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商务数据分析试题库含答案

一、单选题（共46题，每题1分，共46分）

1.可以用于统计门前的客流量，作为顾客进入商店的比率，也是衡量卖场外部吸引力的重要依据是（）。

A、进店率

B、上楼率

C、通过率

D、停留率

正确答案：A

答案解析：进店率是指进入商店的顾客数量与经过店门前的总人数的比率，它能直接反映门前的客流量转化为进入商店顾客的比例，是统计门前客流量、衡量卖场外部吸引力的重要依据。通过率一般用于描述某种通道等的通过情况；上楼率主要针对有楼层的场所中顾客上楼的比例；停留率侧重于顾客在某个区域停留的比例，均不符合题意。

2.有关数据仓库的开发特点，不正确的描述是:

A、数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;

B、数据仓库的开发是一个不断循环的过程，是启发式的开发;

C、在数据仓库环境中，并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流数据仓库中数据分析和处理更灵活，且没有固定的模式

D、数据仓库开发要从数据出发:

正确答案：D

答案解析：数据仓库开发要从需求出发，而不是从数据出发。需求决定了数据仓库中要存储哪些数据、如何组织数据以及如何进行分析等。如果从数据出发，可能会导致开发出的系统无法满足实际业务需求。

3.（）是零售商的生命线。

A、商品价格

B、商品质量

C、商品外观

D、商品存货

正确答案：D

4.EXCEL描述统计结果中不包括(）指标。

A、峰度、偏度

B、平均数、标准差

C、加权算术平均数

D、最大值、最小值

正确答案：C

答案解析：描述统计结果通常会包含峰度、偏度、平均数、标准差、最大值、最小值等指标。加权算术平均数不属于描述统计结果中常规包含的特定指标类别，而其他选项中的峰度、偏度、平均数、标准差、最大值、最小值等都是描述统计中常见的指标。

5.改进难易矩阵是—种特殊类型的（）。

A、瀑布图

B、帕累托图

C、气泡图

D、竖行折线图

正确答案：C

6.以下程序的输出结果是:L2=[1234][5,6,7,8]]L2.sort(reverse=True)print(L2)

A、[[5，6，7，8]，[1，2，3，4]

B、[5，6，7，8]，[1，2，3，4]

C、[8，7，65]，[4，3，2，1]

D、[[8，7，6，5]，[4，3，2，1]]

正确答案：A

7.()是为天猫/陶宝卖家提供流量、商品、交易等网店经营全链路的数据展示、分析、解读、预测等功能，是淘宝网官方提供的综合性网店数据分析平台，不仅是店铺数据的重要来源渠道，同时也是淘宝/天猫平台卖家的重要数据采集工具。

A、淘数据

B、京东商智

C、生意参谋

D、店侦探

正确答案：C

答案解析：生意参谋是为天猫/淘宝卖家提供流量、商品、交易等网店经营全链路的数据展示、分析、解读、预测等功能，是淘宝网官方提供的综合性网店数据分析平台，不仅是店铺数据的重要来源渠道，同时也是淘宝/天猫平台卖家的重要数据采集工具。

8.只有投资利润率指标（）无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。

A、大于

B、等于

C、小于

D、大于或等于

正确答案：D

答案解析：当投资利润率大于或等于无风险投资利润率时，意味着该投资项目不仅能够获得与无风险投资相当的收益，还有额外的盈利空间，这样的投资项目在财务上才具有可行性。所以答案是大于或等于。

9.（）被用来评估管理者利用存货投资的效率。

A、毛利率

B、存货周转率

C、资产周转率

D、权益收益率

正确答案：B

答案解析：存货周转率是衡量企业销售能力和存货管理水平的指标，它反映了存货在一定时期内周转的次数，体现了管理者利用存货投资的效率。资产周转率反映的是资产运营效率；毛利率反映的是产品的盈利能力；权益收益率反映的是股东权益的收益水平。所以被用来评估管理者利用存货投资效率的是存货周转率。

10.网店流量根据其来源不同可以分为（）类。

A、4

B、3

C、5

D、2

正确答案：A

11.()将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术.

A、MIN(单链)

B、MAX(全链)

C、组平均

D、Ward方法

正确答案：C

答案解析：组平均将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，是一种凝聚层次聚类技术。单链是取两个簇中最近点的距离；全链是取两个簇中最远点的距离；Ward方法是基于方差分析的思想，通过最小化组内平方和来合并簇。

12.以下属于可伸缩聚类算法的是

A、CURE

B、DENCLUE

C、CLIQUE

D、OPOSSUM

正确答案：A

答案解析：CURE是一种可伸缩的聚类算法，它通过选择代表性点并将它们向聚类中心收缩来进行聚类，能够处理大规模数据集。而DENCLUE是基于密度的聚类算法，CLIQUE是子空间聚类算法，OPOSSUM是处理高维数据的聚类算法