京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
嗨喽,各位同学又到了公布CDA数据分析师认证考试LEVEL I的模拟试题时间了,今天给大家带来的是模拟试题(二)中的101-105题。(材料题)
不过,在出题前,要公布上一期91-95题的答案,大家一起来看!
96、A,B,C
97、B,C,D
98、A,D
99、B,C,D
100、A,B
你答对了吗?
现有订单表orders,包含字段:订单号order_id varchar(10),产品编号p_id varchar(10),产品类型type varchar(20),金额amount decimal(10,2)。
101.以下表名orders和字段名amount的使用,正确的是
A.orders.amount
B.orders_amount
C.orders$amount
D.orders[amount]
102.与表达式"产品类型 NOT IN (‘a’,’b’)"功能相同的表达式是
A.产品类型=’a’ AND 产品类型=’b’
B.产品类型!=’a’ OR 产品类型=’b’
C.产品类型=’a’ OR 产品类型!=’b’
D.产品类型!=’a’ AND 产品类型!=’b’
student表中有4个字段:StudentID(学生编号),Class(班级),CourseID(课程编号),Score(分数)
103.student 表中记录了同学每一次考试的成绩。那么以下哪组 sql 代码取数的结果中,StudentID字段取值不会出现重复
A.select StudentID,max(score) from student group by StudentID;
B.select distinct StudentID,Score from student;
C.select StudentID from student;
D.select StudentID from student where studentID is not null;
104.以下关于DISTINCT的⽤法,不正确的是
A.SELECT DISTINCT StudentID FROM student;
B.SELECT DISTINCT StudentID,Class FROM student;
C.SELECT StudentID,DISTINCT Class FROM student;
D.SELECT COUNT(DISTINCT StudentID) FROM student;
数据库中有两张表,users表中有三个字段(user_id,user_name,create_at),orders表中有三个字段(order_id,user_id,amount)
105.查询users表中存在而orders表中不存在的user_id
A.select users.user_id from users left join orders on users.user_id=orders.user_id;
B.select users.user_id from users right join orders on users.user_id=orders.user_id;
C.select users.user_id from users left join orders on users.user_id=orders.user_id where orders.user_id is null;
D.select users.user_id from users right join orders on users.user_id=orders.user_id where users.user_id is null;
认真答题哦,我们将在下一期公布正确答案,敬请期待。
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
Level Ⅰ:随报随考。
Level Ⅱ:随报随考。
Level Ⅲ:一年四届(3、6、9、12月的最后一个周六),每届考前一个月截止该届报名。
Level Ⅰ+Ⅱ:中国内地30+省市,70+城市,250+考场。考生可选择就近考场预约考试。
Level Ⅲ:中国内地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。
点击CDA题库链接,获取免费版CDA题库入口,祝考试顺利,快速拿证!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 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 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 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 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15