1
在实际场景中使用「分类变量与虚拟变量」时，下列做法正确的是？
解析：实务中应先立住分类变量与虚拟变量的判断依据：k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。
3
下列关于「数据清洗与整理」的说法中，属于常见错误的是？
解析：这是初学者最常犯的错误：把异常值一律删除而不加判断。正确理解应回到定义——数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
4
下列表述中，描述的是「每个人都不太一样」而不是「喜欢什么、擅长什么」的是？
解析：「每个人都不太一样」与「喜欢什么、擅长什么」同属认识我自己，但前者强调：人各有各的样子，没有两个完全一样的人。
5
下列表述中，描述的是「比一比好处和坏处」而不是「先想清楚自己要什么」的是？
解析：「比一比好处和坏处」与「先想清楚自己要什么」同属做判断和选择，但前者强调：每个办法都有好处，也可能有坏处。