
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
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28