2025年分析師考試題庫(kù)本文借鑒了近年相關(guān)經(jīng)典試題創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解測(cè)試題型，掌握答題技巧，提升應(yīng)試能力。一、單選題（每題1分，共50分）1.下列哪個(gè)不是數(shù)據(jù)分析的基本步驟？A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)建模D.數(shù)據(jù)展示2.在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索時(shí)，哪一種圖表最適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布情況？A.折線圖B.散點(diǎn)圖C.條形圖D.餅圖3.以下哪個(gè)指標(biāo)不能用來衡量數(shù)據(jù)集的離散程度？A.標(biāo)準(zhǔn)差B.方差C.均值D.偏度4.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，通常選擇哪種顯著性水平？A.0.05B.0.1C.0.01D.以上都可以5.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)歸一化C.特征選擇D.數(shù)據(jù)加密6.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，哪一種模型最適合處理非線性關(guān)系？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹回歸D.線性回歸7.以下哪種算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，通常使用哪種模型？A.ARIMAB.線性回歸C.決策樹D.邏輯回歸9.以下哪種方法不屬于特征工程？A.特征提取B.特征選擇C.特征縮放D.模型訓(xùn)練10.在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，哪種指標(biāo)最適合衡量模型的泛化能力？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)11.以下哪種算法不屬于集成學(xué)習(xí)？A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.GBM12.在進(jìn)行自然語(yǔ)言處理時(shí)，通常使用哪種模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹13.以下哪種方法不屬于文本分類？A.主題模型B.情感分析C.實(shí)體識(shí)別D.文本生成14.在進(jìn)行圖像處理時(shí)，通常使用哪種模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹15.以下哪種方法不屬于圖像識(shí)別？A.目標(biāo)檢測(cè)B.圖像分割C.圖像生成D.特征提取16.在進(jìn)行推薦系統(tǒng)時(shí)，通常使用哪種算法？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.深度學(xué)習(xí)D.決策樹17.以下哪種方法不屬于社交網(wǎng)絡(luò)分析？A.用戶畫像B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)C.拓?fù)浞治鯠.文本生成18.在進(jìn)行異常檢測(cè)時(shí)，通常使用哪種模型？A.線性回歸B.支持向量機(jī)C.孤立森林D.決策樹19.以下哪種方法不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)？A.Q學(xué)習(xí)B.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.蒙特卡洛方法20.在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時(shí)，通常使用哪種框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.以上都是21.以下哪種方法不屬于遷移學(xué)習(xí)？A.預(yù)訓(xùn)練模型B.特征提取C.模型融合D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)22.在進(jìn)行模型優(yōu)化時(shí)，通常使用哪種方法？A.參數(shù)調(diào)整B.正則化C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.以上都是23.以下哪種方法不屬于模型解釋？A.特征重要性B.LIMEC.SHAPD.模型訓(xùn)練24.在進(jìn)行模型部署時(shí)，通常使用哪種技術(shù)？A.DockerB.KubernetesC.微服務(wù)D.以上都是25.以下哪種方法不屬于模型監(jiān)控？A.性能監(jiān)控B.數(shù)據(jù)漂移檢測(cè)C.模型偏差檢測(cè)D.模型訓(xùn)練26.在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，通常使用哪種方法？A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲B.API接口C.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢D.以上都是27.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.文件存儲(chǔ)D.模型訓(xùn)練28.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，通常使用哪種方法？A.缺失值填充B.異常值檢測(cè)C.數(shù)據(jù)歸一化D.以上都是29.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換？A.數(shù)據(jù)編碼B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)聚合D.模型訓(xùn)練30.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，通常使用哪種工具？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.以上都是31.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)歸一化C.特征選擇D.數(shù)據(jù)加密32.在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索時(shí)，通常使用哪種圖表？A.折線圖B.散點(diǎn)圖C.條形圖D.以上都是33.以下哪種方法不屬于假設(shè)檢驗(yàn)？A.t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.離散化D.以上都是34.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，通常使用哪種模型？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹回歸D.以上都是35.以下哪種算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.聚類算法D.以上都是36.在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，通常使用哪種模型？A.ARIMAB.線性回歸C.決策樹D.以上都是37.以下哪種方法不屬于特征工程？A.特征提取B.特征選擇C.特征縮放D.模型訓(xùn)練38.在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，通常使用哪種指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.以上都是39.以下哪種算法不屬于集成學(xué)習(xí)？A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是40.在進(jìn)行自然語(yǔ)言處理時(shí)，通常使用哪種模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.以上都是41.以下哪種方法不屬于文本分類？A.主題模型B.情感分析C.實(shí)體識(shí)別D.以上都是42.在進(jìn)行圖像處理時(shí)，通常使用哪種模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.以上都是43.以下哪種方法不屬于圖像識(shí)別？A.目標(biāo)檢測(cè)B.圖像分割C.圖像生成D.以上都是44.在進(jìn)行推薦系統(tǒng)時(shí)，通常使用哪種算法？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是45.以下哪種方法不屬于社交網(wǎng)絡(luò)分析？A.用戶畫像B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)C.拓?fù)浞治鯠.以上都是46.在進(jìn)行異常檢測(cè)時(shí)，通常使用哪種模型？A.線性回歸B.支持向量機(jī)C.孤立森林D.以上都是47.以下哪種方法不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)？A.Q學(xué)習(xí)B.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是48.在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時(shí)，通常使用哪種框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.以上都是49.以下哪種方法不屬于遷移學(xué)習(xí)？A.預(yù)訓(xùn)練模型B.特征提取C.模型融合D.以上都是50.在進(jìn)行模型優(yōu)化時(shí)，通常使用哪種方法？A.參數(shù)調(diào)整B.正則化C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.以上都是二、多選題（每題2分，共50分）1.數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括哪些？A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)建模D.數(shù)據(jù)展示2.數(shù)據(jù)探索時(shí)常用的圖表有哪些？A.折線圖B.散點(diǎn)圖C.條形圖D.餅圖3.衡量數(shù)據(jù)集離散程度的指標(biāo)有哪些？A.標(biāo)準(zhǔn)差B.方差C.均值D.偏度4.假設(shè)檢驗(yàn)中常用的顯著性水平有哪些？A.0.05B.0.1C.0.01D.0.0015.數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有哪些？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)歸一化C.特征選擇D.數(shù)據(jù)加密6.回歸分析中常用的模型有哪些？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有哪些？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.時(shí)間序列分析中常用的模型有哪些？A.ARIMAB.線性回歸C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.特征工程的方法有哪些？A.特征提取B.特征選擇C.特征縮放D.模型訓(xùn)練10.模型評(píng)估中常用的指標(biāo)有哪些？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)11.集成學(xué)習(xí)算法有哪些？A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.GBM12.自然語(yǔ)言處理中常用的模型有哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹13.文本分類的方法有哪些？A.主題模型B.情感分析C.實(shí)體識(shí)別D.文本生成14.圖像處理中常用的模型有哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹15.圖像識(shí)別的方法有哪些？A.目標(biāo)檢測(cè)B.圖像分割C.圖像生成D.特征提取16.推薦系統(tǒng)常用的算法有哪些？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.深度學(xué)習(xí)D.決策樹17.社交網(wǎng)絡(luò)分析的方法有哪些？A.用戶畫像B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)C.拓?fù)浞治鯠.情感分析18.異常檢測(cè)中常用的模型有哪些？A.線性回歸B.支持向量機(jī)C.孤立森林D.決策樹19.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法有哪些？A.Q學(xué)習(xí)B.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.蒙特卡洛方法20.深度學(xué)習(xí)中常用的框架有哪些？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Caffe21.遷移學(xué)習(xí)的方法有哪些？A.預(yù)訓(xùn)練模型B.特征提取C.模型融合D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)22.模型優(yōu)化常用的方法有哪些？A.參數(shù)調(diào)整B.正則化C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.模型選擇23.模型解釋的方法有哪些？A.特征重要性B.LIMEC.SHAPD.可視化24.模型部署常用的技術(shù)有哪些？A.DockerB.KubernetesC.微服務(wù)D.云計(jì)算25.模型監(jiān)控的方法有哪些？A.性能監(jiān)控B.數(shù)據(jù)漂移檢測(cè)C.模型偏差檢測(cè)D.模型版本管理26.數(shù)據(jù)采集常用的方法有哪些？A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲B.API接口C.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢D.文件導(dǎo)入27.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方法有哪些？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.文件存儲(chǔ)D.云存儲(chǔ)28.數(shù)據(jù)清洗常用的方法有哪些？A.缺失值填充B.異常值檢測(cè)C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)去重29.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換常用的方法有哪些？A.數(shù)據(jù)編碼B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)聚合D.數(shù)據(jù)變換30.數(shù)據(jù)可視化常用的工具有哪些？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Tableau31.假設(shè)檢驗(yàn)的方法有哪些？A.t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.離散化D.非參數(shù)檢驗(yàn)32.回歸分析中常用的模型有哪些？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹回歸D.支持向量回歸33.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有哪些？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.聚類算法（K-Means,DBSCAN等）D.降維算法（PCA,t-SNE等）34.時(shí)間序列分析中常用的模型有哪些？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.GRU35.特征工程的方法有哪些？A.特征提?。≒CA,LDA等）B.特征選擇（遞歸特征消除,Lasso等）C.特征縮放（標(biāo)準(zhǔn)化,歸一化等）D.特征編碼（獨(dú)熱編碼,亂碼編碼等）36.模型評(píng)估中常用的指標(biāo)有哪些？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)E.AUC37.集成學(xué)習(xí)算法有哪些？A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.GBMD.XGBoostE.LightGBM38.自然語(yǔ)言處理中常用的模型有哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹E.Transformer39.文本分類的方法有哪些？A.主題模型（LDA等）B.情感分析C.實(shí)體識(shí)別D.文本生成E.文本摘要40.圖像處理中常用的模型有哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹E.圖像生成模型（GAN等）41.圖像識(shí)別的方法有哪些？A.目標(biāo)檢測(cè)（YOLO,SSD等）B.圖像分割（U-Net,MaskR-CNN等）C.圖像生成D.特征提取42.推薦系統(tǒng)常用的算法有哪些？A.協(xié)同過濾（用戶基于、物品基于）B.內(nèi)容推薦C.深度學(xué)習(xí)D.決策樹43.社交網(wǎng)絡(luò)分析的方法有哪些？A.用戶畫像B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)C.拓?fù)浞治鯠.情感分析44.異常檢測(cè)中常用的模型有哪些？A.線性回歸B.支持向量機(jī)C.孤立森林D.決策樹45.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法有哪些？A.Q學(xué)習(xí)B.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.蒙特卡洛方法46.深度學(xué)習(xí)中常用的框架有哪些？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Caffe47.遷移學(xué)習(xí)的方法有哪些？A.預(yù)訓(xùn)練模型B.特征提取C.模型融合D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)48.模型優(yōu)化常用的方法有哪些？A.參數(shù)調(diào)整B.正則化（L1,L2等）C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.模型選擇49.模型解釋的方法有哪些？A.特征重要性B.LIMEC.SHAPD.可視化50.模型部署常用的技術(shù)有哪些？A.DockerB.KubernetesC.微服務(wù)D.云計(jì)算三、判斷題（每題1分，共50分）1.數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)展示。（對(duì)）2.折線圖最適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布情況。（錯(cuò)）3.標(biāo)準(zhǔn)差可以用來衡量數(shù)據(jù)集的離散程度。（對(duì)）4.假設(shè)檢驗(yàn)中通常選擇顯著性水平為0.05。（對(duì)）5.數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法包括缺失值填充、數(shù)據(jù)歸一化和特征選擇。（對(duì)）6.線性回歸最適合處理非線性關(guān)系。（錯(cuò)）7.聚類算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。（對(duì)）8.時(shí)間序列分析中通常使用ARIMA模型。（對(duì)）9.特征工程的方法包括特征提取、特征選擇和特征縮放。（對(duì)）10.準(zhǔn)確率最適合衡量模型的泛化能力。（錯(cuò)）11.隨機(jī)森林屬于集成學(xué)習(xí)算法。（對(duì)）12.自然語(yǔ)言處理中通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（錯(cuò)）13.情感分析屬于文本分類。（對(duì)）14.圖像處理中通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（對(duì)）15.目標(biāo)檢測(cè)屬于圖像識(shí)別。（對(duì)）16.協(xié)同過濾屬于推薦系統(tǒng)算法。（對(duì)）17.社區(qū)發(fā)現(xiàn)屬于社交網(wǎng)絡(luò)分析。（對(duì)）18.孤立森林屬于異常檢測(cè)模型。（對(duì)）19.Q學(xué)習(xí)屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。（對(duì)）20.TensorFlow是進(jìn)行深度學(xué)習(xí)常用的框架。（對(duì)）21.預(yù)訓(xùn)練模型屬于遷移學(xué)習(xí)方法。（對(duì)）22.參數(shù)調(diào)整是模型優(yōu)化常用的方法。（對(duì)）23.特征重要性屬于模型解釋方法。（對(duì)）24.Docker是模型部署常用的技術(shù)。（對(duì)）25.網(wǎng)絡(luò)爬蟲是數(shù)據(jù)采集常用的方法。（對(duì)）26.缺失值填充是數(shù)據(jù)清洗常用的方法。（對(duì)）27.數(shù)據(jù)歸一化是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換常用的方法。（對(duì)）28.Matplotlib是數(shù)據(jù)可視化常用的工具。（對(duì)）29.t檢驗(yàn)屬于假設(shè)檢驗(yàn)方法。（對(duì)）30.決策樹回歸屬于回歸分析方法。（對(duì)）31.支持向量機(jī)屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（錯(cuò)）32.ARIMA模型適合處理線性關(guān)系。（錯(cuò)）33.數(shù)據(jù)增強(qiáng)是特征工程的方法。（錯(cuò)）34.精確率最適合衡量模型的泛化能力。（錯(cuò)）35.AdaBoost屬于集成學(xué)習(xí)算法。（對(duì)）36.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于自然語(yǔ)言處理中常用的模型。（對(duì)）37.實(shí)體識(shí)別屬于文本分類。（對(duì)）38.圖像分割屬于圖像識(shí)別。（對(duì)）39.內(nèi)容推薦屬于推薦系統(tǒng)算法。（對(duì)）40.拓?fù)浞治鰧儆谏缃痪W(wǎng)絡(luò)分析。（對(duì)）41.蒙特卡洛方法屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。（對(duì)）42.PyTorch是進(jìn)行深度學(xué)習(xí)常用的框架。（對(duì)）43.模型融合屬于遷移學(xué)習(xí)方法。（對(duì)）44.正則化是模型優(yōu)化常用的方法。（對(duì)）45.LIME屬于模型解釋方法。（對(duì)）46.Kubernetes是模型部署常用的技術(shù)。（對(duì)）47.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)常用的方法。（對(duì)）48.異常值檢測(cè)是數(shù)據(jù)清洗常用的方法。（對(duì)）49.數(shù)據(jù)變換是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換常用的方法。（對(duì)）50.云計(jì)算是模型部署常用的技術(shù)。（對(duì)）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共50分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析的基本步驟及其作用。2.解釋什么是數(shù)據(jù)探索，并列舉常用的數(shù)據(jù)探索方法。3.描述標(biāo)準(zhǔn)差和方差的區(qū)別及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。4.什么是假設(shè)檢驗(yàn)？為什么需要使用顯著性水平？5.列舉數(shù)據(jù)預(yù)處理中常用的方法，并簡(jiǎn)述其作用。6.解釋什么是回歸分析，并列舉常用的回歸模型。7.描述無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，并舉例說明。8.什么是時(shí)間序列分析？為什么ARIMA模型常用于時(shí)間序列分析？9.解釋什么是特征工程，并列舉常用的特征工程方法。10.描述模型評(píng)估中常用的指標(biāo)，并說明其作用。五、論述題（每題10分，共20分）1.論述深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。2.論述模型優(yōu)化和模型解釋的重要性，并舉例說明。答案和解析一、單選題1.C2.C3.C4.A5.D6.C7.C8.A9.D10.D11.C12.B13.D14.A15.D16.A17.D18.C19.D20.D21.D22.D23.D24.D25.D26.D27.D28.D29.D30.D31.D32.D33.C34.A35.C36.A37.D38.D39.C40.B41.D42.A43.D44.A45.D46.C47.D48.D49.D50.D二、多選題1.ABCD2.ABCD3.AB4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.C8.A9.ABCD10.ABCD11.ABD12.AB13.ABCD14.A15.ABCD16.ABD17.ABCD18.C19.ABCD20.ABCD21.ABCD22.ABCD23.ABC24.ABCD25.ABCD26.ABCD27.ABCD28.ABCD29.ABCD30.ABCD31.ABD32.ABCD33.ABCD34.ABCD35.ABCD36.ABCDE37.ABCDE38.ABDE39.ABCDE40.ACD41.ABCD42.ABCD43.ABCD44.ABCD45.ABCD46.ABCD47.ABCD48.ABCD49.ABCD50.ABCD三、判斷題1.對(duì)2.錯(cuò)3.對(duì)4.對(duì)5.對(duì)6.錯(cuò)7.對(duì)8.對(duì)9.對(duì)10.錯(cuò)11.對(duì)12.錯(cuò)13.對(duì)14.對(duì)15.對(duì)16.對(duì)17.對(duì)18.對(duì)19.對(duì)20.對(duì)21.對(duì)22.對(duì)23.對(duì)24.對(duì)25.對(duì)26.對(duì)27.對(duì)28.對(duì)29.對(duì)30.對(duì)31.錯(cuò)32.錯(cuò)33.錯(cuò)34.錯(cuò)35.對(duì)36.對(duì)37.對(duì)38.對(duì)39.對(duì)40.對(duì)41.對(duì)42.對(duì)43.對(duì)44.對(duì)45.對(duì)46.對(duì)47.對(duì)48.對(duì)49.對(duì)50.對(duì)四、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)展示。數(shù)據(jù)收集是獲取數(shù)據(jù)的階段，數(shù)據(jù)清洗是處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復(fù)值，數(shù)據(jù)建模是選擇合適的模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)展示是將分析結(jié)果以圖表等形式展示出來。2.數(shù)據(jù)探索是通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的分析和可視化，了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況。常用的數(shù)據(jù)探索方法包括描述性統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)可視化（折線圖、散點(diǎn)圖、條形圖等）、缺失值分析、異常值分析等。3.標(biāo)準(zhǔn)差和方差都是用來衡量數(shù)據(jù)集的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根。標(biāo)準(zhǔn)差更直觀地反映了數(shù)據(jù)的離散程度，而方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方。在數(shù)據(jù)分析中，標(biāo)準(zhǔn)差和方差常用于評(píng)估數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和波動(dòng)性。4.假設(shè)檢驗(yàn)是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。顯著性水平是用來判斷假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果的可靠性，常用的顯著性水平有0.05、0.1、0.01等。選擇顯著性水平是為了控制假陽(yáng)性錯(cuò)誤的可能性。5.數(shù)據(jù)預(yù)處理中常用的方法包括缺失值填充、數(shù)據(jù)歸一化、特征選擇等。缺失值填充是處理數(shù)據(jù)中的缺失值，數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍，特征選擇是選擇最相關(guān)的特征，以提高模型的性能。6.回歸分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于研究變量之間的關(guān)系。常用的回歸模型包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹回歸等。線性回歸用于研究線性關(guān)系，邏輯回歸用于研究分類問題，決策樹回歸用于研究非線性關(guān)系。7.無(wú)監(jiān)