数据分析初步（崔峰）(浙江工商大学) 中国大学mooc慕课答案2024版 m91998

，购买后上方矩形框将出现已付费的隐藏内容 . .，可自由切换D额外的加速和优化是免费的 .，可自由切换第一周数据分析之表示课后习题 A’bs‘B’go.’C’r+.’D’r’ Aapply方法是对DataFrame每一个元素应用某个函数的Bapply方法能够实现所有aggregate方法的功能Capply方法和map方法都能够进行聚合操作Dapply方法只能够对行列进行操作 AarrayBndarrayCufuncDmatrix Aconcat是最常用的主健合并的函数，能够实现内连接和外连接Bappend方法只能用来做纵向堆叠，适用于所有纵向堆叠情况Cmerge是最常用的主键合并的函数，但不能够实现左连接和右连接Djoin是常用的主键合并方法之一，但不能够实现左连接和右连接 ADD Afit在转换器中起到的作用为训练模型Bfit在转换器中起到的作用为生成规则Ctansfom在转换器中起到的作用为应用规则Dfrtansfom是ft和tansform的结合 AgroupbyBtransformCcrosstabDpivot_table Agroupby能够实现分组聚合Bgroupby方法的结果能够直接查看Cgroupby是pandas提供的一个用来分组的方法Dgroupby方法是pandas提供的一个用来聚合的方法 AindexBrawCvaluesDdata AJupyterNobook可以直接生成一份交互式文档BJupyterNotebook可以安装Python库CJupyterNotebook可以导出HTML文件DJupyterNotebook可以将文件分享给他人 AJupyterNotebook有两种模式BJupyterNotebook有两种单元形式CJupyterNotebookMarkdown无法使用LaTeX语法DJupyterNotebook仅仅支持Python语言 AKMeans聚类算法BLogisticRegressionCKNN最近邻分类算法DApriori关联规则算法 Alines.linestyleBlines.linewidthCfont.sansserifDaxes.unicode_minus AndimBshapeCsizeDadd Anp.arange(，).reshape(，)Bnp.eye()Cnp.random.random([，，])Dnp.mat(“;;”) Anull和notnull可以对缺失值进行处理Bdropna方法既可以删除观测记录，亦可以删除特征Cfllna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框Dpandas库中的internolate模块包含了多种插值方法 ANumPy的在线安装不需要其他任何辅助工具BSciPy的主要功能是可视化图表Cpandas能够实现数据的整理工作Dscikitlearn包含所有算法 Apandas提供的分组和聚合函数分别只有一个Bpandas分组聚合能够实现组内标准化Cpandas聚合时能够使用agg Apandas没有做哑变量的函数B在不导入其他库的情况下，仅仅使用pandas就可实现聚类分析离散化Cpandas可以实现所有的数据预处理操作Dcut函数默认情况出效以认情况下做的是等宽法离散 Aplt.scatter(x，y)Bplt.plot(x，y)Cplt.legend(‘upperleft’)Dplt.xlabel(‘散点图) append方法 Apply apply方法只能够对行列进行操作 Apriori关联规则算法 ARFM模型常用于客户价值分析模型BRFM模型适用于所有的客户价值分析C客户价值分析是客户关系管理的一部分D客户价值分析能够帮助制定营销策略 Asklearn全称为scikitlearnBsklearn在官网被分为个大块Csklearn的聚类算法几乎都已经放在cluster模块中了Dsklearn需要NumPy和SciPy库的支持 ASVR来源于SVMBSVR只能接收数值型CSVR接收的数据需要进行标准化DSVR模型对于异常值十分敏感 ATimestamp是存放某个时间点的类BPeriod是存放某个时间段的类CTimestamp数据可以使用标准的时间字符串转换得来D两个数值上相同的Period和Timestamp所代表的意义相同 Atrain_test_split能够将数据集划分为训练集 A仅对DataFrame和Series类型的数据有效B仅支持单一特征的数据去重C数据重复时默认保留第一个数据D该函数不会改变原始数据排列 A准确性 A分类算法的标签和回归算法完全相同B分类算法和聚类算法一样都没有标签C分类算法的评价需要参考真实标签D分类算法评价可以用均方误差来判断 A包含了众多流行的科学 A原则利用了统计学中小概率事件的原理B使用箱线图方法时不要求数据服从或近似服从正态分布C基于聚类的方法可以进行离群点检测D基于分类的方法可以进行离群点检测 A参数估计简单B预测精度高C对数据的光滑性要求不高D模型可检验 A又叫通用函数B对数组里的每一个元素逐一操作C对整个数组进行操作D数组里的元素都是相同类型的 A可解释方差值B中值绝对误差C值D值 A散点图不能在子图中绘制B散点图的x轴刻度必须为数值C折线图可以用作查看特征间的趋势关系D箱线图可以用来查看特征间的相关关系 A数据清洗包含了数据标准化 A构建KMeans聚类模型需要对数据进行标准化BKMeans算法涉及空间距离计算CKMeans算法训练结果具有一定的随机性，所以需要多次训练DKMeans算法是sklearn的cluster模块中唯一涉及距离计算的聚类算法 A样本中择优选出B样本中随机选出C互相距离最近的n个点D互相距离最远的n个点 A正则化方法B向前选择法C逐步筛选法D向后消去法 A消费金额B消费人数C最近一次消费时间和截止时间的间隔D消费频率 A离差标准化简单易懂，对最大值和最小值敏感度不高B标准差标准化是最常用的标准化方法，又名零—均值标准化C小数定标标准化实质上就是将数据按照一定的比例缩小D多个特征的数据的KMeans聚类不需要对数据进行标准化 A经过该方法处理后的数据均值为，标准差为B可能会改变数据的分布情况CPython中可自定义该方法实现函数defStandardScaler(data)data(datadata.mean())/data.std()returndataD计算公式为 A绘制最简单的图形可以不用创建画布B添加图例可以在绘制图形之前C添加x轴 A能抓住数据和特征之间的非线性关系B不容易出现过拟合C异常值影响较小D计算复杂度低 A让所有的输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分通过在前面加补齐B输出数组的shape是输人数组shape的各个轴上的最大值C如果输人数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为，则这个数组能够用来计算，否则出错D当输入数组的某个轴的长度为时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值 A连续型B离散型C名义型D顺序型 C cut函数默认情况下做的是等宽法离散化作业第〇周数据分析之前奏第章实训 describe描述性统计Cdescribe查看类型，astype转换类别，dtypes描述性统计Ddtypes查看类型，describe转换类别，astype描述性统计 df.loc[‘索引名’，’列名’];df.iloc[‘索引位置’，’列位置’];df.ix[‘索引位置’，‘列位置’] dropna方法既可以删除观测记录，亦可以删除特征 dypes查看类型，asype转换类别，describe描述性统计 fit在转换器中起到的作用为训练模型 font.sansserif groupby是pandas提供的一个用来分组的方法 index Java语言C程序的运行速度在所有计算机语言中最快D开源免费 join是常用的主键合并方法之一，但不能够实现左连接和右连接 JupyterNotebook不具备的功能是() JupyterNotebook可以安装Python库 JupyterNotebook有两种单元形式;JupyterNotebookMarkdown无法使用LaTeX语法;JupyterNotebook仅仅支持Python语言 KMeans算法接收的数据类型为（） KMeans算法是sklearn的cluster模块中唯一涉及距离计算的聚类算法 Lasso属于下面（）的特征选择方法 merge函数和join方法的说法正确的是（） mooc慕课答案 mooc慕课答案题库 mooc答案 mooc答案题库 mooc题库 ndarray;ufunc np.random.random([，，]) NumPy提供的两种基本对象是() NumPy的在线安装不需要其他任何辅助工具;SciPy的主要功能是可视化图表;scikitlearn包含所有算法 pandas提供的分组和聚合函数分别只有一个 pivot_table plt.scatter(x，y) r read_csv能够读取所有文本文档的数据 RFM模型适用于所有的客户价值分析第三周数据分析之概要财政收入预测分析习题 sklearn在官网被分为个大块 SVR接收的数据需要进行标准化 train_test_split函数可以自行决定训练集和测试集的占比 transfom方法Dpandas分组函数只有一个groupby y轴标签和绘制图形没有先后 y轴的标签可以在绘制图形之前D修改x轴标签 一定要自己书写，不要抄袭，如果有同学在批改中发现有人抄袭，就告知我 下列loc 下列不属于Python优势的是（）A语法简洁，程序开发速度快B拥有大量的第三方库，能够调用C 下列不属于数据分析应用场景的是（）A产品销量分析B码头货物吞吐量预测C计算机硬盘使用寿命预测D某人一生的命运预测 下列不属于数组属性的是() 下列与标准化方法有关的说法中错误的是（） 下列代码中绘制散点图的是() 下列关于apply方法说法正确的是() 下列关于concat函数 下列关于groupby方法说法正确的是() 下列关于JupyterNotebook的描述错误的是() 下列关于KMeans算法初始聚类中心说法正确的是（） 下列关于KMeans算法的说法错误的是（） 下列关于pandas数据读/写说法错误的是（）Aread_csv能够读取所有文本文档的数据Bread_sql能够读取数据库的数据Cto_csv函数能够将结构化数据写.csv文件Dto_excel函数能够将结构化数据写入Excel文件 下列关于Python数据分析库的描述错误的是() 下列关于sklean说法错误的是(） 下列关于sklearn转换器的说法与使用方式错误的是() 下列关于train_test_split函数的说法正确的是() 下列关于分析与建模流程的说法错误的是（）A传统的统计分析对比分析不属于分析与建模流程B分析与建模的模型选择要根据需要确定C分析与建模时可以选择多个模型，同时分析D分析与建模工作是数据分析的核心 下列关于分类算法描述正确的是（） 下列关于分组聚合的说法错误的是() 下列关于客户价值分析的说法错误的是（） 下列关于数据分析流程的说法错误的是（）A需求分析是数据分析最重要的一部分B数据预处理是能够建模的前提C分析与建模时只能够使用数值型数据D模型评价能够评价模型的优劣 下列关于数据和数据分析的说法正确的是（）A数据就是数据库中的表格B文字 下列关于时间相关类错误的是() 下列关于模型评价与优化的说法正确的是（）A模型构建完成就可以使用B模型评价的目的是为了确认模型的有效性C模型评价结果良好，模型一定可用，不需要重构D所有的模型评价方法相同 下列参数中调整后显示中文的是() 下列字符串表示plot线条颜色 下列属于Anaconda主要特点的是() 下列的步骤和方法正确的是(）Adypes查看类型，asype转换类别，describe描述性统计Bastype查看类型，dtypes转换类别 下列算法中，sklearn中未提及的是() 下列说法正确的是 下面不属于支持向量回归优点的是（） 下面不属于灰色预测特点的是（） 下面关于支持向量回归说法错误的是（） 下面描述属于广播机制的是() 两个数值上相同的Period和Timestamp所代表的意义相同 中国大学mooc慕课答案 中国大学mooc慕课答案大全 中国大学mooc慕课答案题库 中国大学mooc测验作业答案 中国大学mooc答案 中国大学MOOC答案 CSDN 中国大学mooc答案公众号 中国大学mooc答案公众号免费 中国大学mooc答案合集 中国大学MOOC答案在哪里查 中国大学MOOC答案查询 中国大学mooc答案题库 中国大学MOOC网课答案查询方法 中国大学慕课mooc答案题库 中国大学慕课答案 中国大学慕课答案题库 仅支持单一特征的数据去重 以上所有要素 以下不属于RFM客户价值分析模型常用特征的是（） 以下关于drop_duplicates函数的说法中错误的是() 以下关于pandas数据预处理说法正确的是（） 以下关于异常值检测的说法中错误的是（） 以下关于教据分析预处理的过程描述正确的是（） 以下关于缺失值检测的说法中，正确的是（） 以下最能体现ufunce函数特点的是() 作为一篇文章，结构是否完整清晰，条理清楚，尤其是否有相当数量的叙述，而不只是罗列代码 使用pivot_table函数制作透视表用下列()参数设置行分组键 使用其本身可以达到数据透视功能的函数是() 值[/]完整 关于标准差标准化，下列说法中错误的是（） 内连接和外连接C数据分析的预处理过程主要包括数据清洗 分析与建模工作是数据分析的核心 分析与建模时只能够使用数值型数据 分类算法的评价需要参考真实标签第三周数据分析之概要航空公司客户价值分析习题 创建一个×的数组，下列代码中错误的是() 包含了众多流行的科学 可信性D以上所有要素 可能会改变数据的分布情况 可解释性C时效性 右连接 因为要互评，不要出现个人信息，如姓名学号之类 图像这些都是数据 图像这些都是数据C数据分析不可能预测未来几天的天气变化D数据分析的数据只能是结构化的 在书写时，要注意到这是一篇文章，要有完整的结构与有意义的叙述，不要只是代码的堆砌 在完成实训任务之后，是否有一些扩展或创新性的工作 均为章节测试 基于分类的方法可以进行离群点检测 声音 大学慕课MOOC的答案在哪里 如果有同学已经自学了更多的相关技术，或是前几章的技术，只要合适使用的，也非常欢迎填加进来，丰富文章内容，尤其这是最后一次作业，欢迎大家在完成基本任务的前提进行扩充 完整性B一致性 对回归预测模型而言，下面不属于常用的评价指标的是（） 对数据的光滑性要求不高 对整个数组进行操作 工程 慕课答案 慕课答案免费查询 慕课答案题库 慕课题库 折线图可以用作查看特征间的趋势关系第三周数据分析之概要Pandas习题 数学 数据分析初步（崔峰）(浙江工商大学) 中国大学mooc慕课答案2023版 m91998 数据分析初步（崔峰）(浙江工商大学) 中国大学MOOC答案 数据分析初步（崔峰）(浙江工商大学) 中国大学慕课答案 数据分析的Python包;完全开源和免费;支持Python..... 数据分析的Python包B完全开源和免费C支持Python..... 数据分析的预处理过程主要包括数据清洗 数据合并 数据合并和缺失值处理B数据合并按照合并轴方向主要分为左连接 数据标准化和数据转换，它们之间存在交叉，没有严格的先后关系D数据标准化的主要对象是类别型的特征 数据质量包含的要素有() 整篇文章的排版是否合理与美观 文字 文章应该有标题，可自拟 是否为自己原创，如果有抄袭痕迹，可打零分 有一份数据，需要查看数据的类型，并将部分数据做强制类型转换，以及对数值型数据做基本的描述性分析 某人一生的命运预测 样本中随机选出 根据附件中的数据，完成课本《Python数据分析与应用》页的实训 模型评价的目的是为了确认模型的有效性 正则化方法 消费人数 添加图例可以在绘制图形之前 点的形状和类型为红色五角星点短虚线的是() 离差标准化简单易懂，对最大值和最小值敏感度不高 程序的运行速度在所有计算机语言中最快 第〇周数据分析之前奏课后习题 第三周数据分析之概要scikitlearn习题 若三道实训都完成，则在三十分的基础上加五分，给满分三十五分 计算复杂度低 评分规则是否完成了所有的问题要求，本次共有三个实训，每个实训的“实现思路及步骤”部分均有二或四道题，在打分时参照如下标准给分：每个实训中的“实现思路及步骤”全部完成，则这个道实训题给十分，若只完成部分，则只给五分，那怕还有一道没完成 请认真阅读注意事项：所有的文本与代码都在notebook里，不要写在word中，其中的文字内容可以通过markdown语言来书写 连续型 需点击上方按钮支付元购买，所有 验证集和测试集B生成的训练集和测试集在赋值的时候可以调换位置，系统能够自动识别Ctraintestsplit每次的划分结果不同，无法解决Dtrain_testsplit函数可以自行决定训练集和测试集的占比