《數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》答案 2023-1-31

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)SHUJUFENXIJICHU數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)SHUJUFENXIJICHU答答案PAGE4PAGE4PAGE3PAGE3PAGE1PAGE1《數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》答案項目一從人口普查認識數(shù)據(jù)分析1．單選題（1）A（2）C（3）D（4）C2．判斷題（1）錯誤（2）正確3．簡答題（1）數(shù)據(jù)分析通常分為6個步驟，即明確數(shù)據(jù)分析的目的和思路、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)和撰寫數(shù)據(jù)分析報告，它們既相對獨立又互有聯(lián)系。（2）常用的數(shù)據(jù)分析工具有Excel、SPSS、SAS、MATLAB、R和Python等。4．綜合題略。項目二股市數(shù)據(jù)分析1．單選題（1）A（2）A（3）C2．判斷題（1）正確（2）正確（3）錯誤（4）正確3．簡答題（1）平均指標是反映總體綜合數(shù)量特征的重要指標之一，它主要用于反映社會經(jīng)濟現(xiàn)象總體各單位變量值在一定時間、地點、條件下的共同性質(zhì)和一般水平。（2）變異指標是反映總體各單位變量值差異程度的指標，它表明總體各單位變量值的離散程度。變異指標在統(tǒng)計研究中主要有兩方面的作用。=1\*GB3①變異指標是衡量平均指標代表性高低的尺度。平均指標是總體各單位變量值的代表值，其代表性的大小與總體各單位變量值的差異程度密切相關(guān)?？傮w的變異指標越大，平均指標的代表性越?。环粗?，總體的變異指標越小，平均指標的代表性越大。=2\*GB3②變異指標可以用來研究現(xiàn)象的穩(wěn)定性。變異指標越小，則說明社會經(jīng)濟活動的均衡性越好；反之，變異指標越大，則說明社會經(jīng)濟活動的均衡性越差。因此，在生產(chǎn)過程中，可以使用變異指標來反映過程的穩(wěn)定性或均衡性，以表明經(jīng)濟活動的質(zhì)量狀況。這對于控制產(chǎn)品產(chǎn)量、進行投資分析和評價經(jīng)濟管理工作都有重要意義。4．綜合題（1）（2）由計算結(jié)果可知，甲班成績的標準差小于乙班成績的標準差，因此甲班的平均成績代表性更大。項目三GDP數(shù)據(jù)分析1．單選題（1）D（2）A（3）B（4）D（5）C（6）C（7）A（8）A（9）B2．判斷題（1）錯誤（2）正確（3）正確（4）錯誤（5）正確（6）正確（7）正確（8）正確3．簡答題（1）統(tǒng)計分組必須遵循窮盡原則和互斥原則。=1\*GB3①窮盡原則是指總體中的每一個單位都有組可歸，無一遺漏。=2\*GB3②互斥原則是指在特定的分組標志下，總體中的任何一個單位只能歸屬于某一組，而不能同時歸屬于幾個組。（2）所謂統(tǒng)計指標體系，就是指由若干個反映社會經(jīng)濟現(xiàn)象數(shù)量特征的，相對獨立又相互聯(lián)系的統(tǒng)計指標所組成的整體。根據(jù)作用及表現(xiàn)形式的不同，統(tǒng)計指標可以分為總量指標、相對指標、平均指標和變異指標4類，它們分別反應(yīng)現(xiàn)象的規(guī)模、比例、集中程度和離散程度。（3）研究動態(tài)數(shù)列有如下重要作用：一是可以描述社會經(jīng)濟現(xiàn)象的發(fā)展狀況和結(jié)果；二是可以研究社會經(jīng)濟現(xiàn)象的發(fā)展速度和發(fā)展趨勢，探索現(xiàn)象發(fā)展變化的規(guī)律，并據(jù)此進行統(tǒng)計預(yù)測；三是可以利用不同但又互相聯(lián)系的數(shù)列進行對比分析或相關(guān)分析。4．綜合題（1）第一產(chǎn)業(yè)增加值比重：；第二產(chǎn)業(yè)增加值比重：；第三產(chǎn)業(yè)增加值比重：。（2）表3-11某企業(yè)2015—2021年產(chǎn)值年份產(chǎn)值（萬元）累計增長量（萬元）定基發(fā)展速度環(huán)比發(fā)展速度201571.42———2016106.7035.28149.40%149.40%2017129.8558.43181.81%121.70%2018136.6965.27191.39%105.27%2019145.2773.85203.40%106.28%2020154.2882.86216.02%106.20%2021160.8889.46225.26%104.28%項目四房價數(shù)據(jù)分析1．單選題（1）B（2）B（3）C（4）D（5）A（6）B（7）D2．判斷題（1）錯誤（2）正確（3）錯誤（4）正確（5）正確3．簡答題（1）樣本相關(guān)系數(shù)具有如下特點。=1\*GB3①介于與之間。=2\*GB3②當時，與之間不存在相關(guān)關(guān)系。=3\*GB3③當時，與之間存在完全相關(guān)關(guān)系。如果，與完全正相關(guān)。如果，與完全負相關(guān)。=4\*GB3④當時，與負相關(guān)。=5\*GB3⑤當時，與正相關(guān)。=6\*GB3⑥越接近1，與之間相關(guān)關(guān)系的密切程度越高。如果，與不相關(guān)或微弱相關(guān)。如果，與低度相關(guān)。如果，與中度相關(guān)。如果，與高度相關(guān)或強相關(guān)。（2）相關(guān)分析和回歸分析是研究現(xiàn)象之間相關(guān)關(guān)系的兩種基本方法，兩者有著密切的聯(lián)系。它們不僅具有共同的研究對象，而且在具體運用時，常常需要相互補充。在相關(guān)分析中，相關(guān)系數(shù)能確定兩個變量之間的相關(guān)方向和密切程度。而回歸分析就是對具有相關(guān)關(guān)系的兩個或兩個以上變量之間數(shù)量變化的一般關(guān)系進行測定，并選擇一個合適的數(shù)學(xué)模型（即回歸模型），以便對因變量進行估計或預(yù)測。相關(guān)分析需要依靠回歸分析表明現(xiàn)象數(shù)量相關(guān)的具體形式，而回歸分析需要依靠相關(guān)分析表明現(xiàn)象數(shù)量變化相關(guān)關(guān)系的密切程度，只有變量之間高度相關(guān)時，進行回歸分析尋求其相關(guān)的具體形式才有意義。但是，相關(guān)分析和回歸分析在研究目的和研究方法上有著明顯的區(qū)別，具體表現(xiàn)在如下3個方面。=1\*GB3①在相關(guān)分析中，只研究變量之間的相關(guān)方向和密切程度，無須確定自變量和因變量。而在回歸分析中，必須事先確定自變量和因變量，而且只能從自變量推測因變量，而不能從因變量推測自變量。=2\*GB3②相關(guān)分析無法指出變量之間相互關(guān)系的具體形式，也無法從一個變量的變化推測另一個變量的變化。而回歸分析可以確定地指出變量之間相互關(guān)系的具體形式，它可以根據(jù)回歸模型的已知量估計和預(yù)測未知量。=3\*GB3③相關(guān)分析所涉及的變量一般都是隨機變量。而回歸分析的因變量是隨機變量，自變量則是非隨機變量。在應(yīng)用相關(guān)分析和回歸分析研究客觀現(xiàn)象時，一定要注意把定性分析和定量分析結(jié)合起來，在定性分析基礎(chǔ)上開展相關(guān)和回歸的定量分析。（3）判定系數(shù)具有如下特性。①判定系數(shù)具有非負性。②判定系數(shù)的取值范圍為。③判定系數(shù)是樣本觀測值的函數(shù)，它也是一個統(tǒng)計量。④在一元線性回歸模型中，判定系數(shù)是相關(guān)系數(shù)的平方。4．綜合題（1）①相關(guān)圖如下。該工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量與單位成本之間存在正相關(guān)關(guān)系。②所以回歸方程為。③每當產(chǎn)品產(chǎn)量增加1萬件時，單位成本減少1.81元。④回歸估計標準誤差計算如下：。（2）①相關(guān)圖如下。航班正點率和顧客投訴次數(shù)之間存在負相關(guān)關(guān)系。②所以回歸方程為。說明正點率每提高1個單位，顧客投訴次數(shù)減少1次。=3\*GB3③將航班正點率x=80代入回歸方程中，估計顧客投訴次數(shù)=62.85。項目五零售數(shù)據(jù)分析1．單選題（1）D（2）B（3）B（4）B（5）A（6）C2．判斷題（1）錯誤（2）錯誤（3）正確（4）錯誤（5）正確（6）正確3．簡答題（1）RFM模型將最近消費、消費頻率、消費金額三大指標作為衡量標準描述客戶的價值狀況。①最近消費指客戶最后一次的消費時間和統(tǒng)計當天的間隔。在預(yù)測客戶是否會繼續(xù)消費時，該指標最為重要，也最具有預(yù)測價值。這從商業(yè)邏輯上很容易理解，如果某客戶最近購買了某種產(chǎn)品，那么相比其他最近沒有購買該產(chǎn)品的客戶來說，該客戶更有可能會繼續(xù)光顧。②消費頻率指客戶在一段時間內(nèi)的購買次數(shù)?？蛻糍徺I的次數(shù)越多，越有可能繼續(xù)購買，客戶的忠誠度也越高。③消費金額指客戶在一段時間內(nèi)的消費金額?？蛻糍徺I的金額越大，越有可能繼續(xù)購買，所謂的大客戶通常也容易發(fā)展成為老客戶。（2）K-Means聚類算法用簇中對象的平均值表示劃分的每個簇，其大致步驟如下。①首先將隨機抽取的K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心，然后計算每個數(shù)據(jù)點到每個聚類中心的距離，并將每個數(shù)據(jù)點分配到距離它最近的聚類中心。②當所有的數(shù)據(jù)點都分配完成后，每個簇會按照本簇的現(xiàn)有數(shù)據(jù)點重新計算平均值并將其更新為新的聚類中心，然后根據(jù)新的聚類中心再次進行分類。③不斷重復(fù)上述過程，直到收斂，即聚類中心不再改變。4．綜合題（1）；；（2）根據(jù)拉氏公式，銷售量總指數(shù)根據(jù)帕式公式，銷售價格總指數(shù)（3）產(chǎn)品銷售額總指數(shù)：產(chǎn)品銷售量總指數(shù)：產(chǎn)品價格總指數(shù)：因素分解：由計算結(jié)果可知，3種產(chǎn)品銷售額增長了16.14%是由于銷售量下降了2.27%和價格上升了18.84%兩者共同作用的結(jié)果；銷售額增加了2130元是由于銷售量下降使銷售額減少了300元及價格上升使銷售額增加了2430元這兩種因素共同作用的結(jié)果。PAGEIPAGEI目目錄項目一C程序概述

——歡迎進入C語言世界 1任務(wù)一熟悉C程序開發(fā)環(huán)境 2任務(wù)工單 2一、任務(wù)描述 2二、分組討論 2三、任務(wù)實施 3四、任務(wù)評價 3知識鏈接 4一、C程序的開發(fā)步驟 4二、C程序的開發(fā)環(huán)境 5實施案例 7一、新建項目 7二、新建源程序 10三、編譯和連接程序 11四、運行程序 12任務(wù)實訓(xùn) 13一、實訓(xùn)目的 13二、實訓(xùn)內(nèi)容 13任務(wù)二編寫第一個C程序 15任務(wù)工單 15一、任務(wù)描述 15二、學(xué)生分組 15三、任務(wù)實施 15四、任務(wù)評價 16知識鏈接 17一、C程序的基本結(jié)構(gòu) 17二、C程序的格式特點 18三、常見錯誤分析 19實施案例 21一、案例分析 21二、參考程序 22三、運行結(jié)果 22任務(wù)實訓(xùn) 22一、實訓(xùn)目的 22二、實訓(xùn)內(nèi)容 22項目考核 24項目二C程序概述

——歡迎進入C語言世界 1任務(wù)一熟悉C程序開發(fā)環(huán)境 2任務(wù)工單 2一、任務(wù)描述 2二、分組討論 2三、任務(wù)實施 3四、任務(wù)評價 3知識鏈接 4一、C程序的開發(fā)步驟 4二、C程序的開發(fā)環(huán)境 5實施案例 7一、新建項目 7二、新建源程序 10三、編譯和連接程序 11四、運行程序 12任務(wù)實訓(xùn) 13一、實訓(xùn)目的 13二、實訓(xùn)內(nèi)容 13任務(wù)二編寫第一個C程序 15任務(wù)工單 15一、任務(wù)描述 15二、學(xué)生分組 15三、任務(wù)實施 15四、任務(wù)評價 16知識鏈接 17一、C程序的基本結(jié)構(gòu) 17二、C程序的格式特點 18三、常見錯誤分析 19實施案例 21一、案例分析 21二、參考程序 22三、運行結(jié)果 22任務(wù)實訓(xùn) 22一、實訓(xùn)目的 22二、實訓(xùn)內(nèi)容 22項目考核 24項目三C程序概述

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——歡迎進入C語言世界 1任務(wù)一熟悉C程序開發(fā)環(huán)境 2任務(wù)工單 2一、任務(wù)描述 2二、分組討論 2三、任務(wù)實施 3四、任務(wù)評價 3知識鏈接 4一、C程序的開發(fā)步驟 4二、C程序的開發(fā)環(huán)境 5實施案例 7一、新建項目 7二、新建源程序 10三、編譯和連接程序 11四、運行程序 12任務(wù)實訓(xùn) 13一、實訓(xùn)目的 13二、實訓(xùn)內(nèi)容 13任務(wù)二編寫第一個C程序 15任務(wù)工單 15一、任務(wù)描述 15二、學(xué)生分組 15三、任務(wù)實施 15四、任務(wù)評價 16知識鏈接 17一、C程序的基本結(jié)構(gòu) 17二、C程序的格式特點 18三、常見錯誤分析 19實施案例 21一、案例分析 21二、參考程序 22三、運行結(jié)果 22任務(wù)實訓(xùn) 22一、實訓(xùn)目的 22二、實訓(xùn)內(nèi)容 22項目考核 24項目五C程序概述

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