《数据分析专项练习题库》
《CDA数据分析认证考试模拟题库》
《企业数据分析面试题库》
《SPSS数据统计分析》
(一)单选题(10题,每题3分,总分30分)
1. SPSS主要应用于以下哪种类型的数据 ( )
A、横截面数据
B、数据序列数据
C、面板数据
D、以上都不对
2. SPSS处理多选题格式在以下哪个菜单里进行( )
A、设定表
B、多响应集
C、均值过程
D、交叉表
3. 检查异常值常用的统计图形( )
A、条形图
B、箱体图
C、帕累托图
D、线图
4. 使用SPSS变换长形或宽形数据结构的过程是( )
A、排列变量
B、正交设计
C、数据重组
D、数据转置
5. 线性回归里的残差分析不可能用于诊断( )
A、残差独立性
B、变量分布
C、异常值侦察
D、最大迭代次数
6. 使用单尾还是双尾检验主要依据( )
A、统计检验
B、理论依据
C、样本量大小
D、偏度或峰度值
7. 因子分析的主要作用( )
A、对变量进行降维
B、对变量进行判别
C、对变量进行聚类
D、以上都不对
8. 关于K-means 聚类过程正确的是( )
A、使用的是迭代的方法
B、均适用于对变量和个案的聚类
C、对变量进行聚类
D、以上都不对
9. 编程的基本语法规则错误的是( )
A、一条语句可占多行
B、选择待执行的语句后再运行
C、具体的选项用斜杠和语句主体相连
D、最后用分号结束语句
10. spss主要面向的商业应用领域是( )
A、大型企业
B、中小企业
C、连锁超市
D、以上都对
(二)判断题(5题,每题4分,总分20分)(对或错)
1. spss可以使用多线程技术处理海量数据。 ( 对)
2. t检验主要用于多分类(类别数大于等于3)类别检验的情景。 ( 错)
3. 在一次实验中,概率小(p对 )
4. 变量间的相关性可以是非线性的。 ( 对 )
5. logistic回归模型的因变量是二分类的变量。 ( 错)
(三)简答题(30题,每题15分,总分30分)
1.根据企业需要建立线性回归方程需要注意哪些问题,如何处理?
(例如异方差、共线性、分布等模型方面)
知识点:1.需求为主导,分析问题(5)
2.数据清理过程,强度思路(2)
3.模型处理情况:异常值、异方差等(5)
4.结果的合理解释(3)
2.请简要分析线性回归、因子分析、聚类分析在具体商业中的应用?
及其优缺点。
知识点:1.每种分析方法的典型特点、适应的典型情景(5)
2.方法的优缺点对比、择优(5)
3.不同方法的综合应用(5)
(四)论述题(20分)
阐述数据处理的整个流程,及其相关注意事项?
知识点:
数据收集:项目理解、问卷收集、数据库下载、公共网页等资源的获取等;(5)
数据管理:项目理解、文件存储、管理、数据库技术、大数据的处理技术;(1)
建模:项目理解、对模型的理解、项目与模型的结合;(5)
结果:项目理解、结果如何合理的解释(4)
立刻扫码
看更多数据分析师认证试题
——学数据分析技能一定要了解的大厂入门券,CDA数据分析师认证证书!
CDA(数据分析师认证),与CFA相似,由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新,迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准,具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。
同时,CDA全栈考试布局和认证体系已得到教育部直属中国成人教育协会及大数据专业委员会认可,并由为IBM、华为等提供全球认证服务的Pearson VUE面向全球提供灵活的考试服务。
报名方式
登录CDA认证考试官网注册报名>>点击报名
报名费用
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
考试地点
Level Ⅰ:中国区30+省市,70+城市,250+考场,考生可就近考场预约考试 >看看我所在的地哪里报名<
Level Ⅱ+Ⅲ:中国区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>看看我所在的地哪里报名<
报考条件
业务数据分析师 CDA Level I >了解更多<
▷ 报考条件:无要求。
▷ 考试时间:随报随考。
建模分析师 CDA Level II >了解更多<
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
大数据分析师 CDA Level II >了解更多<
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
数据科学家 CDA Level III >了解更多<
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅱ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作3年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作4年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
(备注:数据分析相关工作不限行业,可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容。)
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
在当今信息爆炸的时代,数据成为企业决策的关键驱动力。成为一名优秀的数据分析师,并非仅仅掌握数据的本质,更需要具备多方面的 ...
2024-12-02数据收集与整理 数据分析师需要从多个来源收集数据,包括内部数据库、外部市场数据和社交媒体。 清洗和整理数据以确保准确性和 ...
2024-12-02在当今信息爆炸的时代,数据分析扮演着愈发关键的角色。从数据的收集、清洗、分析到最终的报告撰写,数据分析涵盖了广泛而深入的 ...
2024-12-02揭秘数据分析求职之路 在当今竞争激烈的就业市场中,数据分析专业的就业形势备受关注。究竟数据分析领域的求职难度如何?让我们 ...
2024-12-02数据分析就业挑战与应对策略 在当今社会,数据分析专业的就业并非一帆风顺。竞争激烈,技能要求高,许多人发现找工作并不容易。 ...
2024-12-02在追求成为一名出色的数据分析师的道路上,技术和软技能同样重要。技术技能涵盖了诸多方面,其中包括: 统计学知识 探索庞大数据 ...
2024-12-02从技术到软技能:数据分析的全貌 学习数据分析是一项综合性任务,涉及多方面技能。这些技能主要可以划分为技术技能和软技能两大 ...
2024-12-02作为初学者踏入数据分析领域,掌握一系列关键能力至关重要。这些技能不仅涵盖基础工具的使用,还包括深入的分析方法、对业务的理 ...
2024-12-02欢迎探寻数据分析的奇妙世界!对于初学者而言,融会贯通数据领域的复杂性可能有些令人望而却步。然而,不必惊慌,因为我们将一起 ...
2024-12-02欢迎踏上学习数据分析的旅程!数据已经渗透到我们生活的方方面面,成为决策和创新的关键。无论是提升工作效率、探索数据领域还是 ...
2024-12-02欢迎踏上数据分析的学习之旅!无论是为了提升工作效率,转行成为数据分析师,还是满足对数据分析的好奇心,掌握数据分析技能都将 ...
2024-12-02在当今数据驱动的世界中,选择合适的数据分析工具至关重要。不同工具在功能和应用场景上存在显著差异,影响着数据处理和分析的效 ...
2024-12-02选择适合你的数据分析工具 在进行数据分析时,选择合适的工具至关重要。不同工具有各自的特点和适用场景,因此了解每种工具的优 ...
2024-12-021. 技术驱动与市场需求 数据分析领域正随着技术的不断革新而迎来蓬勃发展。大数据、人工智能(AI)、机器学习(ML)等前沿技术的 ...
2024-12-02在当今数字化浪潮中,数据分析扮演着关键角色。数据分析能力的提升引领了行业趋势,深刻影响着各个领域:从技术进步到市场需求增 ...
2024-12-02如何用Excel提升数据分析能力 在数字时代中,数据是无处不在的。对于从业者而言,掌握数据分析的技能至关重要。而在众多数据处理 ...
2024-12-02初探数据分析世界 数据分析是当今数字化时代的核心。无论你是想拓展专业技能还是仅仅对数据分析感兴趣,掌握各种工具至关重要。 ...
2024-12-02从 Excel 到 SQL:打造数据分析之路 数据分析的世界如同辽阔的大海,每个人都可以在其中找到属于自己的航道。无论你是初出茅庐的 ...
2024-12-02在当今信息爆炸的时代,数据已经成为企业决策的关键驱动力。然而,仅有海量数据并不足以带来洞察和价值。数据分析能力的提升是关 ...
2024-12-02重要能力要素 数据分析能力的提升是一个综合性过程,涉及多方面技能和知识。对于想要在数据领域脱颖而出的人来说,以下关键要素 ...
2024-12-02