在市场营销调研和预测中进行大数据挖掘，第一步是（)，也就是对数据挖掘问题本身的定义。

A.大数据思维，是指对大数据的认识，对企业资产、关键竞争要素的理解

B.缺少数据资源，无以谈产业;缺少数据思维，无以言未来

C.大数据的关键在于数据挖掘，有效的数据挖掘才可能产生高质量的分析预测

D.在互联网和大数据时代，客户所产生的庞大数据量使营销人员能够深入了解“每一个人”，而不是“目标人群”

A.数据清理

B.数据集成

C.数据剔除

D.数据转换

A.内部报告系统

B.市场营销调研系统

C.市场营销情报系统

D.市场营销分析系统

A.观察法

B.实验法

C.访问法

D.专家咨询法

A.2、3、4、1

B.1、2、4、3

C.1、3、4、2

D.4、3、1、2

对(许多美国工人可用的)401(k)养老金计划的出现是否提高了净储蓄，吸引了大量研究兴趣。数据集401KSUBS.RAW包含了有关净金融资产(nettfa)、家庭收入(ic)、是否有资格参与401(k)计划的二值变量(e401k)和其他几个变量的信息。

(i)样本中有资格参与一个401(k)计划的家庭比例是多少？

(ii)估计一个用收入、年龄和性别解释401(k)资格的线性概率模型。包括收入和年龄的二次项，并以通常形式报告结论。

(iii)你认为401(k)资格独立于收入和年龄吗？性别呢？请解释。

(iv)求第(ii)部分中估计的线性概率模型的拟合值。有小于0或大于1的拟合值吗？

(v)利用第(iv)部分中的拟合值e401k₁，定义e401k₁在e401k≥0.5时取值1，并在2e401k＜0.5时取值0。在9275个家庭中，预计有多少家庭有资格参与401(k)计划？

(vi)对于没有资格参加401(k)的5638个家庭，利用预测值e401k₁，预测其中有多大比例没有401(k)？对于有资格参加401(k)的3637个家庭，其中有多大比例的家庭有401(k)？(如果你的计量经济软件具有“制表”命令更好。)

(vii)总正确预测比约为64.9%。给定第(vi)部分的答案，你认为这是模型好坏的一个完备描述吗？

(viii)在线性概率模型中增加一个解释变量pira。其他条件不变，若一个家庭有某人拥有个人退休金账户，一个家庭有资格参与401(k)计划的估计概率会提高多少？在10%的显著性水平上，它统计显著异于0吗？

A.由内部审计部门定期对内部控制的设计和执行效果进行评价

B.定期与客户对账并对发现的差异进行调查

C.对照预算、预测和前期实际结果，对公司的业绩复核和评价

D.综合分析财务数据和经营数据之间的内在关系

利用401KSUBS.RAW中的数据。

(i)计算样本中netta的平均值、标准差、最小值和最大值。

(ii)检验假设：平均netta不会因为401(k)资格状况而有所不同，使用双侧备择假设。估计差异的美元数量是多少？

(iii)根据第7章的计算机练习C7的第(ii)部分，e401k在一个简单回归模型中显然不是外生的，起码它随着收入和年龄而变化。以收入、年龄和e401k作为解释变量估计nettfa的一个多元线性回归模型。收入和年龄应该以二次函数形式出现。现在，估计401(k)资格的美元效应是多少？

(iv)在第(ii)部分估计的模型中，增加交互项e401k(age-41)和e401k-(age-41)²。注意样本中的平均年龄约为41岁，所以在新模型中，e401k的系数是401(k)资格在平均年龄处的估计效应。哪个交互项显著？

(v)比较第(iii)和(iv)部分的估计值，401(k)资格在41岁处的估计效应差别大吗？请解释。

(vi)现在，从模型中去掉交互项，但定义5个家庭规模虚拟变量：fsizel，fsize2，fsize3，fsize4和fsize5。对有5个或5个以上成员的家庭，fsize5等于1。在第(ii)部分估计的模型中，增加家庭规模虚拟变量，记得选择一个基组。这些家庭虚拟变量在1%的显著性水平上显著吗？

(vii)现在，针对模型

在容许截距不同的情况下，做5个家庭规模类别的邹至庄检验。约束残差平方和SSR，从第(iv)部分得到，因为那里回归假定了相同斜率。无约束残差平方和其中SSRf是从仅用家庭规模f估计的方程中得到的残差平方和。你应该明白，无约束模型中有30个参数(5个截距和25个斜率)，而约束模型中有10个参数(5个截距和5个斜率)。因此，带检验的约束个数是q=20，而且无约束模型的df为9275-30=9245。