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《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)
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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
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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。
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▷ 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。
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▷ 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;
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▷ 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。)
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