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2025年数据科学专业认证(CDSP)考试题库（附答案和详细解析）（0817）

数据科学专业认证(CDSP)考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

数据科学中，以下哪项不是常用的数据预处理方法？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据压缩答案：D解析：数据预处理的主要方法包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据集成（合并多个数据源）、数据变换（特征缩放、归一化）等。数据压缩属于数据存储优化技术，不属于预处理范畴。

在机器学习中，以下哪种算法属于监督学习？

A.K-means聚类

B.决策树分类

C.主成分分析

D.神经网络聚类答案：B解析：监督学习算法通过标注数据训练模型进行预测，决策树分类是典型的监督学习。K-means和神经网络聚类属于无监督学习，主成分分析是降维方法。

以下哪个指标常用于评估分类模型的性能？

A.均方误差（MSE）

B.R2值

C.F1分数

D.均值绝对误差（MAE）答案：C解析：F1分数是精确率和召回率的调和平均值，常用于分类模型评估。MSE和MAE用于回归模型，R2值也主要用于回归模型。

在大数据时代，以下哪个技术不是分布式计算框架？

A.Hadoop

B.Spark

C.TensorFlow

D.Flink答案：C解析：Hadoop、Spark和Flink都是分布式计算框架，用于处理大规模数据。TensorFlow是深度学习框架，虽然支持分布式但本质是计算库。

以下哪种数据库最适合存储半结构化数据？

A.关系型数据库（MySQL）

B.NoSQL数据库（MongoDB）

C.图数据库（Neo4j）

D.列式数据库（Cassandra）答案：B解析：MongoDB是文档型NoSQL数据库，天然适合存储半结构化数据（如JSON）。关系型数据库适合结构化数据，图数据库适合关系数据，列式数据库适合分析型数据。

在特征工程中，以下哪种方法属于降维技术？

A.特征编码

B.特征选择

C.特征缩放

D.特征转换答案：B解析：降维技术包括主成分分析（PCA）、特征选择（如Lasso回归）等。特征编码（如独热编码）、缩放（如标准化）、转换（如对数变换）属于特征工程的其他类别。

以下哪个指标用于衡量时间序列数据的平稳性？

A.相关系数

B.自相关系数

C.均值绝对偏差

D.决策树深度答案：B解析：时间序列平稳性常用自相关系数检验（ACF检验）。相关系数用于变量关系，均值绝对偏差用于波动性衡量，决策树深度是模型参数。

在自然语言处理中，以下哪种模型属于循环神经网络（RNN）的变体？

A.卷积神经网络（CNN）

B.长短期记忆网络（LSTM）

C.生成对抗网络（GAN）

D.自编码器（Autoencoder）答案：B解析：LSTM是RNN的改进版，解决长依赖问题。CNN用于图像处理，GAN是生成模型，自编码器是降维/生成模型。

以下哪种算法常用于异常检测？

A.决策树回归

B.孤立森林（IsolationForest）

C.K-means聚类

D.朴素贝叶斯分类答案：B解析：孤立森林通过随机分割数据检测异常点，适用于异常检测。决策树回归用于预测，K-means用于聚类，朴素贝叶斯用于分类。

以下哪种技术不属于深度学习范畴？

A.卷积神经网络（CNN）

B.递归神经网络（RNN）

C.支持向量机（SVM）

D.长短期记忆网络（LSTM）答案：C解析：CNN、RNN、LSTM都属于深度学习模型。支持向量机（SVM）是传统机器学习算法。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

以下哪些属于数据挖掘的基本步骤？

A.数据准备

B.模型评估

C.数据集成

D.模型部署答案：ABD解析：数据挖掘步骤包括数据准备（清洗、集成）、模型建立、模型评估、模型部署。数据集成属于数据准备阶段。

以下哪些算法可用于回归分析？

A.线性回归

B.决策树回归

C.支持向量回归（SVR）

D.K-means聚类答案：ABC解析：线性回归、决策树回归、SVR都是回归算法。K-means是聚类算法。

以下哪些技术可用于数据可视化？

A.条形图

B.散点图

C.机器学习

D.热力图答案：ABD解析：条形图、散点图、热力图都是数据可视化方法。机器学习是数据分析技术。

以下哪些属于NoSQL数据库的类型？

A.文档型数据库（MongoDB）

B.键值型数据库（Redis）

C.图数据库（Neo4j）

D.关系型数据库（MySQL）答案：ABC解析：NoSQL数据库包括文档型（MongoDB）、键值型（Redis）、列式（Cassandra）、图数据库（Neo4