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2025年超星尔雅学习通《数据科学与互联网应用》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.数据科学的核心目标是（）

A.收集尽可能多的数据

B.处理和挖掘数据中的价值

C.使用必威体育精装版的技术工具

D.建立庞大的数据库

答案：B

解析：数据科学的目标是通过科学方法、流程、算法和系统，从各种形式的数据中提取知识和洞察力。其核心在于处理和挖掘数据中的价值，而不是单纯地收集数据或使用特定技术。收集数据是基础，但最终目的是从中获得有意义的结论。

2.以下哪个不是大数据的典型特征？（）

A.海量性

B.速度性

C.价值密度

D.多样性

答案：C

解析：大数据的典型特征包括海量性（Volume）、速度性（Velocity）、多样性和真实性（Variety）。价值密度（ValueDensity）通常不是大数据的主要特征，因为大数据往往需要处理海量数据才能挖掘出有价值的信息，单个数据的价值相对较低。

3.在数据预处理中，以下哪项不属于数据清洗的范畴？（）

A.缺失值处理

B.数据格式转换

C.异常值检测

D.数据归一化

答案：D

解析：数据清洗的主要任务包括处理缺失值、异常值和重复值，以及统一数据格式等。数据归一化通常属于数据变换的范畴，而不是数据清洗。数据变换包括数据规范化、数据归一化等操作，目的是将数据转换成适合分析的格式。

4.以下哪种方法不适合用于分类问题？（）

A.决策树

B.神经网络

C.聚类分析

D.支持向量机

答案：C

解析：分类问题是指根据数据特征将其划分为预定义的类别。常用的分类方法包括决策树、神经网络、支持向量机等。聚类分析属于无监督学习方法，用于发现数据中的自然分组，不适合用于分类问题。

5.在时间序列分析中，以下哪个指标用于衡量数据的波动性？（）

A.均值

B.方差

C.相关性

D.偏度

答案：B

解析：时间序列分析中，均值表示数据的平均水平，方差用于衡量数据的波动性或离散程度。相关性表示两个时间序列之间的线性关系，偏度用于衡量数据分布的对称性。因此，方差是衡量数据波动性的指标。

6.以下哪个不是常用的数据可视化工具？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.TensorFlow

答案：D

解析：数据可视化工具用于将数据以图形方式展示，常用的工具包括Tableau、PowerBI和Excel等。TensorFlow是一个用于机器学习的框架，主要用于构建和训练模型，而不是数据可视化。

7.在自然语言处理中，以下哪个技术用于将文本转换为数值表示？（）

A.词嵌入

B.文本分类

C.情感分析

D.主题模型

答案：A

解析：自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）技术用于将文本中的词语转换为数值向量，以便机器学习模型处理。文本分类、情感分析和主题模型都是自然语言处理的应用领域，但它们本身并不直接涉及将文本转换为数值表示。

8.以下哪种算法属于集成学习方法？（）

A.决策树

B.朴素贝叶斯

C.随机森林

D.K近邻

答案：C

解析：集成学习方法通过组合多个学习器来提高模型的性能。随机森林是一种典型的集成学习方法，它通过组合多个决策树来提高分类或回归的准确性。决策树、朴素贝叶斯和K近邻都是基本的学习算法，不属于集成学习方法。

9.在推荐系统中，以下哪种方法不属于协同过滤的范畴？（）

A.基于用户的协同过滤

B.基于物品的协同过滤

C.内容基推荐

D.用户-物品交互矩阵

答案：C

解析：协同过滤是一种推荐系统方法，通过分析用户或物品之间的交互数据来生成推荐。常见的协同过滤方法包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。内容基推荐属于另一种推荐方法，它基于物品的属性进行推荐。用户-物品交互矩阵是协同过滤中用于分析数据的数据结构，而不是一种推荐方法。

10.在机器学习中，以下哪个指标用于衡量模型的泛化能力？（）

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC

答案：D

解析：机器学习中，模型的泛化能力是指模型在未见过的新数据上的表现。AUC（AreaUndertheROCCurve）是衡量模型泛化能力的重要指标，它表示模型在不同阈值下区分正负样本的能力。准确率、召回率和F1分数主要用于评估模型在特定阈值下的性能，而不是泛化能力。

11.以下哪个不是大数据的三个V特征之一？（）

A.Volume（海量性）

B.Velocity（速度性）

C.Variety（多样性）

D.Veracity（真实性）

答案：D

解析：大数据通常被描述为具有三个V特征：Volume（海量性）、Veloci