2025年數(shù)據(jù)科學(xué)碩士入學(xué)考試試題及答案

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)清洗的過程？（）

A.填充缺失值

B.異常值處理

C.數(shù)據(jù)類型轉(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）如何識別數(shù)據(jù)中的異常值？（）

A.統(tǒng)計方法，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.隨機標(biāo)準(zhǔn)化

答案：D

（5）數(shù)據(jù)清洗過程中，如何處理分類變量的缺失值？（）

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）如何分析時間序列數(shù)據(jù)？（）

A.繪制時序圖

B.計算趨勢和周期

C.建立模型進行預(yù)測

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.計算空間相關(guān)性

C.進行空間插值

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)計學(xué)習(xí)與建模（占比30%）

1.常見算法與模型

（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

C.KNN

D.以上都不是

答案：BC

（2）以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）

A.邏輯回歸

B.支持向量機

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化學(xué)習(xí)算法？（）

A.Q-learning

B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.決策樹

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

C.支持向量機

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

C.支持向量機

D.AdaBoost

答案：D

（6）以下哪種算法屬于聚類算法？（）

A.KNN

B.決策樹

C.主成分分析

D.K-means

答案：D

2.模型評估與優(yōu)化

（1）以下哪種指標(biāo)用于評估分類模型的準(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)用于評估回歸模型的均方誤差？（）

A.平均絕對誤差

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

C.AdaBoost

D.以上都是

答案：C

（6）以下哪種方法用于過擬合和欠擬合問題？（）

A.交叉驗證

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？（）

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)實時處理？（）

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？（）

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)實時數(shù)據(jù)采集？（）

A.Kafka

B.Flume

C.Spark

D.以上都是

答案：ABCD

2.分布式計算框架

（1）以下哪種框架屬于分布式計算框架？（）

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時計算？（）

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？（）

A.HBase

B.Cassandra

C.MongoDB

D.以上都是

答案：ABD

四、人工智能與機器學(xué)習(xí)（占比25%）

1.人工智能基礎(chǔ)知識

（1）以下哪個不是人工智能的典型應(yīng)用領(lǐng)域？（）

A.自然語言處理

B.計算機視覺

C.醫(yī)療診斷

D.以上都是

答案：D

（2）以下哪個是人工智能的三種基本要素？（）

A.知識、推理、學(xué)習(xí)

B.感知、認(rèn)知、決策

C.識別、分類、預(yù)測

D.以上都是

答案：A

（3）以下哪個是人工智能的主要研究方向？（）

A.深度學(xué)習(xí)

B.機器學(xué)習(xí)

C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.以上都是

答案：D

（4）以下哪個是人工智能的基本概念？（）

A.機器學(xué)習(xí)

B.深度學(xué)習(xí)

C.強化學(xué)習(xí)

D.以上都是

答案：A

（5）以下哪個是人工智能的終極目標(biāo)？（）

A.模擬人類智能

B.超越人類智能

C.代替人類智能

D.以上都是

答案：A

（6）以下哪個是人工智能的發(fā)展歷程？（）

A.計算機科學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)

B.人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)

C.機器學(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)清洗的過程包括填充缺失值、異常值處理、數(shù)據(jù)類型轉(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：異常值可以通過統(tǒng)計方法（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）來識別。

（4）D

解析：隨機標(biāo)準(zhǔn)化不是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法，而是通過隨機分配值來處理數(shù)據(jù)。

（5）A

解析：在數(shù)據(jù)清洗過程中，分類變量的缺失值通常使用眾數(shù)填充。

（6）D

解析：在數(shù)據(jù)清洗過程中，文本數(shù)據(jù)可以通過分詞、詞性標(biāo)注和去除停用詞等方法進行處理。

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：時間序列數(shù)據(jù)可以通過繪制時序圖、計算趨勢和周期以及建立模型進行預(yù)測來分析。

（4）D

解析：空間數(shù)據(jù)可以通過繪制空間分布圖、計算空間相關(guān)性和進行空間插值來分析。

（5）D

解析：文本數(shù)據(jù)可以通過計算詞頻、分析詞向量和主題模型來分析。

（6）D

解析：在數(shù)據(jù)探索過程中，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)計學(xué)習(xí)與建模（占比30%）

1.常見算法與模型

（1）BC

解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹和KNN。

（2）C

解析：無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括主成分分析。

（3）A

解析：強化學(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：聚類算法包括K-means。

2.模型評估與優(yōu)化

（1）D

解析：評估分類模型的準(zhǔn)確率可以使用精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。

（2）D

解析：評估回歸模型的均方誤差可以使用平均絕對誤差、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：處理過擬合和欠擬合問題的方法包括交叉驗證、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)存儲技術(shù)包括Hadoop、Spark、MongoDB。

（2）ABCD

解析：大數(shù)據(jù)計算技術(shù)包括Hadoop、Spark、Kafka。

（3）ABCD

解析：大數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)包括Storm、Flink、Kafka。

（4）ABCD

解析：大數(shù)據(jù)分布式存儲技術(shù)包括HadoopHDFS、HBase、Cassandra。

（5）ABCD

解析：大數(shù)據(jù)分布式計算技術(shù)包括HadoopMapReduce、Spark、Flink。

（6）ABCD

解析：大數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)采集技術(shù)包括Kafka、Flume、Spark。

2.分布式計算框架

（1）ABCD

解析：分布式計算框架包括Hadoop、Spark、Flink。

（2）A

解析：Hadoop適用于離線計算。

（3）BC

解析：Spark和Flink適用于實時計算。

（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