2025年數據科學碩士入學考試試題及答案一、數據預處理與分析（占比20%）

1.數據清洗

（1）以下哪些屬于數據清洗的過程？（）

A.填充缺失值

B.異常值處理

C.數據類型轉換

D.數據標準化

答案：ABCD

（2）在數據清洗過程中，缺失值填充方法有哪些？（）

A.眾數填充

B.平均數填充

C.中位數填充

D.指定值填充

答案：ABCD

（3）如何識別數據中的異常值？（）

A.統計方法，如箱線圖

B.比較法，如與標準差比較

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據標準化？（）

A.標準化

B.標準差縮放

C.最大最小標準化

D.隨機標準化

答案：D

（5）數據清洗過程中，如何處理分類變量的缺失值？（）

A.眾數填充

B.中位數填充

C.最小值填充

D.最大值填充

答案：A

（6）在數據清洗過程中，如何處理文本數據？（）

A.分詞

B.詞性標注

C.去除停用詞

D.以上都是

答案：D

2.數據探索

（1）數據探索性分析的主要目的是什么？（）

A.了解數據的基本情況

B.識別數據中的異常值

C.發現數據之間的關聯性

D.以上都是

答案：D

（2）數據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據？（）

A.繪制時序圖

B.計算趨勢和周期

C.建立模型進行預測

D.以上都是

答案：D

（4）如何分析空間數據？（）

A.繪制空間分布圖

B.計算空間相關性

C.進行空間插值

D.以上都是

答案：D

（5）如何分析文本數據？（）

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）在數據探索過程中，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、統計學習與建模（占比30%）

1.常見算法與模型

（1）以下哪種算法屬于監督學習算法？（）

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督學習算法？（）

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習算法？（）

A.Q-learning

B.神經網絡

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習算法？（）

A.KNN

B.決策樹

C.支持向量機

D.卷積神經網絡

答案：D

（5）以下哪種算法屬于集成學習算法？（）

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.模型評估與優化

（1）以下哪種指標用于評估分類模型的準確率？（）

A.精確率

B.召回率

C.F1分數

D.以上都是

答案：D

（2）以下哪種指標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參？（）

A.交叉驗證

B.網格搜索

C.貝葉斯優化

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.增加數據

D.以上都是

答案：D

三、大數據處理與計算（占比25%）

1.大數據處理技術

（1）以下哪種技術用于大數據存儲？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.MongoDB

D.以上都是

答案：ABCD

（2）以下哪種技術用于大數據計算？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.Kafka

D.以上都是

答案：ABCD

（3）以下哪種技術用于大數據實時處理？（）

A.Storm

B.Flink

C.Kafka

D.以上都是

答案：ABCD

（4）以下哪種技術用于大數據分布式存儲？（）

A.HadoopHDFS

B.HBase

C.Cassandra

D.以上都是

答案：ABCD

（5）以下哪種技術用于大數據分布式計算？（）

A.HadoopMapReduce

B.Spark

C.Storm

D.以上都是

答案：ABCD

（6）以下哪種技術用于大數據實時數據采集？（）

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據分析？（）

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？（）

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據庫？（）

A.HBase

B.Cassandra

C.MongoDB

D.以上都是

答案：ABD

四、人工智能與機器學習（占比25%）

1.人工智能基礎知識

（1）以下哪個不是人工智能的典型應用領域？（）

A.自然語言處理

B.計算機視覺

C.醫療診斷

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、學習

B.感知、認知、決策

C.識別、分類、預測

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.深度學習

B.機器學習

C.神經網絡

D.以上都是

答案：D

（4）以下哪個是人工智能的基本概念？（）

A.機器學習

B.深度學習

C.強化學習

D.以上都是

答案：A

（5）以下哪個是人工智能的終極目標？（）

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展歷程？（）

A.計算機科學、人工智能、機器學習

B.人工智能、機器學習、深度學習

C.機器學習、深度學習、人工智能

D.以上都是

答案：B

本次試卷答案如下：

一、數據預處理與分析（占比20%）

1.數據清洗

（1）ABCD

解析：數據清洗的過程包括填充缺失值、異常值處理、數據類型轉換和數據標準化。

（2）ABCD

解析：缺失值填充方法有眾數填充、平均數填充、中位數填充和指定值填充。

（3）D

解析：異常值可以通過統計方法（如箱線圖）、比較法（如與標準差比較）和比較法（如與其他樣本比較）來識別。

（4）D

解析：隨機標準化不是數據標準化的方法，而是通過隨機分配值來處理數據。

（5）A

解析：在數據清洗過程中，分類變量的缺失值通常使用眾數填充。

（6）D

解析：在數據清洗過程中，文本數據可以通過分詞、詞性標注和去除停用詞等方法進行處理。

2.數據探索

（1）D

解析：數據探索性分析的主要目的是了解數據的基本情況、識別數據中的異常值和發現數據之間的關聯性。

（2）D

解析：數據探索性分析常用的可視化工具有Matplotlib、Seaborn和Pandas。

（3）D

解析：時間序列數據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測來分析。

（4）D

解析：空間數據可以通過繪制空間分布圖、計算空間相關性和進行空間插值來分析。

（5）D

解析：文本數據可以通過計算詞頻、分析詞向量和主題模型來分析。

（6）D

解析：在數據探索過程中，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、統計學習與建模（占比30%）

1.常見算法與模型

（1）BC

解析：監督學習算法包括決策樹和KNN。

（2）C

解析：無監督學習算法包括主成分分析。

（3）A

解析：強化學習算法包括Q-learning。

（4）D

解析：深度學習算法包括卷積神經網絡。

（5）D

解析：集成學習算法包括AdaBoost。

（6）D

解析：聚類算法包括K-means。

2.模型評估與優化

（1）D

解析：評估分類模型的準確率可以使用精確率、召回率和F1分數。

（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：模型調參的方法包括交叉驗證、網格搜索和貝葉斯優化。

（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、增加數據和以上都是。

三、大數據處理與計算（占比25%）

1.大數據處理技術

（1）ABCD

解析：大數據存儲技術包括Hadoop、Spark、MongoDB。

（2）ABCD

解析：大數據計算技術包括Hadoop、Spark、Kafka。

（3）ABCD

解析：大數據實時處理技術包括Storm、Flink、Kafka。

（4）ABCD

解析：大數據分布式存儲技術包括HadoopHDFS、HBase、Cassandra。

（5）ABCD

解析：大數據分布式計算技術包括HadoopMapReduce、Spark、Flink。

（6）ABCD

解析：大數據實時數據采集技術包括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適用于大數據分析。

（5）A

解析：HadoopHDFS適用于分布式文件系統。

（6）ABD

解析：HBase、Cassandra和Mon