数据运营笔试判断题

啊南 2265阅读 2020.03.28

【导语】: 想要获得数据运营的offer,那么数据运营的笔试判断题的分数可要拿下了,虽说判断题的分数所占的比重不多,但能拿下的分数还得拿下。小编列举了一些数据运营往年的笔试判断题,有兴趣的求职者可参考一下:

数据运营笔试判断题10例

1. 在Excel中,每一个单元格的地址是唯一的(   )
2. 表示绝对引用地址符号是$(   )
3. 新建工作簿的快捷键是Ctrl+N(   )
4. 工作表是构成单元格的最小单位(   )
5. 在Excel 中,汇总方式只能是求和(   )
6. 在Excel操作窗口中,单击工具栏中“合并居中”按钮,各单元格中的数据保存不变(   )
7. 工作表标签栏位于工作簿窗口的下端,用于显示工作表名(   )
8. 在Excel中,“清除”命令和“删除”命令的功能完全相同(   )
9. Excel中按ESC键可以取消对活动单元格的编辑(   )
10. Excel中,可以同时选取多个不相邻的单元格区域(   )

数据运营笔试判断题15例

1. 数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则,从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。 (对)
2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略,而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。(对)
3. 图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。(对)
4. 模式为对数据集的全局性总结,它对整个测量空间的每一点做出描述;模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。(错)
5. 寻找模式和规则主要是对数据进行干扰,使其符合某种规则以及模式。(错)
6. 离群点可以是合法的数据对象或者值。(对)
7. 离散属性总是具有有限个值。(错)
8. 噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。(错)
9. 用于分类的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息。(对)
10. 特征提取技术并不依赖于特定的领域。(错)
11. 序列数据没有时间戳。(对)
12. 定量属性可以是整数值或者是连续值。(对)
13. 可视化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的。(错)
14. DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。(对)
15. OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息,是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。 (对)

数据运营笔试判断题20例

1. 关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。(错)
2. 利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数(对)。
3. 先验原理可以表述为:如果一个项集是频繁的,那包含它的所有项集也是频繁的。(错)
4. 如果规则 不满足置信度阈值,则形如 的规则一定也不满足置信度阈值,其中 是X的子集。(对)
5. 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。(错)
6. 聚类(clustering)是这样的过程:它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。  (错)
7. 分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。(对)
8. 对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。 (对)
9. Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法,待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。   (错)
10.分类模型的误差大致分为两种:训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).    (对)
11. 在决策树中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。 (错)
12. SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal margin classifier)     (错)
13. 在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。(错)
14. 聚类分析可以看作是一种非监督的分类。(对)
15. K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。(错)
16. 给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集,误差的平方和最大的那个应该被视为较优。(错)
17. 基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。(对)
18. 如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。(对)
19. 从点作为个体簇开始,每一步合并两个最接近的簇,这是一种分裂的层次聚类方法。(错)
20. DBSCAN是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇。(对)