京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
《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》
CDA LEVEL Ⅱ_模拟题:
1、答案(D)
在使用历史数据构造训练集(Train)集、验证(Validation)集和检验(Test)时,以下哪个样本量分配方案比较适合?
A.训练50%,验证0%,检验50%
B.训练100%,验证0%,检验0%
C.训练0%,验证100%,检验0%
D.训练60%,验证30%,检验10%
2、答案(A)
一个累积提升度曲线,当深度(Depth)等于0.1时,提升度为(Lift)为3.14,以下哪个解释正确?
A.根据模型预测,从最高概率到最低概率排序后,最高的前10%中发生事件的数量比随机抽样的响应率高3.14
B.选预测响应概率大于10%的样本,其发生事件的数量比随机抽样的响应率高3.14
C.根据模型预测,从最高概率到最低概率排序后,最高的前10%中预测的精确度比随机抽样高3.14
D.选预测响应概率大于10%的样本,其预测的精确度比随机抽样高3.14
3、答案(C)
在使用历史数据构造训练(Train)集、验证(Validation)集和检验(Test)集时,训练数据集的作用在于
A.用于对模型的效果进行无偏的评估
B.用于比较不同模型的预测准确度
C.用于构造预测模型
D.用于选择模型
4、答案(D)
在对历史数据集进行分区之前进行数据清洗(缺失值填补等)的缺点是什么?
A.增加了填补缺失值的时间
B.加大了处理的难度
D.无法对不同数据清理的方法进行比较,以选择最优方法
5、答案(C)
A.运用验证数据集中变量的统计量对训练集中的变量进行数据清洗
B. 运用验证数据集中变量的统计量对验证集中的变量进行数据清洗
C. 运用训练数据集中变量的统计量对验证集中的变量进行数据清洗
D.以上均不对
6、答案(B)
当一个连续变量的缺失值占比在85%左右时,以下哪种方式最合理
A.直接使用该变量,不填补缺失值
B.根据是否缺失,生成指示变量,仅使用指示变量作为解释变量
C.使用多重查补的方法进行缺失值填补
D.使用中位数进行缺失值填补
7、答案(B)
构造二分类模型时,在变量粗筛阶段,以下哪个方法最适合对分类变量进行粗筛
A.相关系数
B.卡方检验
C.方差分析
D.T检验
8、答案(A)
以下哪个方法可以剔除多变量情况下的离群观测
A.变量中心标准化后的快速聚类法
B.变量取百分位秩之后的快速聚类法
C.变量取最大最小秩化后的快速聚类法
D.变量取Turkey转换后的快速聚类法
9、答案(C)
以下哪种变量筛选方法需要同时设置进出模型的变量显著度阀值
A .向前逐步法
B. 向后逐步法
C. 逐步法
D. 全子集法
10、答案(A)
A.R方
B.调整R方
C.AIC
D.BIC
11、[答案B.]
将复杂的地址简化成北、中、南、东四区,是在进行?
A. 数据正规化(Normalization) B. 数据一般化(Generalization) C. 数据离散化(Discretization) D. 数据整合(Integration)
12、【答案(A)】
当类神经网络无隐藏层,输出层个数只有一个的时候,倒传递神经网络会变形成为?
A. 罗吉斯回归 B. 线性回归 C. 贝氏网络 D. 时间序列
13、[答案B.]
请问Apriori算法是用何者做项目集(Itemset)的筛选 ?
A. 最小信赖度(Minimum Confidence)
B. 最小支持度(Minimum Support)
C. 交易编号(Transaction ID)
D. 购买数量
14、[答案B.]
有一条关联规则为A → B,此规则的信心水平(confidence)为60%,则代表:
A. 买B商品的顾客中,有60%的顾客会同时购买A
B. 买A商品的顾客中,有60%的顾客会同时购买B
C. 同时购买A,B两商品的顾客,占所有顾客的60%
D. 两商品A,B在交易数据库中同时被购买的机率为60%
15、【答案(B)】
下表为一交易数据库,请问A → C 的支持度(Support)为:
A. 75% B. 50% C.100% D. 66.6%
|
TID |
Items Bought |
|
1 |
A,B,C |
|
2 |
A,C |
|
3 |
A,D |
|
4 |
B,E,F |
16、【答案(D)】
下表为一交易数据库,请问A → C 的信赖度(Confidence)为:
A. 75% B. 50% C.100% D. 66.6%
|
TID |
Items Bought |
|
1 |
A,B,C |
|
2 |
A,C |
|
3 |
A,D |
|
4 |
B,E,F |
17、[答案D.]
倒传递类神经网络的训练顺序为何?( A:调整权重; B:计算误差值; C:利用随机的权重产生输出的结果)
A. BCA B. CAB C. BAC D. CBA
18、[答案C.]
在类神经网络中计算误差值的目的为何?
A. 调整隐藏层个数
B. 调整输入值
C. 调整权重(Weight)
D. 调整真实值
19、[答案A.]
以下何者为Apriori算法所探勘出来的结果?
A. 买计算机同时会购买相关软件
B. 买打印机后过一个月会买墨水夹
C. 买计算机所获得的利益
D. 以上皆非
20、[答案D.]
如何利用「体重」以简单贝式分类(Naive Bayes)预测「性别」?
A. 选取另一条件属性
B. 无法预测
C. 将体重正规化为0~1之间
D. 将体重离散化
21、[答案B.]
Naive Bayes是属于数据挖掘中的什么方法?
A. 分群 B. 分类 C. 时间序列 D. 关联规则
22、[答案B.]
简单贝式分类(Naive Bayes)可以用来预测何种数据型态?
A. 数值 B. 类别 C. 时间 D. 以上皆是
23、[答案B.]
如何以类神经网络仿真罗吉斯回归(Logistic Regression)?
A. 输入层节点个数设定为3
B. 隐藏层节点个数设定为0
C. 输出层节点个数设定为3
D. 隐藏层节点个数设定为1
24、[答案B.]
请问以下何者属于时间序列的问题?
A. 信用卡发卡银行侦测潜在的卡奴
B. 基金经理人针对个股做出未来价格预测
C. 电信公司将人户区分为数个群体
D. 以上皆是
25、[答案D.]
小王是一个股市投资人,手上持有某公司股票,且已知该股过去历史数据如下表所示,今天为预测2/6的股价而计算该股3日移动平均,请问最近的3日移动平均值为多少?
|
日期 |
股价 |
|
2/1 |
10 |
|
2/2 |
12 |
|
2/3 |
13 |
|
2/4 |
16 |
|
2/5 |
19 |
A. 11 B. 13 C. 14 D. 16
26、[答案C.]
下列哪种分类算法的训练结果最难以被解释?
A. Naive Bayes
B. Logistic Regression
C. Neural Network
D. Decision Tree
27、[答案B.]
数据遗缺(Null Value)处理方法可分为人工填补法及自动填补法,下列哪种自动填补法可得到较准确的结果?
A. 填入一个通用的常数值,例如填入"未知/Unknown"
B. 把填遗缺值的问题当作是分类或预测的问题
C. 填入该属性的整体平均值
D. 填入该属性的整体中位数
1、(AB)
对于决策类模型、以下哪些统计量用于评价最合适?
A.错分类率
B.利润
C.ROC指标
D.SBC
2、(BD)
对于估计类模型、以下哪些统计量用于评价最合适?
A.错分类率
B.极大似然数
C.ROC统计量
D.SBC
3、(AB)
以下哪个变量转换不会改变变量原有的分布形式
A.中心标准化
B.极差标准化
C.TURKEY打分
D.百分位秩
4、(AB)
连续变量转换时,选取百分位秩而不选用最大最小秩的原因
A.避免模型在使用时,值域发生明显变化
B.避免输入变量值域变化对模型预测效果的影响
C.避免输入变量的异常值影响
D.是转换后的变量更接近正态分布
5、(BC)
构造二分类模型时,在变量粗筛阶段,以下哪两个方法最适合对连续变量进行粗筛
A.皮尔森(Pearson)相关系数
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社会认可,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 + Level Ⅱ: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 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
CDA Level I >了解更多<
▷ 报考条件:无要求。
▷ 考试时间:随报随考。
CDA Level II >了解更多<
▷ 报考条件:获得CDA Level Ⅰ认证证书;
▷ 考试时间:随报随考。
CDA Level III >了解更多<
▷ 报考条件:获得CDA Level Ⅱ认证证书;
▷ 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
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27