数据分析岗位笔试题目总结
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2025年招聘大数据分析师笔试题与参考答案(某大型集团公司)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、大数据分析中常用的数据挖掘技术不包括以下哪一项?A. 分类与预测B. 关联规则挖掘C. 数据清洗与预处理D. 虚拟现实技术展示2、在大数据环境下,处理和分析海量数据的软件工具通常不包括以下哪一种?A. HadoopB. SparkC. MySQLD. Oracle3、在进行数据分析之前,通常需要对数据进行预处理。
以下哪个步骤不属于数据预处理的范畴?A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据聚合D. 数据挖掘Hadoop的核心组件?A. HDFS(Hadoop Distributed File System)B. MapReduceC. SparkD. Hive5、以下哪种工具在大数据分析中常用于数据挖掘和预测分析?A. PythonB. HTMLC. CSSD. Java6、在大数据分析中,处理和分析结构化的数据通常指的是什么?A. 纯粹的文字信息B. 包含数字的表格数据C. 图像和视频等非文本信息D. 社交媒体上的评论和帖子等文本数据7、在进行数据分析之前,通常需要对数据进行预处理。
以下哪个步骤不属于数据预处理的范畴?A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据聚合D. 数据可视化的核心组件之一?A. SparkB. FlinkC. HBaseD. Kafka9、在进行数据分析时,以下哪个步骤不是必须的?A. 定义问题B. 收集数据C. 数据清洗D. 数据可视化 10、在进行数据分析时,以下哪个工具不是常用的数据分析工具?A. ExcelB. PythonC. RD. SQL二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、在进行数据分析之前,通常需要进行以下哪些步骤?A. 定义目标B. 数据收集C. 数据清洗D. 数据转换2、大数据分析中,以下哪些工具是常用的?A. ExcelB. SQLC. PythonD. R3、在进行数据分析之前,以下哪些步骤是必要的准备工作?A. 定义目标B. 数据收集C. 数据清洗D. 数据转换E. 数据可视化4、在大数据分析中,以下哪些因素可能会影响分析结果的准确性?A. 数据质量B. 分析工具的先进性C. 数据量D. 分析人员的经验5、(多项选择题)关于大数据分析的描述,以下哪些说法是正确的?A. 大数据分析只关注数据的数量,而不关注数据的质量。
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。
数据分析笔试题及答案一、选择题(每题2分,共10分)1. 数据分析中,以下哪个指标不是描述性统计指标?A. 平均数B. 中位数C. 标准差D. 相关系数答案:D2. 在进行数据清洗时,以下哪项操作不是必要的?A. 处理缺失值B. 去除异常值C. 转换数据类型D. 增加数据量答案:D3. 以下哪个工具不是数据分析常用的软件?A. ExcelB. RC. PythonD. Photoshop答案:D4. 假设检验中,P值小于显著性水平α,我们通常认为:A. 拒绝原假设B. 接受原假设C. 无法判断D. 结果不可靠答案:A5. 以下哪个不是时间序列分析的特点?A. 趋势性B. 季节性C. 随机性D. 稳定性答案:D二、简答题(每题5分,共15分)1. 请简述数据可视化的重要性。
答案:数据可视化是数据分析中的重要环节,它能够帮助分析者直观地理解数据的分布、趋势和模式。
通过图表、图形等形式,可以更清晰地展示数据之间的关系,便于发现数据中的规律和异常点,从而为决策提供支持。
2. 描述数据挖掘中的“关联规则”是什么,并给出一个例子。
答案:关联规则是数据挖掘中用来发现变量之间有趣关系的一种方法,特别是变量之间的频繁模式、关联、相关性。
例如,在超市购物篮分析中,关联规则可能揭示“购买了牛奶的顾客中有80%也购买了面包”。
3. 解释什么是“数据的维度”以及它在数据分析中的作用。
答案:数据的维度指的是数据集中可以独立变化的属性或特征。
在数据分析中,维度可以帮助我们从不同角度观察和理解数据,进行多维度的分析和比较,从而获得更全面的数据洞察。
三、计算题(每题10分,共20分)1. 给定一组数据:2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,请计算这组数据的平均数和标准差。
答案:平均数 = (2+3+4+5+6+7+8+9+10) / 9 = 5.5标准差 = sqrt(((2-5.5)^2 + (3-5.5)^2 + ... + (10-5.5)^2) / 9) ≈ 2.87232. 如果一家公司在过去5年的年销售额分别为100万、150万、200万、250万和300万,请计算该公司年销售额的复合年增长率(CAGR)。
招聘大数据分析师笔试题与参考答案(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、大数据分析师在进行数据分析时,以下哪个工具通常用于数据清洗和预处理?A、SQLB、TableauC、PythonD、Hadoop2、在大数据分析中,以下哪个算法通常用于聚类分析?A、决策树B、K-meansC、支持向量机D、神经网络3、在数据分析中,当我们需要从数据集中随机选取一部分样本进行分析时,这通常被称为:A. 数据清洗B. 数据采样C. 数据建模D. 数据可视化4、假设你正在使用Python的pandas库来处理一个DataFrame对象df,其中包含一列名为’Age’。
如果想要筛选出年龄大于等于18且小于60的所有记录,以下哪段代码是正确的?A. df[(df['Age'] > 18) and (df['Age'] < 60)]B. df[df['Age'] >= 18 & df['Age'] < 60]C. df[(df['Age'] >= 18) & (df['Age'] < 60)]D. df[df['Age'].between(18, 60)]5、题干:在数据挖掘中,以下哪个算法通常用于分类任务?A. K-means聚类B. Apriori算法C. 决策树D. KNN算法6、题干:以下哪个指标通常用于衡量数据集的分布均匀性?A. 偏度B. 方差C. 标准差D. 熵7、在数据分析中,当我们提到数据的“离群值”(Outliers)时,它指的是什么?A. 数据集中的最大值和最小值B. 与大多数数据有显著差异的数据点C. 丢失或缺失的数据D. 不符合预期模式的数据8、在大数据项目实施过程中,哪一项活动通常不属于数据分析师的核心职责?A. 清洗和预处理原始数据B. 设计数据库结构C. 应用统计模型进行预测D. 解释模型输出以指导业务决策9、以下哪项不是大数据分析中常用的数据存储技术?A. Hadoop HDFSB. NoSQL数据库C. 关系型数据库D. 关键字存储 10、在数据分析中,以下哪个术语通常用来描述数据集的规模大小?A. 数据量B. 数据质量C. 数据维度D. 数据粒度二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、下列哪些技能对于大数据分析师来说至关重要?A. 数据挖掘技术B. SQL数据库查询语言C. 数据可视化工具使用(如Tableau)D. 熟悉数据隐私保护法E. 了解硬件工程原理2、在处理大数据时,以下哪些方法可以用来减少计算资源的消耗?A. 数据压缩B. 数据采样C. 增加冗余字段D. 使用分布式计算框架E. 提高数据的维度3、以下哪些工具或技术是大数据分析中常用的数据处理和分析工具?()A. HadoopB. PythonC. SQLD. R语言E. Excel4、在大数据分析中,以下哪些是常用的数据可视化工具?()A. TableauB. Power BIC. MatplotlibD. D3.jsE. Google Charts5、在处理大数据时,以下哪些技术可以用来解决数据存储和计算中的挑战?A. Hadoop MapReduceB. SQL数据库C. NoSQL数据库D. SparkE. Excel6、下列哪些是数据预处理步骤的一部分?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据挖掘E. 数据可视化7、以下哪些技术或工具是大数据分析师在数据预处理阶段常用的?()A. ETL工具(如Apache Nifi、Talend)B. 数据清洗和转换工具(如Pandas、OpenRefine)C. 数据库管理系统(如MySQL、Oracle)D. 数据可视化工具(如Tableau、Power BI)8、以下哪些方法可以帮助大数据分析师提高数据挖掘的准确性和效率?()A. 特征选择和工程B. 使用先进的机器学习算法C. 数据降维D. 交叉验证9、以下哪些工具或技术是大数据分析师在工作中常用的?()A. HadoopB. SparkC. SQLD. PythonE. Tableau 10、以下关于数据清洗的说法,正确的是?()A. 数据清洗是数据分析的重要步骤之一。
2025年招聘数据岗位笔试题与参考答案(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、某数据分析师在进行数据清洗时,发现数据集中存在大量重复记录。
以下哪种方法最适合处理这些重复记录?A、删除所有重复记录B、只保留第一条重复记录C、合并重复记录中的所有字段D、标记重复记录并保留所需字段2、在数据分析中,以下哪项指标最适合用来衡量用户在网站上的平均停留时间?A、点击率(Click-Through Rate, CTR)B、页面浏览量(Page Views)C、跳出率(Bounce Rate)D、平均停留时间(Average Session Duration)3、题干:某大型央企计划在未来三年内将员工数量增加20%,假设初始员工数量为1000人,则三年后预计的员工数量为()人。
A. 1200B. 1200C. 1200D. 12004、题干:某部门在过去一年的销售额为2000万元,同比增长了10%,那么该部门去年同期的销售额为()万元。
A. 1800B. 1800C. 1800D. 18005、某大型央企计划在未来三年内将员工数量增加20%,如果目前员工数量为5000人,那么三年后的员工数量预计是多少?A. 6000人B. 6200人C. 6300人D. 6500人6、在数据分析中,以下哪个指标通常用于衡量数据集的波动性?A. 平均数B. 中位数C. 标准差D. 离散系数7、在数据仓库的数据模型中,以下哪种数据模型通常用于表示时间序列数据?A. 星型模型B. 雪花模型C. 事实表模型D. 星座模型8、在数据分析过程中,以下哪种方法适用于处理缺失值?A. 直接删除含有缺失值的记录B. 用平均值、中位数或众数填充缺失值C. 用前后相邻值线性插值D. 以上所有方法9、在数据分析过程中,以下哪个步骤通常用于识别数据中的异常值或不符合预期的模式?A)数据清洗B)数据可视化C)数据建模D)数据报告 10、在统计学中,下列哪个指标用于衡量数据的离散程度?E)平均值F)中位数G)众数H)标准差二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、以下哪些指标可以用于评估数据分析师的工作效率?()A. 完成数据分析项目的数量B. 数据处理速度C. 数据报告的质量E. 每月处理的数据量2、在数据质量管理中,以下哪些做法是正确的?()A. 建立数据质量标准B. 定期进行数据清理C. 对异常数据进行标记和调查D. 保证数据的一致性和准确性E. 实施数据备份和恢复策略3、以下哪些指标是衡量数据质量的重要指标?()A. 数据准确性B. 数据一致性C. 数据完整性D. 数据时效性E. 数据安全性4、在数据仓库设计中,以下哪些是数据仓库设计的主要阶段?()A. 需求分析B. 数据模型设计C. 数据抽取和加载D. 数据测试与优化E. 数据运维与监控5、以下哪些是数据分析在企业运营中常见的应用场景?A)市场趋势预测C)人力资源管理中的员工绩效评估D)财务风险管理6、在数据处理过程中,以下哪些步骤是数据清洗通常包括的内容?A)处理缺失值B)纠正错误数据C)数据标准化D)数据集成7、以下哪些指标通常用于评估数据质量?()A、数据完整性B、数据准确性C、数据一致性D、数据及时性E、数据安全性8、以下哪些方法可以用于数据清洗?()A、数据脱敏B、数据填充C、数据转换D、异常值处理E、数据验证9、以下哪些是数据岗位中常用的数据分析工具?()A. ExcelB. SPSSC. TableauD. PythonE. R语言 10、在数据质量管理中,以下哪些指标是衡量数据质量的关键指标?()A. 数据准确性B. 数据完整性C. 数据一致性D. 数据及时性E. 数据安全性三、判断题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、数据岗位的日常工作必须严格遵守国家相关数据安全和隐私保护法律法规。
招聘临床数据分析员笔试题及解答(某大型央企)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、以下哪项不是临床数据分析中常用的统计方法?A、描述性统计B、假设检验C、回归分析D、聚类分析E、决策树答案:E解析:决策树是一种常用的数据挖掘技术,但它不属于传统意义上的统计方法。
描述性统计、假设检验、回归分析和聚类分析都是临床数据分析中常用的统计方法。
因此,选项E是正确答案。
2、在临床数据分析中,以下哪种数据类型最适合用于评估治疗效果?A、文本数据B、时间序列数据C、结构化数据D、半结构化数据答案:C解析:结构化数据是指具有固定格式、易于在数据库中进行存储和查询的数据类型,如电子病历中的患者信息、药物使用记录等。
这种数据类型最适合用于评估治疗效果,因为它可以提供精确的数值和量化指标,便于进行统计分析。
相比之下,文本数据、时间序列数据和半结构化数据在处理和分析上通常更为复杂。
因此,选项C是正确答案。
3、在临床试验数据统计分析中,如果我们要比较两组独立样本的均值差异是否显著,通常会使用哪种假设检验方法?A. 卡方检验B. t检验C. 方差分析(ANOVA)D. 非参数检验答案: B. t检验解析: 当需要评估两个独立样本的平均值是否存在显著性差异时,t检验是一个合适的选择。
卡方检验通常用于分类变量的数据分析;方差分析用于三个或三个以上样本均值的比较;非参数检验适用于不符合正态分布的数据集。
4、在评估一种新药与安慰剂对照组之间的疗效时,如果我们发现p值小于事先设定的显著性水平(如0.05),我们应该得出什么结论?A. 拒绝原假设,认为新药与安慰剂之间存在统计学意义的差异B. 接受原假设,认为新药与安慰剂之间没有统计学意义的差异C. 无法拒绝原假设,需要更多数据D. 原假设和备择假设都不成立答案: A. 拒绝原假设,认为新药与安慰剂之间存在统计学意义的差异解析: 如果p值小于显著性水平(通常是0.05),这表明我们有足够的证据来拒绝原假设,接受备择假设。
招聘大数据分析师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、以下哪项不是大数据分析中的常见数据类型?A、结构化数据B、半结构化数据C、非结构化数据D、文本数据2、在数据预处理阶段,以下哪种方法不是用于处理缺失值的常见技术?A、均值填充B、中位数填充C、众数填充D、时间序列插值3、以下哪种算法最适合用于处理大规模数据集的分类问题?A、线性回归B、决策树C、K-均值聚类D、支持向量机(SVM)4、在进行数据分析时,发现数据集中存在大量缺失值,最合适的处理方法是?A、直接删除包含缺失值的数据行B、使用一个全局常数值来填充缺失值C、利用预测模型估计并填充缺失值D、根据业务逻辑使用相关统计量(如平均数、中位数)进行填充5、以下哪种数据类型最适合表示用户年龄?A. 整数(int)B. 字符串(str)C. 浮点数(float)D. 日期时间(datetime)6、在处理大数据时,以下哪种技术可以有效提高数据处理的效率?A. 数据分区(Partitioning)B. 数据去重(De-duplication)C. 数据索引(Indexing)D. 数据压缩(Compression)7、在数据预处理阶段,对于数据集中缺失值的处理,以下哪种方法不合适?A、直接删除含有缺失值的数据行B、使用均值、中位数或者众数填充缺失值C、利用算法预测缺失值D、在没有充分依据的情况下,假设缺失值为零8、在进行大数据分析时,以下哪个工具最适合用来进行实时数据流处理?A、Hadoop MapReduceB、Apache Spark StreamingC、SQL ServerD、Tableau9、在Hadoop生态系统中,下列哪个组件负责处理大规模数据集的分布式存储和计算?A. HDFS(Hadoop Distributed File System)B. MapReduceC. YARN(Yet Another Resource Negotiator)D. Hive二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、在进行大数据分析时,以下哪些是常用的数据预处理步骤?(多选)A. 数据清洗B. 特征选择C. 模型评估D. 数据转换E. 异常值检测2、下列关于Hadoop生态系统组件的说法正确的是?(多选)A. HDFS是一个分布式文件系统,支持大规模数据存储。
招聘数据分析经理笔试题及解答(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、数据分析经理在进行市场分析时,以下哪项数据来源通常被认为是最直接、最可靠的市场信息来源?A、公司内部销售数据B、行业报告C、消费者调查D、竞争对手公开财务报告2、在进行数据挖掘时,以下哪项技术通常用于发现数据中的模式、趋势和关联?A、统计分析B、机器学习C、文本分析D、数据可视化3、以下哪个指标通常用于衡量客户流失率?A. 客户留存率B. 客户流失率C. 客户获取成本D. 客户生命周期价值4、在数据分析中,以下哪个方法通常用于处理缺失数据?A. 删除含有缺失值的记录B. 用平均值填充缺失值C. 用中位数填充缺失值D. 以上所有方法都可能使用5、某公司2019年至2023年的销售额如下(单位:亿元):2019年100,2020年120,2021年140,2022年160,2023年180。
若以2019年销售额为基准,计算这五年销售额的增长率,以下哪个选项是正确的?A. 80%B. 60%C. 40%D. 50%6、假设某电商平台在一个月内共销售了1000件商品,其中有500件是线上购买的,500件是线下购买的。
如果线上购买的平均客单价为200元,线下购买的平均客单价为300元,那么该平台在这个月的总销售额是多少?A. 500,000元B. 600,000元C. 700,000元D. 800,000元7、某公司最近一年的销售额为1000万元,其中线上销售额为600万元,线下销售额为400万元。
如果线上销售额同比增长了20%,线下销售额同比增长了10%,那么今年公司的总销售额预计为:A. 1200万元B. 1100万元C. 1150万元D. 1050万元8、如果一家公司的客户满意度得分从去年的80分提升到了今年的85分,以下哪个指标最能反映这种改善?()A. 客户保留率B. 客户获取成本C. 客户流失率D. 客户终身价值9、某公司通过市场调研收集了1000名消费者的购买行为数据,其中男性消费者600名,女性消费者400名。
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。
从互联网巨头数据挖掘类招聘笔试题目看我们还差多少知识1 从阿里数据分析师笔试看职业要求以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题,从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。
一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法?异常值(Outlier)是指样本中的个别值,其数值明显偏离所属样本的其余观测值。
在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
Grubbs’ test(是以Frank E. Grubbs命名的),又叫maximum normed residual test,是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测,它假定数据集来自正态分布的总体。
未知总体标准差σ,在五种检验法中,优劣次序为:t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。
点评:考察的内容是统计学基础功底。
二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。
聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。
聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有:层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。
其中,前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
2025年招聘大数据分析师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、大数据分析的核心技术不包括以下哪项?A、数据挖掘B、机器学习C、自然语言处理D、数据可视化2、在数据仓库中,以下哪个组件用于存储和管理大量的数据?A、数据立方体B、元数据仓库C、数据湖D、事实表3、在数据预处理阶段,为了处理缺失值,下列哪种方法不是通常采用的方法?A. 删除含有缺失值的记录B. 用特定值填充(如均值、中位数)C. 使用预测模型来估算缺失值D. 将缺失值标记为一个独立的类别4、假设你正在分析一个关于客户购买行为的数据集,该数据集包含了客户的年龄信息。
如果要将连续的年龄变量转换为分类变量,下面哪个区间划分方式可能是最合理的?A. 0-18, 19-30, 31-50, 51-70, 70+B. 0-20, 21-40, 41-60, 61-80, 81+C. 0-10, 11-20, 21-30, 31-40, 41-50, 51-60, 61-70, 71-80, 81-90, 91-100, 100+D. 0-15, 16-25, 26-35, 36-45, 46-55, 56-65, 66-75, 76-85, 86-95, 96-105, 105+5、某大型央企的数据仓库中存储了员工的基本信息、工作表现和绩效考核数据。
以下关于数据仓库的数据模型,哪一项描述是正确的?A、数据仓库是实时数据库,用于处理在线事务处理(OLTP)操作B、数据仓库是一个关系型数据库,用于存储历史数据,支持在线分析处理(OLAP)C、数据仓库是一个面向对象的数据库,主要用于存储复杂的数据结构D、数据仓库是一个文件系统,主要用于存储非结构化数据6、在数据分析中,以下哪种统计方法通常用于描述数据集中各个变量之间的线性关系强度?A、卡方检验B、方差分析(ANOVA)C、相关系数D、主成分分析(PCA)7、在数据仓库中,以下哪个阶段主要负责数据的集成和合并?A. 数据抽取阶段B. 数据清洗阶段C. 数据转换阶段D. 数据加载阶段8、在数据分析过程中,以下哪个指标通常用来评估数据集的完整性和一致性?A. 数据准确性B. 数据一致性C. 数据有效性D. 数据唯一性9、大数据分析师在处理数据时,以下哪种数据清洗方法适用于去除重复记录?A. 数据去重B. 数据排序C. 数据转换D. 数据采样 10、在数据可视化中,以下哪种图表最适合展示不同类别数据之间的比较?A. 雷达图B. 柱状图C. 折线图D. 散点图二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、题号:1、题目:以下哪些工具或技术是大数据分析师在数据分析过程中常用的?()A、HadoopB、PythonC、R语言D、SQLE、Excel2、题号:2、题目:大数据分析过程中,以下哪些步骤是数据清洗的常见内容?()A、去除重复数据B、处理缺失值C、数据类型转换D、异常值处理E、数据标准化3、以下哪些工具和技术常用于大数据分析?()A、HadoopB、SparkC、MySQLD、PythonE、R语言4、在大数据分析中,以下哪些概念是数据挖掘过程中常见的?()A、关联规则挖掘B、聚类分析C、分类D、预测分析E、数据可视化5、以下哪些是大数据分析中的常见数据处理步骤?()A、数据清洗B、数据集成C、数据探索D、数据可视化6、以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术?()A、聚类分析B、关联规则挖掘C、分类算法D、预测模型7、以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术?()A. 关联规则挖掘B. 分类与预测C. 聚类分析D. 数据可视化E. 时间序列分析8、以下哪些是大数据分析中常用的数据处理技术?()A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据存储D. 数据归一化E. 数据挖掘9、大数据分析师在进行数据挖掘时,以下哪些是常用的数据挖掘技术?()A. 关联规则挖掘B. 聚类分析C. 分类算法D. 时序分析E. 机器学习 10、以下关于大数据平台架构的描述中,正确的是哪些?()A. 大数据平台通常采用分布式架构B. 分布式文件系统如Hadoop的HDFS是大数据平台的核心组成部分C. 大数据平台中的数据处理引擎如Spark和Flink可以实现流处理和批处理D. 大数据平台通常包括数据存储、数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等模块E. 大数据平台中的数据采集模块负责从各种数据源收集数据三、判断题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、大数据分析的核心任务是通过对海量数据的挖掘,提取有价值的信息和知识,进而支持企业的决策过程。
2025年招聘大数据分析师笔试题及解答(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、大数据分析师的核心技能之一是数据处理能力,以下哪种编程语言在大数据处理中被广泛应用?A. PythonB. C++C. JavaD. Swift2、在大数据分析中,以下哪种技术最适合用于处理和查询大规模非结构化数据?A. SQLB. NoSQLC. HadoopD. Python3、在数据挖掘过程中,以下哪种方法适合发现频繁项集?A、分类算法B、聚类算法C、关联规则挖掘算法D、预测算法4、在处理大数据时,以下哪个概念描述了数据体量巨大到传统的数据处理应用软件已经无法使用?A、数据密集型B、数据融合C、大数据D、数据压缩5、大数据分析师在进行数据分析时,以下哪项技术不属于数据预处理阶段常用的技术?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据可视化6、在分析大规模数据集时,以下哪种算法更适合进行实时分析?A. 决策树B. 随机森林C. K-means聚类D. 流式处理算法7、在数据分析中,以下哪种方法常用于处理缺失数据?A、直接删除缺失数据B、使用均值填补缺失数据C、应用插值法填补缺失数据D、所有方法都不是8、以下哪种技术在大数据分析中用于实现数据的快速存储和高效检索?A、QLDBB、HadoopC、MySQLD、Kafka9、大数据分析师需要具备的能力中,不属于数据分析基本技能的是:A. 数据处理能力B. 统计分析能力C. 数据可视化能力D. 机器学习算法开发 10、在以下关于Hadoop技术的描述中,错误的是:A. Hadoop是一个开源的数据处理框架B. Hadoop使用MapReduce编程模型进行数据处理C. Hadoop的核心组件包括HDFS和YARND. Hadoop可以处理大规模的分布式数据存储二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、大数据分析师在处理数据时,以下哪些工具和技术是常用的?()A、Hadoop生态系统B、SparkC、SQLD、TableauE、Python数据分析库2、以下关于大数据分析流程的描述,正确的是?()A、数据收集是大数据分析的第一步B、数据清洗是确保数据质量的重要环节C、数据挖掘和统计分析是分析的核心步骤D、数据可视化用于展示分析结果E、大数据分析不需要考虑数据安全和隐私问题3、以下哪些技能是大数据分析师在求职过程中通常需要重点强调的?()A. Python 或 R 编程能力B. 数据清洗和处理能力C. SQL 查询能力D. 数据可视化能力4、在进行大数据处理时,以下哪些工具和技术被广泛使用?()A. HadoopB. SparkC. MapReduceD. NoSQL 数据库5、某大型国企计划在下一个财年对现有业务进行分析,以提升数据驱动的决策效率。
常见业务题【1】如果我们发现,某店铺的X品类在今年3月的销量,比去年3月的销量下降了50%,如果你是负责此次分析的数据分析师,你会如何分析?请写出你的分析思路/过程/想法。
答1:(1)检验数据是否正确。
(2)指标拆分。
将指标与同期进行对比,定位问题。
∙销量=日均销量*30=订单数*(1-订单取消率-退货率)*30;∙退货率=退货数/订单总数,进一步分析退货原因:质量问题/恶意退货/客服服务问题;∙订单取消率=订单取消数/订单总数,进一步分析订单取消原因,竞品性价比高/服务好/店面设计好/店铺评分高∙订单数=咨询数*(1-咨询流失率)+加入购物车*(1-购物车流失率)+直接下单咨询流失定位原因回复不及时/不准确∙用户群体,老用户销量新用户销量不同渠道转化率(3)同时关注关键指标GMV是否下降明显【2】如果需要你在1个月内,实现xxx产品10万人的拉新指标,你要如何做?可以谈谈你的思路。
答1:(1)首先是存量的利用,了解到我们的产品有超过50万的注册用户,而且产品的某某功能又存在很强的社交性,我认为利用老用户传播将会是一个突破口,从转化率上这方面我预计能够拉新4万人(2)在增量上,我们可以对各个付费渠道进行数据整理分析,并重点投放roi较高的渠道....预计完成3万的新增指标(3)其实这只是一个初步的拉新方案,而且拉新之后,我们后续要紧接着做好留存和转化的工作。
【3】某APP 7月份DAU比同年5月份上涨了10%,作为数据分析师,你会从哪些方面分析DAU增长的原因?请列举至少两种以上拆分思路。
答1:首先看用户类别,判断新增的活跃用户是新用户还是老用户。
若为新用户,则DAU 上涨的原因是总用户数增加。
若为老用户,说明APP的用户粘性有所增加。
接下来对于新用户和老用户的分析都可以从以下三种思路出发。
(1)按短期和长期因素拆分。
长期因素表现在用户量的长期趋势,如一年来app的日活指标都是呈上升态,可估算5月到7月按既往趋势的DAU增长量(换算为量而非百分比),比如使用移动平均等预测手法计算;在剔除了趋势增长量的基础上,考虑短期因素,考虑在7月和5月间有无重大社会事件、商业事件,社会事件可以是某种舆论造成App的关注度提升,商业事件可考虑商业合作和商业活动(618),可以以各月的舆论热度作为对比的指标。
2024年招聘大数据分析师笔试题与参考答案(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、大数据分析中的“数据湖”是指以下哪种概念?A、一种存储数据的分布式文件系统B、一种集中存储所有类型数据的技术平台C、一种用于实时数据处理的数据库D、一种用于数据备份和恢复的存储系统2、以下哪项不是大数据分析中常用的数据预处理步骤?A、数据清洗B、数据集成C、数据转换D、数据归一化3、大数据分析师在进行数据预处理时,以下哪种方法通常用于处理缺失值?A. 删除含有缺失值的记录B. 使用均值/中位数/众数填充缺失值C. 忽略缺失值,直接进行后续分析D. 以上所有方法都可能使用,取决于具体情况4、在数据仓库设计中,以下哪个概念通常用来表示业务活动中的实体?A. 数据立方体B. 实体-关系模型C. 星型模式D. 事实表5、题干:在数据仓库中,以下哪种数据模型主要用于支持企业的决策过程?A、星型模型B、雪花模型C、实体-关系模型D、层次模型6、题干:在数据分析过程中,以下哪种方法主要用于处理缺失数据?A、删除法B、均值填补C、众数填补D、插值法7、以下哪项不是大数据分析中的数据预处理步骤?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据分类D. 数据抽取8、在进行大数据分析时,以下哪项不是影响分析结果准确性的关键因素?A. 数据质量B. 分析方法C. 数据量D. 分析人员的技术水平9、题干:在数据分析中,以下哪项不是数据清洗的常见步骤?A、数据去重B、数据转换C、数据增强D、数据标注 10、题干:以下哪个算法通常用于预测股票市场的趋势?A、决策树B、支持向量机C、K-均值聚类D、时间序列分析二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术?()A、关联规则挖掘B、分类与预测C、聚类分析D、时间序列分析2、以下哪些是大数据分析中常用的数据存储技术?()A、关系型数据库B、NoSQL数据库C、数据仓库D、分布式文件系统3、以下哪些工具和技术常用于大数据分析中?()A. HadoopB. SparkC. PythonD. RE. SQL4、大数据分析中的“数据挖掘”通常包括哪些步骤?()A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据归一化E. 模型评估5、关于大数据分析,以下哪些是常见的数据分析方法?()A. 描述性分析B. 探索性分析C. 预测性分析D. 决策树分析E. 机器学习分析6、在处理大数据时,以下哪些是可能使用的技术或工具?()A. HadoopB. SparkC. NoSQL数据库D. ETL工具E. 数据可视化工具7、以下哪些工具和技术常用于大数据分析?()A. HadoopB. SparkC. PythonD. SQLE. R语言8、在大数据分析过程中,以下哪些步骤是数据清洗中常见的?()A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据标准化D. 数据转换E. 数据脱敏9、以下哪些是大数据分析师常用的数据分析工具?()A. ExcelB. MySQLC. PythonD. TableauE. Hadoop 10、大数据分析师在进行数据挖掘时,以下哪些是常见的数据挖掘任务?()A. 聚类分析B. 联机分析处理(OLAP)C. 机器学习D. 数据可视化E. 关联规则挖掘三、判断题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、大数据分析师的主要职责是进行数据清洗,而不涉及数据分析和数据可视化。
2025年招聘大数据分析师笔试题与参考答案(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1.在进行数据分析时,以下哪个步骤不是数据清洗的一部分?A. 处理缺失值B. 数据转换C. 数据验证D. 数据可视化2.对于大数据分析项目,以下哪个指标通常用于衡量项目的成功与否?A. 技术难度B. 项目成本C. 分析结果的实际应用价值D. 团队成员的满意度3.在进行数据分析之前,对原始数据进行清洗和预处理的目的是什么?A. 提高数据的准确性B. 增加数据的多样性C. 减少数据量以提高分析效率D. 降低数据存储成本4.在大数据分析中,Hadoop是一个常用的分布式计算框架,它的主要特点是什么?A. 高吞吐量和低延迟B. 高并发处理能力C. 支持多种编程语言D. 以上都是5.关于大数据分析在业务流程中的重要性,下列哪个说法是不正确的?A. 数据分析有助于企业做出更明智的决策。
B. 大数据分析可以帮助企业优化运营流程。
C. 大数据分析只能用于事后分析,无法预测未来趋势。
D. 大数据分析可以帮助企业降低成本并提高效率。
6.以下哪种技术不是大数据处理中常用的分析工具或技术?A. 数据挖掘B. 机器学习C. 云计算技术中的分布式存储和计算框架D. 问卷调查法收集数据并进行分析处理。
7.在大数据分析中,以下哪个步骤不属于数据清洗的范畴?A. 数据去重B. 数据转换C. 数据验证D. 数据评估8.以下哪种工具常用于大数据分析中的实时数据处理?A. HadoopB. SparkC. FlinkD. Hive9、关于大数据分析中的数据挖掘技术,以下哪项描述是错误的?A. 数据挖掘能够从海量数据中提取有价值的信息和知识B. 数据挖掘的主要任务不包括预测未来趋势和行为模式C. 数据挖掘技术通常涉及统计学、机器学习等领域的知识D. 数据挖掘过程中需要对数据进行预处理和特征工程 10、关于大数据分析中常用的数据分析方法,以下哪种说法是正确的?A. 聚类分析只能用于无监督学习场景B. 回归分析只能用于预测连续变量C. 描述性统计分析就是对数据进行简单的统计描述D. 在大数据分析过程中,数据分析师通常会使用多种数据分析方法进行综合分析和决策支持二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、在大数据分析中,以下哪个步骤不是数据清洗的基本步骤?A. 数据集成B. 数据变换C. 数据规约D. 数据挖掘2、在构建大数据分析模型时,以下哪个因素通常不会影响模型的预测性能?A. 特征选择C. 模型参数设置D. 数据集的大小3、以下哪些因素在大数据分析中需要重点考虑?()【请选择所有正确选项】A. 数据量大小B. 数据处理速度C. 数据来源可靠性D. 分析人员的经验水平E. 软硬件设备性能F. 数据分析工具的选择4、在大数据环境下,关于数据挖掘和机器学习,以下哪些说法是正确的?()【请选择所有正确选项】A. 数据挖掘主要用于从海量数据中提取有价值的信息和知识。
2025年招聘大数据分析师笔试题与参考答案(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、大数据分析师通常需要具备哪些编程语言的知识?A. Java和PythonB. Java和C++C. C++和PythonD. SQL和R2、在大数据处理中,以下哪种技术常用于进行数据预处理,提高数据质量?A. HadoopB. SparkC. 数据清洗D. 数据挖掘3、大数据分析师在进行市场分析时,需要从大量数据中快速找到关键信息。
以下哪些工具能够帮助分析师高效地从数据中发现模式?A、Microsoft ExcelB、Google SheetsC、HadoopD、Python数据分析库(如Pandas)4、在进行数据预处理时,处理缺失值的方法有很多种。
以下哪种方法通常不是首选的处理缺失值的方式?A、删除含有缺失值的记录B、使用均值、中位数或众数填充C、使用基于模型的方法预测缺失值D、将缺失值填充为0或-15、在数据预处理阶段,下列哪种方法不是用来处理缺失值的?A. 删除含有缺失值的记录B. 使用均值、中位数或众数填充缺失值C. 利用算法预测缺失值D. 增加新的特征来代替缺失值E. 保留缺失值不做处理6、以下哪种数据可视化工具最适合用于展示数据间的相关性?A. 柱状图B. 散点图C. 饼图D. 折线图7、以下哪项不是大数据分析中的数据预处理步骤?()A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据集成D. 数据加载8、下列关于Hadoop架构的描述,错误的是()A. Hadoop采用分布式存储系统HDFSB. Hadoop采用分布式计算框架MapReduceC. Hadoop的YARN负责资源管理和任务调度D. Hadoop不支持数据实时处理9、题干:大数据分析技术的发展趋势中,哪项技术被认为是提升数据分析效率的关键因素?A. 分布式计算技术B. 云计算平台C. 大数据存储技术D. 机器学习算法 10、题干:在数据预处理环节,以下哪种不属于数据分析异常值检测的方法?A. 箱线图B. 标准差检验C. 假宾美貌检验D. 卡方检验二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、在大数据处理中,下列哪些技术可以用于提高数据处理速度?A. 分布式计算B. 数据压缩C. 内存计算D. 手动编码优化E. 使用更高效的算法2、关于Hadoop生态系统中的组件,以下哪些描述是正确的?A. HDFS提供高吞吐量的数据访问,适合大规模数据集的应用。
2024年招聘数据岗位笔试题及解答(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、以下哪个指标不属于数据分析师常用的数据分析指标?A、用户留存率B、平均订单金额C、页面浏览量D、员工满意度2、在数据分析中,以下哪种数据类型最适合用于进行时间序列分析?A、分类数据B、数值型数据C、文本数据D、时间戳数据3、以下哪项不是数据分析的步骤?A、数据清洗B、数据探索C、数据分析D、数据可视化4、在进行数据清洗时,以下哪种情况不需要处理?A、数据缺失B、数据重复C、异常值D、格式错误5、题干:在数据挖掘过程中,以下哪一项不是常用的数据预处理技术?A、数据清洗B、数据集成C、数据规约D、数据扩充6、题干:在处理缺失值问题时,以下哪种方法不适合用于高维数据集?A、均值填充B、众数填充C、K最近邻(KNN)插补D、决策树模型7、在数据分析中,以下哪个指标通常用于衡量数据质量?A、准确率B、召回率C、F1分数D、AUC8、以下哪种数据类型通常用于表示时间序列数据?A、分类数据B、数值数据C、字符串数据D、时间戳数据9、关于数据清洗,以下哪种说法是正确的?A. 数据清洗是指对数据进行简单的复制粘贴B. 数据清洗是指将所有错误的数据全部删除C. 数据清洗是指去除数据中的噪声、异常值和重复数据D. 数据清洗是指对数据进行排序和筛选 10、以下哪个不是数据挖掘的步骤?A. 数据预处理B. 特征选择C. 模型训练D. 模型评估二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、以下哪些工具或技术通常用于数据分析和处理?()A、SQLB、PythonC、R语言D、HadoopE、Tableau2、以下哪些统计方法适用于时间序列数据的分析?()A、移动平均B、自回归模型C、指数平滑D、线性回归E、聚类分析3、以下哪些是数据分析师常用的数据分析工具?()A. ExcelB. PythonC. R语言D. TableauE. SQL4、在数据分析过程中,以下哪些是数据清洗的常见步骤?()A. 去除重复数据B. 填充缺失值C. 数据类型转换D. 异常值处理E. 数据标准化5、以下哪些指标可以用于评估数据分析师的工作效率?()A、数据处理速度B、数据可视化效率C、问题解决能力D、报告生成速度6、在数据清洗过程中,以下哪些步骤是常见的?()A、缺失值处理B、异常值检测C、数据类型转换7、以下哪些数据清洗方法是数据分析师在处理数据时常用的?A. 填空处理B. 异常值检测C. 数据归一化D. 文本数据分词8、以下哪些指标是衡量数据仓库性能的重要指标?A. 响应时间B. 数据加载速度C. 数据一致性D. 数据更新频率9、以下哪些指标通常用于衡量数据分析师的工作效率?()A、数据处理速度B、模型准确率C、报告产出速度D、数据清洗效率E、模型迭代次数 10、在数据分析过程中,以下哪些是常见的数据清洗步骤?()A、处理缺失值B、数据标准化C、异常值检测D、重复数据识别三、判断题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、数据岗位的笔试题中,对于数据清洗环节,使用Python的Pandas库进行数据缺失值的处理时,fillna()方法可以用于填充整个Series中的缺失值。
阿里巴巴1、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法?异常值(Outlier) 是指样本中的个别值,其数值明显偏离所属样本的其余观测值。
在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值.常见的异常值检验方法如下:●基于统计的方法●基于距离的方法●基于密度的方法●基于聚类的方法●基于偏差的方法●基于深度的方法t检验:按照t分布的实际误差分布范围来判别异常值,首先剔除一个可疑值,然后按t分布来检验剔除的值是否为异常值。
狄克逊检验法:假设一组数据有序x1<x2<…<xn,且服从正态分布,则异常值最有可能出现在两端x1和xn。
格拉布斯检验法:与狄克逊检验法思想一样,其检验公式为:指数分布检验:SPSS和R语言中通过绘制箱图可以找到异常值,分布在箱边框外部;2、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。
聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。
聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有:层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。
其中,前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
常见的聚类方法有:K-pototypes算法,K-Means算法,CLARANS算法(划分方法),BIRCH算法(层次方法),CURE算法(层次方法),DBSCAN算法(基于密度的方法),CLIQUE算法(综合了基于密度和基于网格的算法);k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下:(1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;(2)根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;(3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象);(4)循环(2)、(3)直到每个聚类不再发生变化为止(标准测量函数收敛)。
优点:本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。
当聚类是密集的,且类与类之间区别明显时,效果较好。
对于处理大数据集,这个算法是相对可伸缩和高效的,计算的复杂度为 O(NKt),其中N是数据对象的数目,K是聚类中心,t 是迭代的次数。
缺点:1. K 是事先给定的,但非常难以选定;2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
3.数据标准化技术是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。
去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
常用的方法有:(1)总和标准化。
分别求出各要素所对应的数据的总和,以各要素的数据除以该要素的数据的总和,即4.缺失值处理方法1)直接丢弃含缺失数据的记录如:个案剔除法,这种方法却有很大的局限性。
它是以减少样本量来换取信息的完备,会造成资源的大量浪费,丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。
当缺失数据所占比例较大,特别是当缺数据非随机分布时,这种方法可能导致数据发生偏离,从而得出错误的结论。
2)补缺A. 用平均值来代替所有缺失数据:均值替换法,均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。
使用均值替换法插补缺失数据,对该变量的均值估计不会产生影响。
但这种方法是建立在完全随机缺失(MCAR)的假设之上的,而且会造成变量的方差和标准差变小。
B.K -最近距离邻居法:先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本,将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。
C.用预测模型来预测每一个缺失数据:该方法最大限度地利用已知的相关数据,是比较流行的缺失数据处理技术。
如:回归替换法,该方法也有诸多弊端,第一,容易忽视随机误差,低估标准差和其他未知性质的测量值,而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。
第二,研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系,很多时候这种关系是不存在的。
5..Apriori算法和信息熵信息熵是数学中一个抽象的概念,他表示了信息源的不确定度,这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率,当一种信息出现概率更高的时候,表明它被传播得更广泛,或者说,被引用的程度更高。
我们可以认为,从信息传播的角度来看,信息熵可以表示信息的价值。
支持度:Support(A->B)=P(A U B)。
支持度揭示了A与B同时出现的概率。
如果A与B 同时出现的概率小,说明A与B的关系不大;如果A与B同时出现的非常频繁,则说明A 与B总是相关的。
置信度(Confidence)的公式式:Confidence(A->B)=P(A | B)。
置信度揭示了A出现时,B是否也会出现或有多大概率出现。
如果置信度度为100%,则A和B可以捆绑销售了。
如果置信度太低,则说明A的出现与B是否出现关系不大。
H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(2,p(xi))(i=1,2,..n),单位是bit.其中,x表示随机变量,与之相对应的是所有可能输出的集合,定义为符号集,随机变量的输出用x表示。
P(x)表示输出概率函数。
变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.以频繁项集{I1,I2,I3}为例产生强关联规则,最小置信度为40%(1)频繁项集{I1,I2,I3}的非空子集有{I1,I2},{I1,I3},{I2,I3},{I1},{I2},{I3}(2)产生强关联规则{I1,I2}=>I3 confidence=support({I1,I2,I3})/support({I1,I2})=2/4=0.5 {I1,I3}=>I2 confidence=support(I1,I2,I3)/support(I1,I3)=2/4=0.5 {I2,I3}=>I1 confidence=support(I1,I2,I3)/support(I2,I3)=2/4=0.5I1=>{I2,I3} confidence=support(I1,I2,I3)/support(I1)=2/6=0.33I2=>{I1,I3} confidence=support(I1,I2,I3)/support(I2)=2/7=0.29I3=>{I1,I2} confidence=support(I1,I2,I3)/support(I3)=2/6=0.33 则强关联规则为:{I1,I2}=>I3;{I1,I3};{I2,I3}=>I13、根据要求写出SQL (没有学习过,之后的学习中需要补)表A结构如下:Member_ID (用户的ID,字符型)Log_time (用户访问页面时间,日期型(只有一天的数据))URL (访问的页面地址,字符型)要求:提取出每个用户访问的第一个URL(按时间最早),形成一个新表(新表名为B,表结构和表A一致)参考答案:create table B as select Member_ID, min(Log_time), URL from A group by Member_ID ;5、用户调研某公司针对A、B、C三类客户,提出了一种统一的改进计划,用于提升客户的周消费次数,需要你来制定一个事前试验方案,来支持决策,请你思考下列问题:a) 试验需要为决策提供什么样的信息?c) 按照上述目的,请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项,以及你选择的统计方法。
a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。
b) 根据三类客户的数量,采用分层比例抽样;需要采集的数据指标项有:客户类别,改进计划前周消费次数,改进计划后周消费次数;选用统计方法为:分别针对A、B、C三类客户,进行改进前和后的周消费次数的,两独立样本T-检验6.常见的抽样方法有哪些?常用的有以下六种类型:简单抽样(Simple sampling)即简单随机抽样,指保证大小为n的每个可能的样本都有相同的被抽中的概率。
例如:按照“抽签法”、“随机表”法抽取访问对象,从单位人名目录中抽取对象。
优点:随机度高,在特质较均一的总体中,具有很高的总体代表度;是最简单的抽样技术,有标准而且简单的统计公式。
缺点:未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本,可能导致统计效率低;有可能抽到一个“差”的样本,使抽出的样本分布不好,不能很好地代表总体。
系统抽样(Systematic random sampling)将总体中的各单元先按一定顺序排列,并编号,然后按照不一定的规则抽样。
其中最常采用的是等距离抽样,即根据总体单位数和样本单位计算出抽样距离(即相同的间隔),然后按相同的距离或间隔抽选样本单位。
例如:从1000个电话号码中抽取10个访问号码,间距为100,确定起点(起点<间距)后每100号码抽一访问号码。
优点:兼具操作的简便性和统计推断功能,是目前最为广泛运用的一种抽样方法。
如果起点是随机确定的,总体中单元排列是随机的,等距抽样的效果近似简单抽样;与简单抽样相比,在一定条件下,样本的分布较好。
缺点:抽样间隔可能遇到总体中某种未知的周期性,导致“差”的样本;未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本,可能导致统计效率低。
分层抽样(Stratified random sampling)是把调查总体分为同质的、互不交叉的层(或类型),然后在各层(或类型)中独立抽取样本。
例如:调查零售店时,按照其规模大小或库存额大小分层,然后在每层中按简单随机方法抽取大型零售店若干、中型若干、小型若干;调查城市时,按城市总人口或工业生产额分出超大型城市、中型城市、小型城市等,再抽出具体的各类型城市若干。
优点:适用于层间有较大的异质性,而每层内的个体具有同质性的总体,能提高总体估计的精确度,在样本量相同的情况下,其精度高于简单抽样和系统抽样;能保证“层”的代表性,避免抽到“差”的样本;同时,不同层可以依据情况采用不同的抽样框和抽样方法。