数据分析笔试题目及答案解析
Python数据分析笔试题及答案
Python数据分析笔试题及答案（答案见尾页）一、选择题1.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn2.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来处理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.mean()D.median()3.Python中，以下哪个函数可以用来计算数据的方差？A.var()B.variance()C.std()D.stdev()4.列表和字典是Python中常用的两种数据结构，它们之间有什么区别？A.列表是有序的元素集合，字典是无序的键值对集合B.列表是有序的元素集合，字典是有序的元素集合C.列表是无序的元素集合，字典是无序的键值对集合D.列表是无序的元素集合，字典是有序的键值对集合5.在Python中，如何使用Pandas库读取CSV文件？A.read_csv()B.read_table()C.loadtxt()D.read_sql()6.以下哪个统计量通常用来描述数据的离散程度？A.均值B.中位数C.标准差D.四分位数间距7.在进行Python数据分析时，使用Pandas库的好处是什么？A.语法简洁B.功能强大C.易于上手D.扩展性强8.以下哪个Python库可以用来可视化数据？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Bokeh9.在Python中，如何对数据进行分组和聚合？A.使用groupby()函数B.使用sort_values()函数C.使用pivot_table()函数D.使用apply()函数10.以下哪个Python库提供了大量的机器学习算法？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.KerasD.PyTorch11.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.matplotlibD.scikit-learn12.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来处理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.mean()D.median()13.以下哪个统计量常用于描述数据的离散程度？A.mean()B.median()C.variance()D.standard deviation()14.在数据可视化中，使用哪种图形来展示分布情况最合适？A.条形图B.折线图C.散点图D.带有核密度估计的折线图15.在进行时间序列分析时，以下哪个库最适合处理时间序列数据？A.NumPyB.pandasC.statsmodelsD.scikit-learn16.以下哪个函数可以用来计算数据的偏度？A.skew()B.kurtosis()C.median()D.mode()17.在进行多元数据分析时，以下哪个方法可以用来评估模型？A.R平方（R^2）B.混淆矩阵C.套索图D.贝叶斯信息准则（BIC）18.以下哪个库提供了大量的机器学习算法？A.TensorFlowB.scikit-learnC.KerasD.PyTorch19.在进行文本数据分析时，以下哪个库最适合处理文本数据？A.NLTKB.pandasC.matplotlibD.scikit-learn20.以下哪个操作可以用来排序数据？A.sort()B.sort_values()C.max()D.min()21.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn22.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来清洗数据？A.使用正则表达式匹配文本数据B.使用Pandas库的`replace()`方法C.使用SQL查询语句D.使用NumPy的`where()`函数23.以下哪个统计量常用于描述数据的分布情况？A.均值B.中位数C.标准差D.方差24.在Python中，可以使用哪种数据结构来存储时间序列数据？A.列表B.元组C.字典D.数据帧（DataFrame）25.以下哪个函数可以用来计算两个DataFrame的差值？A.`inner_join()`B.`outer_join()`C.`subtract()`(DataFrame)D.`merge()`(DataFrame)26.在进行Python数据分析时，使用Pandas库的优势是什么？A.语法简洁B.功能丰富C.易于上手D.扩展性强27.以下哪个Python库提供了大量的机器学习算法？A.TensorFlowB.KerasC.Scikit-learnD.PyTorch28.在Python中，如何对数据进行分组分析？A.使用Pandas的`groupby()`方法B.使用SQL的`GROUP BY`子句C.使用NumPy的`groupby()`函数D.使用Pandas的`apply()`方法29.如果你需要对一个大型的CSV文件进行分析，以下哪种方法更合适？A.使用Pandas的`read_csv()`函数直接读取文件B.使用`numpy.fromfile()`函数直接读取文件C.使用Dask库的`dask.read_csv()`函数逐块读取文件D.使用`spark.read.csv()`函数从Spark中读取文件30.在Python中，如何对数据进行实时分析？A.使用Flask框架搭建Web服务B.使用Twisted框架搭建异步Web服务C.使用pandas库的`eval()`函数动态计算数据D.使用实时数据处理库如Apache Kafka31.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn32.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来处理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.mean()D.median()33.Python中，以下哪个函数可以用来计算数据的方差？A.var()B.std()C.mean()D.median()34.列表和字典在Python数据分析和操作中的主要区别是什么？A.列表是有序的元素集合，字典是无序的键值对集合B.列表用方括号表示，字典用花括号表示C.列表是不可变的，字典是可变的D.列表和字典都可以通过索引访问元素35.在Python中，使用Pandas库读取CSV文件时，以下哪个参数可以用来指定分隔符？A.sepB.headerC.index_cols36.以下哪个Python数据结构最适合存储具有层次结构的数据？A.列表B.元组C.字典D.数据帧（DataFrame）37.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来排序数据？A.sort()B.sort_values()C.max()D.min()38.使用Python进行数据分析时，以下哪个库提供了大量的统计函数？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn39.在Python中，以下哪个函数可以用来计算数据的偏度？A.var()B.std()C.skew()D.median()40.列表推导式和字典推导式在Python中都是非常有用的操作，以下关于它们的描述哪个是不正确的？A.列表推导式的语法是[expr for item in list if condition]B.字典推导式的语法是{key:expr for item in list if condition}C.列表推导式返回的是列表，而字典推导式返回的是字典D.列表推导式和字典推导式都可以用于大数据处理二、问答题1.请简述Python中Pandas库的主要功能。
数据分析经理招聘笔试题及解答
招聘数据分析经理笔试题及解答(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、数据分析经理在进行数据分析时，以下哪个工具最常用于数据清洗和预处理？A、Python的Pandas库B、ExcelC、R语言的dplyr包D、SQL2、在进行客户细分分析时，以下哪个指标通常用于衡量客户之间的相似度？A、客户价值（Customer Value）B、客户生命周期价值（Customer Lifetime Value）C、客户忠诚度（Customer Loyalty）D、相似度系数（Similarity Coefficient）3、题干：在进行数据分析时，以下哪种数据类型最适合用于描述用户年龄？A. 字符串B. 整数C. 浮点数D. 日期时间4、题干：在数据分析中，以下哪种统计方法可以用来评估两个分类变量之间的关联性？A. 均值比较B. 卡方检验C. 相关系数D. 标准差5、假设你正在分析一个电子商务网站的日访问量数据。
为了评估网站流量的稳定性，你会使用以下哪种统计量？A. 平均数B. 中位数C. 方差D. 最大值6、在处理缺失数据时，以下哪种方法通常不适合用于填补数值型变量的缺失值？A. 使用均值填充B. 使用中位数填充C. 使用随机值填充D. 使用预测模型估计值填充7、以下哪种统计方法是用来衡量一组数据集中趋势的指标？A、方差B、标准差C、中位数D、众数8、在进行数据分析时，以下哪个步骤通常不是数据分析流程的一部分？A、数据清洗B、数据探索C、模型预测D、数据展示9、以下哪种分析方法最适合用于识别客户消费行为模式？A. 时间序列分析B. 聚类分析C. 主成分分析D. 相关性分析二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些工具或软件常用于数据分析和处理？（）A、PythonB、RC、SQLD、TableauE、Excel2、以下哪些方法是数据分析中常用的数据预处理步骤？（）A、数据清洗B、数据集成C、数据变换D、数据归一化E、数据抽样3、以下哪些工具或软件常用于数据分析和处理？（）B. PythonC. R语言D. TableauE. SQL4、以下哪些数据清洗步骤是数据分析过程中必不可少的？（）A. 数据缺失处理B. 异常值处理C. 数据标准化D. 数据脱敏E. 数据重复处理5、关于数据分析师的职责，以下哪些选项是正确的？（）A、收集并整理相关数据B、进行数据清洗和预处理C、设计数据模型和算法D、撰写数据分析报告E、直接参与业务决策6、以下哪些是常用的数据分析方法？（）A、描述性统计分析B、假设检验C、时间序列分析D、聚类分析7、以下哪些是数据分析经理在数据分析过程中需要具备的关键技能？A. 熟悉数据挖掘和统计分析方法B. 能够编写SQL查询语句进行数据提取C. 精通Python或R等数据分析编程语言D. 具备良好的沟通和报告撰写能力E. 拥有丰富的行业经验8、以下哪些工具或平台通常用于数据分析经理的日常工作中？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. HadoopE. Salesforce9、关于数据分析经理需要掌握的数据分析技能，以下哪些是必须的？（）A、SQL数据库操作B、Python编程C、数据可视化D、机器学习算法E、统计学知识三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、数据分析经理的主要职责是进行数据的收集、整理和分析，但不需要具备编程能力。
数据分析基础测试题附答案解析
数据分析基础测试题附答案解析一、选择题1．一组数据1，5，7，x的众数与中位数相等，则这组数据的平均数是（）A．6 B．5 C．4.5 D．3.5【答案】C【解析】若众数为1，则数据为1、1、5、7，此时中位数为3，不符合题意；若众数为5，则数据为1、5、5、7，中位数为5，符合题意，此时平均数为15574+++= 4.5；若众数为7，则数据为1、5、7、7，中位数为6，不符合题意；故选C．2．已知一组数据：6，2，8，x，7，它们的平均数是6．则这组数据的中位数是（）A．7 B．6 C．5 D．4【答案】A【解析】分析：首先根据平均数为6求出x的值，然后根据中位数的概念求解．详解：由题意得：6+2+8+x+7=6×5，解得：x=7，这组数据按照从小到大的顺序排列为：2，6，7，7，8，则中位数为7．故选A．点睛：本题考查了中位数和平均数的知识，将一组数据按照从小到大（或从大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数；如果这组数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数；平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数．3．多多班长统计去年1～8月“书香校园”活动中全班同学的课外阅读数量（单位：本），绘制了如图折线统计图，下列说法正确的是（）A．极差是47 B．众数是42C．中位数是58 D．每月阅读数量超过40的有4个月【答案】C【解析】【分析】根据统计图可得出最大值和最小值，即可求得极差；出现次数最多的数据是众数；将这8个数按大小顺序排列，中间两个数的平均数为中位数；每月阅读数量超过40的有2、3、4、5、7、8，共六个月．【详解】A、极差为：83-28=55，故本选项错误；B、∵58出现的次数最多，是2次，∴众数为：58，故本选项错误；C、中位数为：（58+58）÷2=58，故本选项正确；D、每月阅读数量超过40本的有2月、3月、4月、5月、7月、8月，共六个月，故本选项错误；故选C．4．在只有15人参加的演讲比赛中，参赛选手的成绩各不相同，若选手要想知道自己是否进入前8名，只需要了解自己的成绩以及全部成绩的( )A．平均数B．中位数C．众数D．以上都不对【答案】B【解析】【分析】此题是中位数在生活中的运用，知道自己的成绩以及全部成绩的中位数就可知道自己是否进入前8名．【详解】15名参赛选手的成绩各不相同，第8名的成绩就是这组数据的中位数，所以选手知道自己的成绩和中位数就可知道自己是否进入前8名．故选B．【点睛】理解平均数，中位数，众数的意义.5．某学校组织学生进行社会主义核心价值观的知识竞赛，进入决赛的共有20名学生，他们的决赛成绩如下表所示：那么20名学生决赛成绩的众数和中位数分别是( )A．85，90 B．85，87.5 C．90，85 D．95，90【答案】B【解析】试题解析：85分的有8人，人数最多，故众数为85分；处于中间位置的数为第10、11两个数，为85分，90分，中位数为87.5分．故选B．考点：1.众数;2.中位数6．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（）A．84分B．85分C．86分D．87分【答案】A【解析】【分析】按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可.【详解】根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩：64⨯+⨯=（分）8090841010故选A【点睛】本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义.7．在学校的体育训练中，小杰投掷实心球的7次成绩如统计图所示，则这7次成绩的中位数和平均数分别是（）A．9.7m，9.9m B．9.7m，9.8m C．9.8m，9.7m D．9.8m，9.9m【答案】B【解析】【分析】将这7个数据从小到大排序后处在第4位的数是中位数，利用算术平均数的计算公式进行计算即可．【详解】把这7个数据从小到大排列处于第4位的数是9.7m，因此中位数是9.7m，++++++÷=m，平均数为：(9.59.69.79.79.810.110.2)79.8故选：B．【点睛】考查中位数、算术平均数的计算方法，将一组数据从小到大排列后处在中间位置的一个数或两个数的平均数就是这组数据的中位数，平均数则是反映一组数据的集中水平．8．下列说法：①一组对边平行，另一组对边相等的四边形是平行四边形；②经过有交通信号灯的路口，遇到红灯是必然事件；③若甲组数据的方差是0.3，乙组数据的方差是0.1，则甲数据比乙组数据稳定；④圆内接正六边形的边长等于这个圆的半径，其中正确说法的个数是（）A．1个B．2个C．3个D．4个【答案】A【解析】【分析】根据平行四边形的判定去判断①；根据必然事件的定义去判断②；根据方差的意义去判断③；根据圆内接正多边形的相关角度去计算④．【详解】一组对边平行，另一组对边相等的四边形也有可能是等腰梯形，①错误；必然事件是一定会发生的事件，遇到红灯是随机事件，②错误；方差越大越不稳定，越小越稳定，乙比甲更稳定，③错误；正六边形的边所对的圆心角是60︒，所以构成等边三角形，④结论正确．所以正确1个，答案选A．【点睛】本题涉及的知识点较多，要熟悉平行四边形的常见判定；随机事件、必然事件、不可能事件等的区分；掌握方差的意义；会计算圆内接正多边形相关．9．一组数据5，4，2，5，6的中位数是（）A．5 B．4 C．2 D．6【答案】A【解析】试题分析：将题目中数据按照从小到大排列是： 2，4，5，5，6，故这组数据的中位数是5，故选A．考点：中位数；统计与概率．10．某班有40人，一次体能测试后，老师对测试成绩进行了统计．由于小亮没有参加本次s=．后来小亮进行了补测，集体测试，因此计算其他39人的平均分为90分，方差239成绩为90分，关于该班40人的测试成绩，下列说法正确的是（）A．平均分不变，方差变大B．平均分不变，方差变小C．平均分和方差都不变D．平均分和方差都改变【答案】B【解析】【分析】根据平均数，方差的定义计算即可．【详解】解：∵小亮的成绩和其他39人的平均数相同，都是90分，∴该班40人的测试成绩的平均分为90分，方差变小，故选：B．【点睛】本题考查方差，算术平均数等知识，解题的关键是理解题意，灵活运用所学知识解决问题，属于中考常考题型．11．据统计，某住宅楼30户居民五月份最后一周每天实行垃圾分类的户数依次是：27，30，29，25，26，28，29，那么这组数据的中位数和众数分别是（）A．25和30 B．25和29 C．28和30 D．28和29【答案】D【解析】【分析】根据中位数和众数的定义进行求解即可得答案.【详解】对这组数据重新排列顺序得，25，26，27，28，29，29，30，处于最中间是数是28，∴这组数据的中位数是28，在这组数据中，29出现的次数最多，∴这组数据的众数是29，故选D．【点睛】本题考查了中位数和众数的概念，熟练掌握众数和中位数的概念是解题的关键.一组数据中出现次数最多的数据叫做众数，一组数据按从小到大（或从大到小）排序后，位于最中间的数（或中间两数的平均数）是这组数据的中位数.12．样本数据3，a，4，b，8的平均数是5，众数是3，则这组数据的中位数是（）A．2 B．3 C．4 D．8【答案】C【解析】【分析】+=，由众数是3知a、b中一个数据为3、另一个数据为先根据平均数为5得出a b107，再根据中位数的定义求解可得．【详解】解：数据3，a，4，b，8的平均数是5，3a4b825∴++++=，即a b10+=，又众数是3，a∴、b中一个数据为3、另一个数据为7，则数据从小到大为3、3、4、7、8，∴这组数据的中位数为4，故选C．【点睛】此题考查了平均数、众数和中位数，中位数是将一组数据从小到大(或从大到小)重新排列后，最中间的那个数(最中间两个数的平均数)，叫做这组数据的中位数，众数是一组数据中出现次数最多的数．13．在去年的体育中考中，某校6名学生的体育成绩统计如下表：则下列关于这组数据的说法错误的是（）A．众数是18 B．中位数是18 C．平均数是18 D．方差是2【答案】D【解析】【分析】根据众数、中位数的定义和平均数、方差的计算公式分别进行解答即可．【详解】A、这组数据中18出现了3次，次数最多，则这组数据的众数是18．故本选项说法正确；B、把这组数据从小到大排列，最中间两个数的平均数是（18+18）÷2＝18，则中位数是18．故本选项说法正确；C、这组数据的平均数是：（17×2+18×3+20）÷6＝18．故本选项说法正确；D、这组数据的方差是：16[2×（17﹣18）2+3×（18﹣18）2+（20﹣18）2]＝1．故本选项说法错误．故选D．【点睛】本题考查了众数、中位数、平均数和方差，众数是一组数据中出现次数最多的数；中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（或最中间两个数的平均数）；平均数是所有数据的和除以数据总数；一般地设n个数据，x1，x2，…x n的平均数为x ，则方差S 2=1n[（x 1-x ）2+（x 2-x ）2+…+（x n -x ）2]．14．甲、乙两位运动员在相同条件下各射击10次，成绩如下: 甲:9,10,8,5,7,8,10,8,8,7; 乙:5,7,8,7,8,9,7,9,10,10.根据上述信息，下列结论错误的是（ ） A ．甲、乙的众数分别是8,7 B ．甲、乙的中位数分别是8,8 C ．乙的成绩比较稳定 D ．甲、乙的平均数分别是8,8【答案】C 【解析】 【分析】分别根据众数，平均数，中位数和方差的概念以及计算方法计算出结果，然后进行判断. 【详解】在甲的10次射击成绩中8环出现次数最多，有4次，故众数是8，而乙的10次射击成绩中7环出现次数最多，故众数是7，因此选项A 说法正确，不符合题意；甲的10次射击成绩按大小顺序排列为：5，7，7，8，8，8，8，9，10，10，故其中位数为：8+8=82； 乙的10次射击成绩按大小顺序排列为：5，7，7，7，8，8，9，9，10，10，故其中位数为：8+8=82，所以甲、乙的中位数分别是8,8，故选项B 说法正确，不符合题意； 甲的平均数为：5+72+84+9+102=810⨯⨯⨯；乙的平均数：5+73+82+92+102=810⨯⨯⨯⨯，所以，甲、乙的平均数分别是8，8，故选项D 不符合题意；甲组数据的方差为：2222221=[(58)2(78)4(88)(98)2(108)]10S -+⨯-+⨯-+-+⨯-甲=2； 乙组数据的方差为：2222221=[(58)3(78)2(88)2(98)2(108)]10S -+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-乙=2.2；所以甲乙两组数据的方差不相等，甲的成绩更稳定，故选项C 符合题意. 故选：C. 【点睛】本题考查了平均数、中位数、众数和方差的定义．方差是用来衡量一组数据波动大小的量，方差越大，表明这组数据偏离平均数越大，即波动越大，数据越不稳定；反之，方差越小，表明这组数据分布比较集中，各数据偏离平均数越小，即波动越小，数据越稳定．15．某校九年级数学模拟测试中，六名学生的数学成绩如下表所示，下列关于这组数据描述正确的是（）A．众数是110 B．方差是16C．平均数是109.5 D．中位数是109【答案】A【解析】【分析】根据众数、中位数的概念求出众数和中位数，根据平均数和方差的计算公式求出平均数和方差．【详解】解：这组数据的众数是110，A正确；16x=×（110+106+109+111+108+110）＝109，C错误；21S6= [（110﹣109）2+（106﹣109）2+（109﹣109）2+（111﹣109）2+（108﹣109）2+（110﹣109）2]＝83，B错误；中位数是109.5，D错误；故选A．【点睛】本题考查的是众数、平均数、方差、中位数，掌握它们的概念和计算公式是解题的关键．16．在一次体检中，甲、乙、丙、丁四位同学的平均身高为1.65米，而甲、乙、丙三位同学的平均身高为1.63米，下列说法一定正确的是（）A．四位同学身高的中位数一定是其中一位同学的身高B．丁同学的身高一定高于其他三位同学的身高C．丁同学的身高为1.71米D．四位同学身高的众数一定是1.65【答案】C【解析】【分析】根据平均数，中位数，众数的定义求解即可.【详解】解：A、四位同学身高的中位数可能是某两个同学身高的平均数，故错误；B、丁同学的身高一定高于其他三位同学的身高，错误；C、丁同学的身高为1.654 1.633 1.71⨯-⨯=米，正确；D．四位同学身高的众数一定是1.65，错误．故选：C．【点睛】本题考查的是平均数，中位数和众数，熟练掌握平均数，中位数和众数是解题的关键. 17．为参加学校举办的“诗意校园•致远方”朗诵艺术大赛，八年级“屈原读书社”组织了五次选拔赛，这五次选拔赛中，小明五次成绩的平均数是90，方差是2；小强五次成绩的平均数也是90，方差是14.8．下列说法正确的是（）A．小明的成绩比小强稳定B．小明、小强两人成绩一样稳定C．小强的成绩比小明稳定D．无法确定小明、小强的成绩谁更稳定【答案】A【解析】【分析】方差是反映一组数据的波动大小的一个量．方差越大，则平均值的离散程度越大，稳定性也越小；反之，则它与其平均值的离散程度越小，稳定性越好．【详解】∵小明五次成绩的平均数是90，方差是2；小强五次成绩的平均数也是90，方差是14.8．平均成绩一样，小明的方差小，成绩稳定，故选A．【点睛】本题考查方差、平均数的定义，解题的关键是熟练掌握基本知识，属于中考基础题．错因分析容易题.失分原因是方差的意义掌握不牢.18．某校九年级开展“光盘行动”宣传活动，各班级参加该活动的人数统计结果如下表，对于这组统计数据，下列说法中正确的是（）A．平均数是58 B．中位数是58 C．极差是40 D．众数是60【答案】A【解析】分别根据平均数，中位数，极差，众数的计算方法计算即可作出判断平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数，因此，这组数据的平均数是：526062545862586+++++=．中位数是一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（最中间两个数的平均数）．由此将这组数据重新排序为52，54，58，60，62，62，∴中位数是按从小到大排列后第3，4个数的平均数为：59．根据一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差的定义，这组数据的极差是： 62－52=10．众数是在一组数据中，出现次数最多的数据，这组数据中，出现次数最多的是62，故这组数据的众数为62．综上所述，说法正确的是：平均数是58．故选A ．19．在“童心向党，阳光下成长”合唱比赛中，30个参赛队的决赛成绩如下表： 比赛成绩/分 9.5 9.6 9.7 9.8 9.9 参赛队个数98643则这30个参赛队决赛成绩的中位数和众数分别是（ ） A ．9.7，9.5 B ．9.7，9.9C ．9.6，9.5D ．9.6，9.6【答案】C 【解析】 【分析】根据众数和中位数的定义求解可得． 【详解】解：由表知，众数为9.5分，中位数为＝9.6（分），故选：C ． 【点睛】考查了众数和中位数的定义，一组数据中出现次数最多的数据叫做众数；找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数（或两个数的平均数）为中位数；众数是一组数据中出现次数最多的数据，注意众数可以不止一个．20．为全力抗战疫情，响应政府“停课不停学”号召，东营市教育局发布关于疫情防控期间开展在线课程教学的通知：从2月10日开始，全市中小学按照教学计划，开展在线课程教学和答疑．据互联网后台数据显示，某中学九年级七科老师2月10日在线答疑问题总个数如下表所示则2月10日该中学九年级七科老师在线答疑问题总个数的平均数是（ ）A．22 B．24 C．25 D．26【答案】C【解析】【分析】把7个数相加再除以7即可求得其平均数.【详解】由题意得，九年级七科老师在线答疑问题总个数的平均数是1++++++=，(26282826242122)257故选：C【点睛】此题考查了平均数的计算，掌握计算方法是解答此题的关键.。
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。
数据分析笔试题及答案
数据分析笔试题及答案一、选择题（每题2分，共10分）1. 数据分析中，以下哪个指标不是描述性统计指标？A. 平均数B. 中位数C. 标准差D. 相关系数答案：D2. 在进行数据清洗时，以下哪项操作不是必要的？A. 处理缺失值B. 去除异常值C. 转换数据类型D. 增加数据量答案：D3. 以下哪个工具不是数据分析常用的软件？A. ExcelB. RC. PythonD. Photoshop答案：D4. 假设检验中，P值小于显著性水平α，我们通常认为：A. 拒绝原假设B. 接受原假设C. 无法判断D. 结果不可靠答案：A5. 以下哪个不是时间序列分析的特点？A. 趋势性B. 季节性C. 随机性D. 稳定性答案：D二、简答题（每题5分，共15分）1. 请简述数据可视化的重要性。
答案：数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助分析者直观地理解数据的分布、趋势和模式。
通过图表、图形等形式，可以更清晰地展示数据之间的关系，便于发现数据中的规律和异常点，从而为决策提供支持。
2. 描述数据挖掘中的“关联规则”是什么，并给出一个例子。
答案：关联规则是数据挖掘中用来发现变量之间有趣关系的一种方法，特别是变量之间的频繁模式、关联、相关性。
例如，在超市购物篮分析中，关联规则可能揭示“购买了牛奶的顾客中有80%也购买了面包”。
3. 解释什么是“数据的维度”以及它在数据分析中的作用。
答案：数据的维度指的是数据集中可以独立变化的属性或特征。
在数据分析中，维度可以帮助我们从不同角度观察和理解数据，进行多维度的分析和比较，从而获得更全面的数据洞察。
三、计算题（每题10分，共20分）1. 给定一组数据：2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10，请计算这组数据的平均数和标准差。
答案：平均数 = (2+3+4+5+6+7+8+9+10) / 9 = 5.5标准差 = sqrt(((2-5.5)^2 + (3-5.5)^2 + ... + (10-5.5)^2) / 9) ≈ 2.87232. 如果一家公司在过去5年的年销售额分别为100万、150万、200万、250万和300万，请计算该公司年销售额的复合年增长率（CAGR）。
大数据分析师招聘笔试题与参考答案
招聘大数据分析师笔试题与参考答案(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析师在进行数据分析时，以下哪个工具通常用于数据清洗和预处理？A、SQLB、TableauC、PythonD、Hadoop2、在大数据分析中，以下哪个算法通常用于聚类分析？A、决策树B、K-meansC、支持向量机D、神经网络3、在数据分析中，当我们需要从数据集中随机选取一部分样本进行分析时，这通常被称为：A. 数据清洗B. 数据采样C. 数据建模D. 数据可视化4、假设你正在使用Python的pandas库来处理一个DataFrame对象df，其中包含一列名为’Age’。
如果想要筛选出年龄大于等于18且小于60的所有记录，以下哪段代码是正确的？A. df[(df['Age'] > 18) and (df['Age'] < 60)]B. df[df['Age'] >= 18 & df['Age'] < 60]C. df[(df['Age'] >= 18) & (df['Age'] < 60)]D. df[df['Age'].between(18, 60)]5、题干：在数据挖掘中，以下哪个算法通常用于分类任务？A. K-means聚类B. Apriori算法C. 决策树D. KNN算法6、题干：以下哪个指标通常用于衡量数据集的分布均匀性？A. 偏度B. 方差C. 标准差D. 熵7、在数据分析中，当我们提到数据的“离群值”（Outliers）时，它指的是什么？A. 数据集中的最大值和最小值B. 与大多数数据有显著差异的数据点C. 丢失或缺失的数据D. 不符合预期模式的数据8、在大数据项目实施过程中，哪一项活动通常不属于数据分析师的核心职责？A. 清洗和预处理原始数据B. 设计数据库结构C. 应用统计模型进行预测D. 解释模型输出以指导业务决策9、以下哪项不是大数据分析中常用的数据存储技术？A. Hadoop HDFSB. NoSQL数据库C. 关系型数据库D. 关键字存储 10、在数据分析中，以下哪个术语通常用来描述数据集的规模大小？A. 数据量B. 数据质量C. 数据维度D. 数据粒度二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、下列哪些技能对于大数据分析师来说至关重要？A. 数据挖掘技术B. SQL数据库查询语言C. 数据可视化工具使用（如Tableau）D. 熟悉数据隐私保护法E. 了解硬件工程原理2、在处理大数据时，以下哪些方法可以用来减少计算资源的消耗？A. 数据压缩B. 数据采样C. 增加冗余字段D. 使用分布式计算框架E. 提高数据的维度3、以下哪些工具或技术是大数据分析中常用的数据处理和分析工具？（）A. HadoopB. PythonC. SQLD. R语言E. Excel4、在大数据分析中，以下哪些是常用的数据可视化工具？（）A. TableauB. Power BIC. MatplotlibD. D3.jsE. Google Charts5、在处理大数据时，以下哪些技术可以用来解决数据存储和计算中的挑战？A. Hadoop MapReduceB. SQL数据库C. NoSQL数据库D. SparkE. Excel6、下列哪些是数据预处理步骤的一部分？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据挖掘E. 数据可视化7、以下哪些技术或工具是大数据分析师在数据预处理阶段常用的？（）A. ETL工具（如Apache Nifi、Talend）B. 数据清洗和转换工具（如Pandas、OpenRefine）C. 数据库管理系统（如MySQL、Oracle）D. 数据可视化工具（如Tableau、Power BI）8、以下哪些方法可以帮助大数据分析师提高数据挖掘的准确性和效率？（）A. 特征选择和工程B. 使用先进的机器学习算法C. 数据降维D. 交叉验证9、以下哪些工具或技术是大数据分析师在工作中常用的？（）A. HadoopB. SparkC. SQLD. PythonE. Tableau 10、以下关于数据清洗的说法，正确的是？（）A. 数据清洗是数据分析的重要步骤之一。
(完整版)数据分析师笔试题目
网易数据分析专员笔试题目一、基础题1、中国现在有多少亿网民？2、百度花多少亿美元收购了91无线?3、app store排名的规则和影响因素4、豆瓣fm推荐算法5、列举5个数据分析的博客或网站二、计算题1、关于简单移动平均和加权移动平均计算2、两行数计算相关系数。
（2位小数’还不让用计算器，反正我没算）3、计算三个距离，欧几里德，曼哈顿，闵可夫斯基距离三、简答题1、离散的指标，优缺点2、插补缺失值方法，优缺点及适用环境3、数据仓库解决方案，优缺点4、分类算法，优缺点5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别四、分析题关于网易邮箱用户流失的定义，挑选指标。
然后要构建一个预警模型。
五、算法题记不得了，没做。
反正是决策树和神经网络相关。
1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？6、如何设计一个解决抄袭的方案？7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理?9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义垃F ?存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？10. 什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？1K你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？13. 对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14x SAS, R, Python, Perl 语言的区别是?15、什么是大数据的诅咒？16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？18、你喜欢TD数据库的什么特征？19、如何你打算发100万的营销活动邮件。
数据分析经理招聘笔试题及解答(某大型集团公司)
招聘数据分析经理笔试题及解答(某大型集团公司)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在数据分析过程中，为了评估新推出的市场策略是否有效，最适合使用以下哪种统计方法？A、描述性统计分析B、相关性分析C、因果推断分析D、聚类分析2、假设我们正在分析客户满意度调查数据，并希望找出哪些因素最显著地影响了客户对产品的整体满意度评分。
此时应该采用哪种统计模型？A、逻辑回归模型B、线性回归模型C、决策树模型D、主成分分析模型3、某公司2019年的销售额为5000万元，2020年销售额同比增长了10%，2021年销售额同比增长了15%，那么2021年该公司的销售额是多少？选项：A. 6250万元B. 5750万元C. 5375万元D. 6000万元4、在数据分析中，以下哪个指标用于衡量数据的准确性和可靠性？选项：A. 假设检验B. 相关性系数C. 标准差D. 指数平滑5、在进行数据预处理时，对于数据集中缺失值的处理方法不包括以下哪一项？A. 删除含有缺失值的数据行或列B. 使用统计方法填补缺失值，如均值、中位数等C. 利用机器学习算法预测缺失值D. 忽略缺失值的存在继续分析6、假设你需要评估两个模型的性能，模型A的准确率为90%，模型B的准确率为95%。
在选择更好的模型时，仅凭准确率这一指标是否足够？为什么？A. 足够，因为准确率越高，模型越好B. 不足，因为还需要考虑其他性能指标如精确率、召回率等C. 足够，因为不需要考虑其他因素D. 不足，因为需要了解数据集的类别分布情况7、某公司近三年的销售额分别为：2019年1000万元，2020年1200万元，2021年1500万元。
若要计算三年的平均增长率，以下哪个公式是正确的？A. (1500 - 1000) / 1000B. (1500 / 1000) ^ (1/3) - 1C. (1500 / 1200) / (1200 / 1000)D. 1500 / (1000 * 3)8、某电商平台的用户活跃度数据如下：男性用户占比40%，女性用户占比60%，其中男性用户中活跃用户占比80%，女性用户中活跃用户占比70%。
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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. 以上答案都不对答案：B「题目解析」B. 关系是一张二维表，表的每一行对应一个元组，每一列对应一个域，由于域可以相同，所以必须对每列起一个名字，来加以区分，这个名字称为属性。
——第7题——7. 想要了解一个地区人群的一般收入水平，以下什么指标不能使用？A. 方差B. 几何平均数C. 众数D. 中位数E. P值答案：B E「题目解析」几何平均数:几何平均数是对各变量值的连乘积开项数次方根。
求几何平均数的方法叫做几何平均法。
如果总水平、总成果等于所有阶段、所有环节水平、成果的连乘积总和时，求各阶段、各环节的一般水平、一般成果，要使用几何平均法计算几何平均数，而不能使用算术平均法计算算术平均数。
根据所拿握资料的形式不同，其分为简单几何平均数和加权几何平均数两种形式。
——第8题——8. 以下属于聚类算法的是?A. ARIMAB. 朴素贝叶斯C. 支持向量机D. K-MEANS答案：D「题目解析」A.时间序列B.C. 分类模型D 聚类——第9题——9. 样本中各观察值均加5后?A. 方差加25B. 标准差加5C. 均值加5D. 中值加5答案：C D「题目解析」样本中各观察值均加5后，标准差和方差不变，均值和中值加5。
因为标准差反映数据的离散程度，所有观察值相同的变化，对波动没有影响。
举个例子，样本中3个观察值都为1，则方差为0。
样本中每个观察值均加5，变成3个5，方差还是0。
——第10题——10. 一批零件共10个，其中有3个不合格品，从中一个一个不放回取出，则第三次才取得不合格品的概率是？(填小数)答案：0.175「题目解析」(7/10) __ (6/9) __ (3/8) = 0.175——第11题——11. 某业务线的营业收入为：200，220，250，300，320万元，则平均增长量为?万元答案：30「题目解析」平均增长量 = 累计增长量 / （时间数列项数-1）=（320-200）/（5-1）=30 误区：是除以4 不是5第12题——14. 经一番研究后，我们开发出了一个新的商品详情页中’相关商品’模块的算法，并且打算通过AB Test（50%用户保留原先的算法逻辑为控制组，50%用户使用新的算法逻辑为实验组）来进行评估。
假如你是此次实验的数据分析师，请问你会怎么评估控制组和实验组的表现？请按重要性列出最重要的三个指标并给出你的分析过程。
「题目解析」相关商品的点击率=相关商品链接点击次数/当前页面浏览次数相关商品的____率=____行为发生次数/相关商品浏览行为次数当前商品与相关商品一同____的概率=共同____/当前商品____第13题——13. 请写sql语句：想要了解班级内同学的考试情况，现有一张成绩表表名为A，每行都包含以下内容（已知表中没有重复内容，但所有的考试结果都录入在了同一张表中，一个同学会有多条考试结果）：student_id，course_name，score现在需要知道：每门课程得到成绩的同学人数每门课程的平均成绩如果对于每门课程来说，60分以下为不及格，高于60为及格，统计每门课程及格和不及格的人数「题目解析」官方答案：1.2.select course_name ,count(distinct student_id) asstudent_num ,avg(score) as avg_scorefrom Agroup by 13.select course_name ,case when score 60 then 不及格 else 及格 end as level ,count(student_id) as student_numfrom Agroup by 1,2 参考答案第3问selectcourse_name,case when score 60 then 不及格else 及格 end as level,count(student_id) as student_numfrom Agroup by 1,2 我的代码:-- 我的答案，第三问SELECT course_name, SUM(CASE WHEN score = 60 THEN 1 ELSE 0 END ) AS 及格,SUM(CASE WHEN score 60 THEN 1 ELSE 0 END) AS 不及格FROM AGROUP BY course_name;数据分析笔试试题及答案1、异常值是指什么请列举1种识别连续型变量异常值的方法异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。
在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值.常见的异常值检验方法如下：基于统计的方法基于距离的方法基于密度的方法基于聚类的方法基于偏差的方法基于深度的方法t检验：按照t分布的实际误差分布范围来判别异常值，首先剔除一个可疑值，然后按t分布来检验剔除的值是否为异常值。
狄克逊检验法：假设一组数据有序x1格拉布斯检验法：与狄克逊检验法思想一样，其检验公式为：指数分布检验：SPSS和R语言中通过绘制箱图可以找到异常值，分布在箱边框外部;2、什么是聚类分析聚类算法有哪几种请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。
聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。
聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。
其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
常见的聚类方法有：K-pototypes算法，K-Means算法，CLARANS算法(划分方法)，BIRCH算法(层次方法)，CURE算法(层次方法)，DBSCAN算法(基于密度的方法)，CLIQUE算法(综合了基于密度和基于网格的算法);k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下：(1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;(2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;(3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象);(4)循环(2)、(3)直到每个聚类不再发生变化为止(标准测量函数收敛)。
优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。
当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。
对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，K是聚类中心，t是迭代的次数。
缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定;2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
3.数据标准化技术是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
常用的方法有：(1)总和标准化。
分别求出各要素所对应的数据的总和，以各要素的数据除以该要素的数据的总和，即4.缺失值处理方法1) 直接丢弃含缺失数据的记录如：个案剔除法，这种方法却有很大的局限性。
它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。
当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。
2)补缺A. 用平均值来代替所有缺失数据：均值替换法，均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。
使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。
但这种方法是建立在完全随机缺失(MCAR)的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。
B. K -最近距离邻居法：先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。