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1觀測宇宙中單位體積內(nèi)星球的個數(shù)，屬于什么分布：
A學(xué)生分布B泊松分布C正態(tài)分布D二項分布
2一些關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘說法是正確的
A數(shù)據(jù)挖掘是萬能的
B如果你建立了一個database，那就意味著你已經(jīng)有足夠的數(shù)據(jù)可以做數(shù)據(jù)挖掘了
C數(shù)據(jù)挖掘=數(shù)據(jù)+算法，數(shù)據(jù)挖掘人員大部分的時間用來處理復(fù)雜的挖掘算法
DABC均有錯
3已知隨機(jī)變量X,Y分別服從泊松分布P(S),卡方分布X2(t)，E(X)=4,D(Y)=9,則參數(shù)s,t分別：
A2,9;B4,9C4,4.5;D2,4.5
4下面算法中哪一種不屬于廣義線性回歸算法
A生存模型算法 Bbeta回歸算法 Clogit回歸算法 D判別分析算法
5有一列1000萬淘寶買家的淘寶運(yùn)費(fèi)險保費(fèi)數(shù)據(jù)，要計算該列數(shù)據(jù)的P1-P100分位數(shù)，可使用哪個SAS語句？
Aproc sort Bproc rank Cproc univariate Dproc freq
6X服從區(qū)間（2，6）上的均勻分布，求對X進(jìn)行3次獨(dú)立觀測中，至少有2次的觀測值大于3的概率。
A0.84375 B0.75275 C0.65275 D0.80370
7下面對于“預(yù)測變量間可能存在較嚴(yán)重的多重共線性”的論述中錯誤的是？
A回歸系數(shù)的符號與專家經(jīng)驗知識不符 B方差膨脹因子（VIF）<5
C其中兩個預(yù)測變量的相關(guān)系數(shù)>=0.85 D變量重要性與專家經(jīng)驗嚴(yán)重違背
8由于淘寶買家消費(fèi)數(shù)據(jù)是億級別，假設(shè)為了快速計算買家每月的平均消費(fèi)額，采用抽樣1W個買家來計算
A采用分層抽樣方法把全量淘寶買家按照星級，每層抽取相同的數(shù)量，計算平均值
B采用系統(tǒng)抽樣方法，把全量買家隨機(jī)排序，每隔一定數(shù)量抽一個，計算平均值
C采用無放回隨機(jī)方法，從全量買家中隨機(jī)挑選一個買家，不放回，如此循環(huán)
D采用有放回隨機(jī)方法，從全量買家中隨機(jī)挑選一個買家，然后再放回，如此循環(huán)
9請找出數(shù)列4，9，23，60，157的下一項（）
A 411 B 314 C 425 D ABC均錯
11以下哪個語法不是R的基礎(chǔ)語言
Aproc glot Bselect *from table
Ckc<-kmeans(data,3) Dprint”hello world”
Esd<-summary(data) Fimport
12分析師在工作中的良好習(xí)慣是
A將工作空間的密碼共享給別人 B將數(shù)據(jù)下載到私人電腦進(jìn)行分析處理
C在處理資源高峰期提交大任務(wù)運(yùn)算 D不定期地將分析報告分享給團(tuán)隊
E定期清理存儲空間 F固話日常需要分析的數(shù)據(jù)表方便計算
16請分析淘寶消費(fèi)者的流失情況
17淘寶和天貓上每天都有大量的用戶在線上購買，作為分析師可以從哪些角度對用戶進(jìn)行分析，說明理由
20已知A商家近五年每月的成交數(shù)據(jù)，請列出兩種不同的時間序列預(yù)測模型可以用來預(yù)測商家接下來三個月的成交，并詳細(xì)闡述在使用每一種方法前需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行什么預(yù)處理以及具體方法
21你理解中的分析師是什么樣的？你覺得自己目前應(yīng)聘分析師職位的優(yōu)勢是什么？并說明理由。
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