数据分析笔试题目(一)

一、单选题

1.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A)

A. 关联规则发现

B. 聚类

C. 分类

D. 自然语言处理

 

2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A)
  (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
  (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A. Precision,  Recall 
B. Recall,  Precision
C. Precision,  ROC 
D. Recall,  ROC
 

3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C)

A. 频繁模式挖掘

B. 分类和预测

C. 数据预处理

D. 数据流挖掘

 

4. 当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?(B)

A. 分类

B. 聚类

C. 关联分析

D. 隐马尔可夫链

5. 什么是KDD? (A)
A. 数据挖掘与知识发现    
B. 领域知识发现
C. 文档知识发现      
D. 动态知识发现

6. 使用交互式的和可视化的技术,对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务?(A)
A. 探索性数据分析    
B. 建模描述
C. 预测建模  
D. 寻找模式和规则

7. 为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?(B)
A. 探索性数据分析   
B. 建模描述
C. 预测建模  
D. 寻找模式和规则

8. 建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务?(C)
A. 根据内容检索   
B. 建模描述
C. 预测建模  
D. 寻找模式和规则

9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式,属于数据挖掘哪一类任务?(A)
A. 根据内容检索    
B. 建模描述
C. 预测建模  
D. 寻找模式和规则 
                  
11.下面哪种不属于数据预处理的方法? (D)
A变量代换   
B离散化  
C聚集 
D估计遗漏值  
              
12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (B)
A 第一个      
B 第二个  
C 第三个   
D 第四个  
             
13.上题中,等宽划分时(宽度为50),15又在哪个箱子里? (A)
A 第一个      
B 第二个  
C 第三个   
D 第四个 
             
14.下面哪个不属于数据的属性类型:(D)
A 标称    
B 序数   
C 区间     
D相异  
                    
15. 在上题中,属于定量的属性类型是:(C)
A 标称    
B 序数    
C 区间  
D 相异   
                   
16. 只有非零值才重要的二元属性被称作:( C )
A 计数属性  
B 离散属性 
C非对称的二元属性  
D 对称属性 
      
17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法:         (D)
A  嵌入  
B  过滤    
C  包装   
D  抽样  
                       
18.下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B)
A特征提取    
B特征修改    
C映射数据到新的空间    
D特征构造   
              
19. 考虑值集{1、2、3、4、5、90},其截断均值(p=20%)是 (C)
A 2    
B 3  
C 3.5    
D 5   
                                
20. 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法? (A)
A 傅立叶变换   
B 特征加权   
C 渐进抽样 
D 维归约     
   
21. 熵是为消除不确定性所需要获得的信息量,投掷均匀正六面体骰子的熵是: (B)
A 1比特  
B 2.6比特   
C  3.2比特  
D 3.8比特   
             
22. 假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D)
A 0.821   
B 1.224   
C 1.458  
D 0.716    
            
23.假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:(A)
A 18.3    
B 22.6   
C 26.8  
D 27.9   

解析:(16+19+20)/3
24. 考虑值集{12 24 33 2 4 55 68 26},其四分位数极差是:(A)
A 31    
B 24     

### 数据分析师岗位笔试题目概述 在IT领域,数据分析师岗位的笔试通常会涉及多个方面的知识点,主要包括统计学基础、概率论、SQL查询、Python编程以及实际业务场景中的数据分析能力。以下是几个常见的笔试题目方向及其相关内容: #### 1. 统计学与概率论基础知识 统计学和概率论是数据分析师必备的基础知识之。这类题目可能包括但不限于以下内容: - **描述性统计**:计算均值、中位数、众数、方差、标准差等指标。 - **假设检验**:理解并应用t检验、卡方检验等方法解决具体问题。 例如,可能会有如下题目: > 假设某电商平台每天订单量服从正态分布N(μ=500, σ²=100),求连续三天平均日订单量超过520的概率是多少?[^1] #### 2. SQL 查询能力 SQL 是数据分析师工作中不可或缺的部分,用于从数据库中提取所需的数据。常见考点包括子查询、连接操作(JOIN)、聚合函数(COUNT, SUM, AVG 等)的应用。 示例题目: ```sql -- 表结构:sales (id INT, product_name VARCHAR(50), sale_amount DECIMAL(10,2)) SELECT product_name, COUNT(*) AS total_sales FROM sales WHERE sale_amount > 100 GROUP BY product_name HAVING COUNT(*) >= 5; ``` 此题考察的是如何利用条件过滤、分组汇总等功能完成复杂查询任务。[^1] #### 3. Python 编程技巧 作为现代数据分析的重要工具,掌握Python语言及相关库(如Pandas、NumPy、Matplotlib)至关重要。典型面试题可能是编写脚本来处理特定数据集或者实现某种算法逻辑。 比如下面这个例子要求考生写段代码来清洗份含有缺失值的数据表,并生成些简单的可视化图表。 ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = {'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 处理缺失值 cleaned_df = df.fillna(df.mean()) # 可视化展示 plt.figure(figsize=(8, 6)) cleaned_df.plot(kind='bar') plt.show() ``` 这段程序展示了怎样用 Pandas 进行数值填充以及 Matplotlib 创建条形图的过程。[^1] #### 4. 实际案例分析 除了理论和技术层面的知识外,很多企业还会设置基于真实商业情境下的开放型问答环节,让应聘者展现自己的思考方式和解决问题的能力。 比如说:“如果发现某个季度销售额突然下降,请列举至少三种可能导致这种情况的原因,并设计相应的验证方案。” 此类问题旨在检测候选人是否具备足够的行业洞察力去解读背后隐藏的信息。[^1]
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