2025年大学《数据科学》专业题库—— 数据科学：驱动数字经济的商业领先.docxVIP

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学：驱动数字经济的商业领先

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项不属于数据科学的常见流程？

A.数据采集

B.数据可视化

C.模型训练

D.政策制定

2.在描述数据集中，中位数主要用于衡量：

A.数据的偏态

B.数据的离散程度

C.数据的中心趋势

D.数据的频率分布

3.下列哪种算法属于监督学习？

A.聚类算法

B.决策树

C.主成分分析

D.自组织映射

4.以下哪个指标不属于评估分类模型性能的指标？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.相关系数

5.大数据的主要特征不包括：

A.海量性

B.速度性

C.实时性

D.静态性

6.云计算为数据科学提供了哪种便利？

A.降低硬件成本

B.提高数据安全性

C.减少数据处理时间

D.以上都是

7.在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括：

A.删除含有缺失值的记录

B.使用均值或中位数填充

C.使用回归模型预测缺失值

D.对缺失值进行编码

8.以下哪个工具不属于常用的数据可视化工具？

A.Tableau

B.PowerBI

C.SPSS

D.QlikSense

9.在客户关系管理中，数据科学可以用于：

A.客户细分

B.市场预测

C.客户流失预测

D.以上都是

10.数字经济时代，数据科学对企业竞争的影响主要体现在：

A.提高运营效率

B.降低生产成本

C.增强决策能力

D.以上都是

二、填空题（每题2分，共20分）

1.数据科学是一个跨学科领域，它结合了统计学、计算机科学和____________的知识。

2.探索性数据分析的目的是通过统计图形和统计方法，对数据进行初步的观察和了解，以发现数据的____________和模式。

3.机器学习模型训练过程中，过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在____________数据上表现很差的现象。

4.数据可视化的目的是将数据以____________的方式呈现出来，以便人们更容易理解数据中的信息和规律。

5.在数据采集过程中，需要考虑数据的____________、准确性和完整性。

6.数据挖掘是从大量数据中发现潜在的有价值的____________的过程。

7.数据科学在金融领域可以用于____________和风险管理。

8.人工智能是数据科学的重要应用领域，它可以帮助企业实现____________。

9.云计算平台为数据科学提供了强大的____________资源。

10.数字经济时代，数据已经成为企业的核心____________。

三、简答题（每题5分，共25分）

1.简述数据科学在零售行业的应用。

2.解释什么是数据偏差，并列举三种常见的数据偏差类型。

3.描述监督学习和非监督学习的区别。

4.简述数据清洗的主要步骤。

5.阐述数据伦理在数据科学中的重要性。

四、计算题（10分）

假设有一个数据集包含以下五个特征：年龄（Age）、性别（Gender）、收入（Income）、教育程度（Education）和购买意愿（Purchase_Intent），其中购买意愿是目标变量，取值为1表示购买，取值为0表示不购买。请简述如何使用逻辑回归模型预测购买意愿，并说明需要进行的步骤。

五、案例分析题（25分）

某电商平台希望利用数据科学技术提高其推荐系统的准确性，以增加用户的购买量。该平台收集了用户的浏览历史、购买记录、有哪些信誉好的足球投注网站关键词等数据。请分析该平台可以采用哪些数据科学技术来改进其推荐系统，并说明每种技术的具体作用。

试卷答案

一、选择题

1.D

2.C

3.B

4.D

5.D

6.D

7.D

8.C

9.D

10.D

二、填空题

1.数学

2.特征

3.测试

4.图形

5.质量

6.知识

7.欺诈检测

8.自动化

9.计算

10.资产

三、简答题

1.数据科学在零售行业的应用包括：客户细分、个性化推荐、库存管理、价格优化、市场分析等。通过分析顾客的购买历史和行为数据，零售商可以更好地了解顾客需求，提供更个性化的服务，提高销售额和顾客满意度。

2.数据偏差是指数据中存在的系统性错误，导致数据无法客观地反映现实情