2025年大數(shù)據(jù)分析師崗位技能測試試卷（含解析）考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析要求：運(yùn)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等，并使用Pandas庫對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。1.讀取以下文本數(shù)據(jù)，并去除其中的空行和注釋行。```plaintextname,age,genderAlice,25,FBob,30,M#Charlie,35,MDavid,28,MEve,22,F```2.計(jì)算年齡在25歲以上的男性和女性的數(shù)量。3.將性別列轉(zhuǎn)換為數(shù)字類型，其中女性為0，男性為1。4.添加一列，計(jì)算每個(gè)人的年齡平方。5.根據(jù)年齡列將數(shù)據(jù)分為三個(gè)年齡段：25歲以下、25-35歲、35歲以上。6.統(tǒng)計(jì)每個(gè)年齡段的男性和女性數(shù)量。7.按照年齡降序排列數(shù)據(jù)。8.打印出每個(gè)年齡段的男性和女性數(shù)量。9.將處理后的數(shù)據(jù)保存為CSV文件。二、SQL查詢與數(shù)據(jù)庫操作要求：使用SQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)庫查詢，包括簡單查詢、條件查詢、聚合查詢等。1.假設(shè)有一個(gè)名為Students的表，其中包含以下列：ID（學(xué)生ID）、Name（學(xué)生姓名）、Grade（年級(jí)）、Score（成績）。-查詢所有學(xué)生的姓名和成績。-查詢成績大于90的學(xué)生姓名和成績。-查詢年級(jí)為10的學(xué)生姓名和成績。-查詢成績大于等于80且小于90的學(xué)生姓名和成績。-查詢成績排名前三的學(xué)生姓名和成績。-查詢成績最低的學(xué)生姓名和成績。-查詢成績排名后三的學(xué)生姓名和成績。2.假設(shè)有一個(gè)名為Orders的表，其中包含以下列：OrderID（訂單ID）、CustomerID（客戶ID）、ProductID（產(chǎn)品ID）、Quantity（數(shù)量）、OrderDate（訂單日期）。-查詢所有訂單的訂單ID、客戶ID、產(chǎn)品ID、數(shù)量和訂單日期。-查詢2019年1月1日至2019年1月31日之間的訂單數(shù)量。-查詢每個(gè)客戶的訂單數(shù)量。-查詢銷售數(shù)量最多的前三個(gè)產(chǎn)品。-查詢銷售數(shù)量最多的客戶姓名。-查詢銷售金額最高的訂單。四、數(shù)據(jù)可視化與圖表制作要求：使用Python的Matplotlib庫或Excel等工具制作數(shù)據(jù)可視化圖表，展示數(shù)據(jù)分布和趨勢。1.繪制年齡在25歲以上的男性和女性的數(shù)量分布柱狀圖。2.繪制每個(gè)年齡段的男性和女性數(shù)量餅圖。3.繪制一個(gè)折線圖，展示過去三個(gè)月內(nèi)每天的訂單數(shù)量變化。4.繪制一個(gè)散點(diǎn)圖，展示每個(gè)訂單的數(shù)量和訂單日期之間的關(guān)系。5.繪制一個(gè)堆疊柱狀圖，展示每個(gè)客戶購買的不同產(chǎn)品的數(shù)量。6.使用Excel創(chuàng)建一個(gè)訂單數(shù)據(jù)透視表，展示每個(gè)客戶的訂單數(shù)量和總金額。7.使用Excel創(chuàng)建一個(gè)成績分析表格，包括每個(gè)學(xué)生的成績排名、年級(jí)平均分、最高分和最低分。8.使用Python生成一個(gè)熱力圖，展示訂單數(shù)據(jù)中客戶ID和產(chǎn)品ID的關(guān)聯(lián)性。五、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用要求：使用Python的Scikit-learn庫實(shí)現(xiàn)簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，解決實(shí)際問題。1.使用邏輯回歸算法預(yù)測學(xué)生的成績。-提取學(xué)生的ID、年齡、性別和成績作為特征。-將成績分為優(yōu)秀（>=90）、良好（80-89）、中等（70-79）、及格（60-69）和不及格（<60）五個(gè)類別。-訓(xùn)練模型并評(píng)估其準(zhǔn)確率。2.使用決策樹算法預(yù)測客戶的購買行為。-提取客戶的ID、年齡、性別、購買歷史和購買金額作為特征。-將購買行為分為購買和不購買兩個(gè)類別。-訓(xùn)練模型并評(píng)估其準(zhǔn)確率。3.使用K-均值聚類算法將學(xué)生分為不同的學(xué)習(xí)小組。-提取學(xué)生的ID、年齡、性別、成績和出勤率作為特征。-將學(xué)生分為3個(gè)學(xué)習(xí)小組。-分析每個(gè)小組的特征。4.使用支持向量機(jī)（SVM）算法預(yù)測客戶對(duì)某產(chǎn)品的評(píng)價(jià)。-提取客戶的ID、年齡、性別、購買歷史和評(píng)價(jià)作為特征。-將評(píng)價(jià)分為正面和負(fù)面兩個(gè)類別。-訓(xùn)練模型并評(píng)估其準(zhǔn)確率。5.使用隨機(jī)森林算法預(yù)測學(xué)生的畢業(yè)率。-提取學(xué)生的ID、年齡、性別、成績、家庭背景和就業(yè)情況作為特征。-將畢業(yè)率分為畢業(yè)和未畢業(yè)兩個(gè)類別。-訓(xùn)練模型并評(píng)估其準(zhǔn)確率。六、大數(shù)據(jù)處理與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)要求：理解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的工作原理，使用Hadoop相關(guān)技術(shù)處理大數(shù)據(jù)。1.解釋Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的工作原理，包括數(shù)據(jù)塊、節(jié)點(diǎn)和復(fù)制機(jī)制。2.描述MapReduce編程模型的基本概念，包括Map和Reduce函數(shù)。3.使用Hadoop命令行工具列出HDFS中指定目錄下的所有文件。4.使用Hadoop命令行工具在HDFS中創(chuàng)建一個(gè)新目錄。5.使用Hadoop命令行工具在HDFS中復(fù)制一個(gè)文件。6.使用Hadoop命令行工具刪除HDFS中的一個(gè)文件。7.使用Hadoop命令行工具查看HDFS中一個(gè)文件的詳細(xì)信息。8.使用Hadoop命令行工具執(zhí)行一個(gè)簡單的MapReduce作業(yè)，統(tǒng)計(jì)文本文件中的單詞數(shù)量。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析1.讀取文本數(shù)據(jù)并去除空行和注釋行的Python代碼如下：```pythondata=[]withopen('data.txt','r')asfile:forlineinfile:line=line.strip()iflineandnotline.startswith('#'):data.append(line.split(','))#打印數(shù)據(jù)forrowindata:print(row)```2.計(jì)算年齡在25歲以上的男性和女性的數(shù)量：```pythoncount_female=sum(1forrowindataifint(row[1])>25androw[2]=='F')count_male=sum(1forrowindataifint(row[1])>25androw[2]=='M')print("女性數(shù)量:",count_female)print("男性數(shù)量:",count_male)```3.將性別列轉(zhuǎn)換為數(shù)字類型的Python代碼如下：```pythonforrowindata:ifrow[2]=='F':row[2]=0else:row[2]=1```4.添加一列，計(jì)算每個(gè)人的年齡平方：```pythonforrowindata:row.append(int(row[1])**2)```5.根據(jù)年齡列將數(shù)據(jù)分為三個(gè)年齡段的Python代碼如下：```pythonage_groups={'25歲以下':0,'25-35歲':0,'35歲以上':0}forrowindata:ifint(row[1])<25:age_groups['25歲以下']+=1elif25<=int(row[1])<=35:age_groups['25-35歲']+=1else:age_groups['35歲以上']+=1print(age_groups)```6.統(tǒng)計(jì)每個(gè)年齡段的男性和女性數(shù)量：```pythonforage,countinage_groups.items():print("年齡段：",age)male_count=sum(1forrowindataifint(row[1])inrange(25,36)androw[2]==1)female_count=sum(1forrowindataifint(row[1])inrange(25,36)androw[2]==0)print("男性數(shù)量：",male_count)print("女性數(shù)量：",female_count)```7.按照年齡降序排列數(shù)據(jù)的Python代碼如下：```pythondata.sort(key=lambdax:int(x[1]),reverse=True)```8.打印出每個(gè)年齡段的男性和女性數(shù)量：（此步驟已在第6題中完成）9.將處理后的數(shù)據(jù)保存為CSV文件的Python代碼如下：```pythonimportcsvwithopen('processed_data.csv','w',newline='')asfile:writer=csv.writer(file)writer.writerow(['name','age','gender','age_squared'])forrowindata:writer.writerow(row)```二、SQL查詢與數(shù)據(jù)庫操作1.查詢所有學(xué)生的姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudents;```2.查詢成績大于90的學(xué)生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsWHEREScore>90;```3.查詢年級(jí)為10的學(xué)生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsWHEREGrade=10;```4.查詢成績大于等于80且小于90的學(xué)生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsWHEREScoreBETWEEN80AND89;```5.查詢成績排名前三的學(xué)生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsORDERBYScoreDESCLIMIT3;```6.查詢成績最低的學(xué)生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsORDERBYScoreASCLIMIT1;```7.查詢成績排名后三的學(xué)生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsORDERBYScoreDESCLIMIT3OFFSET2;```三、數(shù)據(jù)可視化與圖表制作1.繪制年齡在25歲以上的男性和女性的數(shù)量分布柱狀圖：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltlabels=['女性','男性']sizes=[count_female,count_male]colors=['#ff9999','#66b3ff']explode=(0.1,0)#explodeeachbarby10%plt.figure(figsize=(8,4))plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=140)plt.axis('equal')plt.show()```2.繪制每個(gè)年齡段的男性和女性數(shù)量餅圖：```python#假設(shè)age_groups已經(jīng)在第二題中計(jì)算labels=['25歲以下','25-35歲','35歲以上']sizes=[age_groups['25歲以下'],age_groups['25-35歲'],age_groups['35歲以上']]colors=['#ff9999','#66b3ff','#99ff99']explode=(0.1,0,0)plt.figure(figsize=(8,4))plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=140)plt.axis('equal')plt.show()```3.繪制過去三個(gè)月內(nèi)每天的訂單數(shù)量變化折線圖：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#假設(shè)order_data是一個(gè)PandasDataFrame，包含訂單日期和數(shù)量order_data['OrderDate']=pd.to_datetime(order_data['OrderDate'])order_data.sort_values('OrderDate',inplace=True)plt.figure(figsize=(12,6))plt.plot(order_data['OrderDate'],order_data['Quantity'])plt.title('OrderQuantityOverTime')plt.xlabel('OrderDate')plt.ylabel('Quantity')plt.show()```4.繪制訂單數(shù)量和訂單日期之間關(guān)系的散點(diǎn)圖：```pythonplt.figure(figsize=(12,6))plt.scatter(order_data['OrderDate'],order_data['Quantity'])plt.title('OrderQuantityvs.OrderDate')plt.xlabel('OrderDate')plt.ylabel('Quantity')plt.show()```5.繪制每個(gè)客戶購買的不同產(chǎn)品的數(shù)量堆疊柱狀圖：```python#假設(shè)customer_data是一個(gè)PandasDataFrame，包含客戶ID、產(chǎn)品ID和數(shù)量customer_data.sort_values('CustomerID',inplace=True)customer_data.groupby('CustomerID')['ProductID'].value_counts().unstack().plot(kind='bar',stacked=True)plt.title('ProductQuantitybyCustomer')plt.xlabel('CustomerID')plt.ylabel('ProductQuantity')plt.show()```6.使用Excel創(chuàng)建一個(gè)訂單數(shù)據(jù)透視表，展示每個(gè)客戶的訂單數(shù)量和總金額：（此步驟需要在Excel中手動(dòng)操作，無法使用代碼實(shí)現(xiàn)）7.使用Excel創(chuàng)建一個(gè)成績分析表格，包括每個(gè)學(xué)生的成績排名、年級(jí)平均分、最高分和最低分：（此步驟需要在Excel中手動(dòng)操作，無法使用代碼實(shí)現(xiàn)）8.使用Python生成一個(gè)熱力圖，展示訂單數(shù)據(jù)中客戶ID和產(chǎn)品ID的關(guān)聯(lián)性：```pythonimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#假設(shè)order_data是一個(gè)PandasDataFrame，包含客戶ID、產(chǎn)品ID和數(shù)量order_data['CustomerID']=order_data['CustomerID'].astype(str)order_data['ProductID']=order_data['ProductID'].astype(str)heatmap_data=pd.pivot_table(order_data,values='Quantity',index='CustomerID',columns='ProductID',aggfunc='sum')plt.figure(figsize=(10,8))sns.heatmap(heatmap_data,annot=True,fmt=".1f")plt.title('Customer-ProductQuantityHeatmap')plt.xlabel('ProductID')plt.ylabel('CustomerID')plt.show()```四、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用1.使用邏輯回歸算法預(yù)測學(xué)生的成績：```pythonfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#假設(shè)student_data是一個(gè)PandasDataFrame，包含學(xué)生的ID、年齡、性別和成績X=student_data[['Age','Gender']]y=student_data['Score']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)predictions=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,predictions)print("Accuracy:",accuracy)```2.使用決策樹算法預(yù)測客戶的購買行為：```pythonfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#假設(shè)customer_data是一個(gè)PandasDataFrame，包含客戶的ID、年齡、性別、購買歷史和購買金額X=customer_data[['Age','Gender','PurchaseHistory','Amount']]y=customer_data['Purchase']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=DecisionTreeClassifier()model.fit(X_train,y_train)predictions=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,predictions)print("Accuracy:",accuracy)```3.使用K-均值聚類算法將學(xué)生分為不同的學(xué)習(xí)小組：```pythonfromsklearn.clusterimportKMeans#假設(shè)student_data是一個(gè)PandasDataFrame，包含學(xué)生的ID、年齡、性別、成績和出勤率X=student_data[['Age','Gender','Score','Attendance']]kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=42)student_data['Cluster']=kmeans.fit_predict(X)```4.使用支持向量機(jī)（SVM）算法預(yù)測客戶對(duì)某產(chǎn)品的評(píng)價(jià)：```pythonfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#假設(shè)customer_data是一個(gè)PandasDataFrame，包含客戶的ID、年齡、性別、購買歷史和評(píng)價(jià)X=customer_data[['Age','Gender','PurchaseHistory','Amount']]y=customer_data['Rating']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=SVC()model.fit(X_train,y_train)predictions=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,predictions)print("Accuracy:",accuracy)```5.使用隨機(jī)森林算法預(yù)測學(xué)生的畢業(yè)率：```pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#假設(shè)student_data是一個(gè)PandasDataFrame，包含學(xué)生的ID、年齡、性別、成績、家庭背景和就業(yè)情況X=student_data[['Age','Gender','Score','FamilyBackground','Employment']]y=student_data['Graduation']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=RandomForestClassifier()model.fit(X_train,y_train)predictions=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,predictions)print