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作者简介
作者名：王小王-123
人物简介
二十模拟题
每文一语
本系列文章将会以通俗易懂的聊天对话方式，进行知识点的归纳和总结，对话中涵盖了知识点的主要逻辑结构，给人一种“清水出芙蓉，天然去雕饰”的清新感，让繁杂枯燥的知识点不是那么的无趣，一步一步的备考我们的目标，快来和小W、小L一起学习吧！😀😀😀
此文章系列将会持续更新，有问题也可以在评论区留言，也可以私聊我加我好友共同交流一起进步~😁😁
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作者简介
作者名：王小王-123
人物简介
😺小W：一个希望在文字和技术里遨游的成长博主
💦小 L：一个不断在学习和生活中探寻的情感大师
二十模拟题
1、表t1中有id，name，salary三列，如果t1是一个论坛的发帖信息表，id是发帖人的编号，name是帖子的标题，salary是每次发帖论坛奖励的分数。 表示更新t1表中字段内容的语句是（）
- A.create table t1（id int，name char（30），salary int）;
- B.drop table t1;
- C.create view v_t1 as select id,name from t1;
- D.update t1 set name=’lixiaoming’ where id=100;
😺小W：UPDATE…SET…语句用于修改表中字段内容。故选D
😺小W：在MySQL关系型数据库中，我们的update操作比较的常见，set后面是更新的内容。
💦小 L：哦哦，在MySQL里面这个操作还是比较的常见
2、表t1中有id，name，salary三列，如果t1是一个论坛的发帖信息表，id是发帖人的编号，name是帖子的标题，salary是每次发帖论坛奖励的分数。 查看t1表中id等于10的行（）
- A.select id from t1 id=10;
- B.select id from t1 where id=10;
- C.select id from t1 id 10;
- D.select id from t1 where id 10;
😺小W：查看特定的行时，需要使用WHERE+条件子句的形式对数据输出结构进行约束。故选B
😺小W：这些操作都是比较的简单，可以去看看我的MySQL语法专栏
3、表t1中有id，name，salary三列，如果t1是一个论坛的发帖信息表，id是发帖人的编号，name是帖子的标题，salary是每次发帖论坛奖励的分数。 显示每个会员发了几个帖子的语句是
- A.select id ，count（name）from t1 group by id;
- B.select id ，count（name）from t1 group by id having count（name）>5;
- C.select id ，count（name）from t1 group by id having count（name）>5 order by count（name）;
- D.select id ，count（name）from t1 where id > 100 group by id;
😺小W：id是发帖人的编号，是唯一的，我们想知道每个会员的发帖数，group by id----按照id分组，就是必然选择。 count（name）是对按照id分组之后的结果计算name的个数。故选A
4、表t1中有id，name，salary三列，如果t1是一个论坛的发帖信息表，id是发帖人的编号，name是帖子的标题，salary是每次发帖论坛奖励的分数。 显示发帖数超过5个的语句是
- A.select id ，count（name）from t1 group by id;
- B.select id ，count（name）from t1 group by id having count（name）>5;
- C.select id ，count（name）from t1 group by id having count（name）>5 order by count（name）;
- D.select id ，count（name）from t1 where id > 100 group by id;
😺小W：每个分组计算发帖个数（count（name））之后，我们希望输出结果大于5（count（name）>5）。 这里还是比较好理解的，难度在于对having的理解。
😺小W：我们平时用到条件子句时，它前面的关键词都是where，而这里用的是having。在使用GROUP BY对数据进行分组时需要使用HAVING作为限制条件的关键词。故选B
5、某部门员工的每天办公时长X（以小时计时）服从正态分布，现测得6名员工的某天办公时长如下：9、10、6、7、8.3、7.7。 计算该样本的均值
- A.6
- B.8
- C.7
- D.9
😺小W：题目给的不是分组数据，因此直接计算简单算术平均数即可。即(9+10+6+7+8.3+7.7)/6，故选B
6、某部门员工的每天办公时长X（以小时计时）服从正态分布，现测得6名员工的某天办公时长如下：9、10、6、7、8.3、7.7。 计算该样本统计推断的标准差(保留2位小数)
- A.1.43
- B.1.42
- C.1.3
- D.1.30
😺小W：题目要求计算样本标准差，因此需要减去一个自由度 N。即分母取6-1=5
😺小W：样本标准差的计算方法是在于求出均值，利用下面的公式进行求解
7、某部门员工的每天办公时长X（以小时计时）服从正态分布，现测得6名员工的某天办公时长如下：9、10、6、7、8.3、7.7。 计算变异系数（或称离散系数）(保留2位小数)
- A.0.21
- B.0.2
- C.0.18
- D.0.3
😺小W：变异系数计算公式为标准差除以均值
8、某部门员工的每天办公时长X（以小时计时）服从正态分布，现测得6名员工的某天办公时长如下：9、10、6、7、8.3、7.7。 计算该样本统计推断的方差
- A.1.43
- B.2.036
- C.1.69
- D.1.72
😺小W：题目要求计算样本方差，因此需要减去一个自由度。即分母取6-1=5
比较明显的就是，我们的样本统计量，需要减去一个自由度
9、下图描述了某公司销售业务相关各表的连接关系，请观察下图回答以下问题：
产品表与区域表之前的筛选关系描述正确的是
- A.产品可以筛选区域
- B.区域可以筛选产品
- C.两者之间不存在筛选关系
- D.无法确认筛选关系
😺小W：因为商机记录不能筛选产品或者区域，所以区域与产品间不能筛选
10、观察上图对应关系，结合维度表与事实表的业务关系判断上图连接关系有误的是
- A.产品与商机记录间的连接
- B.区域与商机记录间的连接
- C.客户与商机记录间的连接
- D.所有连接关系正确
😺小W：C是一对一的连接关系，客户是维度表而商机记录是事实表，所以应该是一对多的关系，所以选C
11、上图属于事实表的是
- A.产品表
- B.客户表
- C.区域表
- D.商机记录表
😺小W：商机记录表记录商机的执行行为，属于事实表，而其他都是维度表，所以选D
我们可以明显的看出事实表和维度表的不同，维度表的属性我们可以看做是静态的关系，而事实表不一样。
12、根据上图各表的连接状态判断上图属于___连接模式
- A.星型模式
- B.雪花模式
- C.星座模式
- D.交叉连接
😺小W：一个事实表连接多个维度表是星型模式，所以选A
13、一个事实表连接多个维度表是星型模式，所以选A商品在电商平台上销售，共投放5个品类，共20种商品，每屏可放5个商品位,这5天的销售记录如下
假设动销率=指定商品层级下有销售行为数/该层级下总数*100%，请问品类层级的动销率是多少？
- A.0.2
- B.0.4
- C.0.8
- D.0.95
😺小W：总品类数为5，发生销售行为的品类数为4，故品类层级的动销率为4/5*100%=80%
14、根据题目描述计算商品层级的动销率是多少？
- A.0.2
- B.0.4
- C.0.8
- D.0.95
😺小W：总商品数为20，发生销售行为的商品数为8，故商品层级的动销率为8/20*100%=40%
15、假设屏效=屏内所有商品的销售数量/所有屏的总销量*100%，请问第一屏的屏效是多少？
- A.0.2105
- B.0.31578947368421
- C.0.26315789473684
- D.0.22052631578947
😺小W：第一屏的销售数量为4，所有屏的总销量为19，故第一屏的屏效为4/19*100%=21.05%
16、根据题目数据判断哪一屏屏效最高？
- A.第一屏
- B.第二屏
- C.第三屏
- D.第四屏
😺小W：第二屏屏效为6/19，第三屏屏效为4/19，第四屏屏效为4/19，故屏效最高的为第二屏
17、下图是某电商客户价值模型与不同用户类别人数占比饼图，观察下图回答问题
此电商当前面对资金短缺的情况，为维系经营需要想办法在短期内用最少成本投入获得收入增长，那么应想办法提高什么指标
- A.流量
- B.转化率
- C.客单价
- D.转化率及客单价
😺小W：电商资金短缺，无法购买充足流量，所以应优先在资金投入少的转化率及客单价指标上采取对策，所以选D
18、价值模型中，一般认为营销实现价值提升难度最小的用户群体是
- A.大众会员
- B.保值会员
- C.进阶会员
- D.忠诚会员
😺小W：价值模型中一般右上左下提升难度大，其余阶段随着贡献价值的升高提升难度会随之逐渐增大，所以选B
19、接前两题，如果要想办法针对一类人群进行有针对性的营销，应选择的人群是
- A.大众会员
- B.保值会员
- C.进阶会员
- D.忠诚会员
😺小W：综合提升难度及右侧人数占比判断，难度小，人数占比大的人群投入资金少，产生价值高，所以选B
😺小W：我们可以记忆为对角线，副对角线的难度比较大，然而其余的指标知识从左到右、从下到上难度依次上升
20、以下不能用来对用户进行分类的是
- A.RFM模型
- B.波士顿矩阵
- C.帕累托模型
- D.以上都不能用来对用户进行分类
😺小W：波士顿矩阵是商品矩阵，不能用来进行用户分类，所以选B
每文一语
疲惫永远是目标的敌人
