本文主要是介绍【回忆版】数据科学思维与大数据智能分析 2024考试，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
填空（18分）18个
1.对数变换对大数值的范围进行压缩，对小数值的范围进行扩展
2.提取出大量高频率项与低频率项相关联的虚假模式，即交叉支持（cross-support）模式
3.信息论中（）
4.几种尺度中定性分析的是定类尺度、定序尺度？定量分析的是定距尺度、定比尺度？
5.包含洞见的分析叫什么？然后包含先见的分析叫什么？包含后见的分析叫什么？
6.奇异值分解包含三个步骤，（旋转，拉伸，旋转），2个参数包含多少（4）？
判断（12分）6个
1.定距尺度里的 0 代表什么都没有（×）
2.（）一定可以推出支持度很低的规则
3.激活函数是是对从神经网络的原始输入派生出的新属性的表示（√）
4.归纳法和演绎法是线性思维方式，素因法是非线性思维方式（√）
5.特征缩放不仅改变单特征分布的形状，只有数据尺度发生了变化（×）
6.因为特征选择和特征缩放都是降维操作，所以他们是一样的
选择（10分）5个
1.检查支持度计算
2.贝叶斯估计计算
3.淘宝虚假成交量体现数据的什么特点（大量 快速 多样 价值密度低）
4.体重属于定比尺度
5.
简述（30分）5个
1.数据科学与大数据，数据库，深度学习的关系
2.数据科学分析中标准差和标准误差
3.简述dikw金字塔模型
4.简述数据脱敏的三个要求
5.举例子解释普信森定理
计算（30分）3个
1.求似然比与患癌概率
2.给出恰当的因果关系图，并解释为什么给定A，M和B、E相互独立，即P(M|J,A,B,E)=P(M|A）
３.平滑分布用 20 个点近似，p=30%，画出分位数点图
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