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2025年大学《数据科学-数据科学概论》考试备考题库及答案解析?

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一、选择题

1.数据科学的主要目标是（）

A.数据收集

B.数据存储

C.数据分析和解释

D.数据传输

答案：C

解析：数据科学的核心在于从数据中提取有价值的信息和知识，并通过分析和解释来支持决策。数据收集、存储和传输是实现数据科学的基础，但主要目标在于分析和解释数据。

2.以下哪个不是数据科学的主要工具？（）

A.Python

B.R

C.SQL

D.Java

答案：D

解析：Python、R和SQL是数据科学中常用的编程语言和数据库查询语言，而Java虽然是一种强大的编程语言，但并不是数据科学的主要工具。

3.数据科学中的“大数据”通常指的是（）

A.数据量小

B.数据量适中

C.数据量巨大

D.数据质量高

答案：C

解析：大数据是指规模巨大、复杂度高、增长速度快的海量数据，通常具有体量大、速度快、多样性等特点。

4.数据科学中的“数据挖掘”是指（）

A.数据收集

B.数据清洗

C.从数据中发现有价值的模式

D.数据存储

答案：C

解析：数据挖掘是从大量数据中通过算法有哪些信誉好的足球投注网站隐藏信息的过程，目的是发现数据中潜在的模式和关联。

5.数据科学中的“机器学习”是指（）

A.人工学习

B.计算机自动学习

C.数据收集

D.数据存储

答案：B

解析：机器学习是人工智能的一个分支，通过算法使计算机系统能够从数据中自动学习并改进性能。

6.数据科学中的“数据可视化”是指（）

A.数据加密

B.数据压缩

C.将数据以图形方式展示

D.数据传输

答案：C

解析：数据可视化是将数据以图形、图像、图表等形式展示，以便更直观地理解和分析数据。

7.数据科学中的“数据预处理”是指（）

A.数据收集

B.数据清洗和转换

C.数据存储

D.数据分析

答案：B

解析：数据预处理是数据科学中的一个重要步骤，包括数据清洗、数据转换、数据集成等，目的是提高数据质量，为后续分析做好准备。

8.数据科学中的“特征工程”是指（）

A.数据收集

B.数据清洗

C.选择和转换数据中的特征

D.数据存储

答案：C

解析：特征工程是数据科学中的一个重要步骤，通过选择和转换数据中的特征，以提高模型的性能和效果。

9.数据科学中的“模型评估”是指（）

A.数据收集

B.数据清洗

C.评估模型的性能和效果

D.数据存储

答案：C

解析：模型评估是数据科学中的一个重要步骤，通过评估模型的性能和效果，以确定模型是否满足需求。

10.数据科学中的“集成学习”是指（）

A.数据收集

B.数据清洗

C.结合多个模型的预测结果

D.数据存储

答案：C

解析：集成学习是数据科学中的一个重要技术，通过结合多个模型的预测结果，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

11.数据科学领域通常涉及多个学科，以下哪个学科不是其重要基础学科？（）

A.统计学

B.数学

C.计算机科学

D.语言学

答案：D

解析：数据科学的基础学科主要包括统计学、数学和计算机科学。统计学提供了数据分析的理论和方法，数学为数据科学提供了计算和建模的工具，计算机科学则提供了数据处理的平台和技术。语言学虽然与数据有关，但不是数据科学的重要基础学科。

12.以下哪个不是大数据的“V”特性？（）

A.速度（Velocity）

B.容量（Volume）

C.多样性（Variety）

D.准确性（Veracity）

答案：D

解析：大数据的“V”特性通常包括：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、真实性（Veracity）和价值（Value）。准确性（Veracity）虽然重要，但通常被归类为真实性（Veracity）。

13.数据挖掘中，哪种方法主要用于发现数据项之间的关联规则？（）

A.聚类分析

B.分类算法

C.关联规则挖掘

D.回归分析

答案：C

解析：关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，用于发现数据项之间的有趣关联或相关关系。例如，“购买A商品的用户通常会购买B商品”。

14.机器学习中的“监督学习”是指（）

A.从数据中自动学习模式

B.通过已知标签的数据训练模型

C.无需标签的数据训练模型

D.以上都不是

答案：B

解析：监督学习是一种机器学习方法，其中模型通过已知标签的训练数据学习，以便能够对新的、未见过的数据进行预测或分类。

15.以下哪个不是常用的数据可视化工具？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.SPSS

D.Excel

答案：C

解析：Tableau、PowerBI