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2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学如何推动公共卫生事业

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的首字母填入括号内。）

1.以下哪项不属于公共卫生领域常见的数据来源？

A.疾病监测系统报告

B.社交媒体用户评论

C.企業财务报表

D.医疗机构电子病历

2.在处理公共卫生数据时，以下哪种方法不适合处理缺失值？

A.删除含有缺失值的记录

B.使用均值或中位数填补缺失值

C.使用模型预测缺失值

D.直接保留缺失值不做处理

3.下列哪种统计方法最适用于分析两个分类变量之间的关联性？

A.线性回归

B.相关分析

C.卡方检验

D.t检验

4.在利用机器学习模型预测疾病传播趋势时，以下哪个指标最能反映模型的泛化能力？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.预测的R2值

5.以下哪种数据可视化方式最适用于展示不同地区疾病发病率的地理分布？

A.折线图

B.散点图

C.饼图

D.地图

6.在进行医学图像分析时，以下哪种深度学习模型最常用？

A.卷积神经网络（CNN）

B.循环神经网络（RNN）

C.回归神经网络（RNN）

D.神经进化网络（NEAT）

7.以下哪项不是数据科学在公共卫生政策制定中的主要应用？

A.疾病风险评估

B.药物研发

C.医疗资源配置

D.疾病预测

8.在利用数据科学评估公共卫生政策效果时，以下哪种指标最直观？

A.政策实施成本

B.政策覆盖范围

C.疾病发病率变化率

D.政策实施时间

9.以下哪种技术可以用于分析社交媒体数据，了解公众对特定公共卫生事件的看法？

A.朴素贝叶斯分类

B.聚类分析

C.关联规则挖掘

D.自然语言处理

10.以下哪项最能体现数据科学在推动公共卫生事业数字化转型中的作用？

A.提高疾病监测效率

B.优化医疗资源配置

C.辅助公共卫生政策制定

D.以上都是

二、填空题（每空1分，共10分。请将答案填入横线上。）

1.公共卫生数据预处理的主要步骤包括数据清洗、______、数据变换和数据规约。

2.机器学习中的过拟合现象指的是模型在训练数据上表现很好，但在______数据上表现较差。

3.数据可视化的基本原则包括清晰性、______、准确性和美观性。

4.利用深度学习技术进行自然语言处理，可以帮助分析______等公共卫生文本数据。

5.公共卫生政策制定的目标之一是提高公众的______水平。

6.数据科学在药物研发中的应用可以帮助加速新药发现和______过程。

7.在进行公共卫生风险评估时，需要考虑疾病的______、传播途径和易感人群等因素。

8.利用数据科学进行医疗资源配置，可以有效提高医疗资源的______。

9.开放式数据平台可以为公共卫生研究提供______的数据资源。

10.伦理道德是数据科学在公共卫生领域应用的重要约束条件，需要确保数据的______和______。

三、简答题（每题5分，共20分。）

1.简述数据科学在疾病监测中的应用。

2.简述如何利用数据科学进行疫情溯源。

3.简述数据可视化在公共卫生沟通中的作用。

4.简述数据科学在提高医疗服务质量方面的应用。

四、论述题（10分。）

结合具体案例，论述数据科学如何辅助公共卫生政策的制定和评估。

试卷答案

1.C

解析：公共卫生领域常见的数据来源包括疾病监测系统报告、社交媒体用户评论、医疗机构电子病历等。企業财务报表与公共卫生的直接关联性较弱。

2.D

解析：处理缺失值的方法包括删除含有缺失值的记录、使用均值或中位数填补缺失值、使用模型预测缺失值等。直接保留缺失值不做处理会导致数据不完整，影响后续分析。

3.C

解析：卡方检验主要用于分析两个分类变量之间的关联性。线性回归用于分析连续变量之间的关系，相关分析用于分析两个连续变量之间的线性关系，t检验用于比较两个正态分布总体均值是否存在显著差异。

4.D

解析：预测的R2值（决定系数）可以反映模型的解释能力，即模型能够解释的因变量变异的比例。准确率、精确率和召回率主要反映模型的分类性能，而R2值更能反映模型的泛化能力。

5.D

解析：地图最适合展示不同地区疾病发病率的地理分布。折线图