CDA Level1官方模拟题1

### CDA Level1官方模拟题1知识点解析 #### 一、EDIT数字化模型 - **E：Exploration** — 探索阶段，旨在发现并定义问题，确定数据分析的目标。 - **D：Data** — 数据阶段，涉及到数据的收集、清洗、整理等工作。 - **I：Instruction** — 指导阶段，基于数据的分析结果为企业提供决策支持。 - **T：Tool** — 工具阶段，选择合适的技术工具来实现数据分析。 **解析：** 在题目中提到的“EDIT中的D指的是诊断（Diagnosis）的意思”是错误的。实际上，“D”代表的是“Data”，即数据阶段，这个阶段涉及到了解数据来源、数据质量检查、数据预处理等一系列与数据相关的活动。 #### 二、数据分析步骤 - **业务理解**：了解业务背景，明确分析目标。 - **数据获取**：收集与分析目标相关的数据。 - **数据处理**：清洗、转换数据，使其适合后续分析。 - **制定决策方案**：根据分析结果提出具体的行动建议。 **解析：** 题目中的选项“D.制定决策方案”并不属于数据分析的步骤，而是基于数据分析结果的进一步应用。数据分析的基本步骤包括但不限于业务理解、数据获取、数据处理等，这些步骤构成了数据分析的基础流程。 #### 三、数据安全措施 - **将机密数据U盘随身携带**：可能存在遗失风险。 - **对机密数据载体进行加密保存**：有效提高安全性。 - **不在咖啡厅等公共场所使用机密数据电脑办公**：减少信息泄露的风险。 - **不使用能够连入外网的电脑处理企业机密数据**：防止数据外泄。 **解析：** 将机密数据存储在U盘上并随身携带是一种高风险的做法，容易导致数据丢失或被盗。因此，正确的做法应该是使用加密技术对数据进行保护，并且避免在不安全的环境中处理敏感信息。 #### 四、表格结构数据处理工具 - **Numbers**：苹果公司的电子表格工具。 - **PowerBI**：微软的一款商业智能工具，用于数据可视化分析。 - **MySQL**：一种关系型数据库管理系统。 - **Tableau**：一款强大的数据可视化软件。 **解析：** 在这些选项中，Numbers是一款电子表格工具，适用于表格结构数据的处理，而PowerBI和Tableau主要用于数据可视化分析，MySQL则主要用于数据存储和管理。 #### 五、表格结构数据数据源 - **主要来自数据库**：数据库是常见的数据来源之一。 - **全部来自数据库**：不准确，数据来源还包括文件、网络服务等多种途径。 - **部分来自数据文件**：如CSV、Excel等格式的文件。 - **部分来自数据仓库**：专门用于数据存储和分析的大型系统。 **解析：** 数据库确实是表格结构数据的主要来源之一，但并非唯一来源。数据还可以来自各种文件、外部服务或其他数据仓库等。 #### 六、电子表格工具中的引用 - **A:A**：表示列A中的所有单元格。 - **B1:C17**：表示从B1到C17的矩形区域。 - **1:19**：表示第1行至第19行的所有单元格。 - **A4:19**：这种引用方式不正确，因为从单元格地址到行号的引用不符合电子表格工具的规范。 **解析：** 在电子表格工具中，引用通常是基于单元格的坐标来进行的，如A1表示第一列第一行的单元格。而“A4:19”这样的引用是无效的，因为它试图从一个特定的单元格引用到一个行号，这在实际操作中是没有意义的。 #### 七、电子表格工具中的文本函数 - **date**：日期函数。 - **vlookup**：查找函数。 - **left**：提取字符串左侧字符。 - **count**：计数函数。 **解析：** 在这些选项中，left函数用于从字符串的左侧提取指定长度的字符，属于文本处理函数。 #### 八、表结构数据的引用参照对象 - **字段**：构成表格的基本单元。 - **记录**：一组字段值的集合。 - **单元格值**：不作为表结构数据的引用对象。 - **数据表**：整个表格。 **解析：** 在表结构数据中，字段和记录是最基本的引用对象，而数据表则是这些对象的集合。单元格值本身不是直接引用的对象，它通常是在具体操作中才涉及到的概念。 #### 九、主键概念 - **一个表只能有一个主键**：确保数据唯一性。 - **主键中不能有null值**：主键用于标识唯一的记录，必须具有确定性。 - **主键只能是一个字段**：不准确，可以是多个字段的组合。 - **主键中不能有重复值**：确保每个记录的独特性。 **解析：** 主键是用于唯一标识表中每条记录的字段或字段组合，它可以由单个字段组成，也可以是多个字段的组合（联合主键），但不能含有重复值或NULL值。 #### 十、表结构数据特征 - **表是由不同字段构成的**：每个字段代表不同类型的信息。 - **表结构的第一行称为字段名**：描述各列的含义。 - **表的第一行称为标题行**：与字段名同义。 - **不同字段的行数可以不同**：不准确，所有字段的行数必须一致。 **解析：** 表结构数据的基本特点是具有固定格式，每一列代表一个字段，且所有字段的行数必须保持一致。 #### 十一、表结构数据分析工具获取数据源的方式 - **应用**：不适用于此场景。 - **引用**：通过ETL（Extract, Transform, Load）过程获取数据。 - **复制**：简单地复制数据。 - **汇总**：汇总数据，不适用于原始数据获取。 **解析：** 在实际操作中，表结构数据分析工具通常是通过ETL过程来获取数据源，这种方式允许工具从不同的数据源中抽取数据，并对其进行转换和加载，以便于后续的分析工作。 #### 十二、横向合并多表信息的方法 - **主附关系**：不适用于横向合并。 - **合并结果行数**：取决于两个表之间的匹配程度。 - **合并结果数据范围**：与合并策略有关。 - **合并结果数据类型**：不直接影响横向合并。 **解析：** 横向合并（通常称为JOIN操作）的结果行数取决于两个表之间匹配字段的数量。如果两个表在对应的字段上有共同的值，则这些共同的值决定了合并后表的行数。 #### 十三、整合多表数据源进行横向合并操作的连接方式 - **公共字段**：用于连接两个表的关键字段。 - **主键**：特定于某个表，不适用于所有情况。 - **维度字段**：与横向合并关联不大。 - **度量字段**：与横向合并关联不大。 **解析：** 在进行横向合并时，两个表通常是通过它们之间的公共字段进行连接的。这种连接方式使得能够基于相同的字段值将两个表中的信息关联起来。 #### 十四、关系型数据库的功能定位 - **OLTP（Online Transaction Processing）**：事务处理系统，主要用于日常交易处理。 - **OLAP（Online Analytical Processing）**：数据分析系统，用于复杂查询和报表生成。 - **DW（Data Warehouse）**：数据仓库，用于存储历史数据以支持决策制定。 - **Cube**：多维数据集，用于数据分析。 **解析：** 关系型数据库的核心功能定位通常是OLTP，即在线事务处理。这类数据库设计用于高效地执行大量的日常交易处理任务。 #### 十五、数据透视分析中的维度概念 - **业务观测角度**：维度代表了观察数据的不同角度。 - **多为文本型字段**：维度通常以文本形式表示。 - **维度筛选度量**：通过维度筛选来聚焦于特定的数据子集。 - **度量筛选维度**：不正确，维度筛选度量而非相反。 **解析：** 在数据透视分析中，维度是指用来观察数据的角度或分类标准，通常为文本型字段，用于筛选度量（即数值型字段）来帮助用户更好地理解数据。 #### 十六、INNER JOIN连接结果 - **一定包含student1中的所有行，不一定包含student2中的所有行**：描述左连接。 - **不一定包含student1中的所有行，一定包含student2中的所有行**：描述右连接。 - **一定包含student1中的所有行，一定包含student2中的所有行**：描述全连接。 - **不一定包含student1中的所有行，不一定包含student2中的所有行**：描述INNER JOIN。 **解析：** INNER JOIN操作的结果仅包含两个表中有匹配项的行，这意味着如果没有完全匹配，则某些行可能会被排除在外。 #### 十七、总结 通过以上解析，我们可以看到题目中涵盖了数字化转型中的EDIT模型、数据分析的基本步骤、数据安全措施、表格结构数据处理工具及其特点、电子表格工具中的引用及函数使用、表结构数据的概念与特征、数据源的获取方式、表结构数据的合并操作以及关系型数据库的功能定位等多个方面。这些知识点不仅适用于CDA Level1的学习者，也对从事数据分析工作的专业人员具有重要的参考价值。