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题目内容（请给出正确答案）

[多选题]

下列选项中，那些方法可以用于处理缺失值（）

A.用一个样本统计量的值代替缺失值

B.用一个统计模型计算出来的值去代替缺失值

C.删除所有缺失值的记录

D.随机删除部分缺失值的记录

答案

ABC

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更多“下列选项中，那些方法可以用于处理缺失值（）”相关的问题

第1题

关于数据产品研发，下列说法错误的是（）。

A.从加工程度看，可以将数据分为一次数据、二次数据和三次数据

B.一次数据中往往存在缺失值、噪声、错误或虚假数据等质量问题

C.二次数据是对一次数据进行深度处理或分析后得到的“增值数据”

D.三次数据是对二次数据进行洞察与分析后得到的、可以直接用于决策支持的“洞见数据”

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第2题

下列选项中，哪些方法可以用于查找重复数据（）

A.通过记录单录入数据

B.使用排序查找重复值

C.使用公式查找重复值

D.使用数据透视表查找重复值

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第3题

关于数据清洗，不正确的说法是（）。

A.单数据源，主键取值不能重复

B.多数据源会存在数据重复，单位不一致的问题

C.连续型数据不存在冗余问题

D.缺失值可以采用删除和填补等方法处理

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第4题

要弥补缺失值，可以使用均值，中位数，众数等等，preprocessing模块中那个方法可以实现（）。

A.preprocessing.Imputer（）

B.preprocessing.PolynomialFeatures（）

C.preprocessing.FunctionTransformer（）

D.preprocessing.Binarizer（）

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第5题

数据清洗的方法不包括（）。

A.缺失值处理

B.噪声数据清除

C.一致性检查

D.重复数据记录处理

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第6题

关于缺失值填补，不正确的说法是（）。

A.填补数据可以用中位数或者众数等

B.pandas.dropna可以用来填补缺失值

C.用平均值填补会引入相关性

D.哑变量填补是将缺失值当做一类新特征处理

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第7题

特征向量的缺失值处理：缺失值较多，直接将该特征舍弃掉，否则可能反倒会带入较大的noise，对结果造成不良影响；缺失值较少，其余的特征缺失值都在10%以内，我们可以采取很多的方式来处理：（）。

A.把NaN直接作为一个特征，假设用0表示

B.用均值填充

C.用随机森林等算法预测填充

D.以上答案都不正确

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第8题

下列有关无形资产摊销的说法中，正确的有（）。

A.无形资产的摊销方法可以采用直线法，也可以采用其他合理的方法进行摊销

B.土地使用权用于建造自用建筑物时，应终止确认无形资产并停止计提摊销

C.无形资产摊销方法的变更应作为会计政策变更处理

D.无形资产的摊销额使得资产负债表中无形资产的列报金额减少

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第9题

关于数学学不好的危机激发，下列说法正确的是（）

A．老话说，得数学者得天下。数学思维品质的培养，可以让孩子通过学习数学了解事物的本质，掌握处理问题的方法，对已知和未知的世界具备把握能力B．数学思维能力的缺失，会影响宝贝在校的数学学习成绩，兴趣C．数学思维不好，对于宝贝的日常生活，甚至工作都产生巨大影响。比如：和别人交谈聊天时，说话思路是否逻辑清晰；日常处理事情时能否考虑周到；学习、工作、生活中各项事务是否安排得条理有序；解决问题时能否优先考虑最佳选择。这些都是数学思维的体现。拥有良好数学思维能力的人，不仅学习办事更加高效，而且更容易和别人沟通相处。相反，则学习生活工作都会比较落后

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第10题

当发现的无效问卷份数较少，又无法退回，同时问卷中令人不满意的回答比例很小，且回答的变量不是关键变量的时候，一般的处理方法是（）。

A.退回重新调查

B.视为缺失数据

C.放弃不用

D.根据猜测填写

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第11题

随机森林在做数据处理方面有什么优势（）。

A.不需要做缺失值处理

B.不需要处理噪音