2023級(jí)Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)W習(xí)通超星期末考試答案章節(jié)答案2024年

2023級(jí)Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)W習(xí)通超星期末考試章節(jié)答案2024年目前的財(cái)務(wù)管理制度體系是以財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)為核心建立的,在大數(shù)據(jù)背景下該體系已不適應(yīng)現(xiàn)代企業(yè)管理要求,需要進(jìn)行以管理會(huì)計(jì)為核心的財(cái)務(wù)管理體系改革。

答案:對(duì)大數(shù)據(jù)為審計(jì)員提供了現(xiàn)實(shí)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),審計(jì)員因此能夠探索更多領(lǐng)域,更快識(shí)別異常值。

答案:對(duì)互聯(lián)網(wǎng)與各行各業(yè)的融合,已經(jīng)成為各行各業(yè)進(jìn)行改革創(chuàng)新的先導(dǎo)力量。

答案:對(duì)大數(shù)據(jù)給企業(yè)會(huì)計(jì)人員帶來(lái)的挑戰(zhàn)有()。

答案:會(huì)計(jì)人員的傳統(tǒng)思維方式難以適應(yīng)大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求;會(huì)計(jì)人員尚不具備處理和運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的能力;企業(yè)落后的管理水平不支持會(huì)計(jì)人員轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的必要性有()。

答案:企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的客觀需要;大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì);企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)發(fā)展的迫切需要大數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)以下哪些會(huì)計(jì)行業(yè)產(chǎn)生影響()。

答案:管理會(huì)計(jì);審計(jì);財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)在大數(shù)據(jù)時(shí)代,公眾有更多機(jī)會(huì)參與并監(jiān)督企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告的制定與執(zhí)行的全過(guò)程。密切關(guān)注企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的理念、過(guò)程、方式,監(jiān)督企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等領(lǐng)域造成的直接和間接影響。這主要體現(xiàn)了()。

答案:大數(shù)據(jù)讓企業(yè)經(jīng)營(yíng)更加透明數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)計(jì)算等處理方法。

答案:對(duì)大數(shù)據(jù)可以分析與挖掘出之前人們不知道或者沒(méi)有注意到的模式,可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)展趨勢(shì),雖然也有不精準(zhǔn)的時(shí)候,但并不能因此而否定大數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值。()

答案:對(duì)在大數(shù)據(jù)分析工作開(kāi)始之前,必須從業(yè)務(wù)角度了解項(xiàng)目目標(biāo)和需求,明確需要分析的問(wèn)題或目標(biāo)。

答案:對(duì)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能分析和挖掘出人們不知道或沒(méi)有注意到的模式,確定判斷某件事情必然會(huì)發(fā)生。()

答案:錯(cuò)從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)的過(guò)程中,往往不需要數(shù)據(jù)分析,而只需要數(shù)據(jù)挖掘。()

答案:錯(cuò)具備很強(qiáng)的報(bào)告撰寫(xiě)能力,可以把分析結(jié)果通過(guò)文字、圖表、可視化等多種方式清晰地展現(xiàn)出來(lái),能夠清楚地論述分析結(jié)果及可能產(chǎn)生的影響,從而說(shuō)服決策者信服并采納其建議,是數(shù)據(jù)分析能力對(duì)大數(shù)據(jù)人才的基本要求。()

答案:錯(cuò)一般數(shù)據(jù)來(lái)源主要有以下()方式。

答案:互聯(lián)網(wǎng);數(shù)據(jù)庫(kù);市場(chǎng)調(diào)查;公開(kāi)出版物大數(shù)據(jù)分析的基本步驟有哪些()。

答案:展現(xiàn)數(shù)據(jù);分析數(shù)據(jù);明確思路;撰寫(xiě)報(bào)告可以用來(lái)數(shù)據(jù)清洗的工具有哪些()。

答案:Python;Excel;R語(yǔ)言;商業(yè)Bi大數(shù)據(jù)分析的基本流程有哪些()。

答案:數(shù)據(jù)清洗;數(shù)據(jù)采集;數(shù)據(jù)加工;數(shù)據(jù)展現(xiàn)對(duì)線(xiàn)下零售而言,做好大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的前提是()。

答案:增加數(shù)據(jù)來(lái)源()是創(chuàng)建財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型的關(guān)鍵步驟。

答案:收集數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代,下列說(shuō)法正確的是()。

答案:數(shù)據(jù)是最核心的部分下列演示方式中,不屬于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)圖方式的是()。

答案:網(wǎng)絡(luò)圖()是確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程有效進(jìn)行的首要條件。

答案:明確思路大數(shù)據(jù)發(fā)展主要分為四個(gè)階段。

答案:錯(cuò)大數(shù)據(jù)的基本特征包括()。

答案:數(shù)據(jù)體量大;數(shù)據(jù)價(jià)值大;數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣化;數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快大數(shù)據(jù)人才整體上需要具備()等核心知識(shí)。

答案:數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)知識(shí);計(jì)算機(jī)相關(guān)知識(shí);在特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識(shí)大數(shù)據(jù)有哪些數(shù)據(jù)類(lèi)型()?

答案:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)當(dāng)前,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)是()。

答案:規(guī)模較大;增速很快;多產(chǎn)業(yè)交叉融合當(dāng)前社會(huì)中,最為突出的大數(shù)據(jù)環(huán)境是()。

答案:互聯(lián)網(wǎng)以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是哪項(xiàng)?()。

答案:大數(shù)據(jù)的英文名稱(chēng)是largedata以下哪一項(xiàng)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)()。

答案:視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的最顯著特征是()。

答案:數(shù)據(jù)規(guī)模大數(shù)據(jù)分析的第一步,是對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行清洗、整理,處理無(wú)效數(shù)據(jù)、不規(guī)則數(shù)據(jù)。

答案:對(duì)杜邦分析法的核心要點(diǎn)就是將最終要分析的指標(biāo)拆分成更小的粒度指標(biāo),并在這些相應(yīng)的有效和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,從而形成分析指標(biāo)。

答案:對(duì)關(guān)于數(shù)據(jù)分析的目的,我們首先要知道為什么要做數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)分析目標(biāo)是什么,想要達(dá)到什么樣的效果,以及想要達(dá)到分析的目的需要什么數(shù)據(jù)?

答案:對(duì)一般情況下,數(shù)據(jù)分析思維的框架包含了數(shù)據(jù)信息獲取、數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用數(shù)據(jù)整理問(wèn)題三個(gè)方面。

答案:錯(cuò)數(shù)據(jù)分析中的相關(guān)思維,不僅是一種思維方式,更是一種落地實(shí)踐,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用循環(huán)體系,可以幫助企業(yè)打造強(qiáng)大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力,幫助企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)。

答案:錯(cuò)對(duì)比分析主要是對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)或財(cái)務(wù)的實(shí)際數(shù)據(jù)與相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,以全面評(píng)價(jià)和判斷企業(yè)的實(shí)際情況。

答案:對(duì)建立數(shù)據(jù)分析思維,提升數(shù)據(jù)分析思維能力,需要遵循哪些步驟?

答案:提供優(yōu)化策略;建立數(shù)據(jù)采集思路;深刻理解業(yè)務(wù)我們可以把事情按照重要程度和緊急程度分為哪幾個(gè)層次?

答案:重要但不緊急的事情;不重要但緊急的事情;重要且緊急的事情;不重要且不緊急的事情一般情況下,數(shù)據(jù)分析思維的框架包含了哪幾個(gè)方面的內(nèi)容?

答案:數(shù)據(jù)分析;應(yīng)用數(shù)據(jù)解決問(wèn)題;數(shù)據(jù)信息獲取常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析思維包括哪些?

答案:矩陣化思維;對(duì)比分析思維;分類(lèi)思維;漏斗思維某網(wǎng)店準(zhǔn)備按照店鋪產(chǎn)品的引流能力及盈利能力兩項(xiàng)數(shù)據(jù)分別對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行排序,將兩項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)排名均靠后的5款產(chǎn)品進(jìn)行下架處理。根據(jù)以上情景可確定數(shù)據(jù)分析目標(biāo)為()。

答案:分析店鋪商品的引流能力和盈利能力業(yè)務(wù)指的是應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的環(huán)境。

答案:對(duì)診斷性分析能夠真正影響業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和決策制定,以改善生產(chǎn)效率、客戶(hù)體驗(yàn)和實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)等。

答案:錯(cuò)數(shù)據(jù)真正的價(jià)值在于描述性分析和預(yù)測(cè)性分析。

答案:錯(cuò)大數(shù)據(jù)分析僅僅是描述性分析。

答案:錯(cuò)大數(shù)據(jù)分析的類(lèi)型有哪些()。

答案:描述性分析;診斷性分析;預(yù)測(cè)性分析;規(guī)范性分析診斷分析采用()生成的數(shù)據(jù),結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)進(jìn)行更進(jìn)一步的分析,能夠回答為什么會(huì)發(fā)生某事的問(wèn)題。

答案:描述性分析()是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析過(guò)程的最重要階段,它可以幫助企業(yè)根據(jù)可用的數(shù)據(jù)做出最佳決策。

答案:規(guī)范分析以下選項(xiàng)中,不屬于大數(shù)據(jù)對(duì)人才能力的要求是()。

答案:邏輯思維能力特征提取的任務(wù)就是要通過(guò)對(duì)多個(gè)來(lái)源、多個(gè)維度的數(shù)據(jù)的挖掘,描繪出能夠表達(dá)分析對(duì)象特征的一張“特征圖”。

答案:對(duì)大數(shù)據(jù)模型的輸入部分是能夠描述所分析對(duì)象的特征,這些特征來(lái)自于我們所掌握的海量、多維的大數(shù)據(jù)資源;分析模型能夠以特征為輸入內(nèi)容,通過(guò)計(jì)算得到分析結(jié)果。

答案:對(duì)特征提取是從原始特征中找出最有效的特征,這種做法的目的是降低數(shù)據(jù)冗余、減少模型計(jì)算、發(fā)現(xiàn)更有意義的特征等。

答案:對(duì)在將特征輸入模型之前,需要先做()對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理。

答案:歸一化處理;連續(xù)化處理;離散化處理提取出來(lái)的特征作為分析模型的輸入時(shí),需要滿(mǎn)足分析模型()方面的要求。

答案:特征之間的關(guān)聯(lián)性;特征的排列;特征的維度和樣本空間;特征的類(lèi)型和取值范圍在組織大數(shù)據(jù)資源時(shí),應(yīng)該盡量多地搜集與分析對(duì)象相關(guān)的數(shù)據(jù),將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)與分析對(duì)象關(guān)聯(lián)起來(lái),這體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的()特征。

答案:數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣化關(guān)于Python語(yǔ)言的特點(diǎn),以下選項(xiàng)描述不正確的是()。

答案:Python無(wú)法引用第三方庫(kù)以下選項(xiàng)不屬于Python語(yǔ)言特點(diǎn)的是()。

答案:執(zhí)行速度一般第十二題：小美成績(jī)下滑，只考了99分，故退出三好學(xué)生團(tuán)體，請(qǐng)更新字典，字典temp={'小美':'審計(jì)滿(mǎn)分','彥祖':'財(cái)管滿(mǎn)分','小張':'高數(shù)滿(mǎn)分','小蘇':'經(jīng)濟(jì)法滿(mǎn)分'}。

答案:temp={'小美':'審計(jì)滿(mǎn)分','彥祖':'財(cái)管滿(mǎn)分','小張':'高數(shù)滿(mǎn)分','小蘇':'經(jīng)濟(jì)法滿(mǎn)分'}deltemp['小美']#或temp.pop('小美')print(temp)第十一題：小蘇：經(jīng)濟(jì)法滿(mǎn)分，于良辰吉日加入三好學(xué)生的團(tuán)體，請(qǐng)更新字典，字典temp={'小美':'審計(jì)滿(mǎn)分','彥祖':'財(cái)管滿(mǎn)分','小張':'高數(shù)滿(mǎn)分'}。

答案:temp={'小美':'審計(jì)滿(mǎn)分','彥祖':'財(cái)管滿(mǎn)分','小張':'高數(shù)滿(mǎn)分'}temp['小蘇']='經(jīng)濟(jì)法滿(mǎn)分'print(temp)第十題：據(jù)調(diào)查小美，并非'會(huì)計(jì)滿(mǎn)分'，而是'審計(jì)滿(mǎn)分',請(qǐng)對(duì)字典進(jìn)行更新，字典temp={'小美':'會(huì)計(jì)滿(mǎn)分','彥祖':'財(cái)管滿(mǎn)分','小張':'高數(shù)滿(mǎn)分'}。

答案:temp={'小美':'會(huì)計(jì)滿(mǎn)分','彥祖':'財(cái)管滿(mǎn)分','小張':'高數(shù)滿(mǎn)分'}temp['小美']='審計(jì)滿(mǎn)分'print(temp)第九題：本年度三好學(xué)生（小美：會(huì)計(jì)滿(mǎn)分，彥祖：財(cái)管滿(mǎn)分，小張：高數(shù)滿(mǎn)分），請(qǐng)根據(jù)上述信息生成字典,并計(jì)算字典中有多少三好學(xué)生。

答案:temp={'小美':'會(huì)計(jì)滿(mǎn)分','彥祖':'財(cái)管滿(mǎn)分','小張':'高數(shù)滿(mǎn)分'}print(len(temp))第八題：對(duì)列表['固定資產(chǎn)','無(wú)形資產(chǎn)','長(zhǎng)期股權(quán)投資','庫(kù)存現(xiàn)金']分別進(jìn)行反轉(zhuǎn)、升序排序，并打印出來(lái)。

答案:a=['固定資產(chǎn)','無(wú)形資產(chǎn)','長(zhǎng)期股權(quán)投資','庫(kù)存現(xiàn)金']a.reverse()

#將列表所有元素反轉(zhuǎn)print(a)a.sort()

#升序排序print(a)#

a.sort(reverse=True)#降序排序第七題：在高級(jí)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)掛科列表["小趙","俊杰","彥祖"]中查找有無(wú)"杰倫"，如找到請(qǐng)打印'他掛科了',否則打印‘他沒(méi)掛科’

答案:nameList=["小趙","俊杰","彥祖"]findName="杰倫"iffindNameinnameList:

print("他掛科了")else:

print("他沒(méi)掛科")第六題：請(qǐng)?jiān)谪?cái)務(wù)管理課程補(bǔ)考人員清單nameList=["小趙","小李","彥祖"],內(nèi)把"小李"改為"俊杰"，并把人物逐個(gè)打出來(lái)。

答案:nameList=["小趙","小李","彥祖"]nameList[1]="俊杰"#修改指定下標(biāo)的元素內(nèi)容fornameinnameList:

print(name)第五題：請(qǐng)?jiān)谪?cái)務(wù)管理課程補(bǔ)考人員清單nameList=["小趙","小王","小李","小寶"],內(nèi)刪除"小王"，并把人物逐個(gè)打出來(lái)

答案:nameList=["小趙","小王","小李","小寶"]nameList.remove("小王")#直接刪除指定內(nèi)容的元素,且當(dāng)存在相同內(nèi)容的元素時(shí),默認(rèn)刪除第一個(gè)#delnameList[1]

#在指定位置刪除一個(gè)元素#nameList.pop()

#彈出末尾最后一個(gè)元素fornameinnameList:

print(name)第四題：請(qǐng)?jiān)谪?cái)務(wù)管理課程補(bǔ)考人員清單nameList=["小趙","小王","小李"]，中增加一個(gè)“小寶”，并把人物逐個(gè)打出來(lái)

答案:nameList=["小趙","小王","小李"]nameList.append("小寶")#在末尾追加元素fornameinnameList:

print(name)第三題：請(qǐng)判斷列表testList=[60,"固定資產(chǎn)"]中各數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型，并打印。

答案:testList=[60,"固定資產(chǎn)"]#列表中可以存儲(chǔ)混合類(lèi)型print(type(testList[0]))print(type(testList[1]))第二題：本學(xué)期財(cái)務(wù)管理課程補(bǔ)考人員名單出來(lái)了，nameList=["小趙","小王","小李"]，請(qǐng)分別打印清單內(nèi)的名字。

答案:#

方法一一個(gè)一個(gè)的打印nameList=["小趙","小王","小李"]print(nameList[0])print(nameList[1])print(nameList[2])#

方法二：使用while循環(huán)i=0whilei<len(nameList):

print(nameList[i])

i+=1第一題：北京市美迪電器有限公司2022年1-3月職工工資總額分別是220萬(wàn)元、189.8萬(wàn)元、210.5萬(wàn)元，按規(guī)定需要按照職工工資總額的20%計(jì)提養(yǎng)老保險(xiǎn)、按12%計(jì)提醫(yī)療保險(xiǎn)、按2%計(jì)提工傷保險(xiǎn)。??要求：利用列表和for循環(huán)計(jì)算1-3月份計(jì)提的養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)、工傷保險(xiǎn)分別是多少？

答案:#假設(shè)有一個(gè)列表，包含了1-3月的職工工資總額

salaries=[2200000,1898000,2105000]

#初始化三個(gè)列表來(lái)存儲(chǔ)每個(gè)月的養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)和工傷保險(xiǎn)的計(jì)提金額

pension_list=[]

medical_list=[]

work_injury_list=[]

#使用for循環(huán)遍歷工資總額列表

forsalaryinsalaries:

#計(jì)算養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)和工傷保險(xiǎn)的計(jì)提金額

pension=salary*0.20

#養(yǎng)老保險(xiǎn)計(jì)提比例20%

medical=salary*0.12

#醫(yī)療保險(xiǎn)計(jì)提比例12%

work_injury=salary*0.02

#工傷保險(xiǎn)計(jì)提比例2%

#將計(jì)算結(jié)果添加到對(duì)應(yīng)的列表中

pension_list.append(pension)

medical_list.append(medical)

work_injury_list.append(work_injury)

#打印結(jié)果

print("1-3月份計(jì)提的養(yǎng)老保險(xiǎn)分別是：",pension_list)

print("1-3月份計(jì)提的醫(yī)療保險(xiǎn)分別是：",medical_list)

print("1-3月份計(jì)提的工傷保險(xiǎn)分別是：",work_injury_list)請(qǐng)新增一列eastern，eastern列數(shù)據(jù)的值取決于satate是否等于Ohio，如果satate為Ohio，eastern列的數(shù)據(jù)為T(mén)rue，否則eastern列的數(shù)據(jù)為false

答案:frame2['eastern']=frame2.state=='Ohio'frame2/star3/origin/5fafd913ae521de71b8368908edf1f36.png