2025年數(shù)據(jù)科學(xué)家考試試題及答案一、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識（共6題）

1.簡述大數(shù)據(jù)的4V特征，并舉例說明。

答案：大數(shù)據(jù)的4V特征包括：Volume（數(shù)據(jù)量）、Velocity（數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度）、Variety（數(shù)據(jù)多樣性）和Veracity（數(shù)據(jù)真實(shí)性）。例如，在社交媒體平臺(tái)上，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度快，數(shù)據(jù)類型多樣，且數(shù)據(jù)真實(shí)性難以保證。

2.解釋以下概念：數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。

答案：數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程；機(jī)器學(xué)習(xí)是一種使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策的技術(shù)；深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

3.列舉數(shù)據(jù)科學(xué)家常用的數(shù)據(jù)分析工具，并簡要介紹其功能。

答案：數(shù)據(jù)科學(xué)家常用的數(shù)據(jù)分析工具有：

（1）Python：編程語言，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域；

（2）R語言：統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形顯示語言，特別適用于統(tǒng)計(jì)分析和生物信息學(xué)；

（3）SQL：結(jié)構(gòu)化查詢語言，用于數(shù)據(jù)庫管理和數(shù)據(jù)提取；

（4）Excel：電子表格軟件，適用于數(shù)據(jù)處理和可視化；

（5）Tableau：數(shù)據(jù)可視化工具，用于創(chuàng)建交互式圖表和儀表板。

4.簡述數(shù)據(jù)清洗的步驟，并說明每個(gè)步驟的作用。

答案：數(shù)據(jù)清洗的步驟包括：

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：檢查數(shù)據(jù)完整性，刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，處理缺失值；

（2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的形式，如數(shù)值型、分類型等；

（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)縮放到同一尺度，便于比較；

（4）數(shù)據(jù)去噪：去除異常值和噪聲數(shù)據(jù)；

（5）數(shù)據(jù)驗(yàn)證：檢查數(shù)據(jù)清洗效果，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

5.解釋以下概念：特征工程、特征選擇、特征提取。

答案：特征工程是指對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出對分析任務(wù)有用的特征；特征選擇是指從眾多特征中篩選出對模型性能有顯著影響的特征；特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中提取出新的特征。

6.列舉數(shù)據(jù)科學(xué)家常用的數(shù)據(jù)可視化方法，并簡要介紹其特點(diǎn)。

答案：數(shù)據(jù)科學(xué)家常用的數(shù)據(jù)可視化方法包括：

（1）柱狀圖：用于比較不同類別之間的數(shù)量或大小；

（2）折線圖：用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢；

（3）散點(diǎn)圖：用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系；

（4）餅圖：用于展示不同類別在整體中的占比；

（5）熱力圖：用于展示數(shù)據(jù)矩陣中的密集區(qū)域。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識（共6題）

1.解釋以下概念：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)。

答案：監(jiān)督學(xué)習(xí)是指使用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸；無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指使用不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)；半監(jiān)督學(xué)習(xí)是指使用部分帶標(biāo)簽和部分不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

2.列舉常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并簡要介紹其應(yīng)用場景。

答案：常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：

（1）線性回歸：用于預(yù)測連續(xù)值；

（2）邏輯回歸：用于預(yù)測二元分類問題；

（3）支持向量機(jī)（SVM）：用于分類和回歸；

（4）決策樹：用于分類和回歸；

（5）隨機(jī)森林：用于分類和回歸；

（6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：用于復(fù)雜的非線性問題。

3.解釋以下概念：過擬合、欠擬合、正則化。

答案：過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳；欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，無法捕捉數(shù)據(jù)中的有效信息；正則化是一種防止過擬合的技術(shù)，通過限制模型復(fù)雜度來實(shí)現(xiàn)。

4.簡述K-近鄰（KNN）算法的基本原理，并說明其優(yōu)缺點(diǎn)。

答案：K-近鄰算法是一種基于距離的最近鄰分類算法，其基本原理是：對于待分類的數(shù)據(jù)點(diǎn)，找出與其距離最近的K個(gè)鄰居，根據(jù)鄰居的類別進(jìn)行投票，得到待分類數(shù)據(jù)點(diǎn)的類別。優(yōu)點(diǎn)：簡單易實(shí)現(xiàn)，適用于各種類型的數(shù)據(jù)；缺點(diǎn)：計(jì)算量大，對噪聲敏感。

5.解釋以下概念：特征重要性、模型解釋性、模型泛化能力。

答案：特征重要性是指模型對每個(gè)特征的權(quán)重，用于評估特征對模型性能的影響；模型解釋性是指模型能夠解釋其預(yù)測結(jié)果的原因；模型泛化能力是指模型在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好。

6.列舉常用的模型評估指標(biāo)，并簡要介紹其作用。

答案：常用的模型評估指標(biāo)包括：

（1）準(zhǔn)確率：模型預(yù)測正確的比例；

（2）召回率：模型預(yù)測正確的比例；

（3）F1分?jǐn)?shù)：準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)；

（4）AUC-ROC：曲線下面積，用于評估模型的區(qū)分能力；

（5）均方誤差（MSE）：用于回歸問題，衡量預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異。

三、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識（共6題）

1.解釋以下概念：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。

答案：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，用于處理復(fù)雜數(shù)據(jù)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適用于圖像處理；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適用于序列數(shù)據(jù)處理。

2.列舉深度學(xué)習(xí)中的常用損失函數(shù)，并簡要介紹其作用。

答案：深度學(xué)習(xí)中的常用損失函數(shù)包括：

（1）均方誤差（MSE）：用于回歸問題，衡量預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異；

（2）交叉熵?fù)p失（Cross-Entropy）：用于分類問題，衡量預(yù)測概率與真實(shí)概率之間的差異；

（3）Hinge損失：用于支持向量機(jī)，衡量預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異。

3.簡述反向傳播算法的基本原理，并說明其在深度學(xué)習(xí)中的作用。

答案：反向傳播算法是一種用于計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度的方法，其基本原理是：從輸出層開始，逐層計(jì)算損失函數(shù)對每個(gè)參數(shù)的梯度，并反向傳播到輸入層，最終更新參數(shù)。在深度學(xué)習(xí)中，反向傳播算法用于優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型性能。

4.解釋以下概念：激活函數(shù)、卷積核、池化操作。

答案：激活函數(shù)用于引入非線性，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系；卷積核是用于提取圖像特征的小型矩陣；池化操作用于降低特征圖的分辨率，減少計(jì)算量。

5.列舉深度學(xué)習(xí)中的常用優(yōu)化器，并簡要介紹其特點(diǎn)。

答案：深度學(xué)習(xí)中的常用優(yōu)化器包括：

（1）隨機(jī)梯度下降（SGD）：一種簡單的優(yōu)化算法，通過隨機(jī)梯度下降搜索最優(yōu)參數(shù)；

（2）Adam：一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化器，結(jié)合了SGD和Momentum；

（3）RMSprop：一種基于均方誤差的優(yōu)化器，具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)率。

6.簡述深度學(xué)習(xí)中常見的過擬合問題及其解決方案。

答案：深度學(xué)習(xí)中常見的過擬合問題包括：

（1）模型復(fù)雜度過高：可以通過減少模型層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量來降低復(fù)雜度；

（2）訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足：可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)等方法增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

（3）正則化：可以通過添加正則化項(xiàng)（如L1、L2正則化）來降低模型復(fù)雜度。

四、數(shù)據(jù)可視化與報(bào)告制作（共6題）

1.解釋以下概念：數(shù)據(jù)可視化、儀表板、報(bào)告。

答案：數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)以圖形、圖表等形式展示，幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)；儀表板是一種可視化工具，用于展示關(guān)鍵指標(biāo)和趨勢；報(bào)告是對數(shù)據(jù)分析和結(jié)果的總結(jié)，通常包含圖表、表格和文字描述。

2.列舉數(shù)據(jù)可視化中的常見圖表類型，并簡要介紹其特點(diǎn)。

答案：數(shù)據(jù)可視化中的常見圖表類型包括：

（1）柱狀圖：用于比較不同類別之間的數(shù)量或大小；

（2）折線圖：用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢；

（3）散點(diǎn)圖：用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系；

（4）餅圖：用于展示不同類別在整體中的占比；

（5）熱力圖：用于展示數(shù)據(jù)矩陣中的密集區(qū)域。

3.簡述數(shù)據(jù)可視化的原則，并說明其在報(bào)告制作中的作用。

答案：數(shù)據(jù)可視化的原則包括：

（1）清晰性：圖表應(yīng)直觀易懂，避免冗余信息；

（2）一致性：圖表風(fēng)格應(yīng)保持一致，便于閱讀；

（3）準(zhǔn)確性：圖表應(yīng)準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)，避免誤導(dǎo)；

（4）美觀性：圖表應(yīng)美觀大方，提升報(bào)告整體質(zhì)量。

4.列舉常用的數(shù)據(jù)可視化工具，并簡要介紹其功能。

答案：常用的數(shù)據(jù)可視化工具有：

（1）Tableau：數(shù)據(jù)可視化工具，用于創(chuàng)建交互式圖表和儀表板；

（2）PowerBI：數(shù)據(jù)可視化工具，適用于企業(yè)級數(shù)據(jù)分析和報(bào)告；

（3）matplotlib：Python繪圖庫，用于創(chuàng)建靜態(tài)圖表；

（4）ggplot2：R語言繪圖庫，用于創(chuàng)建高質(zhì)量圖表。

5.簡述報(bào)告制作的基本步驟，并說明每個(gè)步驟的作用。

答案：報(bào)告制作的基本步驟包括：

（1）明確報(bào)告目的：確定報(bào)告要解決的問題和目標(biāo)；

（2）收集數(shù)據(jù)：收集與分析任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)；

（3）數(shù)據(jù)分析：對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，得出結(jié)論；

（4）圖表制作：將分析結(jié)果以圖表形式展示；

（5）撰寫報(bào)告：對分析結(jié)果進(jìn)行文字描述，總結(jié)報(bào)告內(nèi)容。

6.解釋以下概念：數(shù)據(jù)故事、數(shù)據(jù)洞察、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

答案：數(shù)據(jù)故事是指將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以故事形式呈現(xiàn)，使人們更容易理解和接受；數(shù)據(jù)洞察是指從數(shù)據(jù)中挖掘出的有價(jià)值信息，為決策提供依據(jù)；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策是指基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行決策，提高決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

五、業(yè)務(wù)理解與需求分析（共6題）

1.解釋以下概念：業(yè)務(wù)理解、需求分析、用戶畫像。

答案：業(yè)務(wù)理解是指對業(yè)務(wù)領(lǐng)域、業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)目標(biāo)有深入的了解；需求分析是指分析用戶的需求和期望，為產(chǎn)品或服務(wù)提供改進(jìn)方向；用戶畫像是指對用戶特征、行為和需求的描述，用于指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)優(yōu)化。

2.列舉業(yè)務(wù)理解的方法，并簡要介紹其特點(diǎn)。

答案：業(yè)務(wù)理解的方法包括：

（1）訪談：通過與相關(guān)人員交談，了解業(yè)務(wù)流程和目標(biāo)；

（2）觀察：現(xiàn)場觀察業(yè)務(wù)流程，發(fā)現(xiàn)問題和不足；

（3）文檔研究：閱讀業(yè)務(wù)相關(guān)文檔，了解業(yè)務(wù)背景和目標(biāo)；

（4）數(shù)據(jù)挖掘：從數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值信息，為業(yè)務(wù)決策提供依據(jù)。

3.簡述需求分析的基本步驟，并說明每個(gè)步驟的作用。

答案：需求分析的基本步驟包括：

（1）確定需求范圍：明確需求分析的目標(biāo)和范圍；

（2）收集需求：通過訪談、問卷調(diào)查等方式收集用戶需求；

（3）需求整理：對收集到的需求進(jìn)行分類、歸納和整理；

（4）需求驗(yàn)證：與用戶溝通，確認(rèn)需求的準(zhǔn)確性和可行性。

4.解釋以下概念：用戶需求、用戶體驗(yàn)、用戶滿意度。

答案：用戶需求是指用戶對產(chǎn)品或服務(wù)的期望和需求；用戶體驗(yàn)是指用戶在使用產(chǎn)品或服務(wù)過程中的感受和體驗(yàn)；用戶滿意度是指用戶對產(chǎn)品或服務(wù)的滿意程度。

5.列舉用戶畫像的要素，并簡要介紹其作用。

答案：用戶畫像的要素包括：

（1）人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征：如年齡、性別、職業(yè)等；

（2）行為特征：如購買行為、瀏覽行為等；

（3）心理特征：如價(jià)值觀、興趣愛好等；

（4）需求特征：如對產(chǎn)品或服務(wù)的期望和需求。

6.簡述數(shù)據(jù)科學(xué)家在業(yè)務(wù)理解與需求分析中的角色和職責(zé)。

答案：數(shù)據(jù)科學(xué)家在業(yè)務(wù)理解與需求分析中的角色和職責(zé)包括：

（1）與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)溝通，了解業(yè)務(wù)需求和目標(biāo)；

（2）分析用戶需求和期望，為產(chǎn)品或服務(wù)提供改進(jìn)方向；

（3）挖掘數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息，為業(yè)務(wù)決策提供依據(jù)；

（4）參與產(chǎn)品設(shè)計(jì)，確保產(chǎn)品或服務(wù)符合用戶需求。

六、項(xiàng)目管理與溝通協(xié)作（共6題）

1.解釋以下概念：項(xiàng)目管理、敏捷開發(fā)、溝通協(xié)作。

答案：項(xiàng)目管理是指對項(xiàng)目進(jìn)行計(jì)劃、執(zhí)行、監(jiān)控和收尾的過程；敏捷開發(fā)是一種軟件開發(fā)方法，強(qiáng)調(diào)快速迭代、靈活應(yīng)對變化和持續(xù)交付價(jià)值；溝通協(xié)作是指團(tuán)隊(duì)成員之間的溝通和協(xié)作，以確保項(xiàng)目順利進(jìn)行。

2.列舉項(xiàng)目管理中的常用工具，并簡要介紹其功能。

答案：項(xiàng)目管理中的常用工具有：

（1）Jira：項(xiàng)目管理工具，用于跟蹤任務(wù)、跟蹤進(jìn)度和協(xié)作；

（2）Trello：項(xiàng)目管理工具，用于任務(wù)管理和協(xié)作；

（3）Confluence：知識庫和協(xié)作工具，用于文檔共享和項(xiàng)目管理；

（4）Slack：即時(shí)通訊工具，用于團(tuán)隊(duì)溝通和協(xié)作。

3.簡述敏捷開發(fā)中的核心原則，并說明其在項(xiàng)目管理中的作用。

答案：敏捷開發(fā)中的核心原則包括：

（1）個(gè)體和互動(dòng)高于流程和工具；

（2）工作的軟件高于詳盡的文檔；

（3）客戶合作高于合同談判；

（4）響應(yīng)變化高于遵循計(jì)劃。

4.解釋以下概念：溝通障礙、有效溝通、跨部門協(xié)作。

答案：溝通障礙是指團(tuán)隊(duì)成員之間在溝通過程中遇到的問題，如語言障礙、文化差異等；有效溝通是指團(tuán)隊(duì)成員之間能夠清晰、準(zhǔn)確地傳達(dá)信息；跨部門協(xié)作是指不同部門之間的溝通和協(xié)作。

5.列舉提升團(tuán)隊(duì)溝通協(xié)作的技巧，并簡要介紹其作用。

答案：提升團(tuán)隊(duì)溝通協(xié)作的技巧包括：

（1）定期召開團(tuán)隊(duì)會(huì)議，分享項(xiàng)目進(jìn)展和問題；

（2）建立有效的溝通渠道，如即時(shí)通訊工具、郵件等；

（3）鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)成員表達(dá)意見，尊重彼此的觀點(diǎn)；

（4）明確分工，確保團(tuán)隊(duì)成員明確自己的職責(zé)。

6.簡述數(shù)據(jù)科學(xué)家在項(xiàng)目管理與溝通協(xié)作中的角色和職責(zé)。

答案：數(shù)據(jù)科學(xué)家在項(xiàng)目管理與溝通協(xié)作中的角色和職責(zé)包括：

（1）與項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)溝通，了解項(xiàng)目需求和目標(biāo)；

（2）制定項(xiàng)目計(jì)劃，確保項(xiàng)目順利進(jìn)行；

（3）協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)成員，解決項(xiàng)目中的問題；

（4）向項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)匯報(bào)項(xiàng)目進(jìn)展，確保信息透明。

本次試卷答案如下：

一、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識（共6題）

1.大數(shù)據(jù)的4V特征包括：Volume（數(shù)據(jù)量）、Velocity（數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度）、Variety（數(shù)據(jù)多樣性）和Veracity（數(shù)據(jù)真實(shí)性）。例如，在社交媒體平臺(tái)上，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度快，數(shù)據(jù)類型多樣，且數(shù)據(jù)真實(shí)性難以保證。

解析思路：理解大數(shù)據(jù)的四個(gè)特征，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景進(jìn)行舉例說明。

2.數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程；機(jī)器學(xué)習(xí)是一種使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策的技術(shù)；深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

解析思路：區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)三個(gè)概念，并簡要介紹它們的特點(diǎn)和應(yīng)用。

3.數(shù)據(jù)科學(xué)家常用的數(shù)據(jù)分析工具有：

（1）Python：編程語言，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域；

（2）R語言：統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形顯示語言，特別適用于統(tǒng)計(jì)分析和生物信息學(xué)；

（3）SQL：結(jié)構(gòu)化查詢語言，用于數(shù)據(jù)庫管理和數(shù)據(jù)提取；

（4）Excel：電子表格軟件，適用于數(shù)據(jù)處理和可視化；

（5）Tableau：數(shù)據(jù)可視化工具，用于創(chuàng)建交互式圖表和儀表板。

解析思路：列舉常用的數(shù)據(jù)分析工具，并簡要介紹它們的功能和適用場景。

4.數(shù)據(jù)清洗的步驟包括：

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：檢查數(shù)據(jù)完整性，刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，處理缺失值；

（2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的形式，如數(shù)值型、分類型等；

（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)縮放到同一尺度，便于比較；

（4）數(shù)據(jù)去噪：去除異常值和噪聲數(shù)據(jù)；

（5）數(shù)據(jù)驗(yàn)證：檢查數(shù)據(jù)清洗效果，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

解析思路：理解數(shù)據(jù)清洗的步驟，并說明每個(gè)步驟的作用。

5.特征工程是指對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出對分析任務(wù)有用的特征；特征選擇是指從眾多特征中篩選出對模型性能有顯著影響的特征；特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中提取出新的特征。

解析思路：區(qū)分特征工程、特征選擇和特征提取三個(gè)概念，并簡要介紹它們的作用。

6.數(shù)據(jù)科學(xué)家常用的數(shù)據(jù)可視化方法包括：

（1）柱狀圖：用于比較不同類別之間的數(shù)量或大小；

（2）折線圖：用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢；

（3）散點(diǎn)圖：用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系；

（4）餅圖：用于展示不同類別在整體中的占比；

（5）熱力圖：用于展示數(shù)據(jù)矩陣中的密集區(qū)域。

解析思路：列舉常用的數(shù)據(jù)可視化方法，并簡要介紹它們的特點(diǎn)和應(yīng)用。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識（共6題）

1.監(jiān)督學(xué)習(xí)是指使用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸；無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指使用不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)；半監(jiān)督學(xué)習(xí)是指使用部分帶標(biāo)簽和部分不帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

解析思路：區(qū)分監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)三個(gè)概念，并簡要介紹它們的特點(diǎn)和應(yīng)用。

2.常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：

（1）線性回歸：用于