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商业数据思维与实战
第五章 大数据时代的统计分析（下）
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简答题
对不同年份的产品成本拟合的直线方程为
A、时间每增加一个单位,产品成本平均增加1.75个单位
B、时间每增加一个单位,产品成本平均下降1.75个单位
C、产品成本每变动一个单位,平均需要1.75年时间
D、产品成本每减少一个单位,平均需要1.75年时间
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简答题
jieba库的load_userdict函数可（ ） A、完成精确模式分词 B、向分词词典中增加新词 C、加载自定义词库 D、完成搜索引擎模式分词
简答题
下面的各问题中,哪些是相关分析要解决的问题() A、判断变量之间是否存在关系 B、判断一个变量数值的变化对另一个变量的具体影响 C、描述变量之间的关系紧密程度 D、判断变量之间存在什么样的关系
简答题
在如下对文本分析工具的描述中,错误的是____ A、SnowNLP分词性能优于jieba B、ACNLP可进行分词、词性标记、关键词提取、语句情感分析 C、Python可完成商业数据分析、挖掘过程 D、NLPIR可进行新词发现、自定义词语、实体提取、词频统计、文本分类
简答题
判断逻辑回归预测效果的好坏,可以通过____ A、AUC值 B、ROC曲线 C、TPR、FPR D、ABC均可
简答题
在利用可调整的决定系数 A、正确 B、错误
简答题
可对wordcloud.WordCloud中的relative_scaling参数进行设置，（ ）。 A、表示词语水平方向排版出现的频率 B、表示按照比例放大画布 C、可给每个词随机分配颜色 D、用于关联词频与字体大小
简答题
在如下有关文本分析的描述中,错误的是____ A、在对文本进行分析之前,可先从网络上爬取待分析的文本数据 B、自然语言处理技术不能对词性进行标注 C、在对中文文本进行分析之前,应将中文文本进行分词处理 D、词袋法可将文本转化为计算机能够理解的向量
简答题
如果两个变量之间存在着负相关,指出下列回归方程中哪个肯定有误____ A、 B、 C、 D、
简答题
假定顾客购买某商品的支出同收入水平和性别有关,由于性别(男、女)是分类变量,因此,用虚拟变量回归分析性别和收入对购买支出的影响时,需要引入两个虚拟变量。( ) A、正确 B、错误
简答题
在回归建模过程中,假设自变量广告类型有三个水平:报纸广告、电视广告、互联网,在进行回归分析时,是否可以编码例如1、2、3直接带入?____ A、可以 B、不可以
简答题
某零售店在分析其销售收入影响时,发现销售收入受到多种因素的影响,其中消费者年龄的构成是一个重要的影响因素,若年龄划分为:18岁以下、18-30岁、30-50岁、50岁以上四个层次,在回归中考虑年龄这个变量时,需引入的虚拟变量(哑变量)的个数为____ A、1个 B、2个 C、3个 D、4个
简答题
在回归建模过程中,假定自变量消费者地域分为东部、中部、西部,在进行回归时,需要引入( )个虚拟变量(哑变量)? A、不需要 B、1个 C、2个 D、3个
简答题
可对jieba.analyse.extract_tags中的allowPOS参数进行设置，（ ）。 A、用于词性过滤 B、表示待提取关键词的文本 C、表示返回关键词的数量 D、表示是否返回每个关键词的权重
简答题
某电商希望预测用户是否购买该类商品,请问用何种分析方法较为合适?____ A、线性回归 B、聚类分析 C、虚拟变量回归 D、逻辑回归
简答题
Logistic回归适用于因变量为____ A、二分类变量 B、多分类有序变量 C、多分类无序变量 D、ABC均可
简答题
在如下有关关键词提取的描述中，错误的是（ ）。 A、关键词提取在文献检索、自动文摘、文本聚类、文本分类等方面具有着重要应用 B、TextRank算法是基于有监督关键词提取算法的 C、有监督的关键词提取方法主要通过分类方式进行 D、无监督的关键词提取方法不需要人工标注语料辅助训练
简答题
对于从网络上爬取到的文本数据，在如下描述中，错误的是（ ）。 A、有可能是短文本数据 B、有可能是长文本数据 C、有可能是半结构化数据 D、一定是结构化数据
简答题
回归方程的决定系数R2值越大,则回归方程____ A、拟合程度越低 B、拟合程度越高 C、拟合程度有可能高,也有可能低 D、用回归方程进行预测越不准确
简答题
根据你的判断,下面的相关系数取值哪一个是错误的____? A、-0.86 B、0.75 C、1.22 D、0
简答题
在如下有关文本分析的描述中，错误的是（ ）。 A、自然语言处理技术不能对词性进行标注 B、词袋法可将文本转化为计算机能够理解的向量 C、在对中文文本进行分词处理时，可利用停用词库，对分词进行降噪处理。 D、在对文本进行分析之前，可先从网络上爬取待分析的文本数据。
商业数据思维与实战
章节列表
第一章 数字经济的基本概念
25
第二章 数据思维
25
期末考试
40
第三章 大数据时代的商业模式
26
第四章 大数据时代的统计分析（上）
21
第五章 大数据时代的统计分析（下）
25
第六章 商业数据分析实战（上）
20
第七章 商业数据分析实战（中）
20
第八章 商业数据分析实战（下）
20