一、单选题:
1、运用EM进行数据挖掘，下列说法正确的是：
A、先将数据集导入逻辑库，然后可以直接拉入流程图
B、需要将逻辑库中的数据导入项目中设置成元数据
C、非SAS数据集可以直接在啊EM中使用
D、逻辑库只能通过菜单创建

2、在Enterprise Miner中，可使用哪个节点修正数据变量的非正态性：
A、补缺节点
B、替换节点
C、转换变量节点
D、过滤节点

3、假设某变量的编码如下：1=未婚，2=已婚，3=离婚，4=丧偶。那么在SAS Enterprise Miner中对于该变量应该选择那个测量水平？
A、单值型
B、列名型
C、序数型
D、区间型

4、在SAS Enterprise Miner中，应用到评分节点进行数据模型预测，对应的预测数据源角色为：
A、原始
B、评分
C、测试
D、验证

5、线性回归模型中的多重共线性对应下面什么情形？
A、输入变量的严重有偏分布
B、目标变量的方差不为常数
C、目标变量的非正态性
D、输入变量间的高度相关性

6、请选出在数据源向导中，不属于“水平”定义的：
A、区间型
B、二值型
C、列名型
D、残差型

7、最大分类树（maximal classification tree）会产生什么现象？
A、产生更准确的规则
B、更好的筛选变量
C、过拟合
D、更好的预测间歇信号

二、多选题
8、回归分析过程中，当输入变量较多时候，SAS软件提供了如下几种自动筛选变量的方法，这些方法分别是：
A、前进法
B、优化法
C、后退法
D、逐步法

9、关于缺失数据，下列说法正确的是：
A、回归分析过程中，缺失数据的观测不参与建模
B、决策树建模过程中，对于缺失值单独的做成一个类进行分析
C、神经网络分析中，缺失数据在建模过程中自动剔除
D、缺失数据是数据收集过程中不可避免的问题，可以直接运用平均值进行补充即可

10、下列关于神经网络模型说法错误的是：
A、通过引入层变量，使得目标量和输入变量之间建立间接模型关系
B、模型的比较复杂，参数的解释性不强
C、神经网络模型可以再建模的同事惊醒变量筛选，从而实现降维
D、随着迭代次数增加神经网络模型的拟合误差可以无限的减少