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电子商务数据分析与应用
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19、数据清洗时,处理缺失值的方法不包括( )。删除单元格删除记录数据补齐不处理
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2023-06-17 23:24:56
19、异常值处理中可以基于不同字段的均值和标准差求出异常数据分布范围,然后再对异常范围外 的数据做处理,例如填充为均值是否
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2023-06-17 23:24:56
20、数据处理中,大多数情况下重复值是需要去除的,使用数据框的drop_duplicates方法即可实现。是否
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2023-06-17 23:24:56
20、数据逻辑错误不包括( )。数据不合理数据自相矛盾数据不符合规则数据格式错误
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2023-06-17 23:24:56
21、下列选项中,关于数据预处理说法正确的是()。数据清洗包含了数据标准化、数据合并和缺失值处理数据合并按照合并轴的方向主要分为左连接、右连接、内连接和外连接数据分析的预处理过程包括数据清洗、数据合并、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数据标准化的主要对象是类别型特征
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2023-06-17 23:24:56
21、随机抽样即随机的抽取样本,可使用数据框的sample实现,并可通过参数n设置指 定抽样数量,或通过frac指定抽样比例。是否
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2023-06-17 23:24:56
22、检测出异常值之后,通常会采用哪些方式处理它们?()直接将含有异常值的记录删除用具体的值来进行替换,可用前后两个观测值的平均值修正该异常值不处理,直接在具有异常值的数据集上进行统计分析以上全部
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2023-06-17 23:24:56
22、字符串和日期的转换,可通过time或datetime库的strptime和strftime实现。是否
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2023-06-17 23:24:56
23、数据标准化通过将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间 对象的操作。是否
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2023-06-17 23:24:56
23、下列函数中,可以对数据进行的合并的是()。concat().join().merge()以上全部
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2023-06-17 23:24:56
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