根据行业共识，以下哪项能力被视为大数据分析师最核心的硬技能？
精通至少一种编程语言（如Python， SQL）
具备出色的沟通与汇报能力
熟悉主流大数据平台（如Hadoop， Spark）的架构
掌握统计学与机器学习算法原理
在数据清洗阶段，分析师处理缺失值时，以下哪种做法最可能对后续分析质量产生系统性偏差？
直接删除包含缺失值的记录
使用均值、中位数或众数进行填充
使用机器学习模型预测缺失值
将缺失值单独标记为一个新的分类
请列举三个在数据可视化报告中，用于评估其“有效性”的关键维度（例如：准确性）。
一位分析师在构建预测模型时，过度追求在训练集上的高精度，导致模型在新数据上表现很差。这种现象被称为？
在向非技术背景的业务部门汇报数据分析结果时，分析师应优先避免使用哪类术语？（请用一个词概括，例如：行话）
以下哪种行为最有可能直接损害数据分析项目的“可复现性”？
没有对原始数据进行备份
在分析过程中使用了未记录的临时数据筛选条件
分析报告采用了复杂的图表类型
项目交付时间比原计划延迟
当业务方提出的分析需求模糊不清时，分析师首先应该做什么？
基于自己的经验直接开始分析
寻找类似的历史分析报告作为参考
主动与业务方沟通，澄清核心业务问题和成功标准
先进行探索性数据分析以发现潜在模式
数据伦理要求分析师在处理用户数据时，必须遵循的两项基本原则通常是“知情同意”和“______”。
对于一份高质量的数据分析报告而言，“结论与建议”部分最应该具备哪种特性？
详尽罗列所有分析过程与中间结果
充满专业术语以体现报告深度
紧密围绕最初定义的业务问题，并提供可操作的见解
使用大量复杂的统计检验结果作为支撑
在评估一个分类模型的性能时，除了准确率（Accuracy），常用来处理类别不平衡问题的两个指标是______率和______率。
以下哪项关于“数据素养”的描述是错误的？
仅指数据分析师需要具备的专业技能
包括读取、理解、创建和交流数据的能力
是数据驱动型组织内所有成员都应培养的能力
有助于减少对数据的误解和误用
在时间序列分析中，发现数据存在明显的上升趋势和季节性波动。为了进行更稳定的预测，分析师通常首先会尝试？
直接使用ARIMA模型
对原始序列进行差分以消除趋势和季节性
增加更多的外部特征变量
使用更复杂的深度学习模型
请写出在SQL查询中，用于从“sales”表里计算2025年总销售额的聚合函数关键字。
一份数据分析工作被评价为“高质量”，以下哪项是其最不可能具备的特征？
分析过程透明且可复现
结论深刻但无法被业务行动所验证
准确回答了初始的业务问题
在资源与时间约束下实现了最优解
面对一个全新的、结构复杂的数据库，有经验的分析师在开始分析前，通常会先执行一些______查询以了解数据全貌。
根据胜任力模型，以下哪项属于大数据分析师的“业务洞察力”范畴，而非纯技术能力？
能够优化Spark作业的执行效率
能够将数据分析结果转化为具体的产品优化建议
能够使用TensorFlow搭建神经网络模型
能够编写高效的ETL数据管道
在A/B测试中，为了确保结果的可靠性，在实验开始前需要确定的两个关键参数是______水平和______功效。
在团队协作的数据分析项目中，使用版本控制系统（如Git）管理代码和文档，主要直接提升了哪方面的质量？
分析算法的先进性
结果报告的视觉美观度
项目过程的可追溯性与协作效率
最终结论的颠覆性创新程度
当分析师发现数据源之间存在明显的逻辑矛盾时，正确的处理流程第一步应该是进行数据______。
以下哪种情况最有可能导致“数据分析质量”与“分析师个人胜任力”的关联性被高估？
分析任务有明确、客观的评估标准
分析项目提供了充足的时间和计算资源
分析过程严重依赖于不完整或存在偏差的原始数据
分析师得到了来自领域专家的充分指导