题目
为了更好地理解数据或发现有关数据的初步见解,数据科学家通常会:A 使用描述性统计和数据可视化技术B 使用规定性统计C 从回归,分类或聚类开始D 使用机器学习E 以回归,分类或聚类结束
为了更好地理解数据或发现有关数据的初步见解,数据科学家通常会:
A 使用描述性统计和数据可视化技术
B 使用规定性统计
C 从回归,分类或聚类开始
D 使用机器学习
E 以回归,分类或聚类结束
题目解答
答案
A 使用描述性统计和数据可视化技术：这是最常见的方法。描述性统计提供了数据集的摘要，例如平均值、中位数、标准差等，而数据可视化则帮助数据科学家直观地理解数据分布、趋势和模式。
B 使用规定性统计：规定性统计通常用于确定变量之间的关系，例如使用假设检验来确定两组数据之间是否存在显著差异。
C 从回归、分类或聚类开始：这些是更高级的分析技术，通常在初步的描述性分析和可视化之后使用。它们用于建立模型，预测结果或将数据分组。
D 使用机器学习：机器学习是一种强大的技术，可以用于从数据中发现模式和预测结果。
E 以回归、分类或聚类结束：其可以是数据分析的最终步骤，用于解决特定的业务问题或进行预测。
因此A是数据科学家在初步理解数据时最常用的方法。随着分析的深入，可能会结合使用B、C、D和E中的技术。故本题选A
解析
步骤 1：理解数据科学家的初步工作
数据科学家在开始深入分析之前，通常会使用描述性统计和数据可视化技术来理解数据的基本特征和分布。这些技术帮助他们识别数据中的模式、异常值和趋势，从而为后续的分析提供基础。
步骤 2：描述性统计和数据可视化技术
描述性统计包括计算数据集的中心趋势（如平均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）和分布形状（如偏度、峰度）。数据可视化技术包括绘制直方图、箱线图、散点图等，以直观地展示数据的分布和关系。
步骤 3：高级分析技术
在初步理解数据之后，数据科学家可能会使用更高级的分析技术，如回归、分类、聚类和机器学习，来解决特定的业务问题或进行预测。这些技术通常在描述性统计和数据可视化之后使用，以建立模型和发现更深层次的见解。
数据科学家在开始深入分析之前，通常会使用描述性统计和数据可视化技术来理解数据的基本特征和分布。这些技术帮助他们识别数据中的模式、异常值和趋势，从而为后续的分析提供基础。
步骤 2：描述性统计和数据可视化技术
描述性统计包括计算数据集的中心趋势（如平均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）和分布形状（如偏度、峰度）。数据可视化技术包括绘制直方图、箱线图、散点图等，以直观地展示数据的分布和关系。
步骤 3：高级分析技术
在初步理解数据之后，数据科学家可能会使用更高级的分析技术，如回归、分类、聚类和机器学习，来解决特定的业务问题或进行预测。这些技术通常在描述性统计和数据可视化之后使用，以建立模型和发现更深层次的见解。