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2025年超星尔雅学习通《数据科学方法论》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.数据科学方法论的核心理念是（）

A.数据收集

B.数据分析

C.数据可视化

D.数据驱动决策

答案：D

解析：数据科学方法论强调通过数据进行分析和决策，最终目的是通过数据驱动决策，从而提高决策的科学性和准确性。数据收集、数据分析和数据可视化是实现数据驱动决策的重要手段，但不是核心理念。

2.在数据科学项目中，数据清洗的目的是（）

A.提高数据存储效率

B.增强数据安全性

C.提高数据质量

D.增加数据维度

答案：C

解析：数据清洗是数据科学项目中的重要步骤，目的是提高数据质量，确保数据准确、完整、一致，从而为后续的数据分析和建模提供可靠的基础。

3.以下哪种方法不属于探索性数据分析的范畴（）

A.描述性统计

B.数据可视化

C.假设检验

D.数据清洗

答案：C

解析：探索性数据分析主要目的是通过描述性统计和数据可视化等手段，对数据进行初步探索，发现数据中的模式和规律。假设检验属于假设检验的范畴，数据清洗属于数据预处理范畴，不属于探索性数据分析的范畴。

4.在数据科学中，K-means聚类算法是一种（）

A.分类算法

B.回归算法

C.聚类算法

D.关联规则算法

答案：C

解析：K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于将数据点划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。

5.以下哪种指标不适合用来评估分类模型的性能（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.相关系数

答案：D

解析：准确率、精确率和召回率都是常用的分类模型性能评估指标，而相关系数主要用于评估两个变量之间的线性关系，不适合用来评估分类模型的性能。

6.在数据科学中，特征工程的主要目的是（）

A.提高数据存储效率

B.增加数据维度

C.提高模型性能

D.增强数据安全性

答案：C

解析：特征工程是数据科学中的重要步骤，目的是通过特征选择、特征提取和特征转换等手段，提高模型的性能和准确性。

7.以下哪种方法不属于监督学习（）

A.线性回归

B.决策树

C.聚类分析

D.逻辑回归

答案：C

解析：监督学习包括线性回归、决策树和逻辑回归等方法，而聚类分析属于无监督学习，不属于监督学习。

8.在数据科学中，交叉验证的主要目的是（）

A.提高数据存储效率

B.减少模型过拟合

C.增加数据维度

D.增强数据安全性

答案：B

解析：交叉验证是一种常用的模型评估方法，主要目的是通过将数据集划分为多个子集，进行多次训练和验证，减少模型过拟合的风险，提高模型的泛化能力。

9.以下哪种方法不属于数据预处理（）

A.数据清洗

B.特征工程

C.数据集成

D.模型训练

答案：D

解析：数据预处理包括数据清洗、特征工程和数据集成等方法，而模型训练属于模型构建的范畴，不属于数据预处理。

10.在数据科学中，关联规则挖掘的主要目的是（）

A.发现数据中的频繁项集

B.提高数据存储效率

C.增加数据维度

D.增强数据安全性

答案：A

解析：关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，主要目的是发现数据中的频繁项集和关联规则，例如购物篮分析中的“啤酒和尿布”关联规则。

11.数据科学方法论中，用于描述数据集中各变量间关系的图形化方法是（）

A.直方图

B.散点图

C.箱线图

D.饼图

答案：B

解析：散点图主要用于展示两个变量之间的关系，通过点的分布可以直观地看出变量之间是否存在线性关系、非线性关系或无明显关系。直方图用于展示单变量分布情况，箱线图用于展示数据的分布特征（如中位数、四分位数、异常值等），饼图用于展示部分与整体的关系。题目问的是描述变量间关系，散点图最为合适。

12.在数据科学项目中，数据整合的目的是（）

A.减少数据冗余

B.统一数据格式

C.提高数据一致性

D.以上都是

答案：D

解析：数据整合是将来自不同来源的数据合并到一个统一的数据集中的过程。这个过程的目的包括减少因来源不同导致的数据冗余，统一不同的数据格式（如日期、数字格式等），以及消除数据不一致性，确保整合后的数据集是干净、一致和完整的。因此，A、B、C都是数据整合的目的。

13.探索性数据分析（EDA）的主要目的是（）

A.验证预先设定的假设

B.对数据进行清洗和转换

C.发现数据中的基本特征和模式

D.评估模型的预测性能

答案：C

解析：探索性数据分析（EDA）是在没有明确假设的情况下，通过对数据进行图形化和统计化总结，来理解数据的基本结构、变量之间的关系以及数据中可能隐藏