2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試：統(tǒng)計(jì)軟件在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在使用統(tǒng)計(jì)軟件對區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析時(shí)，以下哪種方法最適合用于識別異常交易模式？A.主成分分析B.獨(dú)立成分分析C.空間自相關(guān)分析D.時(shí)間序列聚類分析2.當(dāng)你需要在統(tǒng)計(jì)軟件中導(dǎo)入?yún)^(qū)塊鏈的CSV格式數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)函數(shù)或命令能夠最有效地處理缺失值？A.mean()B.fillna()C.median()D.dropna()3.在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中，如果想要評估不同節(jié)點(diǎn)之間的交易頻率關(guān)系，最適合使用哪種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)？A.相關(guān)系數(shù)B.皮爾遜指數(shù)C.曼哈頓距離D.卡方檢驗(yàn)4.統(tǒng)計(jì)軟件中，以下哪個(gè)命令能夠幫助你在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)中進(jìn)行交叉驗(yàn)證？A.cross_val_score()B.validate_data()C.split_data()D.cross_check()5.對于區(qū)塊鏈交易時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以下哪種平滑方法能夠有效去除高頻噪聲？A.ARIMA模型B.指數(shù)平滑法C.線性回歸D.K近鄰算法6.在統(tǒng)計(jì)軟件中處理區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在多重共線性問題，以下哪種方法最合適？A.嶺回歸B.LASSO回歸C.決策樹D.K-Means聚類7.當(dāng)你需要對區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化時(shí)，以下哪種圖表最適合展示不同地址的交易金額分布？A.散點(diǎn)圖B.條形圖C.熱力圖D.餅圖8.在統(tǒng)計(jì)軟件中，以下哪個(gè)命令能夠幫助你進(jìn)行區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗(yàn)？A.t_test()B.hypo_test()C.stat_check()D.analyze_data()9.對于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的缺失值處理，以下哪種方法最能夠保留數(shù)據(jù)的原始特征？A.插值法B.刪除法C.均值填充D.回歸填充10.在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中，如果想要評估不同交易類型之間的關(guān)聯(lián)性，最適合使用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.線性回歸D.邏輯回歸11.統(tǒng)計(jì)軟件中，以下哪個(gè)函數(shù)能夠幫助你計(jì)算區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的樣本方差？A.var()B.std_dev()C.variance()D.sample_variance()12.在處理區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在非正態(tài)分布，以下哪種方法最適合進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換？A.對數(shù)轉(zhuǎn)換B.平方根轉(zhuǎn)換C.Box-Cox轉(zhuǎn)換D.冪次轉(zhuǎn)換13.對于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的異常值檢測，以下哪種方法最有效？A.Z-score方法B.IQR方法C.基于密度的異常值檢測D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法14.在統(tǒng)計(jì)軟件中，以下哪個(gè)命令能夠幫助你進(jìn)行區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的特征工程？A.feature_engineering()B.extract_features()C.transform_data()D.create_features()15.對于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的趨勢分析，以下哪種方法最適合識別長期趨勢？A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.時(shí)間序列分解16.在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中，如果想要評估不同地址之間的交易關(guān)系，最適合使用哪種網(wǎng)絡(luò)分析方法？A.社區(qū)檢測B.中心性分析C.網(wǎng)絡(luò)嵌入D.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17.統(tǒng)計(jì)軟件中，以下哪個(gè)函數(shù)能夠幫助你計(jì)算區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣？A.cov()B.covariance_matrix()C.matrix_cov()D.cov_matrix()18.在處理區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要識別高頻交易模式，以下哪種方法最適合？A.時(shí)序聚類B.主題模型C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.游程分析19.對于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的季節(jié)性分析，以下哪種方法最適合識別季節(jié)性波動(dòng)？A.季節(jié)分解B.ARIMA模型C.時(shí)間序列聚類D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20.在統(tǒng)計(jì)軟件中，以下哪個(gè)命令能夠幫助你進(jìn)行區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的模型選擇？A.model_selection()B.choose_model()C.select_model()D.best_model()二、簡答題（本大題共5小題，每小題6分，共30分。請根據(jù)題目要求，在答題卡上作答。）1.請簡述在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)缺失問題。結(jié)合實(shí)際案例，說明不同方法的優(yōu)勢和局限性。2.在區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)中，如何利用統(tǒng)計(jì)軟件識別潛在的欺詐交易？請列舉至少三種常用的統(tǒng)計(jì)方法，并簡要說明其原理。3.統(tǒng)計(jì)軟件在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化和交互式探索？請舉例說明如何通過可視化技術(shù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式。4.在處理區(qū)塊鏈時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如何選擇合適的統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行預(yù)測？請對比ARIMA模型和指數(shù)平滑法的適用場景和優(yōu)缺點(diǎn)。5.統(tǒng)計(jì)軟件在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行特征工程和降維？請結(jié)合實(shí)際案例，說明如何通過特征選擇和降維技術(shù)提高模型的性能和可解釋性。三、論述題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請根據(jù)題目要求，在答題卡上作答。）1.請結(jié)合實(shí)際案例，論述在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何有效處理數(shù)據(jù)噪聲問題。說明不同噪聲類型的特點(diǎn)，并列舉至少三種常用的噪聲處理方法，分析其適用場景和優(yōu)缺點(diǎn)。2.在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中，統(tǒng)計(jì)軟件如何幫助我們發(fā)現(xiàn)不同交易地址之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系？請結(jié)合實(shí)際案例，說明如何利用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析，并解釋如何通過網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)揭示數(shù)據(jù)中的隱藏模式。3.統(tǒng)計(jì)軟件在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行異常值檢測和異常交易識別？請對比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常值檢測方法，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，并結(jié)合實(shí)際案例說明如何選擇合適的異常值檢測方法。四、分析題（本大題共2小題，每小題15分，共30分。請根據(jù)題目要求，在答題卡上作答。）1.假設(shè)你正在使用統(tǒng)計(jì)軟件分析一個(gè)區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含交易金額、交易時(shí)間、交易地址等信息。請?jiān)敿?xì)說明如何利用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)可視化等步驟，并解釋每個(gè)步驟的目的和方法。2.假設(shè)你正在使用統(tǒng)計(jì)軟件構(gòu)建一個(gè)區(qū)塊鏈交易欺詐檢測模型。請?jiān)敿?xì)說明如何利用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行特征工程、模型選擇和模型評估，并解釋每個(gè)步驟的目的和方法。同時(shí)，請結(jié)合實(shí)際案例，說明如何通過模型調(diào)優(yōu)提高模型的性能。五、應(yīng)用題（本大題共1小題，共20分。請根據(jù)題目要求，在答題卡上作答。）1.假設(shè)你正在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析，需要構(gòu)建一個(gè)預(yù)測模型來預(yù)測交易金額。請?jiān)敿?xì)說明如何利用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型訓(xùn)練和模型評估，并解釋每個(gè)步驟的目的和方法。同時(shí)，請結(jié)合實(shí)際案例，說明如何通過模型解釋性技術(shù)提高模型的可解釋性。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.D時(shí)間序列聚類分析最適合識別區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)中的異常模式，因?yàn)樗軌虿蹲綍r(shí)間序列數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化和聚類趨勢，從而識別出與大多數(shù)交易模式不同的異常交易。2.Bfillna()函數(shù)能夠有效地處理缺失值，它可以在數(shù)據(jù)集中填充缺失值，保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性，適用于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的缺失值處理。3.A相關(guān)系數(shù)最適合評估不同節(jié)點(diǎn)之間的交易頻率關(guān)系，它能夠衡量兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，適用于分析節(jié)點(diǎn)之間的交易頻率相關(guān)性。4.Across_val_score()函數(shù)能夠幫助進(jìn)行交叉驗(yàn)證，它通過將數(shù)據(jù)集分割成多個(gè)子集進(jìn)行交叉驗(yàn)證，評估模型的泛化能力，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的模型評估。5.B指數(shù)平滑法能夠有效去除高頻噪聲，它通過給最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)更高的權(quán)重，平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)，適用于區(qū)塊鏈交易時(shí)間序列數(shù)據(jù)的噪聲處理。6.A嶺回歸能夠處理多重共線性問題，它通過引入L2正則化項(xiàng)，減少模型系數(shù)的方差，提高模型的穩(wěn)定性，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的回歸分析。7.B條形圖最適合展示不同地址的交易金額分布，它能夠清晰地展示不同類別的數(shù)據(jù)分布情況，適用于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的可視化。8.At_test()函數(shù)能夠進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，它通過t統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)兩個(gè)樣本均值是否存在顯著差異，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗(yàn)。9.A插值法能夠保留數(shù)據(jù)的原始特征，它通過插值計(jì)算缺失值，保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的缺失值處理。10.B關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最適合評估不同交易類型之間的關(guān)聯(lián)性，它能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，適用于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析。11.Avar()函數(shù)能夠計(jì)算樣本方差，它通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值差的平方和除以樣本量減一，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的方差計(jì)算。12.CBox-Cox轉(zhuǎn)換最適合進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，它能夠?qū)⒎钦龖B(tài)分布的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布，提高模型的擬合效果，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的正態(tài)性轉(zhuǎn)換。13.BIQR方法能夠有效檢測異常值，它通過計(jì)算四分位數(shù)范圍，識別出遠(yuǎn)離大部分?jǐn)?shù)據(jù)的異常值，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的異常值檢測。14.Bextract_features()函數(shù)能夠進(jìn)行特征工程，它能夠從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征，提高模型的性能，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的特征工程。15.A移動(dòng)平均法最適合識別長期趨勢，它通過計(jì)算滑動(dòng)窗口內(nèi)的平均值，平滑短期波動(dòng)，識別長期趨勢，適用于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的趨勢分析。16.B中心性分析最適合評估不同地址之間的交易關(guān)系，它能夠識別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)分析。17.Acov()函數(shù)能夠計(jì)算協(xié)方差矩陣，它通過計(jì)算兩個(gè)變量差的乘積和，衡量變量之間的線性關(guān)系，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的協(xié)方差計(jì)算。18.C關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最適合識別高頻交易模式，它能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的模式識別。19.A季節(jié)分解最適合識別季節(jié)性波動(dòng)，它能夠?qū)r(shí)間序列數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)性和隨機(jī)成分，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的季節(jié)性分析。20.Amodel_selection()函數(shù)能夠進(jìn)行模型選擇，它能夠通過交叉驗(yàn)證等方法選擇最優(yōu)模型，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的模型選擇。二、簡答題答案及解析1.在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析時(shí)，處理數(shù)據(jù)缺失問題可以采用多種方法。插值法通過插值計(jì)算缺失值，保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的缺失值處理。刪除法通過刪除包含缺失值的樣本，簡化數(shù)據(jù)分析，但可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，適用于缺失值較少的情況。均值填充通過計(jì)算均值填充缺失值，簡單易行，但可能引入偏差，適用于缺失值分布均勻的情況?；貧w填充通過回歸模型預(yù)測缺失值，能夠保留數(shù)據(jù)的原始特征，適用于缺失值較多的情況。不同方法的優(yōu)勢和局限性取決于數(shù)據(jù)的特性和分析目的。2.在區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)中，利用統(tǒng)計(jì)軟件識別潛在的欺詐交易可以采用多種方法。Z-score方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的差除以標(biāo)準(zhǔn)差，識別遠(yuǎn)離大部分?jǐn)?shù)據(jù)的異常值，適用于欺詐交易的初步篩選。IQR方法通過計(jì)算四分位數(shù)范圍，識別出遠(yuǎn)離大部分?jǐn)?shù)據(jù)的異常值，適用于欺詐交易的異常值檢測。邏輯回歸通過構(gòu)建分類模型，預(yù)測交易是否為欺詐，適用于欺詐交易的分類識別。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，識別出異常的交易模式，適用于欺詐交易的關(guān)聯(lián)性分析。這些方法能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐交易，提高區(qū)塊鏈交易的安全性。3.在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中，統(tǒng)計(jì)軟件可以進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化和交互式探索。散點(diǎn)圖能夠展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，適用于分析交易金額與交易時(shí)間的關(guān)系。條形圖能夠展示不同類別的數(shù)據(jù)分布，適用于比較不同地址的交易金額。熱力圖能夠展示數(shù)據(jù)矩陣的值分布，適用于分析交易頻率的時(shí)空分布。箱線圖能夠展示數(shù)據(jù)的分布情況，適用于比較不同地址的交易金額的分布。通過可視化技術(shù)，我們可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，如異常交易、交易趨勢等，提高數(shù)據(jù)分析的效率。4.在處理區(qū)塊鏈時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行預(yù)測需要考慮數(shù)據(jù)的特性和分析目的。ARIMA模型適用于具有明顯趨勢和季節(jié)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過自回歸、差分和移動(dòng)平均項(xiàng)捕捉數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化，適用于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的長期預(yù)測。指數(shù)平滑法適用于具有平滑趨勢的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過給最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)更高的權(quán)重，平滑短期波動(dòng)，適用于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的短期預(yù)測。選擇模型時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、趨勢性和季節(jié)性，以及模型的復(fù)雜性和預(yù)測精度。5.統(tǒng)計(jì)軟件在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中可以進(jìn)行特征工程和降維。特征選擇通過選擇最相關(guān)的特征，提高模型的性能和可解釋性，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的特征選擇。主成分分析通過將多個(gè)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)主成分，降低數(shù)據(jù)的維度，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的降維。線性判別分析通過最大化類間差異和最小化類內(nèi)差異，將數(shù)據(jù)投影到低維空間，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的降維。特征工程和降維技術(shù)能夠提高模型的性能和可解釋性，幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式。三、論述題答案及解析1.在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析時(shí)，處理數(shù)據(jù)噪聲問題可以采用多種方法。數(shù)據(jù)清洗通過去除異常值、重復(fù)值和缺失值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的預(yù)處理。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通過標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的范圍，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的特征工程。數(shù)據(jù)平滑通過移動(dòng)平均、指數(shù)平滑等方法，去除高頻噪聲，適用于區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的趨勢分析。不同噪聲類型的特點(diǎn)和適用方法取決于數(shù)據(jù)的特性和分析目的。數(shù)據(jù)清洗適用于去除異常值和重復(fù)值，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換適用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的范圍，數(shù)據(jù)平滑適用于去除高頻噪聲。這些方法能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，提高數(shù)據(jù)分析的效率。2.在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中，統(tǒng)計(jì)軟件可以幫助我們發(fā)現(xiàn)不同交易地址之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)分析通過構(gòu)建交易地址的網(wǎng)絡(luò)圖，分析節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)分析。社區(qū)檢測通過將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)劃分為不同的社區(qū)，識別出緊密連接的子網(wǎng)絡(luò)，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的社區(qū)分析。中心性分析通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)的中心性指標(biāo)，識別出網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的重點(diǎn)節(jié)點(diǎn)分析。網(wǎng)絡(luò)可視化通過繪制網(wǎng)絡(luò)圖，直觀展示節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的可視化分析。這些方法能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)不同交易地址之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提高數(shù)據(jù)分析的效率。3.在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析中，統(tǒng)計(jì)軟件可以進(jìn)行異常值檢測和異常交易識別。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法如Z-score方法、IQR方法等，通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的差除以標(biāo)準(zhǔn)差，識別遠(yuǎn)離大部分?jǐn)?shù)據(jù)的異常值，適用于異常交易的初步篩選?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的異常值檢測方法如孤立森林、One-ClassSVM等，通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的分布，識別出與正常數(shù)據(jù)不同的異常值，適用于異常交易的深度識別。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法簡單易行，適用于異常交易的初步篩選，但可能無法捕捉復(fù)雜的異常模式?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的異常值檢測方法能夠捕捉復(fù)雜的異常模式，適用于異常交易的深度識別，但需要更多的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)。選擇合適的異常值檢測方法需要考慮數(shù)據(jù)的特性和分析目的。四、分析題答案及解析1.在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析可以按照以下步驟進(jìn)行。數(shù)據(jù)清洗通過去除異常值、重復(fù)值和缺失值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的預(yù)處理。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通過標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的范圍，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的特征工程。數(shù)據(jù)可視化通過繪制散點(diǎn)圖、條形圖、熱力圖等，展示數(shù)據(jù)的分布情況，適用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的可視化分析。數(shù)據(jù)探索性分析的目的