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2025年超星尔雅学习通《数据科学与商业分析》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.数据科学的主要目标是（）

A.从大量数据中提取有价值的信息

B.增加数据的存储量

C.减少数据传输成本

D.提高数据输入速度

答案：A

解析：数据科学的核心在于从海量数据中挖掘出有价值的信息，以支持决策和预测。增加存储量、减少传输成本和提高输入速度虽然也是数据处理中的问题，但并非数据科学的主要目标。数据科学更注重数据的分析、解释和应用。

2.以下哪项不是数据预处理的主要步骤（）

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之前的重要步骤，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换等。数据挖掘是数据分析的高级阶段，通常在数据预处理完成后进行。因此，数据挖掘不属于数据预处理的主要步骤。

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：描述数据分布特征时，常用的统计量包括均值、中位数、方差、标准差等。相关系数主要用于描述两个变量之间的线性关系，而不是描述数据分布特征。因此，相关系数不属于描述数据分布特征时常用的统计量。

4.以下哪种图表最适合展示不同类别数据的数量对比（）

A.折线图

B.散点图

C.柱状图

D.饼图

答案：C

解析：柱状图主要用于展示不同类别数据的数量对比，可以清晰地显示每个类别的数量差异。折线图适合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，饼图适合展示部分与整体的关系。因此，柱状图最适合展示不同类别数据的数量对比。

5.逻辑回归模型主要用于解决哪种类型的问题（）

A.回归问题

B.分类问题

C.聚类问题

D.关联规则问题

答案：B

解析：逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计模型，通过拟合数据的概率分布，预测样本属于某个类别的概率。回归问题是指预测连续型变量的值，聚类问题是指将数据划分为不同的组，关联规则问题是指发现数据项之间的有趣关系。因此，逻辑回归模型主要用于解决分类问题。

6.在特征选择方法中，以下哪种方法属于过滤法（）

A.递归特征消除

B.Lasso回归

C.决策树

D.逐步回归

答案：C

解析：特征选择方法分为过滤法、包裹法和嵌入法。过滤法是在不考虑任何模型的情况下，根据特征本身的统计特性进行选择。决策树是一种基于树模型的特征选择方法，属于过滤法。递归特征消除、Lasso回归和逐步回归都属于包裹法，需要通过模型的训练过程来进行特征选择。

7.以下哪种指标常用于评估分类模型的性能（）

A.R平方

B.均方误差

C.准确率

D.峰值信噪比

答案：C

解析：评估分类模型性能的常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。R平方和均方误差主要用于评估回归模型的性能，峰值信噪比主要用于评估信号处理中的性能。因此，准确率常用于评估分类模型的性能。

8.在时间序列分析中，以下哪种方法属于平稳性检验方法（）

A.线性回归

B.ARIMA模型

C.Dickey-Fuller检验

D.K-means聚类

答案：C

解析：时间序列分析中，平稳性检验是重要的步骤之一。Dickey-Fuller检验是一种常用的平稳性检验方法，用于检验时间序列数据是否具有单位根，从而判断其是否平稳。线性回归是用于预测连续型变量的方法，ARIMA模型是一种时间序列预测模型，K-means聚类是一种无监督学习方法，都不属于平稳性检验方法。

9.以下哪种算法属于聚类算法（）

A.决策树

B.K-means

C.支持向量机

D.神经网络

答案：B

解析：聚类算法是将数据划分为不同的组，使得组内的数据相似度高，组间的数据相似度低。K-means是一种常用的聚类算法，通过迭代优化聚类中心来将数据划分为不同的组。决策树、支持向量机和神经网络主要用于分类和回归问题，不属于聚类算法。

10.修改在数据可视化中，以下哪种原则不属于有效可视化的原则（）

A.清晰性

B.准确性

C.复杂性

D.一致性

答案：C

解析：有效数据可视化的原则包括清晰性、准确性、一致性和美观性等。清晰性指图表应该易于理解，准确性指图表应该准确地反映数据，一致性指图表的风格和布局应该统一，美观性指图表应该具有视觉吸引力。复杂性不是有效可视化的原则，过于复杂的图表反而会影响数据的理解和传达。

11.在数据挖掘过程中，以下哪个步骤通常在数据预处理之后进行（）

A.模型训练

B.数据探索

C.数据清洗

D.特征选择

答案：D

解析：数据挖掘流程通常包括数据准备、模型构