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2025年高级数据分析师考试题库（附答案和详细解析）（0803）

高级数据分析师考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括以下哪一项？A.删除含有缺失值的行B.使用均值、中位数或众数填充C.使用模型预测缺失值D.对缺失值进行随机删除

答案：D解析：随机删除缺失值会导致数据不均衡，正确的方法包括删除行、填充或模型预测。选项D不符合数据预处理规范。

以下哪种统计方法适用于分类变量的相关性分析？A.皮尔逊相关系数B.斯皮尔曼秩相关系数C.相关系数D.卡方检验

答案：D解析：卡方检验适用于分类变量相关性分析，选项A和B适用于连续变量。选项C是通用术语，选项D是正确方法。

在机器学习模型评估中，过拟合的主要表现是？A.模型训练误差和测试误差都很高B.模型训练误差低，测试误差高C.模型训练误差和测试误差都很低D.模型无法收敛

答案：B解析：过拟合指模型在训练数据上表现好，但在新数据上表现差，表现为训练误差低而测试误差高。其他选项描述错误。

以下哪种算法属于集成学习方法？A.决策树B.逻辑回归C.随机森林D.线性回归

答案：C解析：随机森林是集成学习方法（结合多棵决策树），选项A是基本算法，选项B和D是线性模型。选项C是正确答案。

在时间序列分析中，ARIMA模型中p、d、q分别代表？A.移动平均项数、差分次数、自回归项数B.自回归项数、差分次数、移动平均项数C.差分次数、移动平均项数、自回归项数D.预测项数、平滑项数、周期项数

答案：B解析：ARIMA(p,d,q)中p是自回归项数，d是差分次数，q是移动平均项数。其他选项定义错误。

以下哪种指标适用于评估分类模型的均衡性？A.准确率B.召回率C.F1分数D.AUC

答案：C解析：F1分数综合考虑精确率和召回率，适用于类别不平衡场景。准确率忽略不平衡，召回率仅关注一个指标，AUC评估整体性能。

在特征工程中，以下哪种方法属于降维技术？A.特征选择B.特征组合C.主成分分析D.标准化

答案：C解析：主成分分析(PCA)是降维技术，选项A是特征选择，选项B是特征构造，选项D是数据标准化。选项C正确。

以下哪种模型适用于处理非线性关系？A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.朴素贝叶斯

答案：C解析：多项式回归通过添加高次项处理非线性关系，选项A和B是线性模型，选项D是分类模型。选项C正确。

在大数据处理中，以下哪种技术适用于实时数据流？A.批处理B.MapReduceC.SparkStreamingD.HadoopMapReduce

答案：C解析：SparkStreaming是实时流处理技术，选项A和B是批处理，选项D是旧版批处理框架。选项C正确。

以下哪种方法可以用于异常值检测？A.线性回归B.箱线图C.决策树D.逻辑回归

答案：B解析：箱线图通过IQR方法检测异常值，选项A、C、D是模型方法，不直接用于异常值检测。选项B正确。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

以下哪些属于数据清洗的步骤？A.处理重复值B.处理缺失值C.数据类型转换D.特征工程

答案：ABC解析：数据清洗包括处理重复值、缺失值和数据类型转换，特征工程是后续步骤。选项D错误。

以下哪些模型属于监督学习？A.决策树B.K-means聚类C.线性回归D.逻辑回归

答案：ACD解析：决策树、线性回归、逻辑回归是监督学习，K-means是无监督学习。选项B错误。

以下哪些指标可以用于评估回归模型？A.R2B.MAEC.F1分数D.RMSE

答案：ABD解析：R2、MAE、RMSE是回归模型评估指标，F1分数是分类指标。选项C错误。

以下哪些方法可以用于特征选择？A.递归特征消除B.Lasso回归C.卡方检验D.决策树重要性排序

答案：ABCD解析：以上都是特征选择方法，选项A是递归消除，选项B通过系数筛选，选项C用于分类特征，选项D利用树模型排序。

以下哪些属于集成学习方法？A.随机森林B.AdaBoostC.梯度提升树D.KNN

答案：ABC解析：随机森林、AdaBoost、梯度提升树是集成学习，KNN是基本分类器。选项D错误。

以下哪些方法可以用于时间序列预测？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.线性回归

答案：ABC解析：ARIMA、Prophet、LSTM都是时间序列模型，线性回归不适用于序列依赖性预测。选项D错误。

以下哪些属于异常值检测方法？A.箱