准差

-D.回归分析

答案：D

二、填空题

1.在数据科学中，EDA是指探索性数据分析的缩写。探索性

数据分析的缩写。

2.数据清洗是指对数据进行预处理和去除错误、冗余或不完整

的部分的过程。对数据进行预处理和去除错误、冗余或不完整的部

分的过程。

3.在机器研究中，监督研究是指通过已有的标记数据来训练模

型，以便对新的未知数据进行预测或分类。通过已有的标记数据来

训练模型，以便对新的未知数据进行预测或分类。

4.在数据科学中，特征工程是指通过选择、构建、转换和提取

合适的特征，以改善机器研究模型的性能。通过选择、构建、转换

和提取合适的特征，以改善机器学习模型的性能。

5.在数据科学中，ROC曲线用于评估二分类模型的性能和选

择合适的分类阈值。评估二分类模型的性能和选择合适的分类阈值。

三、简答题

1.解释什么是过拟合（overfitting）？如何解决过拟合问题？

-减少特征数量或进行特征选择。

-使用正则化技术，如岭回归和Lasso回归。

-通过交叉验证来选择合适的超参数。

-使用集成研究方法，如随机森林和梯度提升树。

2.什么是回归分析？它在数据科学中的作用是什么？

回归分析是通过建立数学模型来研究自变量和因变量之间关系

的方法。它在数据科学中的作用是进行预测和建模。回归分析可以

帮助我们理解不同变量之间的关联性，并通过对已知数据进行拟合，

对未知数据进行预测。

3.什么是聚类分析？它在数据科学中的应用场景有哪些？

聚类分析是一种将数据按照相似性划分为不同组别的技术。它

在数据科学中的应用场景包括：

-市场细分和受众分析，用于确定目标客户群和制定营销策略。

-社交网络分析，用于发现社交群体和社交关系。

-健康分析，用于研究疾病类型、风险因素和治疗效果。

-图像处理，用于图像分割和对象检测。

以上就是数据科学基础考试题及答案的内容。希望对你的学习

有所帮助！