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商务数据分析与应用
学校: 无
问题 1: 1. （）指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合，它是可识别的、抽象的符号。
选项:
•
A.
技术
•
B.
技术
•
C.
制度
•
D.
商务
答案: 技术
问题 2: 2. 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？
选项:
•
A.
隐马尔可夫链
•
B.
分类
•
C.
关联分析
•
D.
聚类
答案: 聚类
问题 3: 3. （）是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络等获取数据的过程。
选项:
•
A.
数据的应用
•
B.
制度和规则
•
C.
商务数据采集
•
D.
技术和方法
答案: 商务数据采集
问题 4: 4. 决策树中不包含一下哪种结点？
选项:
•
A.
叶结点
•
B.
内部结点
•
C.
外部结点
•
D.
根结点
答案: 外部结点
问题 5: 5. （）指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合，它是可识别的、抽象的符号。
选项:
•
A.
制度
•
B.
数据
•
C.
技术
•
D.
商务
答案: 数据
问题 6: 6. （）更准确的说数据应用在一个企业、一个行业甚至全社会中被理解的程度有多深、使用范围有多广，决定了数据影响力能够达到的程度。
选项:
•
A.
制度和规则
•
B.
数据的应用
•
C.
技术和方法
•
D.
商务模式
答案: 数据的应用
问题 7: 7. 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？
选项:
•
A.
自然语言处理
•
B.
分类
•
C.
聚类
•
D.
关联规则发现
答案
:
请关注
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问题 8: 8. （）可以用于智能交通，通过车辆身份的精准识别、车辆信息的动态采集、交通信息的海量采集，有效提升车辆管理智能化水平，满足城市交通管理应用需求。
选项:
•
A. RFID
射频数据
•
B.
用户行为数据
•
C.
非结构化的商务数据
•
D.
社交网络交互数据
答案
:
请关注
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问题 9: 9. （）是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络等获取数据的过程。
选项:
•
A.
技术和方法
•
B.
制度和规则
•
C.
商务数据采集
•
D.
数据的应用
答案
:
请关注
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问题 10: 10. 商务数据采集的基本对象。按照数据来源，商务数据采集对象共分为（）。
选项:
•
A.
机器系统
•
B.
社交系统
•
C.
互联网系统
•
D.
企业系统
答案
:
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问题 11: 11. 所谓数据，包括、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的商务数据。
选项:
•
A.
用户行为数据
•
B.
各种类型的结构化、半结构化及非结构化的商务数据
•
C. RFID
数据
•
D.
社交网络交互数据
答案
:
请关注
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问题 12: 12. 商务数据分析的作用包括（）。
选项:
•
A.
积极主动预测需求
•
B.
提供相关产品
•
C.
缓冲风险、减少欺诈
•
D.
用户反馈分析
答案
:
请关注
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问题 13: 13. 数据清洗相关的工具包括（）。
选项:
•
A.
业务流程再设计工具
•
B.
数据轮廓分析工具
•
C.
基于引擎的工具
•
D.
基于数据分析工具
答案
:
请关注
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问题 14: 14. 商务数据分析的基本类型包括（）。
选项:
•
A.
指导规范型分析
•
B.
诊断型分析
•
C.
描述型分析
•
D.
预测型分析
答案
:
请关注
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问题 15: 15. 从根源而言，是影响商务数据质量的四大因素（）。
选项:
•
A.
信息因素
•
B.
管理因素
•
C.
流程因素
•
D.
技术因素
答案
:
请关注
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问题 16: 16. 清洗商务数据包括（）。
选项:
•
A.
了解商务数据清洗的基本概念、基本原理，以及它与商务数据质量的关系。
•
B.
去除
/
修改格式和内容错误的数据以及去除
/
修改逻辑错误的数据去除。
•
C.
通过预处理、去除
/
补全有缺失的数据
。
•
D.
不需要的数据和关联性验证，清洗商务数据。
答案
:
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问题 17: 17. 商务数据分析的基本原理包括（）。
选项:
•
A.
预测原理
•
B.
数据核心原理
•
C.
信息找人原理
•
D.
数据价值原理
答案
:
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问题 18: 18. 商务数据分析的影响因素包括（）。
选项:
•
A.
技术和方法
•
B.
商务模式
•
C.
制度和规则
•
D.
数据的应用
答案
:
请关注
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问题 19: 19. 附录是对整个报告的综合与总结，是报告的具体结论、可行建议、可能的关键。
选项:
答案
:
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问题 20: 20. 柱状图（Column chart），是一种以长方形的长度为变量的表达图形，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，通常用于较小的数据集分析。
选项:
答案
:
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问题 21: 21. 关联性是指综合分析报告要把互相关联的一些现象、问题综合其他进行系统的分析。
选项:
答案
:
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问题 22: 22. 气泡图是可用于展示三个变量之间的关系。绘制时将一个变量放在横轴，另一个变量放在纵轴，而第三个变量则用气泡的大小来表示。
选项:
答案
:
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问题 23: 23. 关联类数据的可视化实现，是指通过使用图形的嵌套和位置，显示数据之间相互关系。
选项:
答案
:
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问题 24: 24. 柱状图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集，当数据较多时就不易分辨。
选项:
答案
:
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问题 25: 25. 子弹图是财务、销售等工作人员经常接触到的一种用于比较类商务数据可视化的基本图形，无论是KPI考核，还是公司的年收益，子弹图都能清晰地展示出是否达到销售、盈利目标。
选项:
答案
:
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问题 26: 26. 正文是商务数据分析报告的重要组成部分，主要有分析背景、分析目的、分析思路，甚至还包括分析结果。
选项:
答案
:
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问题 27: 27. 日常数据通报是以非定期数据分析报告为依据，反映计划执行情况，并分析其影响和原因的一种分析报告。
选项:
答案
:
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问题 28: 28. 分布类商务数据的可视化，就是通过可视化方法显示值与值之间的不同和相似之处。
选项:
答案
:
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问题 29: 29. 双向柱状图，适合数据有非负值的每个变量比较。
选项:
答案
:
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问题 30: 30. 条形图往往用于显示各个项目之间的比较情况。类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。
选项:
答案
:
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问题 31: 31. 从某种角度上来讲，分析报告不是对整个数据分析项目的总结。
选项:
答案
:
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问题 32: 32. 占比类商务数据的可视化实现，就是通过可视化的方法显示同一维度上占比关系。
选项:
答案
:
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问题 33: 33. 条形图没有双向条形图，不用于比较同类别的正反向数值差异。
选项:
答案
:
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问题 34: 34. 数据可以分为（）。
选项:
•
A.
半结构化数据
•
B.
非结构化数据
•
C.
数据化数据
•
D.
结构化数据
答案
:
请关注
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问题 35: 1. （）是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络等获取数据的过程。
选项:
•
A.
制度和规则
•
B.
商务数据采集
•
C.
数据的应用
•
D.
技术和方法
答案
:
请关注
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问题 36: 2. （）可以用于智能交通，通过车辆身份的精准识别、车辆信息的动态采集、交通信息的海量采集，有效提升车辆管理智能化水平，满足城市交通管理应用需求。
选项:
•
A.
非结构化的商务数据
•
B. RFID
射频数据
•
C.
社交网络交互数据
•
D.
用户行为数据
答案
:
请关注
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问题 37: 3. （）更准确的说数据应用在一个企业、一个行业甚至全社会中被理解的程度有多深、使用范围有多广，决定了数据影响力能够达到的程度。
选项:
•
A.
制度和规则
•
B.
数据的应用
•
C.
技术和方法
•
D.
商务模式
答案
:
请关注
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问题 38: 4. 结构化数据一般特点是，数据以（）单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。
选项:
•
A.
数据
•
B.
属性
•
C.
行为
•
D.
实体
答案
:
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问题 39: 5. （）指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合，它是可识别的、抽象的符号。
选项:
•
A.
制度
•
B.
数据
•
C.
商务
•
D.
技术
答案
:
请关注
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问题 40: 6. 商务数据分析的基本类型包括（）。
选项:
•
A.
诊断型分析
•
B.
描述型分析
•
C.
指导规范型分析
•
D.
预测型分析
答案
:
请关注
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问题 41: 7. 商务数据分析的作用包括（）。
选项:
•
A.
用户反馈分析
•
B.
提
供相关产品
•
C.
缓冲风险、减少欺诈
•
D.
积极主动预测需求
答案
:
请关注
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问题 42: 8. 数据清洗相关的工具包括（）。
选项:
•
A.
基于数据分析工具
•
B.
数据轮廓分析工具
•
C.
基于引擎的工具
•
D.
业务流程再设计工具
答案
:
请关注
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问题 43: 9. 从根源而言，是影响商务数据质量的四大因素（）。
选项:
•
A.
信息因素
•
B.
管理因素
•
C.
技术因素
•
D.
流程因素
答案
:
请关注
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问题 44: 10. 清洗商务数据包括（）。
选项:
•
A.
不需要的数据和关联性验证，清洗商务数据。
•
B.
了解商务数据清洗的基本概念、基本原理，以及它与商务数据质量的关系。
•
C.
通过预处理、去除
/
补全有缺失的数据
。
•
D.
去除
/
修改格式和内容错误的数据以及去除
/
修改逻辑错误的数据去除。
答案
:
请关注
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问题 45: 11. 智慧是一种外推的、非确定性的、非盖然论的过程。
选项:
答案
:
请关注
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问题 46: 12. 交叉分析，是指在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法，通常用于分析两个变量之间的关系，如各个报纸阅读和年龄之间的关系、地区与产量之间的关系等。
选项:
答案
:
请关注
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问题 47: 13. 分组分析，是根据目标数据的性质、特征，按照一定指标，将数据总体划分成几个部分，分析其的内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。
选项:
答案
:
请关注
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问题 48: 14. 网页、文本文档、多媒体（声音、图像与视频等）等，都属于结构化数据。
选项:
答案
:
请关注
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问题 49: 15. 随着数据向信息、知识和智慧的发展，理解的深度在不断增加，与此同时，需要考虑的内容范围也在扩大。
选项:
答案
:
请关注
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问题 50: 16. 非结构化数据是指没有固定结构的数据，如TXT文本文档、PDF文档、图像和视频等。
选项:
答案
:
请关注
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问题 51: 17. 商务数据分析的基本流程，数据分析是基于商业目标，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。
选项:
答案
:
请关
注
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问题 52: 18. 定比数据，也被称为比率数据，是比定距数据更高一级的数据。
选项:
答案
:
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问题 53: 19. 基本流程概括起来主要包括：明确分析目的与思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告6个阶段。
选项:
答案
:
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问题 54: 20. 定序数据，也被称为序列数据，是对事物所具有的属性顺序进行描述。
选项:
答案
:
请关注
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问题 55: 21. 对比分析，就是将两个或两个以上的同类数据进行比较，从剖析、对比事物的个别特征和属性开始。
选项:
答案
:
请关注
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问题 56: 22. 商务数据分析的高级工具可以大致分为无需编程语言的工具、基于JavaScript的工具、基于其它语言的工具、其他类别的工具等。
选项:
答案
:
请关注
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问题 57: 23. 预测原理，是指商务数据分析使得很多事情，从不能预测转变为可以预测。
选项:
答案
:
请关注
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问题 58: 24. 结构化数据，是非高度组织和整齐格式化的数据，是能够用数据或统一的结构加以表示的信息，如数字、符号。
选项:
答案
:
请关注
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问题 59: 25. 描述型分析是最基础、最常见的应用。描述型分析回答了发生了什么的问题。
选项:
答案
:
请关注
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问题 60: 26. 预测型数据分析,利用各种统计、建模、数据挖掘工具对最近的数据和历史数据进行研究，从而对未来进行预测。
选项:
答案
:
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问题 61: 27. 数据价值原理，是指商务数据分析，不强调具体的功能，而是强调数据产生价值。
选项:
答案
:
请关注
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问题 62: 28. 规范指导型分析，是指帮助客户以企业经营者的眼光和角度去思考问题，并且提出可落地的执行方案；或者，在各种不确定性局面中反复模拟测算，找到最优解。
选项:
答案
:
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问题 63: 29. 商务数据分析基本概念的两个方面：一方面包括采集、加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。
选项:
答案
:
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问题 64: 30. 真度要强，即商务数据采集必须真实、可靠，能够符合事物发展规律，能够准确反映事物现状。
选项:
答案
:
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问题 65: 31. 半结构化数据就是介于完全结构化数据和非结构化数据之间的数据，用相关标记，分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。
选项:
答案
:
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问题 66: 32. 结构分析法，是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的分析方法。
选项:
答案
:
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问题 67: 33. 社交网络交互数据，就是通过等社交媒体沟通交流产生的数据。
选项:
答案
:
请关注
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问题 68: 34. 商务数据分析的一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律，从而使数据发挥最大化的价值。
选项:
答案
:
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问题 69: 35. 数据核心原理，是指当今处于数据飞速增长的时代，数据分析模式发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。
选项:
答案
:
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问题 70: 36. 信息找人原理，是指通过商务数据分析，从人找信息，转变为信息找人。
选项:
答案
:
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问题 71: 37. 漏斗分析法，它是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析方法。
选项:
答案
:
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问题 72: 38. 用户行为数据，就是体现、反映用户在网站和移动App中的浏览/点击/发帖等行为的数据，行为数据其实有很大的商业价值。
选项:
答案
:
请关注
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问题 73: 39. 半结构化数据包括具有可识别的模式并可以解析的文本数据文件，如自描述和具有定义模式的XML数据文件等。
选项:
答案
:
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问题 74: 40. 传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出。
选项:
答案
:
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问题 75: 1. 年劳动生产率x（千元）和工人工资y（元）之间的回归方程为y=10+80x，这意味着年劳动生产率每提高1千元时，工人工资平均（）。
选项:
•
A.
增加
80
元
•
B.
减少
80
元
•
C.
增加
90
元
•
D.
减少
90
元
答案
:
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问题 76: 2. 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？
选项:
•
A.
关联规则发现
•
B.
分类
•
C.
自然语言处理
•
D.
聚类
答案
:
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问题 77: 3. 决策树中不包含一下哪种结点？
选项:
•
A.
外部结点
•
B.
根结点
•
C.
叶结点
•
D.
内部结点
答案
:
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问题 78: 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？
选项:
•
A.
聚类
•
B.
分类
•
C.
关联分析
•
D.
隐马尔可夫链
答案
:
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问题 79: 5. 以下属于时点数列的是（）。
选项:
•
A.
某地区历年年末生猪存栏头数
•
B.
某厂各年劳动生产率
•
C.
某高校历年招生人数
•
D.
某厂各年工业产值
答案
:
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问题 80: 6. 在绝对数时间数列中，若所列总量指标都是反映社会经济现象在一段时间内发展过程总量的，则这种数列称为（ ）。
选项:
•
A.
平均数时间数列
•
B.
时期数列
•
C.
相对数时间数列
•
D.
时点数列
答案
:
请关注
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问题 81: 7. 在分析学生成绩与学生学习态度之间的回归关系时，以下描述哪个是正确的（）。
选项:
•
A.
学习成绩和学习态度都是因变量。
•
B.
学习成绩和学习态度都是自变量。
•
C.
学习成绩是自变量，学习态度是因变量。
•
D.
学习成绩是因变量，学习态度是自变量。
答案
:
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问题 82: 8. 简单线性回归模型：Y=a+bX 中，样本的回归系数为：（ ）。
选项:
•
A. a
•
B. b
•
C. Y
•
D. X
答案
:
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问题 83: 9. 数据清洗相关的工具包括（）。
选项:
•
A.
基于引擎的工具
•
B.
基于数据分析工具
•
C.
数据轮廓分析工具
•
D.
业务流程再设计工具
答案
:
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问题 84: 10. 清洗商务数据包括（）。
选项:
•
A.
通过预处理、去除
/
补全有缺失的数据
。
•
B.
不需要的数据和关联性验证，清洗商务数据。
•
C.
去除
/
修改格式和内容错误的数据以及去除
/
修改逻辑错误的数据去除。
•
D.
了解商务数据清洗的基本概念、基本原理，以及它与商务数据质量的关系。
答案
:
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问题 85: 11. 以下4个式子中，错误的是（ ）。
选项:
•
A. y=-20-1.8x, r=0.90
•
B. y=60+2.8x, r=0.68
•
C. y=12-5x, r=0.86
•
D. y=-30+6x, r=0.92
答案
:
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问题 86: 12. 商务数据分析的基本类型包括（）。
选项:
•
A.
描述型分析
•
B.
诊断型分析
•
C.
预测型分析
•
D.
指导规范型分析
答案
:
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查看答案
问题 87: 13. 拟合直线回归方程是为了（ ）。
选项:
•
A.
用自变量推算因
变量
•
B.
确定两个变量之间的变动关系
•
C.
用因变量推算自变量
•
D.
两个变量相互推算
答案
:
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问题 88: 14. 从根源而言，是影响商务数据质量的四大因素（）。
选项:
•
A.
技术因素
•
B.
流程因素
•
C.
信息因素
•
D.
管理因素
答案
:
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问题 89: 15. 时间序列分析的意义有（ ）。
选项:
•
A.
可以根据社会经济现象发展变化的规律，建立数学模型，预测未来。
•
B.
通过长期趋势分析、季节变动分析、循环变动分析等，可以了解和分析社会经济现象发展变化的规律性。
•
C.
通过计算各种水平指标，可以反映社会经济现象在不同时间上的规模和水平。
•
D.
通过计算各种速度指标，可以反映社会经济现象随着时间推移发展变化的过程和趋势。
答案
:
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问题 90: 16. 商务数据分析的作用包括（）。
选项:
•
A.
用户反馈分析
•
B.
积极主动预测需求
•
C.
提供相关产品
•
D.
缓冲风险、减少欺诈
答案
:
请关注
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问题 91: 17. 下列哪些属于时期数列的特点（ ）。
选项:
•
A.
数值大小与间隔时间长短无关
•
B.
数值大小与间隔时间长短有关
•
C.
各指标值通常需要连续统计
•
D.
可加性
答案
:
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问题 92: 18. 在圆的周长与半径的关系中，其中X是因变量，Y是自变量。
选项:
答案
:
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问题 93: 19. 分类任务就是通过学习得到一个目标函数，把每个属性集 x 映射到一个预先定义的类标号y。分类的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能)，分类被用作预测目标数据的类的标签，这可用于客户流失分析。
选项:
答案
:
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问题 94: 20. 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。
选项:
答案
:
请关注
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问题 95: 21. 时点数列中各指标值具有可相加性，加总后结果具有实际意义。
选项:
答案
:
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问题 96: 22. 在相关分析中，变量x与变量y处于对等的关系；在回归分析中，变量x是自变量，变量y是因变量。
选项:
答案
:
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问题 97: 23. “某金融机构历年年末贷款余额”属于时期数列。
选项:
答案
:
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问题 98: 24. 市面上有很多的商务数据清洗工具，免费的数据清洗工具包括：EXCEL、OpenRefine、Trifacta Wrangler和DataKleenr。
选项:
答案
:
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问题 99: 25. 可视缺失数据，处理数据缺失的方法有删除数据对象、插值计算缺失值、忽略缺失值、用概率模型估算缺失值等。
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问题 100: 26. 在回归分析中，自变量是给定的，因变量是随机的。
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问题 101: 27. 长期趋势变动指现象在较长时间内持续发展变化的一种趋向或状态。
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问题 102: 28. 时间序列由两个基本要素构成，一个是现象所属的时间，另一个是反映客观现象的指标数值。
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问题 103: 29. 可视商务数据清洗是利用可视化及交互技术进行数据检查、纠错和转换，为达到数据分析要求而不断循环迭代的过程。
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问题 104: 30. 在直线回归分析中，两个变量是对等的，不需要区分因变量和自变量。
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问题 105: 31. 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析。离群点检测就是发现与众不同的数据。可用于发现金融领域的欺诈检测。
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问题 106: 32. 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大化类内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测数据组织成分层结构，把类似的事件组织在一起。可用于客户细分。
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发表于 2025-4-11 17:44:43
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