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1月数据分析与应用技能习题及答案

一、选择题

1.以下哪种数据类型在数据分析中常用于表示分类信息？

A.数值型

B.字符型

C.日期型

D.布尔型

答案：B。字符型数据通常用于表示分类信息，如性别（男、女）、职业（教师、医生等）。数值型数据用于表示数量，日期型用于表示时间，布尔型只有真和假两种值。

2.在Python中，用于数据处理和分析的常用库是？

A.NumPy

B.Pandas

C.Matplotlib

D.Alloftheabove

答案：D。NumPy提供了高效的多维数组对象和处理这些数组的工具；Pandas用于数据操作和分析，提供了DataFrame等数据结构；Matplotlib是一个用于数据可视化的库，它们都是数据分析中常用的Python库。

3.以下哪种统计量可以反映数据的离散程度？

A.均值

B.中位数

C.众数

D.标准差

答案：D。标准差是衡量数据相对于均值的离散程度的统计量。均值是数据的平均值，中位数是将数据排序后位于中间位置的值，众数是数据中出现次数最多的值，它们都不能直接反映数据的离散程度。

4.在SQL中，用于从表中选择特定列的关键字是？

A.SELECT

B.FROM

C.WHERE

D.GROUPBY

答案：A。SELECT关键字用于指定要从表中选择的列。FROM关键字用于指定要从哪个表中选取数据，WHERE关键字用于筛选满足特定条件的行，GROUPBY关键字用于对数据进行分组。

5.数据可视化的主要目的不包括以下哪一项？

A.发现数据中的模式和趋势

B.使数据更易于理解

C.隐藏数据中的异常值

D.与他人有效沟通数据信息

答案：C。数据可视化的目的是帮助发现数据中的模式和趋势，使数据更易于理解，以及与他人有效沟通数据信息。隐藏数据中的异常值并不是数据可视化的主要目的，相反，可视化可以帮助发现异常值。

二、简答题

1.简述数据清洗的主要步骤。

数据清洗是数据分析过程中的重要环节，主要步骤如下：

缺失值处理：首先要识别数据中的缺失值，可以通过统计各列缺失值的数量和比例来了解缺失情况。对于缺失值的处理方法有多种，如删除包含缺失值的行或列，但这种方法可能会损失大量数据；也可以用均值、中位数、众数等统计量填充缺失值，对于数值型数据常用均值或中位数填充，对于分类数据常用众数填充；还可以使用更复杂的方法，如基于机器学习算法进行预测填充。

重复值处理：查找数据中的重复记录，对于完全重复的记录可以直接删除，以避免数据的冗余和对分析结果的干扰。

异常值处理：通过绘制箱线图、散点图等可视化方法或使用统计方法（如Zscore）来识别异常值。对于异常值，需要根据具体情况进行处理，可能是由于数据录入错误导致的异常值可以进行修正；如果是真实存在但偏离正常范围的数据，可以选择保留，也可以进行适当的转换或删除。

数据格式转换：确保数据的格式符合分析要求，例如将日期字符串转换为日期类型，将字符串类型的数值转换为数值类型等。

数据标准化和归一化：对于不同量纲的数据，为了便于分析和比较，可能需要进行标准化或归一化处理。标准化是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布；归一化是将数据缩放到[0,1]区间。

2.解释什么是数据挖掘中的关联规则，并举例说明。

关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，用于发现数据集中不同项目之间的关联关系。它表示在一个事务数据库中，某些项目的出现频繁地与其他项目的出现相关联。关联规则通常用“X→Y”表示，其中X称为前件，Y称为后件，它的含义是如果X出现，那么Y也很可能出现。

例如，在超市的购物篮数据中，通过关联规则挖掘可能会发现“啤酒→尿布”这样的规则。这意味着购买啤酒的顾客很可能同时也会购买尿布。超市可以根据这个关联规则，将啤酒和尿布摆放在相近的位置，以方便顾客购物，同时也可能增加这两种商品的销售量。

关联规则的评估通常使用支持度、置信度和提升度等指标。支持度表示包含X和Y的事务在所有事务中所占的比例，反映了规则的普遍性；置信度是指在包含X的事务中同时包含Y的比例，体现了规则的可靠性；提升度是指在包含X的条件下Y出现的概率与Y本身出现的概率的比值，用于衡量X和Y之间的关联强度。

3.说明在数据分析中如何进行特征选择。

特征选择是从原始特征中选择出对模型性能有重要影响的特征子集的过程，主要方法如下：

过滤法：基于特征的统计特性来选择特征。例如，计算每个特征与目标变量之间的相关性，选择相关性较高的特征。常用的相关性指标有皮尔逊相关系数（适用于数值型变量）、卡方检验（适用于分类变量）等。还可以使用方差分析（ANOVA）来评估特征与目标变量之间的关系，选择方差较大的特征。

包装法：将特征选择过程与模型训练