
《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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08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 ...
2025-08-29