
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81-85题。查看更多题
不过,在出题前,要公布上一期LEVEL II中76-80题的答案,大家一起来看!
76、A
77、D
78、B
79、D
80、A
你答对了吗?
81.用户画像是互联网企业常用的技术手段,通过对用户进行画像来实现精准营销等商业活动。下面关于用户画像的说法错误的是()
A.用户画像具有动态性
B.用户画像具有时效性
C.用户标签必须描述客观的事实
D.用户画像本质上是用户数据标签化
82.RFM是很传统的数据分析模型,下面关于RFM模型的描述错误的是( )
A.RFM是一种从交易数据反推用户价值的方法,因此可行性非常高!
B.使用RFM前需要确认数据中用户ID的一致性
C.数据中只需含有用户ID、消费金额、消费日期这三个字段即可使用RFM模型进行用户分层,无需考虑用户ID是否统一。
D.RFM适合在数据匮乏的情况下使用
83.数据标签化是企业数据分析的基础工作,关于企业对数据进行标签化的目的错误的是()
A.精细化运营
B.用户分析
C.精准营销
D.减少数据占用的存储空间
84.数据分析师在工作中常常会涉及两个概念:标签、指标,下面关于标签与指标的描述正确的是()?
A.指标通常可以量化,但是标签一般是不可量化的
B.标签是用来定义、评价和描述特定事物的一种标准或方式
C.指标是人为设定的、根据业务场景需求,对目标对象运用一定的算法得到的高度精炼的特征标识
D.指标与标签的应用场景基本一致
85.标签系统有许多分类,从实现规则上可以分为三类:基于统计类的、基于规则类的、基于挖掘技术的,下面对于标签的分类错误的是()
A.APP的使用时长属于基于规则的标签
B.“交易活越”标签属于基于规则的标签
C.通过使用预测类算法模型生成的标签属于基于挖掘类的标签
D.月均消费金额属于统计类的标签
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。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15