数据分析答案OK
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数据分析笔试题目及答案解析数据分析笔试题目及答案解析——第1题——1. 从含有N个元素的总体中抽取n个元素作为样本,使得总体中的每一个元素都有相同的机会(概率)被抽中,这样的抽样方式称为?A. 简单随机抽样B. 分层抽样C. 系统抽样D. 整群抽样答案:A——第2题——2. 一组数据,均值中位数众数,则这组数据A. 左偏B. 右偏C. 钟形D. 对称答案:B「题目解析」分布形状由众数决定,均值大于众数的化,说明峰值在左边,尾巴在右边,所以右偏。
偏态是看尾巴在哪边。
——第3题——3. 对一个特定情形的估计来说,置信水平越低,所对应的置信区间?A. 越小B. 越大C. 不变D. 无法判断答案:A「题目解析」根据公式,Z减小,置信区间减小。
——第4题——4.关于logistic回归算法,以下说法不正确的是?A. logistic回归是当前业界比较常用的算法,用于估计某种事物的可能性B. logistic回归的目标变量可以是离散变量也可以是连续变量C. logistic回归的结果并非数学定义中的概率值D. logistic回归的自变量可以是离散变量也可以是连续变量答案:B「题目解析」逻辑回归是二分类的分类模型,故目标变量是离散变量,B错;logisitc回归的结果为“可能性”,并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用,C对。
——第5题——5.下列关于正态分布,不正确的是?A. 正态分布具有集中性和对称性B. 期望是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置C. 正态分布是期望为0,标准差为1的分布D. 正态分布的期望、中位数、众数相同答案:C「题目解析」N(0,1)是标准正态分布。
——第6题——6. 以下关于关系的叙述中,正确的是?A. 表中某一列的数据类型可以同时是字符串,也可以是数字B. 关系是一个由行与列组成的、能够表达数据及数据之间联系的二维表C. 表中某一列的值可以取空值null,所谓空值是指安全可靠或零D. 表中必须有一列作为主关键字,用来惟一标识一行E. 以上答案都不对答案:B「题目解析」B. 关系是一张二维表,表的每一行对应一个元组,每一列对应一个域,由于域可以相同,所以必须对每列起一个名字,来加以区分,这个名字称为属性。
附录A 习题答案习题1答案1.什么是观测值OBS?答:一份问卷、一个单一的整体、一个人、一个被测对象就是一个观测值,或称一个“个案”。
每个个案是由若干变量组成。
2. 什么是变量Variable?一份问卷一般有几个甚至几十个问答题,一个问答题就是一个变量。
如id、sex、age、location、income等。
3.下面的变量名哪些有效?哪些无效?sex、age、v1、location、_ab_、1age、1v、location1、@1、#1、%1、&2答:(1)有效的变量名是由1-8个有效字符组成且字母领头,后跟数字或有效的字母。
但字母@、#、$、%、^、&、*等是无效的字符。
比如:sex、age、v1、location、_ab_等变量名是正确的;(2)无效的变量名:1age、1v、location1、@1、#1、%1、&2等。
4.变量有哪些类型?答:变量有2种类型。
数字型:如INPUT id sex age;字符型:如“INPUT id sex $ age;”中的“sex $”表示性别是以m=男性,f=女性表示的。
5.给下面程序A.1a改错。
程序A.1a:DATA sj5; INPUT a b c @@; IF 4=<a<15 THEN GOTO OK; a=3; COUNT+1; RETURN; /*RETURN(返回)到DATA步执行它下面的语句*/ OK:SUMa+a; CARDS;3 6 9 10 22 15 12 10 14 ; PROC PRINT; RUN;解答:错在第3条语句上。
改错后的程序见程序A.1b。
程序A.1b:DATA sj5; INPUT a b c @@; IF a>=4 & a<15 THEN GOTO OK; a=3; COUNT+1; RETURN; /*RETURN(返回)到DATA步执行它下面的语句*/OK:SUMa+a; CARDS;3 6 9 10 22 15 12 10 14 ; PROC PRINT; RUN;习题2答案1.指出下列命令的作用。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第5章SPSS的参数检验1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高,如果按照英语六级考试的话,一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试,得分如下: 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设:样本均值等于总体均值即u=u0=75步骤:生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果(Analyze->compare means->one-samples T test;)采用单样本T检验(原假设H0:u=u0=75,总体均值与检验值之间不存在显著差异);单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误成绩11 73.73 9.551 2.880单个样本检验检验值 = 75t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限成绩-.442 10 .668 -1.273 -7.69 5.14分析:指定检验值:在test后的框中输入检验值(填75),最后ok!分析:N=11人的平均值(mean)为73.7,标准差(std.deviation)为9.55,均值标准误差(std error mean)为2.87.t统计量观测值为-4.22,t统计量观测值的双尾概率p-值(sig.(2-tailed))为0.668,六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。
T统计量观测值的双尾概率p-值(sig.(2-tailed))为0.668>a=0.05所以不能拒绝原假设;且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。
2、在某年级随机抽取35名大学生,调查他们每周的上网时间情况,得到的数据如下(单位:小时):(1)请利用SPSS对上表数据进行描述统计,并绘制相关的图形。
数据分析参考答案数据分析参考答案数据分析是一项重要的技能,它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为了各行各业的必备技能。
无论是企业决策、市场营销还是科学研究,数据分析都扮演着重要的角色。
在本文中,我将提供一些数据分析的参考答案,帮助读者更好地理解和应用数据分析。
首先,数据分析的第一步是数据清洗和整理。
在进行数据分析之前,我们需要确保数据的质量和准确性。
这包括删除重复数据、处理缺失值、解决异常值等。
只有经过清洗和整理的数据才能真正反映出问题的本质和规律。
其次,数据分析需要选择合适的方法和工具。
根据问题的性质和数据的类型,我们可以选择不同的数据分析方法。
常见的数据分析方法包括描述性统计、推断统计、机器学习等。
同时,我们还需要选择适合的数据分析工具,如Excel、Python、R等。
选择合适的方法和工具可以提高数据分析的效率和准确性。
第三,数据可视化是数据分析的重要环节。
通过数据可视化,我们可以将抽象的数据转化为直观的图表和图形,更好地理解数据的分布和趋势。
数据可视化不仅可以提高数据分析的效果,还可以帮助我们向他人传达分析结果。
在进行数据可视化时,我们需要选择适当的图表类型,如柱状图、折线图、散点图等,以及合适的颜色和字体。
第四,数据分析需要进行合理的假设和推断。
在进行数据分析时,我们需要建立合理的假设,并通过数据进行验证。
通过统计方法和推断统计学,我们可以对数据进行推断和预测。
然而,我们需要注意的是,数据分析只能提供相关性而非因果性的结论。
因此,在进行数据分析时,我们需要谨慎解读结果,并避免错误的推断。
最后,数据分析需要不断的学习和实践。
数据分析是一个不断发展和演进的领域,新的方法和工具不断涌现。
为了保持竞争力,我们需要不断学习新的数据分析技术,并将其应用到实际问题中。
同时,我们还需要通过实践不断提高自己的数据分析能力,不断优化分析结果和方法。
综上所述,数据分析是一项重要的技能,它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
数据分析简答题数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据,以发现其中的模式、关联和趋势,并从中提取有价值的信息和洞察。
在进行数据分析时,通常需要回答一系列的问题,以下是几个常见的数据分析简答题。
1. 什么是数据清洗?为什么数据清洗在数据分析中很重要?数据清洗是指对原始数据进行处理,以去除错误、不完整、重复或不相关的数据,并确保数据的准确性和一致性。
数据清洗在数据分析中非常重要,原因如下:- 提高数据质量:清洗数据可以去除错误和不完整的数据,提高数据质量,从而减少分析结果的误差。
- 保证数据一致性:清洗数据可以对数据进行标准化和统一格式化,确保数据在不同来源和格式之间的一致性,方便后续的分析和比较。
- 提高分析效率:清洗数据可以减少重复数据和不相关数据的存在,减少分析的时间和计算资源的消耗。
- 降低分析风险:清洗数据可以减少数据分析过程中的错误和偏差,提高分析结果的可靠性和可信度。
2. 什么是数据可视化?为什么数据可视化在数据分析中很重要?数据可视化是指通过图表、图形、地图等可视化方式展示数据,以帮助人们更直观地理解和分析数据。
数据可视化在数据分析中非常重要,原因如下:- 提供直观理解:通过可视化方式展示数据,可以将抽象的数据转化为直观的图形,帮助人们更容易理解数据的含义和趋势。
- 发现模式和关联:通过可视化数据,可以更容易地发现数据中的模式、关联和趋势,从而提取有价值的信息和洞察。
- 支持决策和沟通:通过可视化数据,可以更清晰地传达数据分析结果,支持决策和沟通,使复杂的数据变得更易于理解和接受。
- 提高效率和效果:通过可视化数据,可以减少人们在分析数据时的认知负荷,提高分析的效率和效果。
3. 什么是相关性分析?如何计算相关系数?相关性分析是指通过计算变量之间的相关系数,来衡量它们之间的线性关系强度和方向。
相关系数可以用来判断两个变量是否具有相关性,以及相关性的强弱和方向。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
excel表格如何做数据分析篇一:如何运用EXCEL进行数据分析如果您对课程内容还没有完全掌握,可以点击这里再次观看。
测试成绩:分。
恭喜您顺利通过考试!单选题1. 人力资源专员希望统计表能够自动将合同快要到期的员工姓名突出显示出来,√以免耽误续签,这时需要用到EXCEL工具中的:ABCD 条件格式排序法数据透视图数据透视表正确答案: A2. 在OFFICE2003版本中,EXCEL条件格式中的条件按钮最多有:√ ABCD 1个 3个 10个无限个正确答案: B3. 对比办公软件的不同版本,2007及以上版本相对于2003版本在条件格式中的优势不包括:×ABCD 可以做条形图或色阶自动提供大于、小于等条件的选择可以添加个性化出错警告自动根据文本界定更改颜色正确答案: C4. 在EXCEL中,数据透视表的作用可以归纳为:√AB 排序筛选数据统计CD逻辑运算分类汇总正确答案: D5. 数据透视表的所有操作可以概括为:√ABCD拖拽、左键拖拽、右键复制、粘贴双击、右键正确答案: B6. 使用数据透视表表示公司各部门中员工的平均年龄、平均工资时,分类是(),汇总是()。
√ABCD部门年龄、工资部门、年龄工资年龄、工资部门年龄工资、部门正确答案: A判断题7. 数据分析的实质是将结论转化为结果,将简单的问题复杂化。
此种说法:√正确错误正确答案:错误8. 在EXCEL中,做排序和筛选之前必须先选中想要操作的列。
此种说法:√正确错误正确答案:错误9. EXCEL不仅能够针对数值排序,还能对文本排序。
此种说法:√正确错误正确答案:正确10. 在数据透视表制作过程中,选区内原始数据标题没有重名、没有合并、没有阿拉伯数字的叫做字段表。
此种说法:√正确错误正确答案:错误篇二:Excel中的数据分析工具在哪里Excel中的数据分析工具在哪里?相信有很多朋友对Excel2003是有着深厚的感情,但是随着时代的发展不得不升级用Excel2007、2010甚至2013,但很多同学在2007或以上版本里面找不到数据分析功能,那么问题来了:Excel2007的数据分析工具跑哪里去了?(电脑上安装的OFFICE如果为2003版本,请按照本文后面部分的“Excel2003中的数据分析工具加载”里面的提示操作。
数据分析面试题及答案简介:数据分析是当今社会中一个非常重要的职业。
在现代信息化的背景下,大量的数据被产生并储存下来。
数据分析师通过收集、处理和解释这些数据,为企业提供决策支持和业务优化的建议。
而数据分析面试作为入职数据分析领域的重要环节,通常需要应聘者具备扎实的数据分析知识和解题能力。
本文将介绍一些常见的数据分析面试题目,并提供相应的答案。
一、数据清洗和数据准备1. 什么是数据清洗?为什么在数据分析过程中需要进行数据清洗?数据清洗是指通过删除、更正、转换数据中的错误、不完整或不准确的部分,以保证数据的质量和可靠性。
在数据分析过程中,原始数据常常会存在一些问题,如数据缺失、重复、异常值等。
进行数据清洗可以排除这些问题,确保数据可以准确地反映现实情况,并为后续分析提供可靠的基础。
2. 数据清洗的步骤有哪些?请简要描述。
数据清洗通常包括以下步骤:- 缺失值处理:对于存在缺失值的数据,可以选择删除缺失值、填补缺失值或使用插值等方法进行处理。
- 重复值处理:对于重复值,可以选择保留一个或全部删除,具体取决于数据分析的需求。
- 异常值处理:对于异常值,可以通过排查数据采集过程中的错误或异常,或者通过统计学方法鉴定并处理。
- 数据类型转换:将数据转换为合适的类型,如将文本转换为数字、日期转换为特定的格式等。
- 无关变量删除:排除对分析结果没有影响或没有统计学意义的变量。
二、数据分析方法与工具1. 请简述线性回归分析的原理和应用场景。
线性回归分析是一种用于探索自变量与因变量之间线性关系的统计方法。
它基于最小二乘法确定一条直线,拟合出最佳的线性模型。
线性回归广泛应用于预测和预测建模,例如市场营销分析、销售预测、经济预测等。
2. 解释一下决策树算法的原理及其在数据分析中的应用。
决策树算法通过构建一个树形结构模型,基于特征的不同取值进行决策。
它将一个问题不断分割为更小的子问题,直到最终达到一个决策。
决策树算法在数据分析中应用广泛,如分类问题和预测问题。
数据分析师常见的道笔试题目及答案LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020数据分析师常见的7道笔试题目及答案导读:探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
以下是由小编为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验,欢迎参考阅读。
1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。
注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。
同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。
然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。
或者如下阐述:算法思想:分而治之+Hash地址最多有2^32=4G种取值情况,所以不能完全加载到内存中处理;2.可以考虑采用“分而治之”的思想,按照IP地址的Hash(IP)24值,把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。
这样,每个小文件最多包含4MB个IP地址;3.对于每一个小文件,可以构建一个IP为key,出现次数为value的Hash map,同时记录当前出现次数最多的那个IP地址;4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP,再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP;2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。
假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。
一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。
),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。
典型的Top K算法,还是在这篇文章里头有所阐述,文中,给出的最终算法是:第一步、先对这批海量数据预处理,在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序,特此订正。
第一部分
参考答案: 一、选择题
1.C 2.A 3.B 4.C 5.A 6.B 7.C 8.D 9.B 10.D 二、填空题
11.216 12.650000 13.32 14.5,0.1 15.37% 16.不可靠,因为抽样不具有代表性 17.(1)6 8 26 (2)24 48% (3)一般 18、20 19、(1)10;(2)8∶00;(3)10 20、(1)126;
(2)画图,如图所示;
(3)10% (4)287
三、解答题
21.扇形图,频数分布直方图 22.(1)能得到①③; (2)
23.(1)88.5%(2)90辆 24.
解:(1)如下表:
(2)如图; (3)违章车辆共有76辆.
25.(1)9;(2)一月份:90元;三月份:70元;五月份:40元;(3)猪肉价格越高,居民购买越少
26.该用户一个月总上网时间约为:
62403574276080
30607
++++++⨯÷=27(小时)
选甲每月付:5.2×27=140.4(元),选乙每月付:100+1.2×27=132.4(元),选丙每月
付150元,所以选乙种付费方式比较恰当.
第二部分
一、
1. D 提示:仔细分析考题提供的四种考查对象,不难推断出:A 、B 、C 分别考查电冰箱的市场占有率、电视节目的收视率、汽车每百公里的耗油量,由于它们考查的对象数量大,一般这种情况应采用抽样调查的方式,D 针对一个班而言,其人数有限,故应采取普查的方式.选D
2.C 、
3. D 提示:选项A 和选项B 不具有代表性,因为到公园的老年人一般都是喜欢锻练的,他们的身体素质一般都好,到医院的老年人的健康一般不算太好;选项C ,调查了10名老年,调查不具有代表性和广泛性;故选D 。
4.D 、
5.B .6.C 7.D 8.B 9.C 10.C 二、
11.抽样调查
12.某中学初二学生的视力情况,该校初二年级中25名学生的视力情况 13.条形统计图,扇形统计图,折线统计图 14.20% 15.1,2,2 16.291.2 17.30
18.;15、16;37.5%、22.5% 19.如:你最想去哪玩.
20.提示:错误的原因可能是样本在总体中所占比例太小;或样本不具代表性、广泛性、随
机性;只要答对其中一项即可。
三、 21.(1)合适; (2).不合适 22.全面调查
23.提示:因为小强他们四个人坐在教室最后面,所以他们的身高平均数就会大于整个班的
身高平均数,这样的样本就不具有代表性了. 24.解:(1)由图3知:4810181050++++=(名)
答:该校对50名学生进行了抽样调查. (2)本次调查中,最喜欢篮球活动的有18人.
181003650
⨯=%%
∴最喜欢篮球活动的人数占被调查人数的36%.
(3)1(302624)20-++=%%%% 20020100÷=% (人)
8100100016050
⨯⨯=% (人) 答:估计全校学生中最喜欢跳绳活动的人数约为160人. 25.(1)折线统计图如右:
(2)诸如实行公交优先;或宣传步行有利健康等.
26.(1)在抽查的120户中,均不改造的20户,另外的100户需要对水龙头、马桶进行改造.照此比例,估计该社区1200户家庭中需要对水龙头、马桶进行改造的家庭户数为
(户)
1000120
1001200=⨯
.
(2)抽样的120户家庭一年共可节约用水:
(1×31+2×28+×21+4×12)× 5+(1×69+2×2)×15 =198×5+73×15=2085(吨). 所以,该社区一年共可节约用水的吨数为 2085×
100
1000=20850(吨).
(3)设既要改造水龙头又要改造马桶的家庭共有x 户,则只改造水龙头不改造马桶的家庭共有(92一x)户,只改造马桶不改造水龙头的家庭共有(71一x)户,根据题意列方程,得
x+(92一x)+(71一x)=100,
解得, x=63.
所以,既要改造水龙头又要改造马桶的家庭共有63户.
也可以从另一角度考虑,从表中数据可以看出,在这120户中,改造水龙头和改造马桶的户数之和为31+28+21+12+69+2=163(户).
由于只有100户需要对水龙头、马桶进行改造,所以多出的就是既要改造水龙头又要改造马桶的家庭.因此,此类家庭的人数为163-100=63(户).
0 50
100
150
200 250
300 步行 自行车 电动车 公交车 私家车
交通工具
人数
500位杭州市民出行的交通工具折线统计图。