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2025年数据科学与大数据分析综合能力考试及答案

一、单项选择题（每题2分，共30分）

1.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）

A.关系数据库中的表格数据

B.传感器采集的时间序列数据

C.社交媒体上的文本内容

D.财务报表中的数据

答案：C。结构化数据是指可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据，如关系数据库中的表格数据、传感器采集的时间序列数据、财务报表中的数据等。而社交媒体上的文本内容属于非结构化数据，其格式和结构较为自由，难以用传统的二维表结构来表示。

2.在数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括以下哪种？（）

A.删除包含缺失值的记录

B.用均值、中位数或众数填充

C.用随机值填充

D.进行插值填充

答案：C。在数据清洗时，处理缺失值常见的方法有删除包含缺失值的记录，当缺失值占比很小时这种方法简单有效；用均值、中位数或众数填充，适用于数值型数据；进行插值填充，如线性插值等。而用随机值填充会引入噪声，破坏数据的原有分布和特征，一般不采用。

3.以下哪个算法是用于分类任务的？（）

A.K-均值聚类算法

B.主成分分析（PCA）

C.决策树算法

D.奇异值分解（SVD）

答案：C。K-均值聚类算法是无监督学习算法，用于将数据划分为不同的簇；主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）主要用于数据降维和特征提取。决策树算法是一种有监督学习算法，可用于分类和回归任务，在分类任务中，它通过对特征的判断来划分不同的类别。

4.在大数据环境下，Hadoop分布式文件系统（HDFS）的特点不包括（）

A.高容错性

B.高可扩展性

C.低延迟数据访问

D.适合处理大规模数据集

答案：C。HDFS具有高容错性，它会将数据块复制多份存储在不同节点上，以防止数据丢失；具有高可扩展性，可以方便地添加节点来扩展存储容量；适合处理大规模数据集。但HDFS是为大规模数据的批量处理设计的，不适合低延迟数据访问，因为它的数据读写操作需要经过多个节点和复杂的流程。

5.以下关于数据可视化的说法，错误的是（）

A.可视化可以帮助发现数据中的模式和趋势

B.可视化的主要目的是让数据更美观

C.不同类型的数据适合不同的可视化方法

D.可视化可以辅助决策制定

答案：B。数据可视化的主要目的是将数据以直观的图形、图表等形式展示出来，帮助用户发现数据中的模式、趋势和异常，辅助决策制定。虽然可视化的结果可以美观，但美观不是其主要目的，更重要的是要准确、清晰地传达数据信息。不同类型的数据，如数值型、分类型等，适合不同的可视化方法，例如数值型数据可以用折线图、柱状图等展示。

6.在Python中，以下哪个库主要用于数据处理和分析？（）

A.Matplotlib

B.Numpy

C.Scikit-learn

D.TensorFlow

答案：B。Matplotlib是Python的一个绘图库，主要用于数据可视化；Scikit-learn是一个机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具；TensorFlow是一个深度学习框架，用于构建和训练深度学习模型。Numpy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数，在数据处理和分析中广泛应用。

7.关联规则挖掘中，支持度和置信度的含义分别是（）

A.支持度是指同时包含两个项集的事务占总事务的比例，置信度是指在包含一个项集的事务中同时包含另一个项集的比例

B.支持度是指包含一个项集的事务占总事务的比例，置信度是指同时包含两个项集的事务占总事务的比例

C.支持度是指在包含一个项集的事务中同时包含另一个项集的比例，置信度是指同时包含两个项集的事务占总事务的比例

D.支持度和置信度都是指同时包含两个项集的事务占总事务的比例

答案：A。支持度衡量了项集在数据集中出现的频繁程度，即同时包含两个项集的事务占总事务的比例。置信度衡量了在包含一个项集的情况下，另一个项集出现的可能性，即在包含一个项集的事务中同时包含另一个项集的比例。

8.以下哪种抽样方法属于非概率抽样？（）

A.简单随机抽样

B.分层抽样

C.方便抽样

D.系统抽样

答案：C。简单随机抽样、分层抽样和系统抽样都属于概率抽样方法，它们是按照一定的概率从总体中抽取样本，每个样本被抽取的概率是已知的。方便抽样是一种非概率抽样方法，它是根据调查者的方便来选取样本，例如在街头随意采访路人，样本的选取不遵循随机原则，不能保证每个个体都有被抽取的机会。

9.在回归分析中，以下哪种评估指标用于衡量模型预测值与真实值之间的平均误差？（）

A.决定系数（R2）

B.均方误差（MSE）

C.准确率

D.召回