京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
《数据分析专项练习题库》
《CDA数据分析认证考试模拟题库》
《企业数据分析面试题库》
CDA LEVEL Ⅱ_模拟题:
1、答案(D)
在使用历史数据构造训练集(Train)集、验证(Validation)集和检验(Test)时,以下哪个样本量分配方案比较适合?
A.训练50%,验证0%,检验50%
B.训练100%,验证0%,检验0%
C.训练0%,验证100%,检验0%
D.训练60%,验证30%,检验10%
2、答案(A)
一个累积提升度曲线,当深度(Depth)等于0.1时,提升度为(Lift)为3.14,以下哪个解释正确?
A.根据模型预测,从最高概率到最低概率排序后,最高的前10%中发生事件的数量比随机抽样的响应率高3.14
B.选预测响应概率大于10%的样本,其发生事件的数量比随机抽样的响应率高3.14
C.根据模型预测,从最高概率到最低概率排序后,最高的前10%中预测的精确度比随机抽样高3.14
D.选预测响应概率大于10%的样本,其预测的精确度比随机抽样高3.14
3、答案(C)
在使用历史数据构造训练(Train)集、验证(Validation)集和检验(Test)集时,训练数据集的作用在于
A.用于对模型的效果进行无偏的评估
B.用于比较不同模型的预测准确度
C.用于构造预测模型
D.用于选择模型
4、答案(D)
在对历史数据集进行分区之前进行数据清洗(缺失值填补等)的缺点是什么?
A.增加了填补缺失值的时间
B.加大了处理的难度
D.无法对不同数据清理的方法进行比较,以选择最优方法
5、答案(C)
A.运用验证数据集中变量的统计量对训练集中的变量进行数据清洗
B. 运用验证数据集中变量的统计量对验证集中的变量进行数据清洗
C. 运用训练数据集中变量的统计量对验证集中的变量进行数据清洗
D.以上均不对
6、答案(B)
当一个连续变量的缺失值占比在85%左右时,以下哪种方式最合理
A.直接使用该变量,不填补缺失值
B.根据是否缺失,生成指示变量,仅使用指示变量作为解释变量
C.使用多重查补的方法进行缺失值填补
D.使用中位数进行缺失值填补
7、答案(B)
构造二分类模型时,在变量粗筛阶段,以下哪个方法最适合对分类变量进行粗筛
A.相关系数
B.卡方检验
C.方差分析
D.T检验
8、答案(A)
以下哪个方法可以剔除多变量情况下的离群观测
A.变量中心标准化后的快速聚类法
B.变量取百分位秩之后的快速聚类法
C.变量取最大最小秩化后的快速聚类法
D.变量取Turkey转换后的快速聚类法
9、答案(C)
以下哪种变量筛选方法需要同时设置进出模型的变量显著度阀值
A .向前逐步法
B. 向后逐步法
C. 逐步法
D. 全子集法
10、答案(A)
A.R方
B.调整R方
C.AIC
D.BIC
11、[答案B.]
将复杂的地址简化成北、中、南、东四区,是在进行?
A. 数据正规化(Normalization) B. 数据一般化(Generalization) C. 数据离散化(Discretization) D. 数据整合(Integration)
12、【答案(A)】
当类神经网络无隐藏层,输出层个数只有一个的时候,倒传递神经网络会变形成为?
A. 罗吉斯回归 B. 线性回归 C. 贝氏网络 D. 时间序列
13、[答案B.]
请问Apriori算法是用何者做项目集(Itemset)的筛选 ?
A. 最小信赖度(Minimum Confidence)
B. 最小支持度(Minimum Support)
C. 交易编号(Transaction ID)
D. 购买数量
14、[答案B.]
有一条关联规则为A → B,此规则的信心水平(confidence)为60%,则代表:
A. 买B商品的顾客中,有60%的顾客会同时购买A
B. 买A商品的顾客中,有60%的顾客会同时购买B
C. 同时购买A,B两商品的顾客,占所有顾客的60%
D. 两商品A,B在交易数据库中同时被购买的机率为60%
15、【答案(B)】
下表为一交易数据库,请问A → C 的支持度(Support)为:
A. 75% B. 50% C.100% D. 66.6%
|
TID |
Items Bought |
|
1 |
A,B,C |
|
2 |
A,C |
|
3 |
A,D |
|
4 |
B,E,F |
16、【答案(D)】
下表为一交易数据库,请问A → C 的信赖度(Confidence)为:
A. 75% B. 50% C.100% D. 66.6%
|
TID |
Items Bought |
|
1 |
A,B,C |
|
2 |
A,C |
|
3 |
A,D |
|
4 |
B,E,F |
17、[答案D.]
倒传递类神经网络的训练顺序为何?( A:调整权重; B:计算误差值; C:利用随机的权重产生输出的结果)
A. BCA B. CAB C. BAC D. CBA
18、[答案C.]
在类神经网络中计算误差值的目的为何?
A. 调整隐藏层个数
B. 调整输入值
C. 调整权重(Weight)
D. 调整真实值
19、[答案A.]
以下何者为Apriori算法所探勘出来的结果?
A. 买计算机同时会购买相关软件
B. 买打印机后过一个月会买墨水夹
C. 买计算机所获得的利益
D. 以上皆非
20、[答案D.]
如何利用「体重」以简单贝式分类(Naive Bayes)预测「性别」?
A. 选取另一条件属性
B. 无法预测
C. 将体重正规化为0~1之间
D. 将体重离散化
21、[答案B.]
Naive Bayes是属于数据挖掘中的什么方法?
A. 分群 B. 分类 C. 时间序列 D. 关联规则
22、[答案B.]
简单贝式分类(Naive Bayes)可以用来预测何种数据型态?
A. 数值 B. 类别 C. 时间 D. 以上皆是
23、[答案B.]
如何以类神经网络仿真罗吉斯回归(Logistic Regression)?
A. 输入层节点个数设定为3
B. 隐藏层节点个数设定为0
C. 输出层节点个数设定为3
D. 隐藏层节点个数设定为1
24、[答案B.]
请问以下何者属于时间序列的问题?
A. 信用卡发卡银行侦测潜在的卡奴
B. 基金经理人针对个股做出未来价格预测
C. 电信公司将人户区分为数个群体
D. 以上皆是
25、[答案D.]
小王是一个股市投资人,手上持有某公司股票,且已知该股过去历史数据如下表所示,今天为预测2/6的股价而计算该股3日移动平均,请问最近的3日移动平均值为多少?
|
日期 |
股价 |
|
2/1 |
10 |
|
2/2 |
12 |
|
2/3 |
13 |
|
2/4 |
16 |
|
2/5 |
19 |
A. 11 B. 13 C. 14 D. 16
26、[答案C.]
下列哪种分类算法的训练结果最难以被解释?
A. Naive Bayes
B. Logistic Regression
C. Neural Network
D. Decision Tree
27、[答案B.]
数据遗缺(Null Value)处理方法可分为人工填补法及自动填补法,下列哪种自动填补法可得到较准确的结果?
A. 填入一个通用的常数值,例如填入"未知/Unknown"
B. 把填遗缺值的问题当作是分类或预测的问题
C. 填入该属性的整体平均值
D. 填入该属性的整体中位数
1、(AB)
对于决策类模型、以下哪些统计量用于评价最合适?
A.错分类率
B.利润
C.ROC指标
D.SBC
2、(BD)
对于估计类模型、以下哪些统计量用于评价最合适?
A.错分类率
B.极大似然数
C.ROC统计量
D.SBC
3、(AB)
以下哪个变量转换不会改变变量原有的分布形式
A.中心标准化
B.极差标准化
C.TURKEY打分
D.百分位秩
4、(AB)
连续变量转换时,选取百分位秩而不选用最大最小秩的原因
A.避免模型在使用时,值域发生明显变化
B.避免输入变量值域变化对模型预测效果的影响
C.避免输入变量的异常值影响
D.是转换后的变量更接近正态分布
5、(BC)
构造二分类模型时,在变量粗筛阶段,以下哪两个方法最适合对连续变量进行粗筛
A.皮尔森(Pearson)相关系数
立刻扫码
看更多数据分析师认证试题
——学数据分析技能一定要了解的大厂入门券,CDA数据分析师认证证书!
CDA(数据分析师认证),与CFA相似,由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新,迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准,具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。
同时,CDA全栈考试布局和认证体系已得到社会认可,并由为IBM、华为等提供全球认证服务的Pearson VUE面向全球提供灵活的考试服务。
报名方式
登录CDA认证考试官网注册报名>>点击报名
报名费用
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
考试地点
Level Ⅰ + Level Ⅱ:中国区30+省市,70+城市,250+考场,考生可就近考场预约考试 >看看我所在的地哪里报名<
Level Ⅲ:中国区30所城市,北京/上海/天津/重庆/成都/深圳/广州/济南/南京/杭州/苏州/福州/太原/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨/合肥/石家庄/呼和浩特/南昌/长春/大连/兰州>看看我所在的地哪里报名<
报考条件
CDA Level I >了解更多<
▷ 报考条件:无要求。
▷ 考试时间:随报随考。
CDA Level II >了解更多<
▷ 报考条件:获得CDA Level Ⅰ认证证书;
▷ 考试时间:随报随考。
CDA Level III >了解更多<
▷ 报考条件:获得CDA Level Ⅱ认证证书;
▷ 考试时间:一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
(备注:数据分析相关工作不限行业,可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容。)
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30