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 Ⅲ的模拟试题时间了,今天给大家带来的是模拟试题(一)中的46-50题。(单选题)
不过,在出题前,要公布上一期Level Ⅲ 中36-40题的答案,大家一起来看!
41、A
42、A
43、A
44、B
45、D
46、特征缩放是对输入数据进行标准化/标准化所需的重要预处理之一 。关于min-max特征缩放的描述错误的是:
A.会将数据缩放到0-1范围之内
B.如果数据存在异常值,数据缩放效果很可能不好
C.作用是将不同量纲数据的量纲进行统一
D.缩放后数据标准差为1
47.常见的缺失值填充方法有填充默认值、均值、众数等方式。下面可以对分类变量的缺失值填充的方法是?
A.均值
B.中位数
C.众数
D.最小值
48、特征工程是将原始数据转化为特征的过程,这些特征可以更好地向预测模型描述潜在问题,从而提高模型对未见数据的准确性。以下不属于特征工程的涵盖范围的是
A.特征转换
B.特征储存
C.特征选择
D.特征学习
49、随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。以下关于随机森林描述中错误的是:
A.随机森林是一种随机算法
D.随机森林算法中的基分类器都是回归树
50、XGBoost是"极端梯度提升"(eXtreme Gradient Boosting)的简称,下面关于Xgboost算法描述错误的是
A.Xgboost是在GBDT的基础上改造而来的
B.Xgboost是一个提升算法
C.Xgboost的基分类器只能是树模型
D.GBDT在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息,Xgboost对代价函数进行二阶泰勒展开
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!
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16