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2025年大学《生物医药数据科学-数据科学基础》考试模拟试题及答案解析

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

一、选择题

1.在生物医药数据科学中，用于描述数据集中某个特征的度量是（）

A.数据点

B.特征

C.变量

D.样本

答案：B

解析：特征是描述数据集中某个方面的度量，例如年龄、性别、血压等。数据点是数据集的基本单位，变量是特征的具体表现，样本是数据集中的一部分数据。在生物医药数据科学中，特征是进行分析和建模的基础。

2.下列哪个不是常用的数据预处理方法（）

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的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据变换等。数据清洗用于处理缺失值、异常值等；数据集成将多个数据源合并为一个数据集；数据变换将数据转换成适合分析的格式。数据挖掘是数据分析的高级阶段，不是数据预处理方法。

3.在统计学中，用于衡量数据离散程度的指标是（）

A.均值

B.中位数

C.标准差

D.线性回归

答案：C

解析：均值、中位数是衡量数据集中趋势的指标，标准差是衡量数据离散程度的指标，线性回归是一种数据分析方法。在生物医药数据科学中，标准差常用于描述数据的波动情况。

4.下列哪个不是机器学习中的常见算法（）

A.决策树

B.神经网络

C.主成分分析

D.线性回归

答案：C

解析：决策树、神经网络、线性回归都是机器学习中的常见算法，主成分分析是一种降维方法，属于统计学范畴。在生物医药数据科学中，这些算法常用于疾病预测、药物研发等。

5.在数据可视化中，用于表示数据分布的图表是（）

A.散点图

B.柱状图

C.饼图

D.折线图

答案：A

解析：散点图用于表示两个变量之间的关系；柱状图用于比较不同类别的数据；饼图用于表示各部分占总体的比例；折线图用于表示数据随时间的变化趋势。在生物医药数据科学中，散点图常用于分析变量之间的关系。

6.在数据库中，用于唯一标识每条记录的字段是（）

A.主键

B.外键

C.索引

D.触发器

答案：A

解析：主键是用于唯一标识每条记录的字段；外键是用于建立表之间关系的关键字；索引是提高查询效率的数据结构；触发器是数据库中的一种特殊存储过程。在生物医药数据科学中，主键常用于关联不同数据表。

7.在数据清洗中，处理缺失值的方法包括（）

A.删除缺失值

B.插值法

C.回归填充

D.以上都是

答案：D

解析：处理缺失值的方法包括删除缺失值、插值法、回归填充等。删除缺失值是最简单的方法，但可能导致数据丢失；插值法通过相邻数据点估计缺失值；回归填充通过回归模型预测缺失值。在生物医药数据科学中，选择合适的方法取决于数据的特性和分析需求。

8.在数据挖掘中，用于发现数据中隐藏模式的任务是（）

A.分类

B.聚类

C.关联规则

D.以上都是

答案：D

解析：数据挖掘的任务包括分类、聚类、关联规则等。分类用于将数据分配到预定义的类别中；聚类用于将相似的数据点分组；关联规则用于发现数据项之间的频繁项集。在生物医药数据科学中，这些任务常用于疾病诊断、药物发现等。

9.在统计分析中，用于检验两个样本均值是否差异的检验方法是（）

A.t检验

B.卡方检验

C.F检验

D.离散系数

答案：A

解析：t检验用于检验两个样本均值是否差异；卡方检验用于检验分类数据的独立性；F检验用于比较多组数据的方差；离散系数用于衡量数据的相对离散程度。在生物医药数据科学中，t检验常用于比较不同组别的治疗效果。

10.在机器学习中，用于评估模型性能的指标是（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.以上都是

答案：D

解析：评估模型性能的指标包括准确率、精确率、召回率等。准确率是模型预测正确的比例；精确率是预测为正的样本中实际为正的比例；召回率是实际为正的样本中被预测为正的比例。在生物医药数据科学中，选择合适的指标取决于具体的应用场景。

11.在生物医药数据科学中，描述数据点之间相似性的度量是（）

A.距离

B.角度

C.高度

D.密度

答案：A

解析：距离是描述数据点之间相似性的常用度量，例如欧氏距离、曼哈顿距离等。角度、高度、密度不是描述数据点之间相似性的标准度量。在生物医药数据科学中，距离度量常用于聚类分析和分类算法中。

12.下列哪个不是常用的数据集成方法（）

A.数据合并

B.数据连接

C.数据转换

D.数据清洗

答案：D

解析：数据集成是将多个数据源合并为一个数据集的过程，常用方法包括数据合并、数据连接、数据转换等。数据清洗是数据预处理的一部分，不是数据集成方法。在生物医药数据科学中，数据集成常用于整合