数据分析师常见的7道笔试题目及答案

数据分析师常见的7道笔试题目及答案

导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧

重于已有假设的证实或证伪。以下是由小编J.L为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。

1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把

整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用

hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000

个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。

或者如下阐述：

算法思想：分而治之+Hash

1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理;

2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日

志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址;

3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址;

4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP;

2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。

假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也

就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。

典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述，

文中，给出的最终算法是：

第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27);

第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。

即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一

个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。

或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10

个元素的最小推来对出现频率进行排序。

3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。

方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000

个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。

如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到

分解得到的小文件的大小都不超过1M。

对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树

/hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含100 个结点的最小堆)，并把

100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并(类似与归并排序) 的过程了。

4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。

还是典型的TOP K算法，解决方案如下：

方案1：

顺序读取10个文件，按照hash(query)的结果将query写入到另外10个文件(记为)中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G(假设hash函数是随机的)。

找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query，query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query 和对应的query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件(记为)。

对这10个文件进行归并排序(内排序与外排序相结合)。

方案2：

一般query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。

方案3：

与方案1类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理(比如MapReduce)，最后再进行合并。

5、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url?

方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。

遍历文件a，对每个url求取hash(url)00，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为a0，a1，…，a999)中。这样每个小文件的大约为300M。

遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000小文件(记为b0，b1，…，b999)。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件(a0vsb0，a1vsb1，…，

a999vsb999)中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。

求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。

方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url(注意会有一定的错误率)。

Bloom filter日后会在本BLOG内详细阐述。

6、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。

方案1：采用2-Bitmap(每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义)进行，共需内存2^32 * 2 bit=1 GB内存，还可以接受。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。

方案2：也可采用与第1题类似的方法，进行划分小文件的方法。然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。然后再进行归并，注意去除重复的元素。

7、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?

与上第6题类似，我的第一反应时快速排序+二分查找。以下是其它更好的方法：

方案1：oo，申请512M的内存，一个bit位代表一个unsigned int值。读入40亿个数，设置相应的bit位，读入要查询的数，查看相应bit位是否为1，为1表示存在，为0表示不存在。

方案2：这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述，大家可以参考下面的思路，探讨一下：

又因为2^32为40亿多，所以给定一个数可能在，也可能不在其中;

这里我们把40亿个数中的每一个用32位的二进制来表示

假设这40亿个数开始放在一个文件中。

数据分析笔试题目及答案解析

数据分析笔试题目及答案解析 数据分析笔试题目及答案解析 ——第1题—— 1. 从含有N个元素的总体中抽取n个元素作为样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中，这样的抽样方式称为? A. 简单随机抽样 B. 分层抽样 C. 系统抽样 D. 整群抽样 答案：A ——第2题—— 2. 一组数据，均值中位数众数，则这组数据 A. 左偏 B. 右偏 C. 钟形 D. 对称 答案：B 「题目解析」

分布形状由众数决定，均值大于众数的化，说明峰值在左边，尾巴在右边，所以右偏。偏态是看尾巴在哪边。 ——第3题—— 3. 对一个特定情形的估计来说，置信水平越低，所对应的置信区间? A. 越小 B. 越大 C. 不变 D. 无法判断 答案：A 「题目解析」 根据公式，Z减小，置信区间减小。 ——第4题—— 4.关于logistic回归算法，以下说法不正确的是? A. logistic回归是当前业界比较常用的算法，用于估计某种事物的可能性 B. logistic回归的目标变量可以是离散变量也可以是连续变量 C. logistic回归的结果并非数学定义中的概率值 D. logistic回归的自变量可以是离散变量也可以是连续变量 答案：B 「题目解析」

逻辑回归是二分类的分类模型，故目标变量是离散变量，B错； logisitc回归的结果为“可能性”，并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用，C对。 ——第5题—— 5.下列关于正态分布，不正确的是? A. 正态分布具有集中性和对称性 B. 期望是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置 C. 正态分布是期望为0，标准差为1的分布 D. 正态分布的期望、中位数、众数相同 答案：C 「题目解析」 N（0，1）是标准正态分布。 ——第6题—— 6. 以下关于关系的叙述中，正确的是? A. 表中某一列的数据类型可以同时是字符串，也可以是数字 B. 关系是一个由行与列组成的、能够表达数据及数据之间联系的二维表 C. 表中某一列的值可以取空值null，所谓空值是指安全可靠或零 D. 表中必须有一列作为主关键字，用来惟一标识一行 E. 以上答案都不对

数据分析师常见的7道笔试题目及答案

数据分析师常见的7道笔试题目及答案 导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。以下是由小编为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map 进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP 中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理; 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址; 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP; 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是： 第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树 /hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含100 个结点的最小堆)，并把100

数据分析师常见的道笔试题目及答案

数据分析师常见的道笔试 题目及答案 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020

数据分析师常见的7道笔试题目及答案 导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。以下是由小编为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理; 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB 个IP地址; 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP; 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是： 第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N 为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。

大数据笔试题及答案

大数据笔试题及答案 大数据技术的兴起和发展已经成为当今世界的热点话题。随着人们对数据的需求和对数据分析的重视，大数据相关岗位的需求也日益增加。因此，在求职和升职过程中，大数据笔试已成为各大公司选拔人才的重要环节。本文将介绍几道常见的大数据笔试题目，并提供答案供参考。 题目一：请解释什么是大数据？并列举大数据的特点。 答案：大数据是指庞大且复杂的数据集合，无法使用传统的数据管理和分析方法进行处理。大数据的特点包括以下几点： 1. 大量性：大数据通常以TB、PB甚至EB为单位衡量，数据量巨大。 2. 高速性：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。 3. 多样性：大数据来源多样，可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种形式。 4. 核心价值：大数据蕴含着重要的商业价值和创新机会，可以为企业决策和业务发展提供有力支持。 题目二：请简述Hadoop的原理和应用场景。

答案：Hadoop是一种分布式计算框架，基于Google的MapReduce 和Google文件系统的研究成果。其核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）。 Hadoop的原理是将一个大任务划分为多个小任务，分布式地在多 台计算机上进行计算。MapReduce将计算任务分为Map阶段和Reduce 阶段，通过将数据分片并在多个节点上并行计算，提高了计算效率。 Hadoop的应用场景包括大数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。它可以处理海量的数据，并通过分布式处理提高了数据的处理速度和 计算效率。 题目三：请简述Spark的特点和优势。 答案：Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。其特 点和优势如下： 1. 快速：Spark使用内存计算，相比传统的基于磁盘的计算框架， 速度更快。同时，Spark还支持迭代计算和交互式查询，适用于需要实 时计算的场景。 2. 通用：Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言（如Java、Scala、Python等），可以处理大部分数据处理和分析需求。 3. 可扩展：Spark可以方便地与其他大数据技术（如Hadoop、Hive 等）集成，可以在集群中进行水平扩展，适用于处理大规模数据。

携程数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

携程 数据分析师岗位笔试题目（精选）以下是携程公司数据分析师岗位的笔试题目： 一、选择题（每个问题四个选项，请选择正确的答案） 1. 在下列数据分析工具中，非常常用于处理大数据的是哪一个？ A. Excel B. Tableau C. Power BI D. SPSS （答案：B. Tableau） 2. 下列哪一项不是数据分析的主要步骤？ A. 数据收集 B. 数据清洗 C. 数据可视化 D. 数据储存 （答案：D. 数据储存不是数据分析的主要步骤） 3. 以下哪一项对于确定数据集的规模无关紧要？

A. 数据的来源和类型 B. 数据的精度和深度 C. 数据的时间范围和更新频率 D. 数据的颜色和形状 （答案：D. 数据的颜色和形状对于确定数据集的规模无关紧要） 4. 在处理结构化数据时，以下哪种方法是非常佳选择？ A. 文本分析 B. 语音识别 C. 图像分析 D. 时间序列分析 （答案：D. 时间序列分析在处理结构化数据时是非常佳选择） 5. 如果数据集中存在大量缺失值，以下哪种处理方法非常合适？ A. 删除含有缺失值的数据行 B. 用均值填充缺失值 C. 用中位数填充缺失值 D. 用随机数填充缺失值 （答案：A. 删除含有缺失值的数据行是处理大量缺失值的非常合适方法） 6. 下列哪一项不是机器学习在数据分析中的应用？ A. 分类预测

B. 聚类分析 C. 关联规则挖掘 D. 时间序列预测 （答案：D. 时间序列预测不是机器学习在数据分析中的应用） 7. 对于确定数据质量，以下哪种方法非常有效？ A. 统计检验 B. 可视化检验 C. 假设检验 D. 以上所有选项都是有效的 （答案：D. 以上所有选项都是有效的） 8. 当需要将大量数据进行可视化时，以下哪种数据可视化工具非常为合适？ A. Power BI B. Tableau C. Excel D. Python Matplotlib （答案：B. Tableau） 9. 当数据分析师在进行数据分析时，以下哪个因素非常可能影响他们的结论？ A. 数据的不确定性 B. 数据收集的准确性

百度搜索数据分析师岗位笔试选择题附笔试高分技巧

百度搜索 数据分析师岗位笔试(选择题)附笔试技巧 一、选择题（每个问题有四个，请选择正确的答案） 1. 在数据分析中，以下哪个指标用于衡量数据的集中趋势？ A. 均值 B. 中位数 C. 方差 D. 标准差 参考答案A. 均值 2. 哪种统计方法可以用于探索两个变量之间的关系？ A. 描述性统计 B. 方差分析 C. 回归分析 D. 主成分分析 参考答案C. 回归分析 3. 对于一个数据集，我们如何判断它的数据分布是否为正态分布？ A. 绘制直方图 B. 绘制箱线图 C. 使用正态性检验 D. 使用假设检验

参考答案C. 使用正态性检验 4. 在使用Python进行数据分析时，哪个库处理数值计算非常常用？ A. Numpy B. Pandas C. Matplotlib D. Scikit-learn 参考答案A. Numpy 5. 以下哪个数据库类型是关系型数据库？ A. MongoDB B. MySQL C. Redis D. HBase 参考答案B. MySQL 6. 在数据分析中，以下哪个方法用于识别数据的异常值或离群值？ A. 平均数法则 B. 四分位数法则 C. Z-score方法 D. Chauvenet准则 参考答案D. Chauvenet准则 7. 用Python进行数据分析时，以下哪个方法可以用于对数据进行排序？ A. sort() B. sorted()

C. sort_values() D. order_by() 参考答案C. sort_values() 8. 在进行时间序列分析时，以下哪个方法可以用于消除季节性影响？ A. 移动平均法 B. 趋势分析法 C. 季节性调整法 D. 差分法 参考答案C. 季节性调整法 9. 在机器学习中，以下哪个算法用于分类问题？ A. K-means聚类 B. 决策树回归 C. 支持向量机分类 D. KNN分类 参考答案C. 支持向量机分类 10. 在以下Python库中，哪个库提供了数据可视化的功能？ A. Numpy B. Pandas C. Matplotlib D. Scikit-learn 参考答案C. Matplotlib

星辉游戏数据分析岗位笔试题目含笔试技巧

星辉游戏 数据分析岗位笔试题目（精选） 以下是15个星辉游戏公司数据分析岗位的笔试题目： 一、选择题（每个问题有四个选项，请选择非常合适的答案） 1. 在下列四个游戏公司中，哪一个是星辉游戏公司的竞争对手？ A. 网易游戏 B. 腾讯游戏 C. 暴雪娱乐 D. 微软游戏 参考答案：B. 腾讯游戏。因为腾讯游戏也是国内的一家知名游戏公司，与星辉游戏公司存在竞争关系。 2. 一般情况下，游戏公司的收入来源主要来自于哪里？ A. 游戏内购买 B. 游戏广告 C. 游戏版权销售 D. 游戏开发成本

参考答案：A. 游戏内购买。游戏内购买是游戏公司的主要收入来源，包括游戏内的道具、角色、皮肤等。 3. 在进行游戏数据分析时，以下哪个指标不是非常重要的？ A. 日活跃用户数 B. 付费用户数 C. 次日留存率 D. 游戏时长 参考答案：D. 游戏时长。虽然游戏时长可以反映游戏的吸引力和用户黏性，但在一些特定情况下，例如游戏的类型和设计，游戏时长并不是非常重要的指标。 4. 下列哪个数据可以用来评估游戏的用户黏性？ A. 日活跃用户数 B. 新增用户数 C. 卸载用户数 D. 活跃用户数 参考答案：A. 日活跃用户数。日活跃用户数可以反映游戏的用户黏性，即每天有多少用户会登录游戏并参与游戏。 5. 在进行游戏数据分析时，以下哪个方法是经常使用的？

A. 聚类分析 B. 可视化分析 C. A/B测试 D. 相关性分析 参考答案：C. A/B测试。A/B测试是一种常用的数据分析方法，可以用来比较两种不同方案的效果，从而找到非常佳方案。在游戏开发中，A/B测试经常被用来测试不同游戏设计的可行性和效果。 6. 在一个网络游戏中，以下哪个角色对于游戏数据分析师来说是非常重要的？ A. 游戏策划师 B. 游戏设计师 C. 游戏运营师 D. 游戏客服 参考答案：C. 游戏运营师。游戏运营师负责游戏的日常运营，包括数据分析、用户运营等，对于游戏数据分析师来说是非常重要的。 7. 下列哪个数据可以用来评估游戏的用户满意度？ A. 卸载率 B. 投诉率 C. 活跃用户数

宝洁数据分析员岗位笔试题目含笔试技巧

宝洁 数据分析员岗位笔试题目（精选） 宝洁公司数据分析员岗位笔试题目 一、选择题 1. 在下列四个品牌中，哪个品牌的洗发水市场份额在过去的五年中增长非常快？ A. 宝洁 B. 联合利华 C. 高露洁 D. 欧莱雅 参考答案：D. 欧莱雅 2. 在进行市场趋势分析时，哪种数据源非常常被使用？ A. 社交媒体数据 B. 新闻报道 C. 行业报告 D. 客户反馈 参考答案：C. 行业报告

3. 在评估潜在市场机会时，哪种因素非常可能被忽略？ A. 消费者收入 B. 消费者年龄 C. 消费者教育水平 D. 消费者心理状态 参考答案：D. 消费者心理状态 4. 下列哪个全国是宝洁公司的非常大市场？ A. 美国 B. 中国 C. 巴西 D. 德国 参考答案：A. 美国 5. 通过使用哪种数据分析工具，我们可以有效地识别出异常数据？ A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Python 参考答案：A. Excel 6. 当我们想要预测某种产品的未来销售情况时，以下哪个方法非常有效？

A. 时间序列分析 B. 聚类分析 C. 主成分分析 D. 关联规则挖掘 参考答案：A. 时间序列分析 7. 以下哪个数据可视化工具非常常被使用于数据分析？ A. 饼图 B. 折线图 C. 散点图 D. 直方图 参考答案：B. 折线图 8. 当我们在处理包含大量数据的数据集时，应该优先使用哪种数据处理技术？ A. 数据筛选 B. 数据分类 C. 数据聚合 D. 数据透视 参考答案：C. 数据聚合 9. 在宝洁公司的数据分析中，以下哪个指标非常常被用于评估市场趋势？ A. 平均值

诗悦网络数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

诗悦网络 数据分析师岗位笔试题目（精选） 以下是诗悦网络公司数据分析师岗位的笔试题目，包括10个选择题和5个问答题： 选择题部分： 1. 在下列四个数据分析工具中，哪一个非常适合进行时间序列分析？ A. Excel B. Tableau C. Python D. Power BI 参考答案：C. Python 2. 下面哪一种数据库非常适合存储大数据？ A. Oracle B. SQL Server C. MongoDB D. MySQL 参考答案：C. MongoDB 3. 以下哪一项不是数据分析的主要步骤？ A. 数据清洗

B. 数据收集 C. 数据可视化 D. 数据建模 参考答案：D. 数据建模 4. 下列哪一种数据类型不适合用图表来表示？ A. 时间序列数据 B. 分类数据 C. 数值型数据 D. 文本数据 参考答案：D. 文本数据 5. 在数据分析中，下列哪一种方法常用于确定两个变量之间的相关程度？ A. 回归分析 B. 时间序列分析 C. 主成分分析 D. 卡方检验 参考答案：A. 回归分析 6. 下列哪一种数据预处理方法是为了减小数据的维度？ A. 数据清理 B. 数据归一化 C. 主成分分析 D. 卡方检验 参考答案：C. 主成分分析

7. 以下哪一项不是机器学习算法的常见应用领域？ A. 图像识别 B. 自然语言处理 C. 时间序列预测 D. 数据分类 参考答案：C. 时间序列预测 8. 下列哪一种数据类型是大数据的主要特点？ A. 高频性 B. 高维度性 C. 高价值性 D. 高噪音性 参考答案：B. 高维度性 9. 在下列四个数据可视化工具中，哪一个非常适合进行复杂数据可视化？ A. Excel B. Tableau C. Power BI D. Python matplotlib库 参考答案：D. Python matplotlib库 10. 下列哪一种数据处理方法可以用来消除数据的噪声？ A. 数据清理 B. 数据聚合 C. 数据归一化

中通快递（开曼）有限公司数据分析师岗位笔试题目之二

中通快递（开曼）有限公司 数据分析师岗位笔试题目（精选） 以下15个中通快递（开曼）有限公司的数据分析师岗位的笔试题目： 一、选择题（每个问题有一个正确答案） 1. 在进行数据分析时，下列哪个工具最常用来制作和展示数据可视化？（多选） A. Excel B. PowerPoint C. Tableau D. Python 答案：A. Excel 2. 下列哪个数据库适合存储大量结构化数据？（多选） A. Access B. SQL Server C. MySQL D. Oracle 答案：B. SQL Server 3. 以下哪种数据分析方法可以用于探索性数据分析？（多选） A. 平均数 B. 标准差

C. 箱线图 D. 假设检验 答案：C. 箱线图 4. 你需要使用Python进行数据分析，下列哪个库是最常用的？（多选） A. NumPy B. Pandas C. Matplotlib D. Scikit-learn 答案：B. Pandas 5. 在处理时间序列数据时，下列哪个方法可以消除季节性影响？（多选） A. 移动平均 B. 差分 C. 季节性分解 D. 小波分析 答案：C. 季节性分解 6. 你正在使用Excel进行数据分析，但某些单元格中的数据是文本格式，这导致了计算错误。你应该使用以下哪个函数来转换这些文本数字为可以进行计算的数字？（多选） A. TEXT B. CONVERT C. VALUE D. ARRAYFORMULA

答案：C. VALUE 7. 你正在分析一份销售报告，你需要找出哪些产品在过去一年中的销售额下降了。你应该使用以下哪个图形来表示这种趋势？（多选） A. 条形图 B. 饼图 C. 折线图 D. 散点图 答案：C. 折线图 8. 下列哪个数据清洗方法可以用于处理缺失值？（多选） A. 均值填充 B. 中位数填充 C. 重编码 D. 删除带有缺失值的行或列 答案：A. 均值填充B. 中位数填充 9. 在使用SQL查询数据库时，以下哪个语句可以用于筛选出销售额大于100的产品？（多选） A. SELECT * FROM products WHERE sales > 100; B. SELECT * FROM products WHERE sales = 100; C. SELECT * FROM products WHERE sales < 100; D. SELECT * FROM products WHERE sales = '100'; 答案：A. SELECT * FROM products WHERE sales > 100; 10. 下列哪个假设检验方法可以用于检验两个样本的均值是否相等？（多选）

2022年数据分析师题库及答案

2022年数据分析师题库及答案 随着数据科学的快速发展，数据分析师的需求也越来越大。作为一位数据分析师，掌握相关的知识和技能非常重要。为了匡助泛博数据分析师考生更好地备考，我们整理了2022年的数据分析师题库及答案。 第一部份：统计学基础 统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本概念和方法对于数据分析师来说至关重要。以下是一道关于假设检验的题目： 题目：某公司声称其新推出的产品相比竞争对手的产品更受欢迎。为了验证这一说法，我们进行了一项调查，随机选取了100位消费者，其中有75位表示喜欢该公司的产品。在显著性水平为0.05的情况下，你能否证明该公司的说法？ 答案：对于这个问题，我们可以使用假设检验的方法。首先，我们需要建立原假设（H0）和备择假设（H1）。在这个问题中，原假设可以是“该公司的产品与竞争对手的产品一样受欢迎”，备择假设可以是“该公司的产品比竞争对手的产品更受欢迎”。 接下来，我们需要计算样本的均值和标准差，并使用正态分布的知识来计算临界值。在显著性水平为0.05的情况下，临界值为1.96。然后，我们计算统计量（Z 值）：(75-50)/√(0.5*0.5/100) = 5。由于计算出的Z值大于临界值，我们可以拒绝原假设，即可以证明该公司的说法。 第二部份：数据清洗与预处理 在进行数据分析之前，我们通常需要对原始数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。以下是一道关于缺失值处理的题目： 题目：某公司的销售数据中存在一些缺失值，你会如何处理这些缺失值？

答案：处理缺失值的方法有多种。一种常见的方法是删除包含缺失值的观察值。然而，这种方法可能会导致数据的丢失，因此在删除之前需要子细考虑。另一种方法是使用均值、中位数或者众数来填补缺失值。这种方法可以保留更多的数据，但可能会引入一定的偏差。还有一种方法是使用回归分析或者插值方法来预测缺失值。 在选择处理方法时，需要根据具体情况来决定。如果缺失值的比例很小，并且 缺失值是随机的，那末删除观察值可能是一个合理的选择。如果缺失值的比例较大，并且缺失值可能与其他变量相关，那末使用填补方法可能更合适。 第三部份：数据分析方法 数据分析师需要掌握各种数据分析方法，以便从数据中提取实用的信息和洞察。以下是一道关于回归分析的题目： 题目：某公司想要预测其销售额与广告投入之间的关系。他们采集了过去几个 月的数据，包括广告投入和销售额。你会如何建立一个回归模型来预测销售额？ 答案：建立回归模型的第一步是选择合适的自变量和因变量。在这个问题中， 广告投入是自变量，销售额是因变量。接下来，我们需要采集足够的数据，并进行数据的清洗和预处理。 然后，我们可以使用最小二乘法来估计回归方程的参数。最小二乘法是一种常 用的方法，通过最小化残差平方和来找到最佳拟合线。最后，我们可以使用回归方程来预测销售额。需要注意的是，回归模型的拟合度和预测能力需要进行评估，可以使用R方值和均方根误差等指标来评估模型的好坏。 结语 数据分析师是一个充满挑战和机遇的职业。通过掌握统计学基础、数据清洗与 预处理以及数据分析方法，我们可以更好地从数据中获取实用的信息和洞察。希翼本文整理的2022年数据分析师题库及答案对泛博考生有所匡助，祝愿大家在考试 中取得好成绩！

潍坊银行数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

潍坊银行 数据分析师岗位笔试题目（精选） 以下是15个潍坊银行公司数据分析师岗位的笔试题目： 选择题： 1. 在以下四个数据分析工具中，哪一个非常适合进行时间序列分析？ A. Excel B. Tableau C. Python D. Power BI 参考答案：C. Python 2. 以下哪个数据库类型非常适合存储大量结构化数据？ A. MongoDB B. MySQL C. PostgreSQL D. Redis 参考答案：A. MongoDB 3. 假设你有一个数据集包含很多特征，那么你应该采取哪种数据预处理技术来减少特征的数量？ A. 聚类

C. 主成分分析（PCA） D. 支持向量机（SVM） 参考答案：C. 主成分分析（PCA） 4. 你希望建立一个预测模型来预测客户流失，那么以下哪个算法非常适用？ A. 决策树 B. K-means聚类 C. 线性回归 D. 支持向量机（SVM）参考答案：C. 线性回归 5. 在数据分析过程中，你应该在何时进行数据清洗？ A. 在数据收集之后立即进行 B. 在数据分析过程中进行 C. 在数据分析结束后进行 D. 在数据发布前进行 参考答案：A. 在数据收集之后立即进行 6. 下列哪个数据可视化工具可以非常好地展示多变量数据？ A. 柱状图 B. 折线图 C. 散点图 D. 饼图 参考答案：C. 散点图 7. 对于一个包含缺失值的CSV文件，以下哪个方法非常适合填充这些缺失值？

B. 平均数填充 C. 利用插值算法填充 D. 以0填充 参考答案：C. 利用插值算法填充 8. 你发现两个变量之间存在负相关，那么这两个变量之间的关系是？ A. 正相关 B. 负相关 C. 无关系 D. 难以确定 参考答案：B. 负相关 9. 你希望对一组客户的数据进行分层，那么你应该使用哪种分层方法？ A. 系统抽样法 B. 随机抽样法 C. 分位数分层法 D. 简单随机抽样法 参考答案：C. 分位数分层法10在数据分析中，下列哪个步骤可以被视为数据挖掘？A利用决策树算法对数据进行分类B对数据进行汇总和统计C利用K-means算法对客户进行分群D对数据进行可视化参考答案：C利用K-means 算法对客户进行分群问答题：1在数据分析过程中，数据预处理的步骤有哪些？参考答案：数据预处理主要包括以下步骤：数据收集、数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约、数据离散化等。2什么是决策树算法？决策树算法是一种常

中国光大银行数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

中国光大银行 数据分析师岗位笔试题目（精选） 中国光大银行公司数据分析师岗位笔试题目 一、选择题（共10题，每题4分，共40分） 1. 下列哪个是数据分析的主要步骤？（选项：A、数据收集；B、数据清洗；C、数据挖掘；D、数据可视化） 答案：C 2. 对于一个数据分析师来说，非常重要的技能是什么？（选项：A、编程；B、统计学；C、可视化；D、沟通能力） 答案：A 3. 以下哪个是定性数据？（选项：A、年龄；B、性别；C、百分比；D、身高）答案：B 4. 在数据分析中，下列哪个误差来源非常容易造成数据分析结果的不准确？（选项：A、抽样误差；B、系统误差；C、测量误差；D、随机误差） 答案：C

5. 下列哪个是非常常用的数据可视化工具？（选项：A、Excel；B、SPSS；C、Tableau；D、PowerPoint） 答案：A 6. 以下哪个是用于处理大量数据的计算工具？（选项：A、Python；B、Excel； C、Spark； D、MATLAB） 答案：C 7. 以下哪个是有监督学习的主要应用？（选项：A、垃圾邮X识别；B、股票价格预测；C、天气预报；D、人口统计） 答案：A 8. 下列哪个是关联性分析的主要应用？（选项：A、市场细分；B、客户流失预测；C、价格预测；D、相关性分析） 答案：D 9. 以下哪个是聚类分析的主要应用？（选项：A、异常值检测；B、市场细分； C、客户流失预测； D、相关性分析） 答案：B 10. 在下列哪个情况下，应使用时间序列分析？（选项：A、分析用户购买行为； B、分析用户点击行为； C、分析股票价格； D、分析用户年龄分布）

翼支付数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

翼支付 数据分析师岗位笔试题目（精选） 以下是15个翼支付公司数据分析师岗位的笔试题目，包括10个选择题和5个问答题： 选择题： 1. 在下列选项中，哪个是KPI（关键绩效指标）的主要特点？ A. 可度量性 B. 主观性 C. 及时性 D. 全面性 参考答案：A. 可度量性。KPI是一种可度量的指标，用于评估和改善业务绩效。 2. 以下哪个不是数据分析的主要步骤？ A. 数据清洗 B. 数据收集 C. 数据挖掘 D. 数据可视化 参考答案：D. 数据可视化不是数据分析的主要步骤，而是属于数据呈现和沟通的环节。 3. 在进行数据分析时，以下哪个方法常用于确定数据分布的中心位置？

B. 中位数 C. 众数 D. 方差 参考答案：A. 平均数。平均数常用于描述数据分布的集中趋势。 4. 下列哪个数据库类型不适合用于大数据处理？ A. 关系型数据库 B. 分布式数据库 C. 列式存储数据库 D. NoSQL数据库 参考答案：A. 关系型数据库。关系型数据库适合处理结构化数据，但在处理大量非结构化数据时可能不够有效。 5. 在进行时间序列数据分析时，以下哪个方法常用来预测未来的趋势？ A. 线性回归 B. 支持向量机 C. K-means聚类 D. 主成分分析 参考答案：A. 线性回归。线性回归是一种常见的预测方法，适用于时间序列数据。 6. 下列哪个数据类型不适合用图表来呈现？ A. 连续型数据 B. 分类数据

D. 关联数据 参考答案：D. 关联数据。关联数据不适合用图表来呈现，通常需要使用其他可视化工具和技术来展示。 7. 在进行数据分析时，以下哪个指标可以帮助评估数据的波动性和不确定性？ A. 均值 B. 标准差 C. 方差 D. 变异系数 参考答案：C. 方差。方差是衡量数据波动性和不确定性的指标。 8. 下列哪个算法常用于分类问题？ A. K-means聚类算法 B. 决策树算法 C. 随机森林算法 D. 主成分分析算法 参考答案：B. 决策树算法。决策树算法是一种常见的分类算法。 9. 下列哪个数据库适合存储大量结构化数据？ A. Oracle数据库 B. MySQL数据库 C. PostgreSQL数据库 D. MongoDB数据库 参考答案：A. Oracle数据库。Oracle是一种关系型数据库，适合存储大量结构

孝庸基金数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

孝庸基金 数据分析师岗位笔试题目（精选） 以下是15个孝庸基金公司数据分析师岗位的笔试题目： 选择题： 1. 下列哪个选项是正确的数据类型，用于描述一组用户的年龄？ A) 字符串 B) 集合 C) 数组 D) 字典 参考答案：C) 数组。数组是一种可以存储多个数据项的数据结构，适合用于存储一组有序的数据，例如用户的年龄。 2. 在数据分析中，下列哪个方法是常用的异常值检测方法？ A) t检验 B) 方差分析 C) 卡方检验 D) 线性回归 参考答案：A) t检验。t检验常用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，也可以用于检测单个变量的异常值。 3. 下列哪个数据库非常适合用于存储大量的时间序列数据？

A) MySQL B) MongoDB C) Oracle D) Redis 参考答案：D) Redis。Redis是一种内存数据库，以高速读写和持久化存储大量数据而著称，非常适合用于存储时间序列数据。 4. 以下哪个数据可视化工具可以用于展示多个变量之间的关系，并找出其中的相关性？ A) Excel B) Tableau C) Power BI D) Python 参考答案：B) Tableau。Tableau是一种功能强大的数据可视化工具，可以用于展示多个变量之间的关系，并通过数据图表找出其中的相关性。 5. 下列哪个数据库管理系统支持SQL语言？ A) Oracle B) MySQL C) MongoDB D) Redis 参考答案：B) MySQL。MySQL是一种关系型数据库管理系统，支持使用SQL 语言进行数据的查询、插入、更新和删除等操作。 6. 在数据分析中，下列哪个指标可以用于衡量投资组合的风险？

衡泰技术数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

衡泰技术 数据分析师岗位笔试题目（精选） 1. 选择题 1.1 问题：以下哪个数据特征属于定量数据？ 选项：A、性别B、年龄C、是否吸烟D、收入 参考答案：B、年龄 1.2 问题：以下哪个是数据预处理的常用方法？ 选项：A、关联分析B、主成分分析C、数据清理D、假设检验 参考答案：C、数据清理 1.3 问题：以下哪个数据库类型通常用于存储结构化数据？ 选项：A、关系型数据库B、非关系型数据库C、分布式数据库D、内存数据库 参考答案：A、关系型数据库 1.4 问题：以下哪个算法用于分类问题？ 选项：A、线性回归B、决策树C、KNN D、主成分分析 参考答案：B、决策树 1.5 问题：以下哪个是大数据的主要特点？ 选项：A、体积大B、速度快C、种类多D、都是 参考答案：D、都是 1.6 问题：以下哪个是数据可视化的主要工具？ 选项：A、Excel B、Python C、Tableau D、Word

参考答案：C、Tableau 1.7 问题：以下哪个是机器学习的主要任务？ 选项：A、预测连续值B、预测分类结果C、找到数据间的关系D、以上都是 参考答案：D、以上都是 1.8 问题：以下哪个是数据挖掘的主要任务？ 选项：A、分类B、聚类C、关联规则分析D、以上都是 参考答案：D、以上都是 1.9 问题：以下哪个是数据分析的主要目的？ 选项：A、预测未来趋势B、解释数据关系C、描述数据特征D、以上都是 参考答案：D、以上都是 1.10 问题：以下哪个是确定样本数量时需要考虑的因素？ 选项：A、精度B、实验次数C、显著性水平D、以上都是 参考答案：D、以上都是 2. 问答题 2.1 问题：什么是数据分析，并简述其应用领域。 参考答案：数据分析是指利用统计学和计算机技术，对收集到的数据进行处理和分析，以提取有用的信息和知识。其应用领域广泛，包括商业决策、医疗健康、金融投资等领域。 2.2 问题：简述数据预处理的常用方法及其作用。 参考答案：数据预处理的常用方法包括数据清理、数据变换和数据浓缩。数据清

中银金科数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

中银金科 数据分析师岗位笔试题目（精选）以下是15个中银金科公司数据分析师岗位的笔试题目： 一、选择题（共10题，每题4分，共40分） 1. 下列哪个选项不是数据分析的主要步骤？ A. 数据收集 B. 数据清洗 C. 数据可视化 D. 数据储存 （正确答案：D. 数据储存不是数据分析的主要步骤） 2. 在数据分析中，哪个方法常用来进行时间序列预测？ A. 线性回归 B. 决策树 C. 支持向量机 D. ARIMA模型 （正确答案：D. ARIMA模型常用来进行时间序列预测） 3. 以下哪个数据库类型非常适合进行大数据分析？ A.关系型数据库 B.非关系型数据库

C.分布式数据库 D.并行数据库 （正确答案：C. 分布式数据库非常适合进行大数据分析） 4. 假设你收到一份数据集，你应首先进行哪个步骤？ A. 数据清洗 B. 数据分组 C. 数据抽取 D. 数据可视化 （正确答案：A. 数据清洗是接收数据集后的首要步骤） 5. 以下哪个数据类型不适合用图表来可视化？ A. 比例数据 B. 时间数据 C. 分组数据 D. 文本数据 （正确答案：D. 文本数据不适合用图表来可视化） 6. 哪种数据分析工具非常适合处理大规模的数据？ A. Excel B. Tableau C. Spark D. SQL （正确答案：C. Spark非常适合处理大规模的数据）7. 下列哪个算法常用于分类问题？

A. K-means B. PCA C. SVM D. Decision Tree （正确答案：D. Decision Tree常用于分类问题） 8. 在进行假设检验时，哪种情况下的推论是错误的？ A. 当样本平均数大于总体平均数时，可以推断样本平均数大于一切其他样本的平均数。 B. 当样本方差大于总体方差时，可以推断样本方差大于一切其他样本的方差。 C. 当样本比例大于总体比例时，可以推断样本比例大于一切其他样本的比例。 D. 当样本中某一类别数据占比明显大于总体中该类别数据占比时，可以推断该类别数据在总体中占比变大。 （正确答案：A. 当样本平均数大于总体平均数时，不可以推断样本平均数大于一切其他样本的平均数。） 9. 对于缺失数据，哪种处理方法不恰当？ A. 用均值插补 B. 用中位数插补 C. 用回归方法插补 D. 直接删除包含缺失数据的数据行 （正确答案：D. 直接删除包含缺失数据的数据行是不恰当的处理方法） 10. 下列哪个指标通常用于衡量分类模型的性能？ A. R2 score

芯瞳数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧

芯瞳 数据分析师岗位笔试题目（精选）以下是15个芯瞳公司数据分析师岗位的笔试题目： 选择题： 1. 下列哪个选项是正确的数据类型？ A. 时间是一种连续型数据 B. 性别是一种分类数据 C. 商品销售额是一种离散型数据 D. 所有数据都是正确的 答案：B 2. 在数据分析中，下列哪个方法常用于异常值检测？ A. 平均数 B. 中位数 C. 四分位数 D. Z-score 答案：D 3. 对于一组数据，下列哪个点子可以帮助我们可视化数据分布？ A. 箱线图 B. 直方图

C. 散点图 D. 折线图 答案：A 4. 下列哪个算法主要用于分类问题？ A. K-means聚类 B. 线性回归 C. 支持向量机(SVM) D. 决策树 答案：C 5. 当数据中存在缺失值时，下列哪个方法可以处理？ A. 删除含有缺失值的行 B. 用平均数填充缺失值 C. 用插值填充缺失值 D. 不处理，直接使用含有缺失值的数据 答案：C 6. 你想要比较两个不同产品的销售情况，下列哪个指标更适合？ A. 标准差 B. 均值 C. 方差 D. 中位数 答案：B 7. 下列哪个数据库类型是关系型数据库？

A. MongoDB B. MySQL C. Redis D. HDFS 答案：B 8. 在数据分析中，下列哪个步骤是首先进行的？ A. 数据清洗 B. 数据分组 C. 数据筛选 D. 数据可视化 答案：A 9. 对于下列哪个数据预处理技术，主要用于减少数据的维度？ A. 独热编码 B. 小波变换 C. 主成分分析(PCA) D. 线性判别分析(LDA) 答案：C 10. 下列哪个机器学习算法属于集成学习？ A. 随机森林 B. 支持向量机(SVM) C. K-means聚类 D. 决策树

舜宇集团数据分析师岗位笔试题目含笔试技巧之一

舜宇集团有限公司 数据分析师岗位笔试题目（精选） 舜宇集团有限公司数据分析师岗位笔试题目： 一、选择题/问答题（每题1分，共10分） 1. 在下列四个非结构化数据类型中，哪种数据类型非常常用于数据分析？（多选） A. 文本 B. 图像 C. 音频 D. 视频 答案：A 2. 以下哪个公式用于计算移动平均？ A. SMA B. EMA C.WMA D.AMA 答案：B 3. 在决策树模型中，以下哪个指标用于评估和剪枝？ A. 信息增益

B. Gini系数 C. 基尼不纯度 D. 以上都是 答案：D 4. 下列哪个数据库类型通常用于存储非结构化数据？ A. Oracle B. MySQL C. MongoDB D. Microsoft Access 答案：C 5. 对于回归模型，以下哪种图形非常常用来可视化预测结果？ A. 散点图 B. 箱线图 C. 直方图 D. 折线图 答案：A 6. 在下列选项中，哪一个是K-means聚类算法的核心参数？ A. K值 B. 距离计算方法 C. 初始质心选择方法 D. 以上都是 答案：A

7. 下列哪个软件通常被用于制作和解析Excel表格？ A. MATLAB B. Python C. R D. SAS 答案：B 8. 在以下选项中，哪一个非常适合描述异常检测的方法？ A. 支持向量机 B. 卡方检验 C. K-非常近邻算法 D. 以上都是 答案：B 9. 在下列选项中，哪一个是关联规则挖掘非常常用的支持度？ A. 布尔支持度 B. 相对支持度 C. 基于频集的支持度 D. 以上都是 答案：A 10. 下列哪个统计量通常用于衡量分类模型的精确度？ A. 对数损失函数 B. 均方误差 C. 均方根误差