2026知到答案 数据赋能的决策之道- 智能商务数据分析（中国海洋大学） 最新智慧树满分章节测试答案

第二章 单元测试

1、多选题：
下列关于数据质量分析的表述，哪些是正确的？
选项：
A:脏数据包括缺失值、异常值、不一致的值、重复数据和包含特殊符号的数据
B:数据质量分析的主要目标是识别数据中的异常值，其他问题可以忽略
C:数据质量分析能够帮助识别和处理脏数据，确保后续分析的准确性
D:未经处理的脏数据可能干扰分析结果，降低结论的可信度
E:数据质量分析只需要在数据分析完成后进行，以确保结果无误
答案: 【脏数据包括缺失值、异常值、不一致的值、重复数据和包含特殊符号的数据;
数据质量分析能够帮助识别和处理脏数据，确保后续分析的准确性;
未经处理的脏数据可能干扰分析结果，降低结论的可信度】

2、多选题：
在进行数据质量分析时，以下哪些步骤和方法是必要的？
选项：
A:设计一套适用于实际数据质量分析的流程，确保涵盖缺失值、异常值和一致性分析
B:在数据集成过程中，忽略不同数据源的数据差异，直接合并使用
C:统计缺失值涉及的变量个数和缺失率，以判断缺失问题的严重程度
D:根据3σ原则识别异常值，但需确保数据近似服从正态分布
E:使用箱形图分析异常值，因其不依赖特定分布假设且具有鲁棒性
答案: 【设计一套适用于实际数据质量分析的流程，确保涵盖缺失值、异常值和一致性分析;
统计缺失值涉及的变量个数和缺失率，以判断缺失问题的严重程度;
根据3σ原则识别异常值，但需确保数据近似服从正态分布;
使用箱形图分析异常值，因其不依赖特定分布假设且具有鲁棒性】

3、单选题：
下列哪项不属于数据质量分析中常见的脏数据？
选项：
A:重复数据
B:标准化数据
C:缺失值
D:异常值
答案: 【标准化数据】

4、单选题：
关于缺失值的处理方式，下列哪种说法不正确？
选项：
A:补全缺失值需要选择合适方法，否则可能引入新偏差
B:删除缺失值操作简单，但可能导致信息丢失
C:补全缺失值总是比删除缺失值更优
D:不处理缺失值适用于缺失本身具有明确业务含义的情况
答案: 【补全缺失值总是比删除缺失值更优】

5、单选题：
下列哪种方法在异常值分析中具有鲁棒性优势？
选项：
A:简单统计量分析
B:箱形图分析
C:3σ原则
D:平均值分析
答案: 【箱形图分析】

6、判断题：
数据质量分析的主要目的是识别和处理脏数据，以确保后续分析和决策的准确性。
选项：
A:错
B:对
答案: 【对】

7、判断题：
箱形图在识别异常值时不需要假设数据服从特定分布，而3σ原则必须基于正态分布假设才能有效识别异常值。
选项：
A:对
B:错
答案: 【对】

8、判断题：
缺失值的处理方式应根据其产生原因和业务场景选择删除、补全或不处理，而补全缺失值总是优于删除缺失值。
选项：
A:对
B:错
答案: 【错】

9、多选题：
以下哪些是数据特征分析的主要方法？
选项：
A:分布分析
B:方差分析
C:对比分析
D:贡献度分析
E:聚类分析
答案: 【分布分析;
对比分析;
贡献度分析】

10、多选题：
在进行定量数据的分布分析时，下列哪些步骤是必须的？
选项：
A:决定组距与组数
B:

计算极差

C:计算Pearson相关系数
D:绘制散点图矩阵
E:绘制频率分布直方图
答案: 【决定组距与组数;

计算极差

;
绘制频率分布直方图】

11、单选题：
下列哪一项不是数据特征分析的主要方法？
选项：
A:分布分析
B:假设检验
C:周期性分析
D:对比分析
答案: 【假设检验】

12、判断题：
数据特征分析的目的是通过分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析和相关性分析等方法，全面理解数据的分布特征、变量变化规律及其相互关系。
选项：
A:错
B:对
答案: 【对】