第一章
选择题
1、数据分析的第二个时期关注的重点是（）。 B
A.超大数据  B.大数据  C.小数据  D.数据
2、大数据帮助业务流程的（）。 C
A.程式化  B.巨大化  C.优化  D.理性化
3、大多数时候（）就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。 A
A.交友网站  B.APP  C.通讯软件  D.联谊平台
4、对于（），能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。A
A.初级数据分析师  B.中级数据分析师  C.高级数据分析师  D.专业数据分析师
5、商务数据分析师岗位职责包括与业务产品团队、（）、市场推广团队、内容团队密切配合,提供相关分析支持和决策支持。 A
A.运营团队  B.业务运营团队  C.市场运营团队  D.市场运营团队
答案：B 、C 、A、 A 、A、
简答题
1、商务数据分析的意义和作用
意义：（1）支持营销运营管、      （2）推动智能管道运营
作用：（1）完整客观的反映企业情况（2）实行监督管理工作
（3）参与科学化决策        （4）有利于数据深度利用
2、简述商务数据分析的发展历程
第一个时期 数据仓库，数据仓库的兴起时期，在这个时期，企业中的客户信息和产生交易的
信息都被存储到巨大的信息存储库中，存储之后再进分析。
第二个时期 大数据，在这个时期所需要分析的数据越来越大，企业越来越多，各行各业的竞争也越来越大，各企业都需要一个新的分析方法，大数据也进入了大众的视野。
第三个时期 数据产品的时期，但这个时期的数据分析还不够智能化，只能通过手动分析来得到结果。
第四个时期 数据分析的时期，是在人工智能，机器学习大力发展的时候出现的，其实就是数据分析自动化时期，在这个时期的数据分析更多是通过很多的模型进行。
第五个时期即未来，在网络越来越普及，智能化手机越来越普及，各种设备越来越智能化自动化的今天，数据分析的未来终究会变得越来越智能化。
3、商务数据分析可应用于哪些场景
基于客户行为分析的产品推荐
什么人适合做数据分析师基于客户评价的产品设计
基于数据分析的广告投放
基于社区热点的趋势预测和病毒式营销
基于数据分析的产品定价
基于客户异常行为的客户流失预测
基于环境数据的外部形势分析
基于物联网数据分析的产品生命周期管理
4、商务数据分析应用对于业务流程有什么作用
可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中商务数据分析的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过商务数据分析的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。
5、商务数据分析师的知识体系包括哪些？
一、统计相关的数学知识
二、趁手的工具
三、Python语言
四、业务理解能力
五、逻辑思维
六、大数据可视化工具
七、协调沟通
八、快速学习能力
第二章
选择题   
1、明确数据分析目标是确保数据分析整个过程有序进行的先决条件，也为后续的数据()指引方向。 A
A.收集、处理、分析  B.收集、压缩、分析  C.统计、收集、分析  D.分析、收集、处理
2、数据分析的思路第一大思路:（）。 D
A.解放 B.收集 C.分析 D.对比
3、（）是一款专业的网络信息采集系统，通过灵活的规则可以从任何类型的网站采集信息，如新闻网站、论坛、博客、电子商务网站、招聘网站等等。 D
A.QQ  B.新浪微博  C.  D.网络神采
4（）是一套专业的网站内容采集软件，支持各类论坛的帖子和回复采集，网站和博客文章内容抓取，通过相关配置，能轻松的采集80%的网站内容为己所用。C
易采集 B.内容易彩吉 C.狂人采集器 D.内容采集器
5、数据清洗(Data cleaning),对数据进行（）和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并保持数据一致性。 D
A.审查 B.检视 C.验证 D.重新审查
6、分组时必须遵循两个原则: （）原则和互斥原则。  A
A.穷尽 B.互利 C.关联 D.互惠
7、移动平均法、平滑指数法和回归分析法属于（）。 C
A.预测法 B.预测分解法 C.预测分析法 D.分析预测法
8、散点图通过坐标轴，表示（）变量之间的关系。B
A.三个 B.两个 C.四个 D.五个
答案：A、D、D、C、D、A、C、B
简答题：
1、数据分析的思路包括哪些
第一大思路:对比。单个数据摆在那儿，看不出苗头，必须与同类数据作对比，比如环比、同比。很多敷衍了事的数据分析报告，直接汇报了数量、金额等这种单薄的数据，领导并不能看出有什么差异，这时如果放上环比，同期比这些能明确体现效果的指标，甚到计算投入产出，这些分析结果都有价值得多。这是最基本的思路，也是最重要的思路。
第二大思路：拆分。数据分析除了对比还可以拆分。当财务部门分析今年的净资产收益率为什么会下降2%的时候，对比就不起作用了。要对净资产收益率这个维度做分解。
第三大思路：降维。是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？当数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，是可以从中筛选出代表的维度即可。
第四大思路：增维。增维和降维是对应的，有降必有增。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们就需要对数据做一个运算，增加多一个指标。
第五大思路：假说。在思考时迷茫或不到方向时，可以尝试使用假说演绎法，假说是统计
学的专业名词，俗称假设，可以尝试猜测结果，然后反向递推思考，从结果出发，细分原因。
2、数据采集的基本方法包括哪些？有什么作用？
基本方法包括有：传感器采集、爬虫、录入、导入、接口等。
作用：
1、传感器监测数据：通过传感器，即现在应用比较广的一个词：物联网。通过温湿度传感器、气体传感器、视频传感器等外部硬件设备与系统进行通信，将传感器监测到的数据传至系统中进行采集使用。
2、爬虫：通过编写网络爬虫，设置好数据源后进行有目标性的爬取数据。
3、录入：通过使用系统录入页面将已有的数据录入至系统中。
4、导入：针对已有的批量的结构化数据可以开发导入工具将其导入系统中。
5、接口：通过API接口将其他系统中的数据采集到本系统中。
3、数据处理的原则是哪些？有什么作用？
原则：①客观性。②完整性。③针对性。④严谨性。⑤便捷性。
作用：①客观性。数据处理的结果要客观准确，应坚持用数据说话，如实反映企业运营现状。
②完整性。数据处理的对象不是单个数据，而是具有相当体量、相互关联、需要进行引用的数据库集成。数据处理阶段越完整，接下来数据的分析就会越全面、深入。
③针对性。对电子商务数据的处理要求紧贴处理方案的要求和目标，不同类型数据处理过程中其难易程度、复杂程度是不同的，针对具体情况，选择合适的处理方法，使结果更符合实际需求。
④严谨性。数据处理环节由于数据庞大、繁琐，需要占据大量时间和精力，强调这一过程中的严谨性，降低出错率。
⑤便捷性。数据处理的结果应是易于观察、对比、分析的，便于快速调用，发现规律。
4、数据抽取有哪几种方式？
数据抽取分为：
字段分列——截取某一字段的部分信息、
字段合并——将某几个字段合并为一个新字段
字段匹配——将原数据表没有但其他数据表中有的字段，有效的匹配过来。
5、常用的商务数据分析工具有哪些？
（一）Excel
Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
（二）SPSS
SPSS是一种面向专业的统计分析人员的专业数据统计软件。
(三)Python
Python是近年来非常流行的一种计算机编程语言，也是很适合用于数据分析的一门编程语言。
6、常用的商务数据分析方法有哪些？
一、描述统计
二、假设检验
三、信度分析
四、列联表分析
五、相关分析
六、方差分析
七、回归分析
八、聚类分析
九、判别分析
十、主成分分析

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