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2025年超星尔雅学习通《数据科学方法与应用案例解析》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.数据科学方法的核心是（）

A.数据收集

B.数据分析

C.数据可视化

D.数据存储

答案：B

解析：数据科学方法的核心在于通过分析手段从数据中提取有价值的信息和知识，而不仅仅是收集、存储或可视化数据。数据分析是连接原始数据和最终洞察的关键环节。

2.以下哪项不是常用的数据预处理技术？（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据挖掘

答案：D

解析：数据预处理是数据分析和数据挖掘的前提，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等技术。数据挖掘属于数据分析阶段，不是预处理技术。

3.在描述数据分布特征时，常用的统计量不包括（）

A.均值

B.中位数

C.方差

D.相关系数

答案：D

解析：均值、中位数和方差都是描述数据集中趋势和离散程度的统计量。相关系数是描述两个变量之间线性关系强度的统计量，不属于描述数据分布特征的统计量。

4.以下哪种图表最适合展示时间序列数据？（）

A.散点图

B.柱状图

C.折线图

D.饼图

答案：C

解析：时间序列数据具有时间顺序性，折线图能够清晰地展示数据随时间的变化趋势。散点图适合展示两个变量之间的关系，柱状图适合比较不同类别的数据，饼图适合展示部分与整体的关系。

5.机器学习中，过拟合现象通常发生在（）

A.模型复杂度过低

B.模型复杂度过高

C.数据量过少

D.数据质量过高

答案：B

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现较差的现象。这通常是因为模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声和细节，而不是潜在的模式。降低模型复杂度可以缓解过拟合。

6.决策树算法属于哪种类型的机器学习模型？（）

A.监督学习

B.无监督学习

C.半监督学习

D.强化学习

答案：A

解析：决策树算法是一种经典的监督学习方法，通过树状结构进行决策分类或回归。无监督学习、半监督学习和强化学习分别处理无标签数据、部分标签数据和通过奖励/惩罚进行学习的问题。

7.在特征选择方法中，递归特征消除（RFE）属于（）

A.过滤法

B.包裹法

C.嵌入法

D.替换法

答案：B

解析：递归特征消除（RFE）是一种包裹法特征选择方法，通过递归地移除权重最小的特征，直到达到所需特征数量。过滤法、嵌入法和替换法是其他类型的特征选择方法。

8.以下哪种指标适用于评估分类模型的性能？（）

A.均方误差（MSE）

B.决定系数（R2）

C.准确率

D.均值绝对误差（MAE）

答案：C

解析：准确率是分类模型常用的性能指标，表示模型正确分类的样本比例。均方误差（MSE）、决定系数（R2）和均值绝对误差（MAE）主要用于回归模型的性能评估。

9.在时间序列分析中，ARIMA模型主要适用于（）

A.平稳时间序列

B.非平稳时间序列

C.确定性时间序列

D.随机时间序列

答案：B

解析：ARIMA（自回归积分滑动平均）模型通过差分操作将非平稳时间序列转换为平稳时间序列，因此主要适用于处理非平稳时间序列。平稳时间序列可以直接使用AR或MA模型分析。

10.修改在大数据分析中，以下哪种技术不属于分布式计算框架？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.TensorFlow

D.Flink

答案：C

解析：Hadoop、Spark和Flink都是流行的分布式计算框架，支持大规模数据处理。TensorFlow是一个基于Python的开源机器学习框架，虽然可以分布式运行，但其本质是深度学习框架，不是分布式计算框架本身。

11.数据科学项目中，数据探索性分析通常发生在哪个阶段？（）

A.数据收集阶段

B.数据预处理阶段

C.模型构建阶段

D.模型评估阶段

答案：B

解析：数据探索性分析（EDA）旨在通过统计分析和可视化初步理解数据特征和潜在模式，通常在数据收集完成后、数据预处理开始前进行，以指导后续的数据清洗和转换工作。它不属于模型构建或评估阶段。

12.以下哪种方法不属于数据降维技术？（）

A.主成分分析（PCA）

B.因子分析

C.决策树

D.线性判别分析（LDA）

答案：C

解析：主成分分析（PCA）、因子分析和线性判别分析（LDA）都是常用的数据降维技术，旨在减少特征数量同时保留重要信息。决策树是一种分类或回归模型，用于预测目标变量，而非降维技术。

13.在假设检验中，第一类错误是指（）

A.错误地接受了原假设

B.错误地拒绝了原假设

C.没有发现存在的差异

D.发现了不存在的差异

答案：B

解析：在假设检验