京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS机试考题及答案_SPSS考题答案_SPSS机试考题(1)_数据分析师
第一部分 数据整理考试题 1 建立以下数据的数据文件:
对所建立的数据文件进行以下处理: ⑴计算每个学生的总成绩、平均成绩,并按照总成绩的大小进行排序(转换 -计算变量,数据-排序个案) ⑵设 X、Y、Z 分别表示语文、数学、化学,对称其进行以下处理: ①X′ =
X
②Y ′ =
Y + 5 (x1=sqrt(x)) Z + 5 (转换-计算变量) Z + 10
③对化学成绩,若是男生, Z ′ = 若是女生: Z ′ =
④把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优( X ≥85),良(75≤ X ≤ 84),中( X ≤74),并进行汇总统计。 (转换-重新编码为不同变量,频数分析)
2 在一次智力测验中,共有 10 个选择题,每题有 A,B,C,D 四个答案,8 个被测 对象的答卷如下表。已知第 1、6、10 题的正确答案为 A,第 4、5、7、8 题的正 确答案为 B, 第 2、 题的正确答案为 C, 第 3 题的正确答案为 D,请建立合适的数 9 据文件,统计每个被测对象的总成绩(满分 100)。 (转换-对个案内的值计数,选 择题号,再定义值 A or B C D 然后添加,转换-计算变量,Q+W+E+R 再乘以 10 就是总成绩)
3 某个汽车收费站在每 10 分钟内统计到达车辆的数量,共取得 20 次观察数据, 分别是:27、30、3l、33、16、20、34、24、19、27、21、28、32、22、15、33、 26、26、38、24,现要求以 5 为组距,对上述资料进行分组整理。 (再重新转换重新编码为不同变量)
4 练习加权处理功能: ⑴练习课本案例 3-8(p84).(加权销售量,再分析-描述统计-描述,只添 加单价,均值即是当天平均价格)
⑵下表是某大学一个系的学生按照年级、 性别和年龄复合分组的人数的资料。 要求:首先建立合适的数据文件,其次计算全校学生的平均年龄以及每个年 级的平均年龄。 (加权人数,分析-比较均值-均值,因变量是年龄,自变量是年 级)
5 练习 spss 随机数的产生方法。 ⑴利用 Spss 的变量计算功能, 随机生成服从标准正态分布的 10 个样本数据。 (转换-计算变量-函数全部 找 RV.normal(0,1)) ⑴利用 Spss 的变量计算功能,随机生成服从参数为 2 的指数分布的 15 个样 本数据。 (转换-计算变量-函数全部 找 RV.EXP(2))
第二部分 描述性统计分析考试题
6 下表为 10 个人对两个不同的问题作出的回答(回答为“Yes”或“No”)后得到的数据, 要求,建立数据文件,利用 SPSS 为该数据创建频数分布表。(分析-描述统计-频率--全 部变量加进去)
7
调查 100 名健康女大学生的血清总蛋白含量(g%)如下表,试作频数表分析。 (1)、建立数据文件并输入数据,并保存数据。 (2)、对女大学生的血清总蛋白含量进行频数分析(Frequencies) ,做出频数表,并做出直方图,计算四分位数(Quartiles)、均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和 (Sum)、标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距 (Range)、最小值(Minimum)、最 大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)、偏度系数(Skewness)和峰度系数(Kurtosis)。(分析 -描述统计-频率) (3)、并对此数据进行整理,进行统计分组,已知最小值为 6.430,最大值为 8.430,全 距 为 2.000 , 故 可 分 成 10 组 , 起 点 为 6.4 , 组 距 为 0.2, 对 新 变 量 进 行 频 数 分 析 (Frequencies) 。要求作出频数表和条形图。 (转换-重新编码为不同变量,分析-描述统 计-频率)
8 调查 20 名男婴的出生体重(克)资料如下,试作描述性统计。
利用描述性统计(Descriptives)可对变量进行描述性统计分析,计算并列出一系列相 应的统计指标(集中趋势指标、离中趋势指标、分布指标) ,且可将原始数据转换成标准 Z 分值并存入数据库(分析-描述统计-描述-将标准化得分另存为变量) 。 (1)、建立数据文件并输入数据,并保存数据。 (2)、描述性统计分析,计算四分位数(Quartiles)、均数(Mean)、中位数(Median)、众 数(Mode)、总和(Sum)、标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距 (Range)、最小值 (Minimum)、最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)、偏度系数(Skewness)和峰度系数 (Kurtosis)。(分析-描述统计-频率)
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