Madina 发表于 2024-8-19 14:44:38

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概念理解 多选题:考察知识点的全面掌握 判断题:考察对知识点的判断能力 填空题:考察对公式、定理的记忆和应用 简答题:考察对问题的分析和解决能力 计算题:考察对统计方法的实际应用能力 编程题 https://www.mplists.com/ 考察编程能力和数据处理能力 笔试高频考点 统计学基础 描述统计:均值、方差、标准差、分布等 推断统计:假设检验、置信区间等 概率论 概率分布:正态分布、二项分布等 随机变量、期望、方差等 数据清洗与预处理 缺失值处理、异常值检测、数据转换等 数据可视化 常用图表选择、数据可视化工具 机器学习 监督学习、无监督学习、模型评估 SQL SQL查询语句、数据库操作 编程语言 Python、R等语言基础 笔试备考策略 夯实基础知识 多做练习题 掌握解题技巧 模拟实战考试 拓展知识面 总结 重申数据分析师笔试的重要性 鼓励考生积极备考 提供进一步学习的建议 部分内容示例: 统计学基础 描述统计: 均值:反映数据集中趋势的常用指标。

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方差:衡量数据离散程度的指标。 标准差:方差的平方根,与原数据具有相同的单位。 分布:正态分布是最常见的概率分布,具有“钟形曲线”的特点。金 推断统计: 假设检验:通过样本数据对总体参数进行推断。 置信区间:在一定置信水平下,总体参数的取值范围。 数据清洗与预处理 缺失值处理: 删除包含缺失值的记录 用均值、中位数等填充缺失值 利用机器学习算法预测缺失值 异常值检测: 基于统计方法的异常值检测 基于聚类的异常值检测 基于模型的异常值检测 SQL SQL查询语句 SELECT:用于查询数据 FROM:指定要查询的表 WHERE:用于过滤数据 GROUP BY:用于分组数据 HAVING:用于过滤分组 ORDER BY:用于排序数据 数据库操作 创建数据库、表 插入、更新、删除数据 注意事项 内容深度: 根据读者水平,调整内容的深度。 结合实例: 用实际案例说明知识点,增强文章的趣味性。 图文并茂: 使用图表、代码等形式,提高文章的可读性。 时效性: 关注最新的考试动态和技术发展。 参考书籍: 推荐一些经典的教材和参考书。

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