2025年高级数据分析师考试题库（附答案和详细解析）（0903）.docxVIP

2025年高级数据分析师考试题库（附答案和详细解析）（0903）

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）

1.在贝叶斯定理中，后验概率的计算公式为：

A.P(A|B)=[P(B|A)*P(A)]/P(B)

B.P(A|B)=P(A)+P(B)

C.P(A|B)=P(B|A)*P(A)

D.P(A|B)=P(B)/P(A)

答案：A

解析：贝叶斯定理的公式正确形式为P(A|B)=[P(B|A)*P(A)]/P(B)，表示在事件B发生条件下事件A发生的概率。选项B混淆了概率加法规则；选项C缺少分母P(B)，可能导致不标准化；选项D形式错误，反置了分子分母，故排除。

关于线性回归模型的假设，哪项是正确的？

A.残差必须呈正态分布

B.自变量和因变量必须完美相关

C.数据必须离散

D.变量间无任何自相关

答案：A

解析：线性回归的核心假设包括残差正态分布（以确保参数估计的准确性）。选项B错误，相关性不必完美；选项C错误，数据可为连续或离散；选项D涉及自相关，但仅在时间序列模型中强制要求，普通回归中可选。

以下哪种算法属于监督学习？

A.K-means聚类

B.Apriori算法

C.支持向量机（SVM）

D.DBSCAN聚类

答案：C

解析：支持向量机是监督学习算法（使用标签数据进行分类/回归）。选项A、B、D均属无监督学习：K-means和DBSCAN用于聚类，Apriori用于关联规则挖掘，故排除。

在时间序列分析中，移动平均法主要用于：

A.消除季节性波动

B.预测长期趋势

C.减小随机噪声

D.识别异常点

答案：C

解析：移动平均法平滑短期波动和随机噪声，突出趋势。选项A涉及季节性分解；选项B指更复杂的模型如ARIMA；选项D可用异常检测算法，故错误。

混淆矩阵中，真阳性率（TPR）的计算公式是：

A.TP/(TP+FN)

B.TP/(TP+FP)

C.TN/(TN+FP)

D.FN/(FN+TN)

答案：A

解析：真阳性率（又称召回率）公式为TP/(TP+FN)，衡量实际阳性中被正确识别的比例。选项B是精确率；选项C是特异性；选项D无意义。

在SQL中，JOIN操作的类型不包括：

A.LEFTJOIN

B.CROSSJOIN

C.SUMJOIN

D.FULLOUTERJOIN

答案：C

解析：SQLJOIN类型包括内连接、左连接、右连接、全外连接等，但不含SUMJOIN（它是聚合函数）。选项A、B、D均为标准JOIN类型，故正确选项仅C。

对于数据集的特征缩放，Z-score标准化公式是：

A.(x-min)/(max-min)

B.x/sum(x)

C.(x-μ)/σ

D.log(x)

答案：C

解析：Z-score标准化公式为(x-μ)/σ（μ为均值，σ为标准差），使数据符合标准正态分布。选项A是Min-Max归一化；选项B无关；选项D是log变换，用于偏态分布。

在数据可视化中，散点图主要用于：

A.展示分类变量的分布

B.比较两个数值变量间的关系

C.显示时间序列趋势

D.汇总类别频数

答案：B

解析：散点图适合探索两个连续变量间的相关性（如线性关系）。选项A宜用条形图；选项C宜用折线图；选项D宜用饼图或直方图，故错误。

A/B测试的核心目的是：

A.消除所有数据偏差

B.比较不同版本的效果差异

C.预测未来用户行为

D.自动优化算法参数

答案：B

解析：A/B测试通过随机分组比较两组（如网页版本）的指标差异，以验证优化效果。选项A错误，测试无法完全消除偏差；选项C是预测模型任务；选项D指自动化调参工具。

数据仓库中的星型模型结构特点包括：

A.多维度表连接中心事实表

B.多个事实表共享维度表

C.所有表均平等无主次

D.仅用于事务处理

答案：A

解析：星型模型由中心事实表连接多个维度表，简化查询。选项B描述雪花模型；选项C错误，星型模型有层级；选项D混淆了OLTP和OLAP系统。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

1.以下哪些方法适用于处理缺失值？（正确选项至少2个）

A.直接删除含缺失值的行

B.使用均值或中位数填充

C.忽略所有缺失值

D.建立预测模型估算缺失值

答案：ABD

解析：合理缺失值处理方法包括删除（A）、统计量填充（B）和模型估算（D）。选项C错误，忽略会导致分析偏差（如样本失真），故排除；A、B、D均标准且符合数据科学实践。

在聚类分析中，哪些算法基于距离度量？（正确选项至少2个）

A.K-means

B.PCA（主成分分析）