💡 Инструкция: Выберите один ответ из пяти. На 25 вопросов отведено 70 минут. Читайте код построчно, учитывайте типы, атрибуты, пропуски и допущения анализа. После завершения откроются общий процент, 5 тематических шкал и объяснение к каждому заданию.
Вопрос 1 из 25
Ситуация: В выгрузку должны попасть идентификатор и показатели, но порядок столбцов исходной таблицы регулярно меняется. Что является главным техническим основанием для разбора?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(id = 1:3, score = 4:6, note = letters[1:3])
result <- df |> select(id, starts_with('s'))
result
filter() оставляет строки, для которых условие равно TRUE; строки с FALSE и NA исключаются
select() меняет набор и порядок столбцов, поддерживает tidy-select и не фильтрует строки
mutate() создаёт или изменяет столбцы, а выражения внутри одного вызова вычисляются слева направо и могут использовать только что созданные столбцы
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа
Вопрос 5 из 25
Ситуация: В выгрузку должны попасть идентификатор и показатели, но порядок столбцов исходной таблицы регулярно меняется. Какое заключение останется верным и на новых данных?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(id = 1:3, score = 4:6, note = letters[1:3])
result <- df |> select(id, starts_with('s'))
result
select() меняет набор и порядок столбцов, поддерживает tidy-select и не фильтрует строки; при этом главный риск состоит в том, что правдоподобный итог может скрывать потерю строк из-за NA, дубли ключей или случайное переопределение столбца
select() меняет набор и порядок столбцов, поддерживает tidy-select и не фильтрует строки; при этом главный риск состоит в том, что выбор столбцов по числовым позициям становится хрупким после изменения схемы и может незаметно взять другой признак
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа; при этом главный риск состоит в том, что сортировка без явного второго ключа оставляет порядок равных значений зависимым от предыдущих операций и источника
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге; при этом главный риск состоит в том, что выбор столбцов по числовым позициям становится хрупким после изменения схемы и может незаметно взять другой признак
select() меняет набор и порядок столбцов, поддерживает tidy-select и не фильтрует строки; следовательно, предупреждения можно не учитывать, если итог выглядит ожидаемо
Вопрос 6 из 25
Ситуация: Отчёт должен отдельно показать клиентов без оценки, но после фильтра они пропадают вместе с низкими значениями. Какой принцип непосредственно относится к этому коду?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(id = 1:4, score = c(8, NA, 6, 9))
result <- df |> filter(score >= 7)
result
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге
mutate() создаёт или изменяет столбцы, а выражения внутри одного вызова вычисляются слева направо и могут использовать только что созданные столбцы
select() меняет набор и порядок столбцов, поддерживает tidy-select и не фильтрует строки
filter() оставляет строки, для которых условие равно TRUE; строки с FALSE и NA исключаются
Вопрос 10 из 25
Ситуация: Отчёт должен отдельно показать клиентов без оценки, но после фильтра они пропадают вместе с низкими значениями. Какой итог разбора не смешивает правило языка с впечатлением от результата?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(id = 1:4, score = c(8, NA, 6, 9))
result <- df |> filter(score >= 7)
result
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге; при этом главный риск состоит в том, что пропуски в условии исчезают из результата и могут быть ошибочно приняты за записи, не прошедшие бизнес-правило
filter() оставляет строки, для которых условие равно TRUE; строки с FALSE и NA исключаются; поэтому внешний вид напечатанного объекта важнее происхождения и структуры данных
filter() оставляет строки, для которых условие равно TRUE; строки с FALSE и NA исключаются; при этом главный риск состоит в том, что пропуски в условии исчезают из результата и могут быть ошибочно приняты за записи, не прошедшие бизнес-правило
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа; при этом главный риск состоит в том, что сортировка без явного второго ключа оставляет порядок равных значений зависимым от предыдущих операций и источника
filter() оставляет строки, для которых условие равно TRUE; строки с FALSE и NA исключаются; при этом главный риск состоит в том, что правдоподобный итог может скрывать потерю строк из-за NA, дубли ключей или случайное переопределение столбца
Вопрос 11 из 25
Ситуация: Для каждой оценки берут первую запись; при одинаковых баллах результат меняется после обновления файла. Какое правило нужно применить к этому фрагменту прежде всего?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(id = c(3, 1, 2), score = c(9, 9, 8))
result <- df |> arrange(desc(score), id)
result
select() меняет набор и порядок столбцов, поддерживает tidy-select и не фильтрует строки
mutate() создаёт или изменяет столбцы, а выражения внутри одного вызова вычисляются слева направо и могут использовать только что созданные столбцы
filter() оставляет строки, для которых условие равно TRUE; строки с FALSE и NA исключаются
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге
Вопрос 15 из 25
Ситуация: Для каждой оценки берут первую запись; при одинаковых баллах результат меняется после обновления файла. Как сформулировать вывод без лишних обобщений?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(id = c(3, 1, 2), score = c(9, 9, 8))
result <- df |> arrange(desc(score), id)
result
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа; при этом главный риск состоит в том, что сортировка без явного второго ключа оставляет порядок равных значений зависимым от предыдущих операций и источника
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге; при этом главный риск состоит в том, что сортировка без явного второго ключа оставляет порядок равных значений зависимым от предыдущих операций и источника
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа; поэтому отсутствие сообщения об ошибке уже подтверждает корректность результата
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа; при этом главный риск состоит в том, что правдоподобный итог может скрывать потерю строк из-за NA, дубли ключей или случайное переопределение столбца
select() меняет набор и порядок столбцов, поддерживает tidy-select и не фильтрует строки; при этом главный риск состоит в том, что выбор столбцов по числовым позициям становится хрупким после изменения схемы и может незаметно взять другой признак
Вопрос 16 из 25
Ситуация: Аналитик нормирует показатель и сразу считает производную метрику, предполагая, что она использует старое значение. Какой механизм точнее всего объясняет связь кода с ситуацией?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(x = c(10, 20))
result <- df |> mutate(x = x / 10, doubled = x * 2)
result
filter() оставляет строки, для которых условие равно TRUE; строки с FALSE и NA исключаются
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа
select() меняет набор и порядок столбцов, поддерживает tidy-select и не фильтрует строки
mutate() создаёт или изменяет столбцы, а выражения внутри одного вызова вычисляются слева направо и могут использовать только что созданные столбцы
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге
Вопрос 20 из 25
Ситуация: Аналитик нормирует показатель и сразу считает производную метрику, предполагая, что она использует старое значение. Какое заключение лучше всего выдерживает проверку?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(x = c(10, 20))
result <- df |> mutate(x = x / 10, doubled = x * 2)
result
select() меняет набор и порядок столбцов, поддерживает tidy-select и не фильтрует строки; при этом главный риск состоит в том, что перезапись исходного столбца до вычисления производного показателя меняет смысл следующих выражений внутри того же mutate
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге; при этом главный риск состоит в том, что правдоподобный итог может скрывать потерю строк из-за NA, дубли ключей или случайное переопределение столбца
mutate() создаёт или изменяет столбцы, а выражения внутри одного вызова вычисляются слева направо и могут использовать только что созданные столбцы; поэтому достаточно один раз проверить класс объекта на текущем наборе данных
mutate() создаёт или изменяет столбцы, а выражения внутри одного вызова вычисляются слева направо и могут использовать только что созданные столбцы; при этом главный риск состоит в том, что выбор столбцов по числовым позициям становится хрупким после изменения схемы и может незаметно взять другой признак
mutate() создаёт или изменяет столбцы, а выражения внутри одного вызова вычисляются слева направо и могут использовать только что созданные столбцы; при этом главный риск состоит в том, что перезапись исходного столбца до вычисления производного показателя меняет смысл следующих выражений внутри того же mutate
Вопрос 21 из 25
Ситуация: Конвейер выдаёт красивую таблицу, но бизнес-владелец сообщает, что один клиент исчез, а другой задвоен. На какое свойство R здесь следует опереться?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(id = c(1, 2, 2), score = c(8, NA, 7))
result <- df |> filter(score >= 7) |> mutate(rate = score / 10)
result
mutate() создаёт или изменяет столбцы, а выражения внутри одного вызова вычисляются слева направо и могут использовать только что созданные столбцы
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге
filter() оставляет строки, для которых условие равно TRUE; строки с FALSE и NA исключаются
select() меняет набор и порядок столбцов, поддерживает tidy-select и не фильтрует строки
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа
Вопрос 22 из 25
Ситуация: Конвейер выдаёт красивую таблицу, но бизнес-владелец сообщает, что один клиент исчез, а другой задвоен. Почему успешный запуск ещё не доказывает корректность?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(id = c(1, 2, 2), score = c(8, NA, 7))
result <- df |> filter(score >= 7) |> mutate(rate = score / 10)
result
Перезапись исходного столбца до вычисления производного показателя меняет смысл следующих выражений внутри того же mutate
Выбор столбцов по числовым позициям становится хрупким после изменения схемы и может незаметно взять другой признак
Пропуски в условии исчезают из результата и могут быть ошибочно приняты за записи, не прошедшие бизнес-правило
Правдоподобный итог может скрывать потерю строк из-за NA, дубли ключей или случайное переопределение столбца
Сортировка без явного второго ключа оставляет порядок равных значений зависимым от предыдущих операций и источника
Вопрос 25 из 25
Ситуация: Конвейер выдаёт красивую таблицу, но бизнес-владелец сообщает, что один клиент исчез, а другой задвоен. Какой вывод точнее всего связывает механизм и главный риск?
R Фрагмент R Копировать
library(dplyr)
df <- tibble::tibble(id = c(1, 2, 2), score = c(8, NA, 7))
result <- df |> filter(score >= 7) |> mutate(rate = score / 10)
result
arrange() сортирует всю таблицу по указанным выражениям, а desc() задаёт обратный порядок для конкретного ключа; при этом главный риск состоит в том, что сортировка без явного второго ключа оставляет порядок равных значений зависимым от предыдущих операций и источника
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге; при этом главный риск состоит в том, что пропуски в условии исчезают из результата и могут быть ошибочно приняты за записи, не прошедшие бизнес-правило
filter() оставляет строки, для которых условие равно TRUE; строки с FALSE и NA исключаются; при этом главный риск состоит в том, что правдоподобный итог может скрывать потерю строк из-за NA, дубли ключей или случайное переопределение столбца
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге; следовательно, совпадение числа строк можно считать полной проверкой решения
Последовательность select, filter, arrange и mutate должна сохранять ожидаемый ключ, число строк и смысл единиц на каждом шаге; при этом главный риск состоит в том, что правдоподобный итог может скрывать потерю строк из-за NA, дубли ключей или случайное переопределение столбца