电子学会数据科学等级考试一级真题(一)及答案.pdf

电子学会数据科学等级考试一级真题(一)

及答案

一、选择题

1.数据科学的核心任务是什么？

-A.数据清洗和整理

-B.数据建模和分析

-C.数据可视化和报告

-D.数据存储和管理

答案：B.数据建模和分析

2.下列哪项属于数据科学的常用工具？

-A.Excel

-B.Photoshop

-C.AutoCAD

-D.PowerPoint

答案：A.Excel

3.数据探索性分析的目的是什么？

-A.获取初始数据集

-B.处理缺失数据

-C.寻找数据之间的模式和关联

-D.进行数据特征提取

答案：C.寻找数据之间的模式和关联

4.下面哪项不属于机器研究的基本算法？

-A.回归

-B.聚类

-C.决策树

-D.线性回归

答案：D.线性回归

5.数据科学项目的生命周期包含以下哪些阶段？

-A.数据采集、数据探索、模型评估、结果报告

-B.项目规划、数据准备、模型训练、模型部署

-C.定义问题、收集数据、数据处理、结果分析

-D.环境准备、特征工程、模型优化、模型验证

答案：B.项目规划、数据准备、模型训练、模型部署

二、简答题

1.数据清洗和整理在数据科学中的重要性是什么？

答案：数据清洗和整理是数据科学的重要步骤之一。通过数据

清洗和整理，可以去除数据中的噪音和错误，修复缺失数据，并对

数据进行转换和标准化。这样可以确保数据的质量和完整性，为后

续的数据分析和建模提供可靠的基础。

2.数据探索性分析的主要目标是什么？

答案：数据探索性分析的主要目标是通过可视化和统计方法来

寻找数据之间的模式和关联。通过对数据进行探索，可以发现隐藏

在数据背后的规律和趋势，为进一步的数据分析和建模提供指导，

并提供决策支持的依据。

3.什么是机器研究中的监督研究和无监督研究？

4.数据科学项目的生命周期包含哪些阶段？

答案：数据科学项目的生命周期包含项目规划、数据准备、模

型训练和模型部署这四个主要阶段。在项目规划阶段，明确项目的

目标、范围和需求；在数据准备阶段，收集、清洗和整理数据，并

进行特征工程；在模型训练阶段，选择适当的算法，进行模型训练

和调优；最后，在模型部署阶段，将训练好的模型应用到实际场景

中，并进行结果的评估和报告。这些阶段是数据科学项目中必不可

少的步骤。