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学习笔记
下表2为某手机企业进行的一次消费者调查数据,调查消费者购买价格和消费者的基本情况。 要求: (1)将下表2中数据录入到统计软件(R或EXCEL)中,并保存为csv文件,名为“price.scv”。 (2)对数据按变量X1进行降序排序。 (3)对X1进行数据分组,并绘制频数分布表。 (4)绘制统计图,反映消费者的年龄结构、性别结构。 (5)绘制统计图,反映分性别的消费者的教育程度分布。 (6)计算手机价格的算术平均数、标准差。 数据文件下载
2020-06-24
打开R程序,用ts()生成一组形如表1的时间序列数据。 表1 Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 1959 1 2 3 1960 4 5 6 7 1961 8 9 10
2020-06-24
a = {'小张', '小李', '小赵', '小张', 'Jack', '小赵'} b = {'小钱', '小孙', 'tom', '小孙', 'Jack', '小赵'} print(a-b)输出的结果是
2020-06-25
简述经济预测的基本步骤。
2020-06-25
什么是权数?
2020-06-25
有10名学生的身高与体重数据如下表表所示. 1) 用数据框的形式读入数据; 2) 将数据表写成一个纯文本的文件, 并用函数read.table( )读取该文 件中的数据; 3) 用函数write.csv( )写成一个能用Excel打开的文件, 测试是否成功. 序号 性别 年龄 身高/cm 体重/kg 1 F 14 156 42.3 2 F 16 158 45 3 F 15 161 48.5 4 F 17 156 51.5 5 F 15 153 44.6 6 M 14 162 48.8 7 M 16 157 46.7 8 M 14 159 49.9 9 M 15 163 50.2 10 M 16 165 53.7
2020-06-24
某零售店2005年5月份逐日销售额(元)资料如下: 257 276 297 252 228 310 240 228 265 278 271 292 261 281 301 274 267 280 291 258 272 284 268 303 273 282 263 322 249 269 290 要求: (1)将上面数据录入到统计软件(R或EXCEL)中,并保存为csv文件,名为“sales.csv”。 (2)对数据进行升序排序。 (3)筛选销售额大于270元的数据。 (4)进行数据分组,并进行编码。 (5)计算该零售店5月份每日销售额的算术平均数、标准差。 (6)绘制数据的直方图。 数据文件下载
2020-06-24
打开R程序,使用arules包中的apriori ()函数对包中自带数据” Groceries”做关联分析,假设参数parameter = list(support = 0.01,confidence = 0.25,minlen = 2),再用subset()函数提取规则中出现"pip fruit"的规则,最后用inspect()函数展示这些规则。
2020-06-24
问题描述:已知当前文件夹中有个Excel文件“电影导演演员.xlsx”,其中有三列分别为电影名称、导演和演员列表(同一个电影可能会有多个演员,每个演员姓名之间使用逗号分隔),要求利用python统计最受欢迎的前3个演员。 要求使用pandas处理数据。 其中,Excel文件格式为:【下载数据】
2020-06-24
打开excel,利用数据透视表,对Northwind公司的销售数据按照不同产品、不同年月,统计不同规模销量的发生次数,并计算其频率分布。数据下载
2020-06-24
用R程序函数rep( )构造一个向量y, 它由3个3, 4个2, 5个1构成。
2020-06-24
分析某公司前十大客户各个季度销售额变动情况。具体要求如下: 1)在名为“确定各客户按总销售额降序的排名”的工作表中生成一个按照三年内总销售额从大到小的排名的客户公司总销售额列表。 2)在一个名为“前十大客户季度销售额变动图形”的工作表中制作一个如下图所示的可选式图形,当选择列表框中某客户公司时,图中的曲线会显示出该公司各季度销售额的变动,与此同时,在列表框旁边的图形上,还显示出该公司的总销售额在十大客户总销售额柱形图中的位置。 3)将保存着制作图形所依据的、从数据库中导入的数据列表的工作表命名为“原始数据”,无关字段不要列入。 4)将生成该图形的数据与控制机制布置在名为“前十大客户季度销售额数据”的工作表中。 5)在一个名为“透视表”的工作表中制作一个如下图所示的透视表,与可选式图形显示的数据进行相互验证。 数据及答案下载
2020-06-24
打开R程序,某厂灯泡寿命服从 E(l) 指数分布, l未知, 且l>0, 随机抽取样本寿命如下(小时)618,512,473,398,534,709,490,458,用极大似然估计其平均寿命。
2020-06-24
协同过滤算法是常用的推荐算法,包括基于用户的协同过滤( Userc)和基于物品的协同过滤( Itemcf)试简要描述这两种协同过滤算法。
2020-06-24
Hase中的分区是如何定位的?
2020-06-24
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