京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据挖掘150道试题 测测你的专业能力过关吗_数据分析师培训
单选题
1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A)
A. 关联规则发现
B. 聚类
C. 分类
D. 自然语言处理
2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A)
(a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision, Recall
B. Recall, Precision
C. Precision, ROC
D. Recall, ROC
3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C)
A. 频繁模式挖掘
B. 分类和预测
C. 数据预处理
D. 数据流挖掘
4. 当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?(B)
A. 分类
B. 聚类
C. 关联分析
D. 隐马尔可夫链
5. 什么是KDD? (A)
A. 数据挖掘与知识发现
B. 领域知识发现
C. 文档知识发现
D. 动态知识发现
6. 使用交互式的和可视化的技术,对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务?(A)
A. 探索性数据分析
B. 建模描述
C. 预测建模
D. 寻找模式和规则
7. 为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?(B)
A. 探索性数据分析
B. 建模描述
C. 预测建模
D. 寻找模式和规则
8. 建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务?(C)
A. 根据内容检索
B. 建模描述
C. 预测建模
D. 寻找模式和规则
9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式,属于数据挖掘哪一类任务?(A)
A. 根据内容检索
B. 建模描述
C. 预测建模
D. 寻找模式和规则
11.下面哪种不属于数据预处理的方法? (D)
A变量代换
B离散化
C聚集
D估计遗漏值
12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (B)
A 第一个
B 第二个
C 第三个
D 第四个
13.上题中,等宽划分时(宽度为50),15又在哪个箱子里? (A)
A 第一个
B 第二个
C 第三个
D 第四个
14.下面哪个不属于数据的属性类型:(D)
A 标称
B 序数
C 区间
D相异
15. 在上题中,属于定量的属性类型是:(C)
A 标称
B 序数
C 区间
D 相异
16. 只有非零值才重要的二元属性被称作:( C )
A 计数属性
B 离散属性
C非对称的二元属性
D 对称属性
17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D)
A 嵌入
B 过滤
C 包装
D 抽样
18.下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B)
A特征提取
B特征修改
C映射数据到新的空间
D特征构造
19. 考虑值集{1、2、3、4、5、90},其截断均值(p=20%)是 (C)
A 2
B 3
C 3.5
D 5
20. 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法? (A)
A 傅立叶变换
B 特征加权
C 渐进抽样
D 维归约
21. 熵是为消除不确定性所需要获得的信息量,投掷均匀正六面体骰子的熵是: (B)
A 1比特
B 2.6比特
C 3.2比特
D 3.8比特
22. 假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D)
A 0.821
B 1.224
C 1.458
D 0.716
23.假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子
值为:(A)
A 18.3
B 22.6
C 26.8
D 27.9
24. 考虑值集{12 24 33 2 4 55 68 26},其四分位数极差是:(A)
A 31
B 24
C 55
D 3
25. 一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年级110人。则年级属性的众数是: (A)
A 一年级
B二年级
C 三年级
D 四年级
26. 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术: (B)
A 等高线图
B 饼图
C 曲面图
D 矢量场图
27. 在抽样方法中,当合适的样本容量很难确定时,可以使用的抽样方法是: (D)
A 有放回的简单随机抽样
B 无放回的简单随机抽样
C 分层抽样
D 渐进抽样
28. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 (C)
A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;
B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;
C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;
D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.
29. 关于基本数据的元数据是指: (D)
A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息;
B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;
C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;
D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.
30. 下面关于数据粒度的描述不正确的是: (C)
A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;
B. 数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;
C. 数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;
D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.
文章来源“CDA数据分析师官网
31. 有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是: (A)
A. 数据仓库开发要从数据出发;
B. 数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;
C. 数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发;
D. 在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式
32. 在有关数据仓库测试,下列说法不正确的是: (D)
A. 在完成数据仓库的实施过程中,需要对数据仓库进行各种测试.测试工作中要包括单元测试和系统测试.
B. 当数据仓库的每个单独组件完成后,就需要对他们进行单元测试.
C. 系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试.
D. 在测试之前没必要制定详细的测试计划.
33. OLAP技术的核心是: (D)
A. 在线性;
B. 对用户的快速响应;
C. 互操作性.
D. 多维分析;
34. 关于OLAP的特性,下面正确的是: (D)
(1)快速性 (2)可分析性 (3)多维性 (4)信息性 (5)共享性
A. (1) (2) (3)
B. (2) (3) (4)
C. (1) (2) (3) (4)
D. (1) (2) (3) (4) (5)
35. 关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C)
A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.
B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.
C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.
D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.
36. OLAM技术一般简称为”数据联机分析挖掘”,下面说法正确的是: (D)
A. OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式,只有后者有与用户的交互性;
B. 由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别.
C. 基于WEB的OLAM是WEB技术与OLAM技术的结合.
D. OLAM服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令,在元数据的知道下,对超级立方体作一定的操作.
37. 关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: (A)
A. OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.
B. OLAP的最终数据来源与OLTP不一样.
C. OLTP面对的是决策人员和高层管理人员.
D. OLTP以应用为核心,是应用驱动的.
38. 设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X产生__(C)__个关联规则。
A、4
B、5
C、6
D、7
40. 概念分层图是__(B)__图。
A、无向无环
B、有向无环
C、有向有环
D、无向有环
41. 频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是: (C)
A、频繁项集 频繁闭项集 =最大频繁项集
B、频繁项集 = 频繁闭项集 最大频繁项集
C、频繁项集 频繁闭项集 最大频繁项集
D、频繁项集 = 频繁闭项集 = 最大频繁项集
42. 考虑下面的频繁3-项集的集合:{1,2,3},{1,2,4},{1,2,5},{1,3,4},{1,3,5},{2,3,4},{2,3,5},{3,4,5}假定数据集中只有5个项,采用 合并策略,由候选产生过程得到4-项集不包含(C)
A、1,2,3,4
B、1,2,3,5
C、1,2,4,5
D、1,3,4,5
43.下面选项中t不是s的子序列的是 ( C )
A、s=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{3,6},{8}>
B、s=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{8}>
C、s=<{1,2},{3,4}> t=<{1},{2}>
D、s=<{2,4},{2,4}> t=<{2},{4}>
44. 在图集合中发现一组公共子结构,这样的任务称为 ( B )
A、频繁子集挖掘
B、频繁子图挖掘
C、频繁数据项挖掘
D、频繁模式挖掘
45. 下列度量不具有反演性的是 (D)
A、系数
B、几率
C、Cohen度量
D、兴趣因子
46. 下列__(A)__不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法。
A、与同一时期其他数据对比
B、可视化
C、基于模板的方法
D、主观兴趣度量
47. 下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少(C)
ID 购买项
1 牛奶,啤酒,尿布
2 面包,黄油,牛奶
3 牛奶,尿布,饼干
4 面包,黄油,饼干
5 啤酒,饼干,尿布
6 牛奶,尿布,面包,黄油
7 面包,黄油,尿布
8 啤酒,尿布
9 牛奶,尿布,面包,黄油
10 啤酒,饼干
A、1
B、2
C、3
D、4
48. 以下哪些算法是分类算法,(B)
A,DBSCAN
B,C4.5
C,K-Mean
D,EM
49. 以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题, (A)
A,KNN
B,SVM
C,Bayes
D,神经网络
50. 决策树中不包含一下哪种结点, (C)
A,根结点(root node)
B,内部结点(internal node)
C,外部结点(external node)
D,叶结点(leaf node)
51. 不纯性度量中Gini计算公式为(其中c是类的个数) (A)
A, B, C, D, (A)
53. 以下哪项关于决策树的说法是错误的 (C)
A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
B. 子树可能在决策树中重复多次
C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
D. 寻找最佳决策树是NP完全问题
54. 在基于规则分类器的中,依据规则质量的某种度量对规则排序,保证每一个测试记录都是由覆盖它的“最好的”规格来分类,这种方案称为 (B)
A. 基于类的排序方案
B. 基于规则的排序方案
C. 基于度量的排序方案
D. 基于规格的排序方案。
55. 以下哪些算法是基于规则的分类器 (A)
A. C4.5
B. KNN
C. Na?ve Bayes
D. ANN
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04