2020帆软FCAA题库精华：80%覆盖与90%通过率秘籍

帆软认证FCAA题库20200406文档提供了一个针对帆软FCAA认证的学习资料，该题库经过实践验证，包含大约80%的考试题目，对于通过FCAA考试有较高的参考价值。作者分享的经验表明，按照题库学习并进行练习，可以在实际考试中取得90分的好成绩。 文档内容涉及了统计学基础知识，如描述统计中的集中趋势，包括均值、中位数和众数，这些都是衡量数据集中位置的重要指标。离散趋势则通过标准差、方差、变异系数、极差和四分位数极差来度量，而非集中趋势。描述统计学关注的是数据的概括性描述，而推断统计则涉及从样本数据推断总体特性，例如利用箱线图来识别异常值和分布形态，而非集中趋势。 数据挖掘部分强调了正确的理解和应用，指出数据挖掘的核心目标不仅仅是找到算法模型，更重要的是理解和解决问题。在处理临时数据需求时，业务理解、SQL编写和数据提取是必要的步骤，但并非结束，还需要确保结果符合业务需求。 文档还涉及到了业务需求管理，如商务需求描述的标准流程始于业务部门的需求提出，以及SMART模型在指标设计中的应用。SMART模型要求指标具有明确性、可衡量性、可达成性、相关性和时限性。在数据可视化方面，饼图用于表示各部分占整体的比例，而主成分分析法适用于降维，即从多维数据中提炼出少数关键变量。 在教育评价领域，文档提及了一个经验丰富的教师构建的文理科发展指标X，它反映了学生的学科平衡或偏科情况。在数据预处理阶段，原始数据的整合、转换、维度规约和数值规约是必要的步骤。预测建模任务是数据挖掘中通过已知变量预测未知变量的类型，ARIMA模型则是一种常用的时间序列分析方法。 针对企业战略和产品质量，如果产品存在质量问题，新品开发能力弱，应采取以质量为中心的战略以求生存。最后，文档强调了理解业务在数据需求和能力培养中的核心地位。 这份文档提供了丰富的统计学、数据挖掘和业务分析的知识点，对于准备帆软FCAA认证和理解这些概念的学生或专业人员具有实用价值。