2025年經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)專業(yè)題庫——大數(shù)據(jù)時代下的經(jīng)濟統(tǒng)計考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分。在每小題列出的四個選項中，只有一個是符合題目要求的，請將正確選項字母填在題后的括號內(nèi)。錯選、多選或未選均無分。）1.在大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的主要特征不包括以下哪一項？A.數(shù)據(jù)量巨大B.數(shù)據(jù)類型多樣C.數(shù)據(jù)生成速度快D.數(shù)據(jù)分析結(jié)果絕對準(zhǔn)確2.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“時間序列分析”主要用于解決以下哪種問題？A.數(shù)據(jù)的分布特征B.不同變量之間的相關(guān)性C.經(jīng)濟現(xiàn)象隨時間的變化趨勢D.數(shù)據(jù)的異常值檢測3.在大數(shù)據(jù)背景下，以下哪種方法不適合用于經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的預(yù)處理？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)壓縮4.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中，常用的描述性統(tǒng)計量不包括以下哪一項？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.相關(guān)系數(shù)5.在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，以下哪種指標(biāo)最適合用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度？A.偏度B.峰度C.方差D.協(xié)方差6.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“回歸分析”主要用于解決以下哪種問題？A.數(shù)據(jù)的分類B.不同變量之間的因果關(guān)系C.數(shù)據(jù)的聚類D.數(shù)據(jù)的降維7.在大數(shù)據(jù)時代，以下哪種工具最適合用于經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可視化？A.ExcelB.SPSSC.PythonD.Tableau8.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“抽樣調(diào)查”主要用于解決以下哪種問題？A.數(shù)據(jù)的全面性B.數(shù)據(jù)的代表性C.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性D.數(shù)據(jù)的時效性9.在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，以下哪種方法最適合用于處理缺失值？A.刪除法B.插值法C.回歸法D.人工輸入10.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“假設(shè)檢驗”主要用于解決以下哪種問題？A.數(shù)據(jù)的分布特征B.不同變量之間的相關(guān)性C.對某個經(jīng)濟現(xiàn)象的假設(shè)進行驗證D.數(shù)據(jù)的異常值檢測11.在大數(shù)據(jù)背景下，以下哪種方法不適合用于經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的特征工程？A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)降維12.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“時間序列分析”主要包括以下哪些方法？（多選）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.聚類分析13.在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，以下哪種指標(biāo)最適合用于衡量數(shù)據(jù)的集中趨勢？A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差14.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“方差分析”主要用于解決以下哪種問題？A.數(shù)據(jù)的分類B.不同變量之間的因果關(guān)系C.數(shù)據(jù)的聚類D.數(shù)據(jù)的降維15.在大數(shù)據(jù)時代，以下哪種工具最適合用于經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)？A.ExcelB.SPSSC.PythonD.Tableau16.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“抽樣調(diào)查”主要包括以下哪些方法？（多選）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣17.在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，以下哪種方法最適合用于處理高維數(shù)據(jù)？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)降維D.數(shù)據(jù)壓縮18.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“回歸分析”主要包括以下哪些方法？（多選）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項式回歸D.聚類分析19.在大數(shù)據(jù)背景下，以下哪種方法最適合用于經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的異常值檢測？A.簡單統(tǒng)計法B.箱線圖法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法D.決策樹法20.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“假設(shè)檢驗”主要包括以下哪些方法？（多選）A.Z檢驗B.T檢驗C.卡方檢驗D.F檢驗二、多項選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個選項中，有多項是符合題目要求的，請將正確選項字母填在題后的括號內(nèi)。錯選、少選或未選均無分。）21.在大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的主要特征包括哪些？A.數(shù)據(jù)量巨大B.數(shù)據(jù)類型多樣C.數(shù)據(jù)生成速度快D.數(shù)據(jù)分析結(jié)果絕對準(zhǔn)確E.數(shù)據(jù)來源廣泛22.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“時間序列分析”主要用于解決哪些問題？A.數(shù)據(jù)的分布特征B.不同變量之間的相關(guān)性C.經(jīng)濟現(xiàn)象隨時間的變化趨勢D.數(shù)據(jù)的異常值檢測E.數(shù)據(jù)的聚類23.在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，以下哪些方法適合用于數(shù)據(jù)的預(yù)處理？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)壓縮E.數(shù)據(jù)降維24.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中，常用的描述性統(tǒng)計量包括哪些？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.相關(guān)系數(shù)E.協(xié)方差25.在大數(shù)據(jù)背景下，以下哪些工具適合用于經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可視化？A.ExcelB.SPSSC.PythonD.TableauE.R語言26.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“回歸分析”主要用于解決哪些問題？A.數(shù)據(jù)的分類B.不同變量之間的因果關(guān)系C.數(shù)據(jù)的聚類D.數(shù)據(jù)的降維E.數(shù)據(jù)的預(yù)測27.在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，以下哪些方法適合用于處理缺失值？A.刪除法B.插值法C.回歸法D.人工輸入E.數(shù)據(jù)加密28.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“假設(shè)檢驗”主要用于解決哪些問題？A.數(shù)據(jù)的分布特征B.不同變量之間的相關(guān)性C.對某個經(jīng)濟現(xiàn)象的假設(shè)進行驗證D.數(shù)據(jù)的異常值檢測E.數(shù)據(jù)的聚類29.在大數(shù)據(jù)時代，以下哪些方法適合用于經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的特征工程？A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)降維E.數(shù)據(jù)壓縮30.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“時間序列分析”主要包括哪些方法？A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.聚類分析E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法三、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分。請判斷下列每小題的表述是否正確，正確的填“√”，錯誤的填“×”。）31.在大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的主要目的是為了獲得絕對準(zhǔn)確的結(jié)果。32.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“時間序列分析”主要用于解決數(shù)據(jù)的分類問題。33.在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)清洗是最重要的步驟，其他步驟都可以省略。34.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“描述性統(tǒng)計量”主要包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等，不包括相關(guān)系數(shù)。35.在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)可視化主要是為了美觀，不需要考慮數(shù)據(jù)的實際意義。36.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“回歸分析”主要用于解決數(shù)據(jù)的聚類問題。37.在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，處理缺失值的方法只有刪除法和插值法兩種。38.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“假設(shè)檢驗”主要用于驗證某個經(jīng)濟現(xiàn)象的假設(shè)是否成立。39.在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)特征工程主要是為了提高數(shù)據(jù)的維度，使其更復(fù)雜。40.經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“時間序列分析”方法主要包括移動平均法、指數(shù)平滑法和ARIMA模型，不包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。四、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請簡要回答下列問題。）41.簡述大數(shù)據(jù)時代下經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的主要特征。42.簡述經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中“時間序列分析”的主要方法和應(yīng)用場景。43.簡述在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟和方法。44.簡述經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中“描述性統(tǒng)計量”的主要作用和常用指標(biāo)。45.簡述在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)可視化的重要性和常用工具。五、論述題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請結(jié)合所學(xué)知識，深入論述下列問題。）46.結(jié)合實際案例，論述大數(shù)據(jù)時代下經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的重要性和應(yīng)用價值。47.結(jié)合實際案例，論述在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，如何選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法，并說明選擇依據(jù)和注意事項。本次試卷答案如下一、單項選擇題答案及解析1.D解析：大數(shù)據(jù)時代下，經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的特征是數(shù)據(jù)量巨大、類型多樣、生成速度快，但數(shù)據(jù)分析結(jié)果并非絕對準(zhǔn)確，會受到多種因素影響，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型選擇等。2.C解析：時間序列分析是經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中用于研究經(jīng)濟現(xiàn)象隨時間變化趨勢的一種方法，通過分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測未來趨勢。A項是描述性統(tǒng)計的內(nèi)容，B項是相關(guān)性分析的內(nèi)容，D項是異常值檢測的內(nèi)容。3.D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等步驟，目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其適合進行分析。數(shù)據(jù)壓縮雖然可以減少數(shù)據(jù)量，但會損失信息，不適合用于預(yù)處理。4.D解析：描述性統(tǒng)計量主要用于描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度，包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等。相關(guān)系數(shù)是衡量兩個變量之間相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)，屬于推斷性統(tǒng)計的范疇。5.C解析：衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)主要有方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差等。A項和B項是描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的指標(biāo)，D項是衡量兩個變量之間協(xié)方差程度的指標(biāo)。6.B解析：回歸分析是經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中用于研究變量之間因果關(guān)系的一種方法，通過建立回歸模型，分析自變量對因變量的影響。A項是分類問題的方法，C項是聚類問題的方法，D項是降維問題的方法。7.D解析：Tableau是一款專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工具，適合用于經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可視化。A項和B項是常用的數(shù)據(jù)分析軟件，但可視化功能不如Tableau強大。C項是編程語言，雖然可以用于數(shù)據(jù)可視化，但需要較高的編程能力。8.B解析：抽樣調(diào)查是通過從總體中抽取樣本，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征的一種方法，主要用于解決數(shù)據(jù)的代表性問題。A項是全面調(diào)查的特點，C項和D項是數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求。9.B解析：處理缺失值的方法主要有刪除法、插值法、回歸法等。刪除法簡單易行，但可能損失信息。插值法可以根據(jù)周圍數(shù)據(jù)估計缺失值，是比較常用的方法。回歸法可以通過建立回歸模型預(yù)測缺失值，但需要考慮模型的適用性。人工輸入雖然可以補充缺失值，但主觀性強，容易引入誤差。10.C解析：假設(shè)檢驗是經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中用于驗證某個假設(shè)是否成立的一種方法，通過分析樣本數(shù)據(jù)，判斷假設(shè)是否合理。A項是描述性統(tǒng)計的內(nèi)容，B項是相關(guān)性分析的內(nèi)容，D項是異常值檢測的內(nèi)容。11.C解析：特征工程是機器學(xué)習(xí)中重要的步驟，目的是提高模型的性能。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)降維都是常用的特征工程方法。數(shù)據(jù)加密雖然可以保護數(shù)據(jù)安全，但不是特征工程的方法。12.ABC解析：時間序列分析的方法主要包括移動平均法、指數(shù)平滑法和ARIMA模型等。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法，不屬于時間序列分析。13.ABC解析：衡量數(shù)據(jù)集中趨勢的指標(biāo)主要有均值、中位數(shù)和眾數(shù)等。標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)。14.B解析：方差分析是經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中用于研究多個因素對某個變量影響的一種方法，通過分析數(shù)據(jù)之間的差異，判斷因素是否具有顯著性影響。A項是分類問題的方法，C項是聚類問題的方法，D項是降維問題的方法。15.C解析：Python是一款功能強大的編程語言，具有豐富的數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)庫，適合用于經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)。A項和B項是常用的數(shù)據(jù)分析軟件，但功能不如Python強大。D項是專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工具，雖然也可以用于機器學(xué)習(xí)，但Python更側(cè)重于算法和模型構(gòu)建。16.ABCD解析：抽樣調(diào)查的方法主要包括簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣和系統(tǒng)抽樣等。這些方法各有優(yōu)缺點，可以根據(jù)實際情況選擇合適的方法。17.C解析：高維數(shù)據(jù)是指具有很多特征的數(shù)據(jù)，處理高維數(shù)據(jù)的方法主要有數(shù)據(jù)降維等。數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)壓縮雖然也是數(shù)據(jù)處理的方法，但不是專門用于高維數(shù)據(jù)的處理。18.ABC解析：回歸分析的方法主要包括線性回歸、邏輯回歸和多項式回歸等。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法，不屬于回歸分析。19.B解析：異常值檢測是經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析中重要的步驟，常用的方法主要有簡單統(tǒng)計法、箱線圖法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。決策樹法是分類問題的方法，不適合用于異常值檢測。20.ABCD解析：假設(shè)檢驗的方法主要包括Z檢驗、T檢驗、卡方檢驗和F檢驗等。這些檢驗方法各有適用場景，可以根據(jù)實際情況選擇合適的方法。二、多項選擇題答案及解析21.ABCE解析：大數(shù)據(jù)時代下，經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的主要特征是數(shù)據(jù)量巨大、類型多樣、生成速度快、數(shù)據(jù)來源廣泛，但數(shù)據(jù)分析結(jié)果并非絕對準(zhǔn)確，會受到多種因素影響。22.C解析：時間序列分析主要用于解決經(jīng)濟現(xiàn)象隨時間變化趨勢的問題。A項是描述性統(tǒng)計的內(nèi)容，B項是相關(guān)性分析的內(nèi)容，D項是異常值檢測的內(nèi)容，E項是聚類分析的內(nèi)容。23.ABC解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法主要有數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)變換等。數(shù)據(jù)壓縮雖然也是數(shù)據(jù)處理的方法，但不是專門用于預(yù)處理的。24.ABCD解析：描述性統(tǒng)計量主要包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和協(xié)方差等。相關(guān)系數(shù)是衡量兩個變量之間相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)，屬于推斷性統(tǒng)計的范疇。25.CD解析：數(shù)據(jù)可視化常用的工具主要有Tableau和Python等。Excel和SPSS雖然也可以進行數(shù)據(jù)可視化，但功能不如Tableau和Python強大。26.B解析：回歸分析主要用于解決不同變量之間的因果關(guān)系問題。A項是分類問題的方法，C項是聚類問題的方法，D項是降維問題的方法。27.ABCD解析：處理缺失值的方法主要有刪除法、插值法、回歸法和人工輸入等。28.C解析：假設(shè)檢驗主要用于驗證某個經(jīng)濟現(xiàn)象的假設(shè)是否成立。A項是描述性統(tǒng)計的內(nèi)容，B項是相關(guān)性分析的內(nèi)容，D項是異常值檢測的內(nèi)容。29.ABD解析：特征工程的方法主要有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)降維等。數(shù)據(jù)加密雖然可以保護數(shù)據(jù)安全，但不是特征工程的方法。30.ABC解析：時間序列分析的方法主要包括移動平均法、指數(shù)平滑法和ARIMA模型等。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法，不屬于時間序列分析。三、判斷題答案及解析31.×解析：大數(shù)據(jù)時代下，經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的結(jié)果受到多種因素影響，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型選擇等，因此結(jié)果并非絕對準(zhǔn)確。32.×解析：時間序列分析主要用于研究經(jīng)濟現(xiàn)象隨時間變化趨勢的問題，而不是用于解決數(shù)據(jù)的分類問題。數(shù)據(jù)的分類問題通常使用分類算法解決。33.×解析：數(shù)據(jù)清洗是經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析中重要的步驟，可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。其他步驟如數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等也是必不可少的。34.×解析：描述性統(tǒng)計量主要用于描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度，包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和協(xié)方差等。相關(guān)系數(shù)也是描述性統(tǒng)計量的一種，用于衡量兩個變量之間相關(guān)關(guān)系的強度。35.×解析：數(shù)據(jù)可視化不僅僅是為了美觀，更重要的是為了揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和洞察，幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)可視化需要考慮數(shù)據(jù)的實際意義。36.×解析：回歸分析主要用于研究變量之間因果關(guān)系的問題，而不是用于解決數(shù)據(jù)的聚類問題。數(shù)據(jù)的聚類問題通常使用聚類算法解決。37.×解析：處理缺失值的方法有多種，包括刪除法、插值法、回歸法等，并沒有限制只有兩種方法。38.√解析：假設(shè)檢驗是經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中用于驗證某個假設(shè)是否成立的一種方法，通過分析樣本數(shù)據(jù)，判斷假設(shè)是否合理。39.×解析：數(shù)據(jù)特征工程的主要目的是提高數(shù)據(jù)的可用性和模型的性能，而不是為了提高數(shù)據(jù)的維度。數(shù)據(jù)降維是特征工程中常用的方法之一，目的是減少數(shù)據(jù)的維度，簡化模型。40.×解析：經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中的“時間序列分析”方法主要包括移動平均法、指數(shù)平滑法和ARIMA模型等，但也可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進行時間序列分析，尤其是在處理復(fù)雜非線性關(guān)系時。四、簡答題答案及解析41.簡述大數(shù)據(jù)時代下經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的主要特征。解析：大數(shù)據(jù)時代下，經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的主要特征包括數(shù)據(jù)量巨大、類型多樣、生成速度快、數(shù)據(jù)來源廣泛等。這些特征對經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析提出了更高的要求，需要采用新的技術(shù)和方法進行處理和分析。42.簡述經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中“時間序列分析”的主要方法和應(yīng)用場景。解析：經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中“時間序列分析”的主要方法包括移動平均法、指數(shù)平滑法和ARIMA模型等。這些方法可以用于分析經(jīng)濟現(xiàn)象隨時間變化趨勢，預(yù)測未來趨勢。應(yīng)用場景包括經(jīng)濟預(yù)測、市場分析、政策制定等。43.簡述在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟和方法。解析：在進行經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等。數(shù)據(jù)清洗主要是處理數(shù)據(jù)中的錯誤、缺失值等。數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并成一個數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)變換主要是對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理，以提高數(shù)據(jù)的可用性。44.簡述經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中“描述性統(tǒng)計量”的主要作用和常用指標(biāo)。解析：經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)中“描述性統(tǒng)計量”的主要作用是描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度。常用