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2025年AI数据分析师模拟试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪种方法不属于数据预处理范畴？

A.数据清洗

B.数据集成

C.模型选择

D.数据变换

2.在描述数据集中某个变量的离散程度时，方差和标准差的主要区别在于？

A.方差计算简单，标准差计算复杂

B.方差受异常值影响更大，标准差受异常值影响较小

C.方差是标准差的平方，标准差是方差的平方根

D.两者无实质区别，只是单位不同

3.下列关于Pandas库的说法，错误的是？

A.Pandas是基于NumPy开发的

B.Pandas提供了Series和DataFrame两种主要数据结构

C.Pandas主要用于数据清洗和转换

D.Pandas可以方便地进行时间序列分析

4.决策树模型在处理非线性关系时表现良好，其主要原因是？

A.它可以自动进行特征选择

B.它可以通过递归分割将数据空间划分为多个矩形区域

C.它对异常值不敏感

D.它能够处理高维数据

5.交叉验证（Cross-Validation）方法中，k折交叉验证指的是将数据集？

A.随机分成k个子集，每次用k-1个子集训练，1个子集测试

B.完全随机分成k份，然后随机选择k-1份进行训练，1份进行测试

C.按顺序分成k个子集，前k-1个子集用于训练，最后一个子集用于测试

D.划分成训练集和测试集，不涉及子集划分

6.在进行关联规则挖掘时，常用的评估指标是？

A.相关系数

B.决定系数

C.支持度、置信度、提升度

D.均方误差

7.下列哪种算法属于非监督学习算法？

A.线性回归

B.K-Means聚类

C.逻辑回归

D.支持向量机

8.当分类模型对正类样本的预测效果远好于负类样本时，我们通常说模型存在？

A.过拟合

B.欠拟合

C.对称偏差

D.类别不平衡问题

9.在自然语言处理（NLP）中，将文本转换为数值向量表示的常用方法是？

A.主成分分析（PCA）

B.词嵌入（WordEmbedding）

C.K-Means聚类

D.线性回归

10.AI伦理中，关于算法公平性的主要关注点是？

A.模型的运行速度

B.模型的可解释性

C.模型在所有群体上的性能是否一致，是否存在歧视

D.模型的复杂程度

二、填空题（每空1分，共15分）

1.数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步，常见的处理方法包括处理______值、处理______值、处理重复记录等。

2.在进行探索性数据分析（EDA）时，箱线图（BoxPlot）是一种常用的可视化方法，它可以直观地展示数据的______、______、中位数以及异常值情况。

3.机器学习模型评估中，除了准确率（Accuracy），常用的分类模型评估指标还包括精确率（Precision）、召回率（Recall）和______。

4.线性回归模型的目标是找到一条直线（或超平面），使得模型预测值与实际值之间的______最小。

5.在特征工程中，通过组合现有的特征生成新的特征的方法称为______。

6.朴素贝叶斯分类器得名于其假设特征之间相互______。

7.深度学习模型通常具有多层结构，能够自动学习数据的______特征表示。

8.在处理时间序列数据时，需要考虑数据的______性和趋势性。

9.当数据量非常大时，为了提高计算效率，可以采用______或______等降维方法。

10.数据分析报告的撰写应注重逻辑清晰、结论明确，并辅以______，以便更好地传达分析结果。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述使用Python的Pandas库对DataFrame进行排序的基本方法。

2.解释过拟合（Overfitting）现象，并简要说明防止过拟合的常用方法。

3.简述监督学习与无监督学习在目标上的主要区别。

4.在实际业务场景中，为什么需要进行数据探索性分析（EDA）？

四、编程题（共25分）

请使用Python语言，结合Pandas和Scikit-learn库，完成以下任务：

假设你有一个包含用户信息的CSV文件`user_data.csv`，其中包含以下字段：`UserID`(用户ID),`A