考试模拟样题—数据分析算法与模型
数据分析面试题目及答案
数据分析面试题目及答案1. 数据分析的基本概念与流程数据分析是指通过收集、清洗、转化和处理数据，以获取有关特定问题或主题的见解和结论的过程。
数据分析的基本流程包括确定问题、收集数据、数据清洗、数据探索、数据建模与分析、结果解释和报告。
2. 数据清洗的常见步骤数据清洗是指对原始数据进行验证、校正、修复和完善的过程，以确保数据的质量和准确性。
常见的数据清洗步骤包括：- 缺失值处理：填充缺失值或删除包含缺失值的数据。
- 异常值处理：检测并纠正或删除异常值。
- 重复值处理：检测并删除数据中的重复值。
- 数据类型转换：将数据转换为正确的数据类型。
- 数据格式规范化：统一数据的格式和单位。
3. 数据探索分析的方法和技巧数据探索分析是指通过可视化和描述性统计等方法，深入了解数据的特征、关联性和分布。
常用的数据探索分析方法和技巧包括： - 描述性统计：计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数等。
- 数据可视化：使用图表和图形展示数据的分布、趋势和关联性。
- 相关性分析：计算和探索数据之间的相关性，如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
- 群组分析：基于数据的特征将数据进行分类和分组。
- 时间序列分析：探索数据随时间的变化趋势和周期性。
4. 常用的数据分析工具和编程语言在数据分析中，常用的工具和编程语言有：- Microsoft Excel：适用于简单的数据分析和可视化。
- SQL：用于处理和查询结构化数据。
- Python：强大的编程语言，提供丰富的数据分析和可视化库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
- R语言：专门用于统计分析和数据可视化的编程语言和环境。
- Tableau：交互式数据可视化工具，可创建富有洞察力的仪表板和报告。
5. 面试常见的数据分析题目和答案示例（以下仅为示例，实际面试题目因公司和职位而异，需灵活掌握） - 请说明你对A/B测试的理解以及在数据分析中的应用。
大数据算法与模型考试 选择题 60题
1. 在大数据处理中，MapReduce是一种常用的计算模型，它主要由哪两个阶段组成？A. Map和FilterB. Reduce和SortC. Map和ReduceD. Filter和Reduce2. 下列哪个不是大数据的5V特征之一？A. VolumeB. VelocityC. VarietyD. Visibility3. 在数据挖掘中，K-means算法属于哪一类算法？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 回归算法4. 下列哪个工具不是用于大数据处理的？A. HadoopB. SparkC. ExcelD. Hive5. 在机器学习中，过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。
下列哪个方法可以减少过拟合？A. 增加数据量B. 减少特征数量C. 增加模型复杂度D. 减少训练次数6. 下列哪个算法是基于决策树的集成学习方法？A. K-NNB. Random ForestC. SVMD. Naive Bayes7. 在大数据分析中，ETL代表什么？A. Extract, Transform, LoadB. Encode, Test, LoadC. Extract, Transfer, LinkD. Encode, Transform, Link8. 下列哪个不是NoSQL数据库的类型？A. 键值存储B. 文档存储C. 关系数据库D. 图形数据库9. 在数据预处理中，数据清洗的主要目的是什么？A. 增加数据量B. 减少数据量C. 提高数据质量D. 降低数据质量10. 下列哪个算法是用于推荐系统的？A. AprioriB. PageRankC. Collaborative FilteringD. K-means11. 在大数据环境中，HDFS是哪个框架的文件系统？A. HadoopB. SparkC. HiveD. MongoDB12. 下列哪个不是大数据分析的步骤？A. 数据收集B. 数据存储C. 数据加密D. 数据分析13. 在机器学习中，监督学习与非监督学习的主要区别是什么？A. 是否有标签数据B. 是否使用神经网络C. 是否使用决策树D. 是否使用回归分析14. 下列哪个算法是用于异常检测的？A. PCAB. SVMC. K-NND. DBSCAN15. 在大数据处理中，流处理与批处理的主要区别是什么？A. 数据处理的速度B. 数据处理的量C. 数据处理的类型D. 数据处理的频率16. 下列哪个不是大数据技术的优势？A. 提高数据处理速度B. 降低数据存储成本C. 减少数据分析的准确性D. 增强数据分析的能力17. 在数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是什么？A. 发现数据中的模式B. 预测数据的趋势C. 分类数据D. 聚类数据18. 下列哪个不是数据仓库的特征？A. 面向主题B. 集成性C. 时变性D. 实时性19. 在大数据分析中，OLAP代表什么？A. Online Analytical ProcessingB. Offline Analytical ProcessingC. Online Application ProcessingD. Offline Application Processing20. 下列哪个算法是用于文本挖掘的？A. TF-IDFB. K-meansC. SVMD. Random Forest21. 在大数据环境中，Spark与Hadoop的主要区别是什么？A. 数据处理速度B. 数据存储方式C. 数据处理模型D. 数据分析工具22. 下列哪个不是数据可视化的工具？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Hadoop23. 在机器学习中，特征选择的主要目的是什么？A. 增加模型复杂度B. 减少数据量C. 提高模型性能D. 降低数据质量24. 下列哪个算法是用于时间序列分析的？A. ARIMAB. K-NNC. SVMD. Random Forest25. 在大数据处理中，数据湖与数据仓库的主要区别是什么？A. 数据存储方式B. 数据处理速度C. 数据分析工具D. 数据处理模型26. 下列哪个不是大数据分析的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 教育D. 娱乐27. 在数据挖掘中，分类与回归的主要区别是什么？A. 输出类型B. 输入类型C. 算法类型D. 数据类型28. 下列哪个不是大数据技术的挑战？A. 数据安全B. 数据隐私C. 数据质量D. 数据简单性29. 在大数据分析中，数据治理的主要目的是什么？A. 提高数据质量B. 降低数据成本C. 增加数据量D. 减少数据类型30. 下列哪个算法是用于图像识别的？A. CNNB. K-meansC. SVMD. Random Forest31. 在大数据环境中，数据脱敏的主要目的是什么？A. 提高数据质量B. 保护数据隐私C. 增加数据量32. 下列哪个不是大数据分析的工具？A. RB. PythonC. JavaD. Excel33. 在机器学习中，交叉验证的主要目的是什么？A. 提高模型性能B. 减少数据量C. 增加数据类型D. 降低数据质量34. 下列哪个算法是用于序列挖掘的？A. AprioriB. PageRankC. Collaborative FilteringD. K-means35. 在大数据处理中，数据集成的主要目的是什么？A. 提高数据质量B. 降低数据成本C. 增加数据量D. 减少数据类型36. 下列哪个不是大数据技术的应用场景？A. 智能推荐B. 风险管理C. 数据加密D. 预测分析37. 在数据挖掘中，频繁项集挖掘的主要目的是什么？A. 发现数据中的模式B. 预测数据的趋势C. 分类数据D. 聚类数据38. 下列哪个不是数据仓库的设计原则？A. 面向主题B. 集成性C. 时变性D. 实时性39. 在大数据分析中，数据湖的主要优势是什么？A. 数据存储方式C. 数据分析工具D. 数据处理模型40. 下列哪个算法是用于社交网络分析的？A. PageRankB. K-meansC. SVMD. Random Forest41. 在大数据环境中，数据质量管理的主要目的是什么？A. 提高数据质量B. 降低数据成本C. 增加数据量D. 减少数据类型42. 下列哪个不是大数据分析的步骤？A. 数据收集B. 数据存储C. 数据加密D. 数据分析43. 在机器学习中，模型评估的主要目的是什么？A. 提高模型性能B. 减少数据量C. 增加数据类型D. 降低数据质量44. 下列哪个算法是用于推荐系统的？A. AprioriB. PageRankC. Collaborative FilteringD. K-means45. 在大数据处理中，数据清洗的主要目的是什么？A. 提高数据质量B. 降低数据成本C. 增加数据量D. 减少数据类型46. 下列哪个不是大数据技术的优势？A. 提高数据处理速度B. 降低数据存储成本C. 减少数据分析的准确性D. 增强数据分析的能力47. 在数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是什么？A. 发现数据中的模式B. 预测数据的趋势C. 分类数据D. 聚类数据48. 下列哪个不是数据仓库的特征？A. 面向主题B. 集成性C. 时变性D. 实时性49. 在大数据分析中，OLAP代表什么？A. Online Analytical ProcessingB. Offline Analytical ProcessingC. Online Application ProcessingD. Offline Application Processing50. 下列哪个算法是用于文本挖掘的？A. TF-IDFB. K-meansC. SVMD. Random Forest51. 在大数据环境中，Spark与Hadoop的主要区别是什么？A. 数据处理速度B. 数据存储方式C. 数据处理模型D. 数据分析工具52. 下列哪个不是数据可视化的工具？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Hadoop53. 在机器学习中，特征选择的主要目的是什么？A. 增加模型复杂度B. 减少数据量C. 提高模型性能D. 降低数据质量54. 下列哪个算法是用于时间序列分析的？A. ARIMAB. K-NNC. SVMD. Random Forest55. 在大数据处理中，数据湖与数据仓库的主要区别是什么？A. 数据存储方式B. 数据处理速度C. 数据分析工具D. 数据处理模型56. 下列哪个不是大数据分析的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 教育D. 娱乐57. 在数据挖掘中，分类与回归的主要区别是什么？A. 输出类型B. 输入类型C. 算法类型D. 数据类型58. 下列哪个不是大数据技术的挑战？A. 数据安全B. 数据隐私C. 数据质量D. 数据简单性59. 在大数据分析中，数据治理的主要目的是什么？A. 提高数据质量B. 降低数据成本C. 增加数据量D. 减少数据类型60. 下列哪个算法是用于图像识别的？A. CNNB. K-meansC. SVMD. Random Forest答案部分1. C2. D3. B4. C5. B6. B7. A9. C10. C11. A12. C13. A14. A15. D16. C17. A18. D19. A20. A21. A22. D23. C24. A25. A26. D27. A28. D29. A30. A31. B32. C33. A34. A35. A36. C37. A38. D39. A40. A41. A42. C43. A44. C45. A46. C47. A48. D49. A50. A51. A52. D53. C54. A55. A56. D57. A59. A60. A。
数据结构与算法模考试题(含参考答案)
数据结构与算法模考试题（含参考答案）一、单选题（共100题，每题1分，共100分）1、某公司秘书小莉经常需要用Word编辑中文公文，她希望所录入的正文都能够段首空两个字符，最简捷的操作方法是：A、在每次编辑公文前，先将“正文”样式修改为“首行缩进 2 字符”。
B、每次编辑公文时，先输入内容然后选中所有正文文本将其设为“首行缩进 2 字符”。
C、在一个空白文档中将“正文”样式修改为“首行缩进 2 字符”，然后将当前样式集设为默认值。
D、将一个“正文”样式为“首行缩进 2 字符”正确答案：C2、现代微型计算机中所采用的电子元器件是：A、大规模和超大规模集成电路B、电子管C、晶体管D、小规模集成电路正确答案：A3、图书馆管理系统中实体图书和实体借阅人之间的联系是A、1：1B、1：NC、M：ND、N：1正确答案：C4、计算机网络最突出的优点是：A、资源共享和快速传输信息B、高精度计算和收发邮件C、运算速度快和快速传输信息D、存储容量大和高精度正确答案：A5、在 Excel 工作表单元格中输入公式时，F$2 的单元格引用方式称为：A、绝对地址引用B、交叉地址引用C、混合地址引用D、相对地址引用正确答案：C6、域名代码 MIL 表示：A、政府机关B、国际组织C、商业组织D、军事部门正确答案：D7、以下对 Excel 高级筛选功能，说法正确的是：A、高级筛选之前必须对数据进行排序B、利用“数据”选项卡中的“排序和筛选”组内的“筛选”命令可进行高级筛选C、高级筛选通常需要在工作表中设置条件区域D、高级筛选就是自定义筛选第 6 组正确答案：C8、软件工程的三要素是A、方法、工具和过程B、方法、工具和文档第 47 组C、方法、工具和环境D、方法、平台和管理正确答案：A9、字长是计算机的一个重要指标，在工作频率不变和 CPU 体系结构相似的前提下，字长与计算机性能的关系是：A、字长越长，计算机的数据处理速度越快B、字长越短，计算机的数据处理速度越快C、字长表示计算机的存储容量大小，字长越长计算机的读取速度越快D、字长越短，表示计算机的并行能力越强正确答案：A10、下面描述错误的是A、类中包含数据（属性）和方法（或操作）B、类中包含对数据的操作（方法）C、类是对象的实例D、类具有抽象性第 49 组正确答案：C11、在数据库的三级模式中,可以有任意多个A、模式B、内模式（物理模式）C、外模式（用户模式）正确答案：C12、以下关于计算机病毒的说法，不正确的是：A、计算机病毒一般会寄生在其他程序中B、计算机病毒一般会传染其他文件C、计算机病毒一般会具有自愈性D、计算机病毒一般会具有潜伏性正确答案：C13、CPU 的参数如 2800MHz，指的是：A、CPU 的速度B、CPU 的大小C、CPU 的时钟主频D、CPU 的字长正确答案：C14、设栈与队列初始状态为空。
数据分析及应用模拟题含答案
数据分析及应用模拟题含答案一、单选题（共30题，每题1分，共30分）1、下列函数中，用于沿着轴方向堆叠Pandas对象的是A、A 五分之一B、B 六分之一C、C 七分之一D、D 七分之五正确答案：D2、Numpy.random模块中用于对一个序列进行随机排序的函数是（）。
A、A uniformB、B shuffleC、C permutationD、D normal正确答案：B3、将一个从大到小的数组，用以下排序方法排序成从小到大的，（）最快。
A、A 插入排序B、B 冒泡排序C、C 快速排序D、D 堆排序正确答案：D4、代码if ‘p’ in ‘pip python’: print(‘pip python’.replace(‘p’, ‘P’))的执行结果是()A、A PiP pythonB、B pip PythonC、C PiP PythonD、D Pip Python正确答案：C5、以下程序的不可能输出结果是：from random import * print(round(random（）,2))A、A 0.47B、B 0.54C、C 0.27D、D 1.87正确答案：D6、人患癌症的概率为1/1000.假设有一台癌症诊断仪S1，通过对它以往的诊断记录的分析，如果患者确实患有癌症它的确诊率为90%,如果患者没有癌症，被诊断成癌症的概率是10%。
某人在被诊断为癌症后，他真正患癌症的概率为()A、A 9/1000B、B 1/1000C、C 1/112D、D 9/10正确答案：C7、某算法的时间复杂度为，表明该算法的A、A 问题规模是n^2B、B 执行时间等于n^2C、C 执行时间与n^2成正相关D、D 问题规模与n^2成正比正确答案：C8、matpltlib中绘制图形,可以通过传递参数设置当前绘图区的标题及位置。
若标题是s,以下设置绘图区标题写法对的是:()A、A plt.text(x,y, s")"B、B plt.title(x,y, s")"C、C plt.text(s",loc= center )"D、D plt.title(s",loc= center )"正确答案：D9、import pandas as pd df=pd.DataFrame({ a :list(""opq""),b :[3,2,1]},index=[ e , f , g ]) 以下说法错误的是: （）A、A df[0:1]返回第0行的数据B、B df[0:1]返回第0列的数据C、C df[0]会报错D、D df[ e ]会报错正确答案：B10、假设在今日头条里面,有很多工作人员检查新闻是不是属于虚假新闻,所有新闻真实率到达了98%,工作人员在检验一个真实的新闻把它检验为一个虚假的新闻的概率为2%,而一个虚假的新闻被检验为真实的新闻的概率为5%.那么,一个被检验为真实的新闻确实是真实的新闻的概率是多大?B、B 0.9989C、C 0.9855D、D 0.96正确答案：B11、python语言中""A、A 按位取反B、B 按位异或C、C 按位与D、D 左移一位正确答案：D12、在软件开发中，下面任务不属于设计阶段的是______。
(完整版)数学建模模拟试题及答案
数学建模模拟试题及答案一、填空题(每题 5 分，共 20 分)1.一个连通图能够一笔画出的充分必要条件是.2. 设银行的年利率为 0.2，则五年后的一百万元相当于现在的万元.3. 在夏季博览会上，商人预测每天冰淇淋销量N 将和下列因素有关：(1) 参加展览会的人数n； (2)气温T 超过10o C；(3)冰淇淋的售价p .由此建立的冰淇淋销量的比例模型应为 .4. 如图一是一个邮路，邮递员从邮局 A 出发走遍所有 A长方形街路后再返回邮局 .若每个小长方形街路的边长横向均为 1km，纵向均为 2km，则他至少要走 km .二、分析判断题(每题 10 分，共 20 分)1. 有一大堆油腻的盘子和一盆热的洗涤剂水。
为尽量图一多洗干净盘子，有哪些因素应予以考虑？试至少列出四种。
2. 某种疾病每年新发生 1000 例，患者中有一半当年可治愈 .若 2000 年底时有1200 个病人，到 2005 年将会出现什么结果？有人说，无论多少年过去，患者人数只是趋向 2000 人，但不会达到 2000 人，试判断这个说法的正确性 .三、计算题(每题 20 分，共 40 分)1. 某工厂计划用两种原材料A, B 生产甲、乙两种产品，两种原材料的最高供应量依次为 22 和 20 个单位；每单位产品甲需用两种原材料依次为 1 、1 个单位，产值为 3 (百元)；乙的需要量依次为 3、1 个单位，产值为 9 (百元)；又根据市场预测，产品乙的市场需求量最多为 6 个单位，而甲、乙两种产品的需求比不超过 5： 2，试建立线性规划模型以求一个生产方案，使得总产值达到最大，并由此回答：(1) 最优生产方案是否具有可选择余地？若有请至少给出两个，否则说明理由 .(2) 原材料的利用情况 .2. 两个水厂A1 , A2将自来水供应三个小区B1 , B2 , B3 , 每天各水厂的供应量与各小区的需求量以及各水厂调运到各小区的供水单价见下表 .试安排供水方案，使总供水费最小？四、 综合应用题(本题 20 分)某水库建有 10 个泄洪闸，现在水库的水位已经超过安全线，上游河水还在不断地流入 水库.为了防洪，须调节泄洪速度 .经测算，若打开一个泄洪闸， 30 个小时水位降至安全线， 若打开两个泄洪闸， 10 个小时水位降落至安全线 .现在，抗洪指挥部要求在 3 个小时内将水 位降至安全线以下，问至少要同时打开几个闸门？试组建数学模型给予解决 .注：本题要求按照五步建模法给出全过程 .小区 单价/元水厂A1A供应量 / t170B34B11 07 1B26数学建模 06 春试题模拟试题参考解答一、填空题(每题 5 分，共 20 分)1. 奇数顶点个数是 0 或 2；2. 约 40.1876 ；3. N = Kn(T10) / p, (T > 10 0 C), K 是比例常数； 4. 42.二、分析判断题(每题 10 分，共 20 分)1. 解： 问题与盘子、水和温度等因素直接相关，故有相关因素：盘子的油腻程度，盘子的温度，盘子的尺寸大小；洗涤剂水的温度、浓度； 刷洗地点 的温度等.注：列出的因素不足四个，每缺一个扣 2.5 分。
数据分析及应用模拟练习题含答案
数据分析及应用模拟练习题含答案一、单选题（共30题，每题1分，共30分）1、蒙特卡罗算法是（）的一种A、A 分支界限法B、B 概率算法C、C 贪心算法D、D 回溯算法正确答案：B2、下面属于良好程序设计风格的是______。
A、A 源程序文档化B、B 程序效率第一C、C 随意使用无条件转移语句D、D 程序输入输出的随意性正确答案：A3、假设有命令(P)import numpy as np bArray = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])则,bArray.ndim的结果是A、A 逻辑覆盖法B、B 等价类划分C、C 边界值分析D、D 功能图法正确答案：A4、若实体A和B是一对多的联系，实体B和C是一对一的联系，则实体A和C的联系是______。
A、A 一对一B、B 一对多C、C 多对一D、D 多对多正确答案：B5、DataFrame对象df返回第一行以及返回最后一行的代码是：（）A、A 除字典类型外，所有标准对象均可以用于布尔测试B、B 空字符串的布尔值是FalseC、C 空列表对象的布尔值是FalseD、D 值为0的任何数字对象的布尔值是False正确答案：A6、np.arange(1,10,1).reshape([3,3])[1:,2:]=（？）。
A、A [8 9]B、B [6 9]C、C [[6][9]]D、D 抛异常正确答案：C7、某二叉树共有150个结点，其中有50个度为1的结点，则______。
A、A 不存在这样的二叉树B、B 该二叉树有49个叶子结点C、C 该二叉树有50个叶子结点D、D 该二叉树有51个叶子结点正确答案：A8、x=np.arange(1,10,1).reshape([3,3]) y=np.arange(10,19,1).reshape(3,3) np.r_[x,y].shape==（）A、A (6,3)B、B (3,6)C、C (3,3)D、D (6,6)正确答案：A9、在进行算术运算时，如果希望一次性输出多个统计指标可以使用（）方法A、A statistics()B、B describe()C、C all()D、D results()正确答案：B10、关于哑变量的说法中，下列选项描述错误的是A、A 哑变量是人为虚设的变量B、B 哑变量在转换成指标矩阵后，其值通常为0或1C、C Pnadas中get_dummies()函数可以对类别进行哑变量处理D、D 哑变量的使用没有实际意义正确答案：D11、请找出数列11,18,38,83…的下一项（）A、A 146B、B 168C、C 171D、D 203正确答案：C12、用import matplotlib.pyplot as pt引入pyplot模块后,下面可以对执行的代码是()A、A plt.plot([1,2,3])B、B pt.plot([1,2,3])C、C plt.plot[1,2,3]D、D pt.plot[1,2,3]正确答案：B13、pandas提供了对各种格式数据文件的读取和写入工具,其中不包括哪种?A、A CSV文件B、B 文本文件C、C 工作簿文件D、D EXE文件正确答案：D14、在下述论述中，正确的是（）。
数学建模模拟试题及答案(2020年整理).doc
数学建模模拟试题及答案一、填空题（每题5分，共20分） 1. 若,,x z z y ∝∝则y 与x 的函数关系是.2. 在超级市场的收银台有两条队伍可选择，队1有1m 个顾客，每人都买了1n 件商品，队2有2m 个顾客，每人都买了2n 件商品，假设每个人付款需p 秒，而扫描每件商品需t 秒，则加入较快队1的条件是 .3. 马尔萨斯与罗捷斯蒂克两个人口增长模型的主要区别是假设了4. 在研究猪的身长与体重关系时，我们通过与已知其相关性质的的弹性梁作 的方法建立了模型.二、分析判断题（每小题15分，满分30分）1. 要为一所大学编制全校性选修课程表，有哪些因素应予以考虑？试至少列出5种.2. 一起交通事故发生3个小时后，警方测得司机血液中酒精的含量是),ml /mg (100/56 又过两个小时，含量降为),ml /mg (100/40试判断，当事故发生时，司机是否违反了酒精含量的规定（不超过80/100)ml /mg (.（提示：不妨设开始时刻为)(,0t C t =表示t 时刻血液中酒精的浓度，则依平衡原理，在时间间隔],[t t t ∆+内酒精浓度的改变量为t t kC t C t t C ∆-=-∆+)()()(其中0>k 为比例常数，负号则表示了浓度随时间的推移是递减的.） 三、计算题（每题25分，满分50分）1. 一个毛纺厂使用羊毛、兔毛和某种纤维生产甲、乙两种混纺毛料，生产一个单位产品甲需要的三种原料依次为3、2、8个单位，产值为580元；生产一个单位产品乙需要的三种原料依次为2、3、5个单位，产值为680元，三种原料在计划期内的供给量依次为90、30和80单位.试建立线性规划模型以求一个生产方案，使得总产值达到最大，并由此回答：（1） 最优生产方案是否具有可选择余地？若有请至少给出两个，否则说明理由. （2） 原材料的利用情况.2. 三个砖厂321,,A A A 向三个工地321,,B B B 供应红砖.各砖厂的供应量与各工地的需求量以及各砖厂调运红砖到各工地的单价见表.试安排调运方案，使总费用最小？数学建模模拟试题（一）参考答案一、填空题（每题5分，共20分） 1. k kx y ,=是比例常数； 2. )()(2211t n p m t n p m +<+； 3. 增长率是常数还是人口的递减函数； 4. 类比.二、分析判断题（每小题15分，满分30分）1. 问题涉及到时间、地点和人员三大因素，故应该考虑到的因素至少有以下几个： （1）教师：是否连续上课，对时间的要求，对多媒体的要求和课程种类的限制等； （2）学生：是否连续上课，专业课课时与公共基础课是否冲突，选修人数等； （3）教室：教室的数量，教室的容纳量，是否具备必要的多媒体等条件； （每个因素3分）2. 设)(t C 为t 时刻血液中酒精的浓度，则浓度递减率的模型应为,/kC C -=其通解是,e)0()(ktC t C -=而)0(C 就是所求量.由题设可知,40)5(,56)3(==C C 故有56e )0(3=-k C 和 ,40e )0(5=-k C由此解得.94e 56)0(17.040/56e 32≈=⇒≈⇒=k k C k可见在事故发生时，司机血液中酒精的浓度已经超出了规定. 三、计算题（每题25分，满分50分） 1. 设21,x x 表示甲、乙两种产品的产量，则有 原材料限制条件： ,902321≤+x x,303221≤+x x ,805821≤+x x目标函数满足 ,680580m ax 21x x z += 合在一起便是所求线性规划模型：,680580m ax 21x x z +=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=≥≤+≤+≤+.2,1,0,8058,3032,9023212121j x x x x x x x j （1）使用图解法易得其最优生产方案只有一组（这是因为所有约束条件所在直线的斜率与目标函数直线的斜率均不相等），从而最优方案没有可选择余地.计算知：最优解为,)740,745(T*=X 目标值为753300max =z （万元）.（2）利用图解法求解中只用到了后两个约束条件，故羊毛有剩余量，将解代入可检验而知羊毛有7259单位的剩余量. 2. 本问题是一个产销平衡的运输问题，可以利用表上作业法直接求解， 首先确定初始方案：其次对方案进行最优性检验：λ11 = 10-4+6-7=5 > 0， λ12 = 6-4+6-5=3 > 0， λ31 = 8-7+5-3=3 > 0，λ33 = 9-3+5-6=5 > 0，故上述方案已是最优方案，即总运费最低的调运方案为：21503310223021160231701,,,,B A B A B A B A B A −→−−→−−→−−→−−→− 总费用为2460150310630516071704=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯（百元）.。
大数据CPDA考试模拟样题—数据分析算法与模型
⼤数据CPDA考试模拟样题—数据分析算法与模型考试模拟样题—数据分析算法与模型⼀.计算题 (共4题,100.0分）1.下⾯是7个地区2000年的⼈均国内⽣产总值（GDP）和⼈均消费⽔平的统计数据：⼀元线性回归.xlsx⼀元线性回归预测.xlsx要求：（1）绘制散点图，并计算相关系数，说明⼆者之间的关系；（2）⼈均GDP作⾃变量，⼈均消费⽔平作因变量，利⽤最⼩⼆乘法求出估计的回归⽅程，并解释回归系数的实际意义；（3）计算判定系数，并解释其意义；（4）检验回归⽅程线性关系的显著性（a=0.05）；（5）如果某地区的⼈均GDP为5000元，预测其⼈均消费⽔平；（6）求⼈均GDP为5000元时，⼈均消费⽔平95%的置信区间和预测区间。
（所有结果均保留三位⼩数）正确答案：（1）以⼈均GDP为x，⼈均消费⽔平为y绘制散点图，如下：⽤相关系数矩阵分析可求得相关系数为0.9981。
从图和相关系数都可以看出⼈均消费⽔平和⼈均国内⽣产总值（GDP）有⽐较强的正相关关系。
（2）以⼈均GDP作⾃变量，⼈均消费⽔平作因变量，做线性回归分析，得到回归⽅程如下：y = 0.3087x + 734.6928回归系数0.3087表⽰⼈均GDP每增加⼀个单位，⼈均消费⽔平⼤致增加0.3087个单位，⼈均GDP对⼈均消费⽔平的影响是正向的，⼈均GDP越⾼⼈均消费⽔平也越⾼。
（3）判定系数R⽅为0.9963，说明模型拟合效果很好。
（4）T检验和F检验的P值都⼩于0.05，线性关系显著。
（5）做预测分析可得，如果某地区的⼈均GDP为5000元，则其⼈均消费⽔平为2278.1066元。
（6）⼈均GDP为5000元时，由预测分析的结果可知，⼈均消费⽔平95%的置信区间为[1990.7491,2565.4640]，预测区间为[1580.4632,2975.7500]。
2.根据以下给出的数据进⾏分析，本次给出鸢尾花数据，其中包含萼⽚长、萼⽚宽、花瓣长、花瓣宽、以及花的类型数据，请根据以下问题进⾏回答。
数据分析师理论知识测试题(含答案)
数据分析师理论知识测试题(含答案)问题一:请解释什么是数据分析。
答案一:数据分析是一种通过收集、整理和解释数据来推断出有价值信息的过程。
它涉及使用统计方法和适当的工具来识别和分析数据中的模式、趋势和关联性，以支持决策制定和问题解决。
问题二:请列举一些常用的数据分析方法。
答案二:常用的数据分析方法包括：- 描述性统计分析：通过计算和总结数据的基本统计特征，如平均值、中位数、标准差等来描述数据。
- 相关性分析：用于确定不同变量之间的关系，并衡量它们之间的相关程度。
- 预测分析：通过使用历史数据来建立模型，预测未来的趋势和结果。
- 分类分析：用于将数据分类到不同的类别中，以便更好地理解不同类别之间的差异。
- 聚类分析：用于将数据分组成相似的子集，以发现潜在的模式和关联。
- 时间序列分析：针对时间数据中的趋势和周期性进行分析，以便预测未来的数值。
问题三:数据清洗在数据分析过程中起着什么样的作用？答案三:数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步。
它涉及检测和纠正数据中的错误、缺失、重复或不完整的部分。
通过数据清洗，可以确保分析所使用的数据准确、完整，并且符合分析目的。
数据清洗还可以帮助减少偏差和噪声，提高分析结果的可靠性和准确性。
问题四:请解释什么是数据可视化，并说明其重要性。
答案四:数据可视化是使用图表、图形和其他视觉元素来呈现数据的过程。
它通过将数据转化为易于理解和解释的形式，帮助人们更好地理解数据的模式、趋势和关系。
数据可视化还能够使复杂数据更加直观和易于理解，帮助分享和传达分析结果，以支持决策制定和问题解决。
问题五:请解释什么是假设检验，并说明其在数据分析中的应用。
答案五:假设检验是通过收集和分析样本数据，以帮助得出关于总体参数的推断性结论的统计方法。
它通常涉及建立一个或多个假设（零假设和备择假设），并根据样本数据的结果进行推断和判断。
在数据分析中，假设检验可用于检测统计推断的差异和显著性，以验证或拒绝某种假设，并支持决策制定。
数学建模数据分析题
中国矿业大学数学建模常规赛竞赛承诺书我们仔细阅读了中国矿业大学数学建模常规赛论文格式规范和2016年中国矿业大学数学建模常规赛通知。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或资料（包括网上资料），必须按照规定的参考文献的表述方式列出，并在正文引用处予以标注。
在网上交流和下载他人的论文是严重违规违纪行为。
我们以中国矿业大学大学生名誉和诚信郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权中国矿业大学数学建模协会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们的参赛队号：25参赛队员(打印并签名)：1. 易阳俊2. 令月霞3. 刘景瑞日期： 2016 年 10 月日（请勿改动此页内容和格式。
此承诺书打印签名后作为纸质论文的封面。
以上内容请仔细核对，如填写错误，论文可能被取消评奖资格。
）中国矿业大学数学建模常规赛竞赛编号专用页评阅统一编号（数学建模协会填写）：题目：数据的分析问题摘要本文需要解决的问题是如何根据就诊人员体内7种元素含量来判别某人是否患有疾病G和确定哪些指标是影响人们患疾病G的主要因素。
通过解读题目可知，此类问题为典型的分析判别问题。
我们先对数据进行了预处理，剔除了有异常数据的样本，然后采用元素分布判别法、马氏距离判别法和Fisher判别法，应用Excel、SPSS和MATLAB等软件来对某人是否患病进行判别，并通过绘制7种元素含量的折线图等来确定患该疾病的主要因素，最后应用综合判别法对之前的结论进行了检验。
对于问题一，在对数据预处理之后，我们删除了序号为10这个高度异常数据样本，然后我们分别采用元素分布判别法、马氏距离判别法和Fisher判别法对49个已知病例进行判别。
数据分析应用模拟题(二)(附答案)
1（50.0分）某金融机构为了研究其信用卡发放风险，收集整理了一些客户的数据，包括他们的基本信息，经济情况，以及是否拖欠还款等，具体如附表所示（已经将客户分为了训练集和测试集）。
Microsoft OfficeExcel 2007 工作表数据分析应用1训练数据.xlsx数据分析应用1测试数据数据分析应用1测试数据.xlsx进行数据预处理，并用不同的算法模型（逻辑回归、神经网络等）分析信用卡拖欠还款情况，结合测试数据对比模型的拟合优度，要求写出具体的思路过程。
答案：1、由题意，可以确定本题中年龄、教育水平、当前工作年限、当前居住年限、家庭收入、债务占收入比例、信用卡负债、其他负债等为自变量，还款拖欠情况为因变量。
2、对数据进行预处理：本案例数据均为数值型，符合模型建设要求；本案例数据不存在缺失值，故此项不用处理；通过datahoop平台箱形图可知，家庭年收入一项异常值较多，但是结合实际情况认为可能是有特殊人群存在，故此处不做处理。
观察训练集数据可知，本案例样本均衡，可以进行模型建设。
下边分别用逻辑回归、神经网络、SVM进行模型测试。
3、（1）逻辑回归：首先进行变量的相关性检查，将训练集导入平台，通过datahoop平台相关系数矩阵分析得出如下相关系数矩阵由相关系数矩阵得知变量之间虽有相关性但相关性不高，可以直接进行逻辑回归分析.打开datahoop平台预测分析，将训练数据放入训练表，测试数据放入测试表，选择相应的自变量和因变量，选择逻辑回归。
结果如下：由模型训练结果可知Accuracy，AUC值，准确率召回率F1值都比较高，模型拟合效果较好，训练误差不大。
将模型预测结果中的预测数据和测试集中的实际数据对比，得到混淆矩阵并计算出相应的准确率和召回率如下：由混淆矩阵计算得出的准确率和召回率都比较高，模型泛化误差不大，模型整体预测效果较好。
（2）神经网络：具体描述同逻辑回归，模型训练结果如下：将测试结果和测试集中的实际分类对比，得到的混淆矩阵及准确率、召回率、预测率，F1值结果如下：由训练结果可以看到Accuracy、AUC、准确率召回率等都较大，模型拟合效果较好，训练误差不大；由测试结果可知Accuracy、AUC、准确率召回率等都较大，模型测试效果较好，泛化误差不大。
数据分析及应用模拟练习题
数据分析及应用模拟练习题一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、以下叙述中正确的是（）oA、APython3.x与Python2.X兼容B、BPython语句只能以程序方式执行C、CPython是解释型语言D、I）PythOn语言出现得晚，具有其他高级语言的一切优点正确答案：C2、记事件A:王工131600本周全程在湛江出差；事件B:王工131600周三在成都游玩。
如下描述准确的是（？）。
A、A1B、B11C、C2D、D12正确答案：C3、下面哪种不属于数据预处理的方法？（）A、A变量代换B、B离散化C、C聚集D、D估计遗漏值正确答案：D4、下面哪个不是PythOn合法的标识符A、Aint32B、B40X1C、Cse1fD、D—name—正确答案：B5、在长度为n的顺序表中查找一个元素，假设需要查找的元素有一半的机会在表中，并且如果元素在表中，则出现在表中每个位置上的可能性是相同的。
则在平均情况下需要比较的次数大约为OA、A3n∕4BnC、Cn/2D、D n/4正确答案：A6、请找出数列11,18,38,83…的下一项OA、A146B、B168C、C171D、D203正确答案：C7、文件写操作时,write1ines方法的参数不可以是()A、A列表B、B元组C、C字典D、D整数正确答案：D8、程序测试的目的是oA、A为被测程序设计正确的测试用例B、B发现并改正程序中的错误C、C发现程序中的错误D、D改正程序中的错误正确答案：C9^设循环队列存储空间为Q(1:50)o初始状态为front=rear=50o经过一系列入队和退队操作后，front=14,rear=19,则该循环队列中的元素个数为OA、A46B、B45C、C6DsD5正确答案：D10、归并排序算法的时间复杂度是()。
A、AO(IogN)B、BO(N)C、C0(NΛ2)D、DO(N1ogN)正确答案：D11、下面结构类型可以用来构造链表的是()A^ A struct aa{ int a;int *b )Bs B struct bb{ int a;bb*b }C、C struct cc{ int ⅛;cc b }D、D struct dd{ int *a;aa b )正确答案：B12、下面关于算法的说法，正确的是()A、A算法的时间复杂度一般与算法的空间复杂度成正比B、B解决某问题的算法可能有多种，但肯定采用相同的数据结构C、C算法的可行性是指算法的指令不能有二义性D、D同一个算法，实现语言的级别越高，执行效率就越低正确答案：D13、掷两骰子，记事件“点数之和为5"，则()A、A1/9B、B5/36C、C1/3D、D5/12正确答案：A14、时间复杂度不受数据初始状态影响而恒为的是()。
2021项目数据分析师理论考试真题模拟及答案(1)
2021项目数据分析师理论考试真题模拟及答案(1)共501道题1、有一组数据其均值是20，对其中的每一个数据都加上10，那么得到的这组新数据的均值是（）。
（单选题）A. 20B. 10C. 15D. 30试题答案：D2、当年利率为10％时，如想要在5年后获得本息共5000元，现在应存入（）元。
（单选题）A. 3583.6B. 4652.5C. 3104.6D. 7315试题答案：C3、Apriori算法的计算复杂度受（）影响。
（多选题）A. 支持度阀值B. 项数（维度）C. 事务数D. 事务平均宽度试题答案：A,B,C,D4、理夫斯UP评估模型是一种大抽样评估模式，把样本分为两类，分别为（）（多选题）A. 受广告影响者B. 未受广告影响者C. 受成本影响者D. 未受成本影响者试题答案：A,B5、以下属于数据预处理的是（）（多选题）A. 缺失值填充B. 噪声数据剔除C. 异常值识别D. 数据可视化试题答案：A,B,C6、在市场营销中，决定价格的因素包括（）（多选题）A. 成本B. 利润C. 供给D. 需求试题答案：C,D7、某次英语考试的标准差为 5.1分，考虑到这次考试的题目太难，评分时给每位应试者都加了10分，加分后成绩的标准差是（）（单选题）A. 10B. 15.1C. 5.1D. 信息不足，无法计算试题答案：C8、计算Ic＝7％，n=5时的一元年金终值系数。
（）（单选题）A. 5.75B. 4.10C. 4.44D. 5.98试题答案：A9、只有非零值才重要的二元属性被称作：（）（单选题）A. 计数属性B. 离散属性C. 非对称的二元属性D. 对称属性试题答案：C10、ROC曲线凸向哪个角，代表模型越理想？（）（单选题）A. 左上角B. 右上角C. 左下角D. 右下角试题答案：A11、下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是（）ID购买项1牛奶，啤酒，尿布2面包，黄油，牛奶3牛奶，尿布，饼干4面包，黄油，饼干5啤酒，饼干，尿布6牛奶，尿布，面包，黄油7面包，黄油，尿布8啤酒，尿布9牛奶，尿布，面包，黄油10啤酒，饼干（单选题）A. 1B. 2C. 3D. 4试题答案：C12、以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？（）（多选题）A. 统计B. 计算机组成原理C. 矿产挖掘D. 人工智能试题答案：A,D13、决策树法分析问题的主要步骤包括（）。
《算法与数据分析》测试题
《算法与数据分析》测试题试卷总分:100 得分:100一、单选题(共10 道试题,共50 分)1.回溯法的效率不依赖于下列哪些因素A.满足显约束的值的个数B..计算约束函数的时间C..计算限界函数的时间D..确定解空间的时间正确答案:D2.下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是A.备忘录法B.动态规划法C.贪心法D.回溯法正确答案:D3.分治法所能解决的问题一般具有的几个特征不包括A.该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决B.该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质C.利用该问题分解出的子问题的解不可以合并为该问题的解D.原问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题正确答案:C4.一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的A.重叠子问题B.最优子结构性质C.贪心选择性质D.定义最优解正确答案:B5.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是A.备忘录法B.动态规划法C.贪心法D.回溯法6.在下列算法中有时找不到问题解的是A.蒙特卡罗算法B.拉斯维加斯算法C.舍伍德算法D.数值概率算法7.矩阵连乘问题的算法可由什么设计实现A.分支界限算法B.动态规划算法C.贪心算法D.回溯算法8.贪心算法与动态规划算法的共同点是A.重叠子问题B.构造最优解C.贪心选择性质D.最优子结构性质9.下列是动态规划算法基本要素的是A.定义最优解B.构造最优解C.算出最优解D.子问题重叠性质10.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略A.递归函数B..剪枝函数C.。
随机数函数D..搜索函数二、判断题(共10 道试题,共50 分)1.贪心选择性质是贪心算法可行的第一个基本要素，但不是贪心算法与动态规划算法的主要区别A.错误B.正确2.优先队列式分支限界法是指按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点A.错误B.正确3.矩阵连乘问题的算法可由动态规划设计实现A.错误B.正确4.分治法与动态规划法的不同点是：适合于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是互相独立的。
深度学习算法与模型设计考核试卷
4.循环神经网络（RNN）能够处理任意长度的序列数据。（）
5.交叉熵损失函数在分类问题中经常用于衡量预测值与真实值之间的差异。（）
6.在深度学习中，过拟合通常是由于模型过于简单而导致的。（）
7.深度信念网络（DBN）是一种无监督学习算法。（）
A.反向传播
B.梯度下降
C.正向传播
D.卷积操作
14.以下哪个深度学习模型适用于图像分类任务？（）
A. LeNet
B. VGG
C. ResNet
D. All of the above
15.在深度学习中，以下哪个概念表示神经网络的层数？（）
A.宽度
B.深度
C.大小
D.结构
16.以下哪个深度学习模型用于自然语言处理任务？（）
10. D
11. A
12. B
13. C
14. D
15. B
16. C
17. A
18. D
19. D
20. C
二、多选题
1. ACD
2. ABC
3. AB
4. ABC
5. ABC
6. AB
7. ABC
8. ABCD
9. ABC
10. ABCD
11. ABCD
12. ABC
13. ABC
14. ABCD
8.在神经网络中，使用批量归一化（Batch Normalization）可以加速训练过程并提高模型性能。（）
9.在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习佳策略。（）
10.位置编码是Transformer模型中用于处理序列中元素位置信息的机制。（）
数据分析算法与模型模拟题(附答案)
、计算题(共4题，10。
分)K通过分析关于二手车的相关变量，研究这些变量怎么影响二手车的交易价格。
吐手车抽样-预处理.CSV收集的数据包含:对数据进行预处理，分析应采用的模型，写出详细的思路和数据分析过程，用多种方法检验和解释模型，说明模型的实际意义。
答案解析：因变量采用车•辆报价数据，白变量选择除车辆报价数据之外的其他变最，进行线性回归分析可以看到删除了三个变呈，R方和调整R方都接近1,模型拟合度很好。
由于自变量中真皮座椅、外观缺陷、车身类型未通过t检验，因此需要将这三个变最删除后再做线性回归分析，可得：Y二I. 1036-0. 0646ShangPaiShijian-0. 10641iCheng-0. 4235biansu+0. 8482z houju-1.0036Pa i I i ang+0. 0154ma I i -0. 1729t i anchuang I +0. 75811 i anChllan2+0. 3974daochey i ngx i ang-0.5061GPS-0. 2864WaigUan_XiUfU+0. 5156yuanjia+0. 166 5paifang^0. 0199ChangShang模型拟合效果很好，且通过了F检验和t检验，（常数项的t检验可以不通过）可以根据此模型对二手车进行价格评估2、利用APriori算法,写出下列购物篮数据的频繁项集和强关联规则（设定支若此购物篮数据为某超市随机选取的7位顾客的交易数据，请结合之前得到的结果为该超市提一些建议。
答奉解析:先将给定的数据整理成datahoop关联分析町识别的格式，导入datahoop平台.对变屋牛肉、鸡肉、牛奶、奶酪、牠子、衣服进行关联分析。
设置就小支持度为2/7=0. 286,就小置信度为0,可以得到频繁项集（別除重复）•设垃最小支持数为2/7=0. 286、昴小过信度二0. 7・可以得到提升度〉1的冇效强关联规则（删除单项）解答：TT先对原数据进行预处理至然后再处理至A AB JCD E1 b c Cl e2F F T T3T T F T4 T F T T5F T T T6T T F T7T F T T8F F T T F9T T T F F10 T F F T T11 Tr T F F T1213导入datahoop ¥台，设置支持度为0. 286,置信度为0支持度排名项目1顶目210>克持度置彳言度提升度120> f )0.130>771—项的频蠻集40■90.1>61}■90.8翻 1.0714seUU*>0。
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鸢尾花测试数据.xlsx
鸢尾花预测数据.xlsx
（1）根据训练数据，用类型_num作为因变量Y，其他变量作为自变量X，做逻辑回归，写出逻辑回归的方程。
（2）根据测试数据得到的结果，写出逻辑回归的混淆矩阵，以及准确率和召回率，Accuracy和AUC的值（可根据测试数据结果计算表格得到测试数据集的相应的结果）。
正确答案：
4.某厨卫公司要开发一款燃气灶产品，列举出5个可作为卖点的功能属性：防风、定时、防干烧、不沾油、快速而准确地打火。
该公司的产品设计人员不知道该主要开发哪项功能，分析师小李向公司提出了使用KANO模型对上述五个功能进行调研分类的想法。
并得到了公司的支持。假设你是小李
1.请你绘制KANO模型图来介绍对功能属性分类的思路
69
51
29
89
正确答案：
2.请你对燃气灶的防干烧功能属性设计调查问题
3.针对燃气灶的防干烧功能，受访者有多少种可能的回答组合，请写出每一种回答组合所对应的属性类别符号（符号见最后一行题注）
4.假设基于对240名受访者的调研，得到下表，请算出这5种功能各自的worse系数和better系数，并基于这两个系数判断这5中功能的属性类别
考试模拟样题—数据分析算法与模型
一
1.下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据：
一元线性回归.xlsx
一元线性回归预测.xlsx
要求：（1）绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系；
（2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义；
5.请对该燃气灶的这5项功能开发提出建议
注：魅力属性用符号A表示；必备属性用符号M表示；期望属性用符号O表示；可有可无属性用符号I表示；用户讨厌的属性用R表示；有问题的回答用Q表示
人数
功能
O
I
M
A
防风
118
30
29
63
防干烧
47
78
30
85
定时
22
140
8
70
快速而准确地打火
20
107
68
不沾油
（3）给出一组预测数据，根据训练模型结果预测，写出预测结果。
正确答案：
3.下表为购物篮事物数据：
购物蓝数据集.xlsx
（1）设minsupport=40%，利用Apriori算法求出所有的频繁项目集，指出其中的最大频繁项目集。
（2）设minconfidence=60%，利用Apriori算法生成找出所有的强关联规则。
（3）计算判定系数，并解释其意义；
（4）检验回归方程线性关系的显著性（a=0.05）；
（5）如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平；
（6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。（所有结果均保留三位小数）
正确答案：
2.
1.根据以下给出的数据进行分析，本次给出鸢尾花数据，其中包含萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽、以及花的类型数据，请根据以下问题进行回答。（本题数据提供在excel里面，数据分析为三份，一份训练数据，一份测试数据，一份预测数据）