《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》

一、单选题

1.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？(A)

A. 关联规则发现

B. 聚类

C. 分类

D. 自然语言处理

 

2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A. Precision, Recall

B. Recall, Precision

C. Precision, ROC

D. Recall, ROC

 

3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)

A. 频繁模式挖掘

B. 分类和预测

C. 数据预处理

D. 数据流挖掘

 

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？(B)

A. 分类

B. 聚类

C. 关联分析

D. 隐马尔可夫链

 

5.什么是KDD？ (A)

A. 数据挖掘与知识发现

B. 领域知识发现

C. 文档知识发现

D. 动态知识发现

 

6.使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A）

A. 探索性数据分析

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

 

7.为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B)

A. 探索性数据分析

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

 

8.建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)

A. 根据内容检索

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

 

9.用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A)

A. 根据内容检索

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

 

10.下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)

A变量代换

B离散化

C聚集

D估计遗漏值

 

11.假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215，将它们划分成四个箱，等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B)

A 第一个

B 第二个

C 第三个

D 第四个

 

12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？ (A)

A 第一个

B 第二个

C 第三个

D 第四个

 

13.下面哪个不属于数据的属性类型：(D)

A 标称

B 序数

C 区间

D相异

 

14.只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )

A 计数属性

B 离散属性

C非对称的二元属性

D 对称属性

 

15.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)

A 嵌入

B 过滤

C 包装

D 抽样

 

16.下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)

A特征提取

B特征修改

C映射数据到新的空间

D特征构造

 

17.考虑值集{1、2、3、4、5、90}，其截断均值（p=20%）是 (C)

A 2

B 3

C 3.5

D 5

 

18.下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)

A 傅立叶变换

B 特征加权

C 渐进抽样

D 维归约

 

19.熵是为消除不确定性所需要获得的信息量，投掷均匀正六面体骰子的熵是： (B)

A 1比特

B 2.6比特

C 3.2比特

D 3.8比特

 

20.假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D)

A 0.821

B 1.224

C 1.458

D 0.716

 

21.假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：(A)

A 18.3

B 22.6

C 26.8

D 27.9

 

22.考虑值集{12 24 33 2 4 55 68 26}，其四分位数极差是：(A)

A 31

B 24

C 55

D 3

 

23.下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术： (B)

A 等高线图

B 饼图

C 曲面图

D 矢量场图

 

24.在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是： (D)

A 有放回的简单随机抽样

B 无放回的简单随机抽样

C 分层抽样

D 渐进抽样

 

25.数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 (C)

A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;

B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;

C. 数据仓库随时间变化不断删去旧的数据内容;

D. 数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合;

 

26.关于基本数据的元数据是指: (D)

A. 基本元数据与数据源，数据仓库，数据集市和应用程序等结构相关的信息;

B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;

C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;

D. 基本元数据包括关于装载和更新处理，分析处理以及管理方面的信息;

 

27.下面关于数据粒度的描述不正确的是: (C)

A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;

B. 数据越详细，粒度就越小，级别也就越高;

C. 数据综合度越高，粒度也就越大，级别也就越高;

D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.

 

28.在有关数据仓库测试,下列说法不正确的是: (D)

A. 在完成数据仓库的实施过程中，需要对数据仓库进行各种测试.测试工作中要包括单元测试和系统测试.

B. 当数据仓库的每个单独组件完成后，就需要对他们进行单元测试.

C. 系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试.

D. 在测试之前没必要制定详细的测试计划.

 

29.OLAP技术的核心是: (D)

A. 在线性;

B. 对用户的快速响应;

C. 互操作性.

D. 多维分析;

 

30.关于OLAP的特性,下面正确的是: (D)

(1)快速性 (2)可分析性 (3)多维性 (4)信息性 (5)共享性

A. (1) (2) (3)

B. (2) (3) (4)

C. (1) (2) (3) (4)

D. (1) (2) (3) (4) (5)

 

31.关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C)

A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据，它与OTAP应用程序不同

B. 与OLAP应用程序不同，OLTP应用程序包含大量相对简单的事务

C. OLAP的特点在于事务量大，但事务内容比较简单且重复率高

D. OLAP是以数据仓库为基础的，但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，两者面对的用户是相同的

 

32.OLAM技术一般简称为“数据联机分析挖掘”，下面说法正确的是: (D)

A. OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式，只有后者有与用户的交互性

B. 由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别.

C. 基于WEB的OLAM是WEB技术与OLAM技术的结合.

D. OLAM服务器通过用户图形接口接收用户的分析指令，在元数据的指导下，对超级立方体作一定的操作.

 

33.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: (A)

A. OLAP事务量大，但事务内容比较简单且重复率高.

B. OLAP的最终数据来源与OLTP不一样.

C. OLTP面对的是决策人员和高层管理人员.

D. OLTP以应用为核心，是应用驱动的.

 

34.设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生__(C)__个关联规则。

A、4

B、5

C、6

D、7

 

35.频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是： (C)

A、频繁项集 频繁闭项集=最大频繁项集

B、频繁项集=频繁闭项集 最大频繁项集

C、频繁项集 频繁闭项集 最大频繁项集

D、频繁项集=频繁闭项集=最大频繁项集

 

36.考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含（C）

A、1，2，3，4

B、1，2，3，5

C、1，2，4，5

D、1，3，4，5

 

37.下面选项中t不是s的子序列的是 ( C )

A、s=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{3,6},{8}>

B、s=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{8}>

C、s=<{1,2},{3,4}> t=<{1},{2}>

D、s=<{2,4},{2,4}> t=<{2},{4}>

 

38.在图集合中发现一组公共子结构，这样的任务称为 ( B )

A、频繁子集挖掘

B、频繁子图挖掘

C、频繁数据项挖掘

D、频繁模式挖掘

 

39.下列度量不具有反演性的是 (D)

A、系数

B、几率

C、Cohen度量

D、兴趣因子

 

40.下列__(A)__不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法。

A、与同一时期其他数据对比

B、可视化

C、基于模板的方法

D、主观兴趣度量

 

41.下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少（C）

 

ID 购买项

1 牛奶，啤酒，尿布

2 面包，黄油，牛奶

3 牛奶，尿布，饼干

4 面包，黄油，饼干

5 啤酒，饼干，尿布

6 牛奶，尿布，面包，黄油

7 面包，黄油，尿布

8 啤酒，尿布

9 牛奶，尿布，面包，黄油

10 啤酒，饼干

A、1

B、2

C、3

D、4

 

42.以下哪些算法是分类算法？（B）

A、DBSCAN

B、C4.5

C、K-Means

D、EM

 

43.以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题？ （A）

A，KNN

B，SVM

C，Bayes

D，神经网络

 

44.决策树中不包含以下哪种结点？  (C)

A,根结点（root node)

B,内部结点（internal node）

C,外部结点（external node）

D,叶结点（leaf node）

 

45.以下哪项关于决策树的说法是错误的 (C)

A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

B. 子树可能在决策树中重复多次

C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感

D. 寻找最佳决策树是NP完全问题

 

46.在基于规则的分类器中，依据规则质量的某种度量对规则排序，保证每一个测试记录都是由覆盖它的“最好的”规格来分类，这种方案称为 (B)

A. 基于类的排序方案

B. 基于规则的排序方案

C. 基于度量的排序方案

D. 基于规格的排序方案。

 

47.以下哪些算法是基于规则的分类器 (A)

A. C4.5

B. KNN

C. Naive Bayes

D. ANN

 

48.如果规则集R中不存在两条规则被同一条记录触发，则称R中的规则为（C）；

A, 无序规则

B，穷举规则

C，互斥规则

D，有序规则

 

49.如果对属性值的任一组合，规则集R中都存在一条规则加以覆盖，则称R中的规则为(B)

A, 无序规则

B，穷举规则

C，互斥规则

D，有序规则

 

50.如果规则集中的规则按照优先级降序排列，则称规则集是 (D)

A, 无序规则

B，穷举规则

C，互斥规则

D，有序规则

 

51.如果允许一条记录触发多条分类规则，把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票，然后计票确定测试记录的类标号，称为（A）

A, 无序规则

B，穷举规则

C，互斥规则

D，有序规则

 

52.考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。假设65%的比赛队0胜出，剩余的比赛队1获胜。队0获胜的比赛中只有30%是在队1的主场，而队1取胜的比赛中75%是主场获胜。如果下一场比赛在队1的主场进行，队1获胜的概率为 (C)

A，0.75

B，0.35

C，0.4678

D，0.5738

 

53.以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有 (A)

A，神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒

B，可以处理冗余特征

C，训练ANN是一个很耗时的过程

D，至少含有一个隐藏层的多层神经网络

 

54.通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为 (A)

A，组合(ensemble)

B，聚集(aggregate)

C，合并(combination)

D，投票(voting)

 

55.简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（ B ）

A、层次聚类

B、划分聚类

C、非互斥聚类

D、模糊聚类

 

56.在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（ A ）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。

A、曼哈顿距离

B、平方欧几里德距离

C、余弦距离

D、Bregman散度

 

57.（ C ）是一个观测值，它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。

A、边界点

B、质心

C、离群点

D、核心点

 

58.BIRCH是一种（ B ）。

A、分类器

B、聚类算法

C、关联分析算法

D、特征选择算法

 

59.检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（ A ）的离群点检测。

A、统计方法

B、邻近度

C、密度

D、聚类技术

 

60.（ C ）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。

A、MIN（单链）

B、MAX（全链）

C、组平均

D、Ward方法

 

二、多选题

61.寻找数据集中的关系是为了寻找精确、方便并且有价值地总结了数据的某一特征的表示，这个过程包括了以下哪些步骤？ (A B C D)

A. 决定要使用的表示的特征和结构

B. 决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏

C. 选择一个算法过程使评分函数最优

D. 决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法。

 

62.数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？ (A B)

A. 分类

B. 回归

C. 模式发现

D. 模式匹配

 

63.数据挖掘算法的组件包括：(A B C D)

A. 模型或模型结构

B. 评分函数

C. 优化和搜索方法

D. 数据管理策略

 

64.下列何种算法可以帮助我们做数值的预测(Prediction)？(B,D)

A.Apriori    B.Decision Tree    C.Naive Bayes    D.Linear Regression

 

65.在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法有： (ＡＢＣＤ )

A忽略元组

B使用属性的平均值填充空缺值

C使用一个全局常量填充空缺值

D使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值

 

66. 时间序列的问题需考虑下列何者？(A, C, D)

A.季节性  B.地点  C.时间  D.趋势

 

67.对于数据挖掘中的原始数据，存在的问题有： (ＡＢＣＤ)

A 不一致

B重复

C不完整

D 含噪声

 

68.下列属于不同的有序数据的有：(ＡＢＣ)

A 时序数据

B 序列数据

C时间序列数据

D事务数据

 

69.下面属于数据集的一般特性的有： (B C D)

A 连续性

B 维度

C 稀疏性

D 分辨率

 

70.下面属于维归约常用的线性代数技术的有： (A C)

A 主成分分析

B 特征提取

C 奇异值分解

D 特征加权

 

71.下面列出的条目中，哪些是数据仓库的基本特征： (ACD)

A. 数据仓库是面向主题的

B. 数据仓库的数据是集成的

C. 数据仓库的数据是相对稳定的

D. 数据仓库的数据是反映历史变化的

 

72.以下各项均是针对数据仓库的不同说法，你认为正确的有（BCD）。

A．数据仓库就是数据库

B．数据仓库是一切商业智能系统的基础

C．数据仓库是面向业务的，支持联机事务处理（OLTP）

D．数据仓库支持决策而非事务处理

 

73.数据仓库在技术上的工作过程是： (ABCD)

A. 数据的抽取

B. 存储和管理

C. 数据的表现

D. 数据仓库设计

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； 

想了解更多优质课程，请点击>>>