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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）（0817）

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/众数填充

C.使用模型预测缺失值

D.将缺失值编码为特殊类别值答案：D解析：选项D不是标准的缺失值处理方法，通常缺失值处理包括删除、填充或模型预测，特殊类别值编码适用于分类特征，而非缺失值本身。

下列哪种指标最适合衡量分类模型的预测性能？

A.均方误差（MSE）

B.R2值

C.准确率（Accuracy）

D.均值绝对误差（MAE）答案：C解析：准确率适用于分类模型，而MSE、R2和MAE主要用于回归问题。分类模型常用指标还包括精确率、召回率、F1分数等。

在特征选择方法中，递归特征消除（RFE）属于哪种类型？

A.过滤法

B.包裹法

C.嵌入法

D.随机森林法答案：B解析：RFE通过递归减少特征数量，属于包裹法，直接依赖模型性能评估。过滤法（如相关系数）独立于模型，嵌入法（如L1正则化）在模型训练中自动完成。

下列哪种算法属于非参数方法？

A.线性回归

B.决策树

C.K近邻（KNN）

D.逻辑回归答案：C解析：KNN不假设数据分布，属于非参数方法。线性回归、决策树和逻辑回归都基于特定模型假设（线性关系、树结构、逻辑函数）。

在时间序列分析中，ARIMA模型主要解决哪种类型的问题？

A.分类问题

B.回归问题

C.预测问题

D.聚类问题答案：C解析：ARIMA（自回归积分滑动平均）主要用于时间序列预测，通过自回归项、差分和移动平均项捕捉序列依赖性。

下列哪种评估指标最适合不平衡数据集？

A.准确率

B.F1分数

C.AUC

D.MAE答案：B解析：F1分数是精确率和召回率的调和平均，能平衡少数类和多数类的表现。AUC适用于排序任务，MAE是回归指标。

在数据可视化中，散点图最适合展示以下哪种关系？

A.分类数据与数值数据

B.两个数值变量

C.时间序列数据

D.三维空间数据答案：B解析：散点图通过点坐标展示两个连续变量的关系，适合发现相关性。热力图用于分类数据，折线图用于时间序列，3D散点图需要特殊工具。

下列哪种技术属于深度学习范畴？

A.支持向量机

B.朴素贝叶斯

C.卷积神经网络

D.决策树集成答案：C解析：CNN是深度学习典型模型，通过多层卷积核提取特征。SVM、朴素贝叶斯和决策树属于传统机器学习方法。

在特征工程中，以下哪项操作可能违反数据独立性假设？

A.根据原始特征创建多项式特征

B.对数值特征进行归一化

C.创建交互特征

D.删除高相关特征答案：A解析：多项式特征可能引入多重共线性，违反独立性。归一化、交互特征和特征删除都是标准操作。

下列哪种模型适合处理稀疏高维数据？

A.线性回归

B.逻辑回归

C.LASSO回归

D.K近邻答案：C解析：LASSO通过L1正则化产生稀疏解，自动进行特征选择。线性回归在高维下易过拟合，逻辑回归和KNN对稀疏性处理效果较差。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

下列哪些属于交叉验证的常见方法？

A.留一法（LOOCV）

B.k折交叉验证

C.折叠交叉验证

D.自助法（Bagging）答案：ABC解析：LOOCV、k折和折叠交叉验证是交叉验证形式，自助法是重抽样技术，用于集成学习。

在特征缩放中，以下哪些方法适用于分类特征？

A.标准化（Z-score）

B.归一化（Min-Max）

C.One-Hot编码

D.二值化答案：CD解析：分类特征需转化为数值形式，One-Hot和二值化是标准方法。数值特征才需标准化/归一化。

下列哪些算法具有并行计算优势？

A.决策树

B.神经网络

C.K近邻

D.支持向量机答案：AB解析：决策树和神经网络可通过数据并行和模型并行高效扩展，KNN和SVM依赖全局计算，并行性较差。

在异常检测中，以下哪些方法属于无监督学习？

A.基于密度的方法（如DBSCAN）

B.基于距离的方法（如孤立森林）

C.基于统计的方法（如3σ原则）

D.生成式模型（如自编码器）答案：ABD解析：无监督异常检测方法包括基于密度的（DBSCAN）、基于距离的（孤立森林）和基于生成模型（自编码器），统计方法常需监督信号。

下列哪些指标可用于衡量模型可解释性？

A.特征重要性

B.AUC值

C.混淆矩阵

D.SHAP值答案：AD解析：特征重要性、SHAP值和LIME等方法用于解释模型，AUC衡量性能，混淆矩阵用于评估分类结果。

在大数据处理中，以下哪些技术有