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2025年AI数据分析师冲刺押题卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪项不是衡量分类模型性能的常用指标？

A.准确率(Accuracy)

B.召回率(Recall)

C.F1分数(F1-Score)

D.决策树深度(DecisionTreeDepth)

2.在进行特征工程时，以下哪种方法属于特征编码技术？

A.标准化(Standardization)

B.主成分分析(PCA)

C.独热编码(One-HotEncoding)

D.对数变换(LogTransformation)

3.以下关于梯度提升树（GBDT）的说法，错误的是？

A.它是一种集成学习方法。

B.它通过迭代地训练弱学习器（通常是决策树）来构建强学习器。

C.它对数据特征的顺序非常敏感。

D.它易于并行化处理。

4.自然语言处理（NLP）中的词嵌入技术（如Word2Vec）主要用于解决什么问题？

A.图像分类

B.文本聚类

C.模型超参数调优

D.特征降维

5.以下哪个库是Python中用于数据操作和分析的核心库？

A.Matplotlib

B.Scikit-learn

C.Pandas

D.TensorFlow

6.在处理大规模数据集时，以下哪个工具/框架通常更具优势？

A.NumPy

B.Spark

C.Matplotlib

D.Scikit-learn

7.下列关于过拟合（Overfitting）的描述，正确的是？

A.模型对训练数据学习得过于好，但也对未见数据泛化能力强。

B.模型对训练数据学习得不够充分，导致欠拟合。

C.模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声。

D.模型参数过多，计算成本过高。

8.在机器学习模型训练过程中，用于从原始数据中学习模式和规律的核心环节是？

A.数据可视化

B.模型评估

C.模型参数优化

D.特征工程

9.以下哪个概念与“模型可解释性”（ModelInterpretability）无关？

A.LIME(LocalInterpretableModel-agnosticExplanations)

B.SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)

C.特征重要性排序(FeatureImportanceRanking)

D.数据偏差检测(DataBiasDetection)

10.将业务问题转化为数据分析问题，并制定分析计划的关键步骤是？

A.模型选择与训练

B.数据清洗与预处理

C.业务理解与需求分析

D.数据可视化与报告呈现

二、填空题（每空2分，共20分）

1.在进行数据探索性分析（EDA）时，常用的可视化图表类型包括直方图、______、散点图等。

2.机器学习中的“过拟合”现象指的是模型对训练数据学习得太好，而对其上的______能力不足。

3.决策树算法是一种常用的监督学习方法，它可以用于解决______问题和回归问题。

4.为了防止模型训练过程中的参数估计偏差，通常采用______方法从原始数据中抽取多个不同的子集。

5.在处理文本数据时，将文本转换为数值特征的技术称为______。

6.人工智能领域中的“深度学习”通常指使用具有多个______的神经网络模型。

7.评估一个分类模型是否具有良好的泛化能力，除了看准确率，还需要关注召回率、精确率、______等指标。

8.使用Pandas库对数据进行排序时，可以通过______参数指定按哪个列或多列排序。

9.在大数据环境下，为了提高数据处理效率，常常利用分布式计算框架如______。

10.数据分析报告的最后一步通常是______，将分析结果和洞察有效地传达给利益相关者。

三、判断题（每题2分，共20分，请在括号内打√或×）

1.任何类型的机器学习模型都需要大量的标注数据进行训练。（）

2.特征工程是提高机器学习模型性能的关键环节，它比选择更先进的模型算法更重要。（）

3.支持向量机（SVM）是一种基于距离分类的算法，对非线性问题也具有较好的处理能力。（）

4.交叉验证（Cross-Validation）主要用于