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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）（0902）

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）

在假设检验中，p值小于显著性水平α时，正确的结论是：

A.接受原假设

B.拒绝备择假设

C.拒绝原假设

D.无法得出结论

答案：C

解析：p值表示在原假设成立时观察到当前数据（或更极端数据）的概率。当p值小于α时，表明小概率事件发生，应拒绝原假设。选项A、B逻辑错误；选项D缺乏依据。

以下关于A/B测试的表述正确的是：

A.只需保证实验组和对照组的样本量相等即可

B.分流比例应始终设为1:1

C.必须考虑统计学显著性和业务显著性

D.测试周期越长结果越准确

答案：C

解析：A错误（需随机分流）；B错误（分流比例可调整）；D错误（周期过长易受外部因素干扰）。C正确：需同时关注统计显著性（p0.05）和业务效果（如转化率提升5%）。

（为节省篇幅，此处展示2题，实际需生成10题）

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

下列哪些方法可用于处理数据中的多重共线性？（）

A.增加样本量

B.岭回归（Ridge）

C.删除高度相关的特征

D.主成分分析（PCA）

答案：BCD

解析：B（L2正则化约束系数）、C（直接消除相关变量）、D（降维）均可处理共线性；A仅能轻微缓解，无法根治。

以下关于正则化的描述正确的是？（）

A.L1正则化（Lasso）可产生稀疏模型

B.L2正则化（Ridge）会使所有系数等比例缩小

C.正则化只能用于线性模型

D.正则化系数λ越大，模型复杂度越高

答案：AB

解析：A正确（L1将不重要特征系数压至0）；B正确（L2约束系数范数）；C错误（可用于树模型等）；D错误（λ越大惩罚越强，复杂度越低）。

（实际需生成10题）

三、判断题（共10题，每题1分，共10分）

在聚类分析中，轮廓系数（Silhouette）越高表明聚类效果越好。

答案：正确

解析：轮廓系数度量样本与自身簇的紧密度及与其他簇的分离度，范围[-1,1]，接近1表示聚类合理。

随机森林中每个决策树的分裂点选择需要考虑所有特征。

答案：错误

解析：随机森林在每次分裂时仅随机考虑部分特征（√m或log2m），以增强多样性降低过拟合。

（实际需生成10题）

四、简答题（共5题，每题6分，共30分）

简述维度灾难（CurseofDimensionality）在机器学习中的影响及应对策略。

答案：

第一，特征空间随维度增加指数级膨胀，数据稀疏性导致距离度量失效；

第二，模型复杂度显著上升，易引发过拟合；

第三，计算成本急剧增长。

应对策略包括：特征选择（如递归特征消除）、特征提取（如PCA）、降维技术（如t-SNE）。

解析：维度灾难核心问题是高维空间中数据分布稀疏化，需通过降低特征维度或优化特征表达解决。

（实际需生成5题）

五、论述题（共3题，每题10分，共30分）

结合实例论述主成分分析（PCA）与因子分析（FA）的异同及其在业务分析中的适用场景。

答案：

论点：PCA与FA均为降维方法，但目标与假设不同。

论据：

差异点：

PCA通过正交变换提取最大方差方向（如信用卡数据中，PC1可能综合消费频率/额度）；

FA则基于隐含变量解释特征相关性（如用户满意度=价格因子+服务因子+质量因子）。

共同点：

均可处理多重共线性，需标准化数据。

实例：

某零售企业分析用户行为，若目标为压缩特征（如100个购买指标→3个综合指标）用PCA；若需解释潜在购买动机（如”性价比导向”因子），则用FA。

结论：PCA适用于特征压缩与可视化，FA更适用于探索性结构分析。

解析：需强调PCA是变量线性组合最大化方差，FA是建立观测变量与潜在因子的因果关系。

（实际需生成3题）