数据挖掘与分析应用刷题笔记2

数据挖掘与分析应用刷题笔记2

2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开
测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库
这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！
与此同时，既然要考网警之数据分析应用岗，那必然要考数据挖掘基础知识，今天开始咱们就对数据挖掘方面的东西好生讲讲

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数据安全法的发布执行时间是：

实际接入的指标数，占指标总数的比例，不管线上还是线下

回归分析，说法错误的是

关于k均值和DBSCAN，说法不正确的是

算法中，对缺失值敏感的是

关于皮尔森相关系数，叙述正确的是

配合一元线性方程须具备下列前提条件

关于季度模型的叙述，不正确的是

自变量是连续型变量，使用的分类方法是

比较不同预测方法的精确度时，通常采用 误差来衡量预测误差的大小

关于误差说法正确的有

都正确哦

接受原假设，t检验结果超过显著性水平就行

回归变差，回归平方和

大数据的两大核心技术：

概率分析中，计算出 表明该风险因素的风险程度

数据科学家的3C精神

相关分析的任务有

元组在某些属性上缺少值是常有的，在实际数据中心，描述处理该问题的各种方法有

关于逻辑回归的说法正确的是

主成分分析计算选择相关系数计算法时，确定主成分个数的原则包括

大数据应用建设及运营过程中如果发生数据安全问题，应该立即暂停大数据应用建设或运营工作，向 部门汇报

统计量，正确的有

ID3算法，信息增益

id3:无法直接处理数值型数据,

可以通过量化方法将数值型数据处理成标称型数据,但涉及太多特征划分,

数据科学中主流的语言工具是

R,PYTHON

处理噪声数据，就是处理异常值

商业模式描述准确的是

属于聚类算法的是

分析内容和侧重面不同，风险分析的方法有

在全面调查和抽样调查中都存在误差的是

敏感个人信息划定依据是

属于数据预处理的

避免决策树过拟合问题

分箱方法有

数据类型有

营销观念中是营销过程中如何处理 利益关系

HDFS分布式文件系统的特点是

随机抽样方法有

消除时间序列中不规则变动和季节变动的方法

关于数据范式，描述准确的是

按照性质，预测方法大致可以分为

分类器评价或比较尺度的有

数据离散化的方法

缺失值的处理方法有

数据特性 对聚类分析具有很强的影响

数据规约的方法有

在假设检验中，当我们做出拒绝原假设而接受备着假设时，表示

若检验统计量F=1，说明

统计决策的基本原则

右偏分布

数据挖掘的预测建模任务主要是包括

关联不是预测哦

关于HAVING的语句正确的是

聚类分析的方法中利用统计学定义的距离进行度量

方差分析的基本假设前提包括

决策树分析问题的主要步骤

说法不准确的是

大数据的特征

做数值预测

随机森林的说法正确的是

随机对比实验的调查方法的优点是

NoSQL数据库采用“数据分布技术”主要是为了实现

数据挖掘分析判断题

学习来源：
https://max.book118.com/html/2022/0907/6121124212004233.shtm

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总结

提示：重要经验：

1）
2）学好oracle，即使经济寒冬，整个测开offer绝对不是问题！同时也是你考公网络警察的必经之路。
3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。