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 II的模拟试题时间了,今天给大家带来的是模拟试题(一)中的91-95题。更多题目请点击
不过,在出题前,要公布上一期LEVEL II中86-90题的答案,大家一起来看!
86、A
87、C
88、A
89、A
90、A
你答对了吗?
91.数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复值等脏数据,处理每种脏数据的方法也是多种多样。以下哪些处理方式可以用来处理缺失值?
① 用均值填充
② 转换为哑变量(0,1),代表数据是否缺失
③ 使用回归模型去预测缺失值
A.①②③
B.②③
C.①③
D.①②
92.数据在真正被使用前需进行必要的清洗,使脏数据变为可用数据。下列不属于“脏数据”的是()
A.重复数据
B.错误数据
C.交叉数据
D.缺失数据
93.现有一组数值型数据,查看数据的分布情况,优先使用以下哪种图形()
A.条形图
B.直方图
C.散点图
D.折线图
94.数据分析中常常用可视化的方式展示数据中蕴含的信息,数据可视化的核心是:用合适的图展示合适的数据。现需要反映数据间比例关系,需使用哪种图表()?
A.旭日图
B.散点图
C.热力图
D.气泡图
95.在进行随机抽样时由于某些原因会产生抽样误差,以下关于抽样误差的说法,正确的是
A.抽样误差是随机抽样调查中偶然发生的代表性误差
B.抽样误差的大小同样本单位数成正比关系
C.简单随机抽样比分层、分群抽样误差大
D.重复抽样比不重复抽样误差小
认真答题哦,我们将在下一期公布正确答案,敬请期待。
登录CDA认证考试官网注册报名
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
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 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 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21