2025年建設(shè)銀行淮南市數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案本文基于近年相關(guān)經(jīng)典題庫，通過專業(yè)模型學(xué)習(xí)創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解題型，提升應(yīng)試能力。#2025年建設(shè)銀行淮南市數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪項不是描述性統(tǒng)計分析的主要目的？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的趨勢和模式B.提出假設(shè)并驗證C.描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度D.對數(shù)據(jù)進行初步的探索和可視化2.以下哪種方法不適合處理缺失值？A.刪除含有缺失值的行B.填充缺失值（均值、中位數(shù)、眾數(shù)）C.使用模型預(yù)測缺失值D.保持缺失值不變3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，以下哪項不是數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)？A.處理缺失值B.檢測和處理異常值C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)降維4.以下哪種指標(biāo)不適合衡量分類變量的預(yù)測性能？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.決策樹深度5.在時間序列分析中，ARIMA模型適用于以下哪種類型的數(shù)據(jù)？A.分類數(shù)據(jù)B.順序數(shù)據(jù)C.平穩(wěn)時間序列D.非平穩(wěn)時間序列6.以下哪種方法不適合進行數(shù)據(jù)降維？A.主成分分析（PCA）B.因子分析C.決策樹D.線性回歸7.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布？A.散點圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖8.在機器學(xué)習(xí)中，以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.聚類算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.支持向量機（SVM）D.主成分分析（PCA）9.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種方法不適合進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘？A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.K-Means算法D.Eclat算法10.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法不適合進行異常值檢測？A.箱線圖B.Z-score方法C.線性回歸D.聚類算法二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪些屬于描述性統(tǒng)計分析的常用方法？A.頻率分析B.相關(guān)性分析C.回歸分析D.統(tǒng)計假設(shè)檢驗2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，以下哪些屬于數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)？A.處理缺失值B.檢測和處理異常值C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)編碼3.在機器學(xué)習(xí)中，以下哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹D.K-Means算法4.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪些屬于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法？A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.K-Means算法5.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪些圖表適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布？A.散點圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖三、判斷題（共5題，每題2分，合計10分）1.描述性統(tǒng)計分析的主要目的是探索數(shù)據(jù)中的趨勢和模式。（√）2.缺失值處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一項重要任務(wù)。（√）3.數(shù)據(jù)降維的主要目的是減少數(shù)據(jù)的維度，同時保留大部分信息。（√）4.決策樹是一種常用的分類算法。（√）5.時間序列分析的主要目的是預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢。（√）四、簡答題（共3題，每題5分，合計15分）1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值、重復(fù)值等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。-數(shù)據(jù)集成：將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并為一個數(shù)據(jù)集。-數(shù)據(jù)變換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成更適合分析的格式，如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)的規(guī)模，如抽樣、特征選擇等。2.簡述機器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。-監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，目的是學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系，如分類、回歸等。-無監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)或模式，如聚類、降維等。3.簡述數(shù)據(jù)可視化的作用和常用圖表類型。-作用：通過圖表形式展示數(shù)據(jù)，幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)中的趨勢和模式。-常用圖表類型：柱狀圖、折線圖、散點圖、餅圖、箱線圖等。五、計算題（共2題，每題10分，合計20分）1.假設(shè)有一組數(shù)據(jù)：[10,20,30,40,50]，計算其均值、中位數(shù)、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。-均值：\(\frac{10+20+30+40+50}{5}=30\)-中位數(shù)：30-方差：\(\frac{(10-30)^2+(20-30)^2+(30-30)^2+(40-30)^2+(50-30)^2}{5}=200\)-標(biāo)準(zhǔn)差：\(\sqrt{200}\approx14.14\)2.假設(shè)有一組分類數(shù)據(jù)：[紅、藍、綠、紅、藍]，計算其眾數(shù)和頻率分布。-眾數(shù)：紅-頻率分布：-紅：2次-藍：2次-綠：1次答案及解析單選題答案及解析1.B.提出假設(shè)并驗證-解析：描述性統(tǒng)計分析的主要目的是描述數(shù)據(jù)的特征，如集中趨勢和離散程度，而不是提出假設(shè)并驗證。2.D.保持缺失值不變-解析：處理缺失值是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要任務(wù)，保持缺失值不變是不合適的處理方法。3.C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化-解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化屬于數(shù)據(jù)變換的范疇，而不是數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)。4.D.決策樹深度-解析：準(zhǔn)確率、精確率和召回率是衡量分類變量預(yù)測性能的常用指標(biāo)，決策樹深度不是衡量預(yù)測性能的指標(biāo)。5.D.非平穩(wěn)時間序列-解析：ARIMA模型適用于非平穩(wěn)時間序列，需要通過差分等方法使其平穩(wěn)。6.C.決策樹-解析：決策樹主要用于分類和回歸，不適合進行數(shù)據(jù)降維。7.B.柱狀圖-解析：柱狀圖適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布，其他圖表不適合展示類別數(shù)據(jù)的分布。8.C.支持向量機（SVM）-解析：支持向量機是一種常用的分類算法，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。9.C.K-Means算法-解析：K-Means算法屬于聚類算法，不適合進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。10.C.線性回歸-解析：線性回歸主要用于回歸分析，不適合進行異常值檢測。多選題答案及解析1.A.頻率分析,B.相關(guān)性分析-解析：描述性統(tǒng)計分析的常用方法包括頻率分析、相關(guān)性分析等，回歸分析和統(tǒng)計假設(shè)檢驗不屬于描述性統(tǒng)計分析的范疇。2.A.處理缺失值,B.檢測和處理異常值,C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化-解析：數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括處理缺失值、檢測和處理異常值、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等，數(shù)據(jù)編碼不屬于數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)。3.A.線性回歸,B.邏輯回歸,C.決策樹-解析：線性回歸、邏輯回歸和決策樹屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，K-Means算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。4.A.Apriori算法,B.FP-Growth算法,C.Eclat算法-解析：Apriori算法、FP-Growth算法和Eclat算法屬于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法，K-Means算法屬于聚類算法。5.B.柱狀圖,D.餅圖-解析：柱狀圖和餅圖適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布，散點圖和折線圖不適合展示類別數(shù)據(jù)的分布。判斷題答案及解析1.√-解析：描述性統(tǒng)計分析的主要目的是描述數(shù)據(jù)的特征，探索數(shù)據(jù)中的趨勢和模式。2.√-解析：處理缺失值是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要任務(wù)，可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析效果。3.√-解析：數(shù)據(jù)降維的主要目的是減少數(shù)據(jù)的維度，同時保留大部分信息，提高數(shù)據(jù)分析的效率。4.√-解析：決策樹是一種常用的分類算法，適用于處理分類和回歸問題。5.√-解析：時間序列分析的主要目的是預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢，幫助人們做出決策。簡答題答案及解析1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值、重復(fù)值等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。-數(shù)據(jù)集成：將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并為一個數(shù)據(jù)集。-數(shù)據(jù)變換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成更適合分析的格式，如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)的規(guī)模，如抽樣、特征選擇等。2.簡述機器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。-監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，目的是學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系，如分類、回歸等。-無監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)或模式，如聚類、降維等。3.簡述數(shù)據(jù)可視化的作用和常用圖表類型。-作用：通過圖表形式展示數(shù)據(jù)，幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)中的趨勢和模式。-常用圖表類型：柱狀圖、折線圖、散點圖、餅圖、箱線圖等。計算題答案及解析1.假設(shè)有一組數(shù)據(jù)：[10,20,30,40,50]，計算其均值、中位數(shù)、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。-均值：\(\frac{10+20+30+40+50}{5}=30\)-中位數(shù)：30-方差