2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：Python編程與數(shù)據(jù)分析試題解析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Python編程基礎(chǔ)要求：熟練掌握Python編程語(yǔ)言的基本語(yǔ)法、數(shù)據(jù)類型、控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)定義與調(diào)用等基礎(chǔ)知識(shí)。1.判斷下列Python語(yǔ)句中哪些是正確的？（1）a=3+4（2）b="Hello,World!"（3）c=[1,2,3]（4）d={'name':'Alice','age':25}（5）e=(1,2,3)2.完善下列Python代碼，使其能夠輸出1到10的偶數(shù)。foriinrange(1,11):ifi%2==0:print(i)3.定義一個(gè)函數(shù)，計(jì)算兩個(gè)整數(shù)的最大公約數(shù)（GreatestCommonDivisor,GCD）。4.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：輸入一個(gè)字符串，統(tǒng)計(jì)其中各種字母（不區(qū)分大小寫）的出現(xiàn)次數(shù)，并按照出現(xiàn)次數(shù)降序輸出。5.以下代碼塊中有哪些錯(cuò)誤？請(qǐng)指出錯(cuò)誤并修改。a=1b=2ifa>b:print("aisgreaterthanb")else:print("bisgreaterthana")6.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：輸入一個(gè)整數(shù)n，計(jì)算并輸出從1到n的所有素?cái)?shù)的乘積。7.以下代碼塊中有哪些錯(cuò)誤？請(qǐng)指出錯(cuò)誤并修改。defadd(a,b):returna+bprint(add(3,4))8.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：輸入一個(gè)整數(shù)n，輸出從1到n的斐波那契數(shù)列。9.判斷下列Python語(yǔ)句中哪些是正確的？（1）a=[1,2,3,4]（2）b=(1,2,3,4)（3）c={'a':1,'b':2,'c':3}（4）d={"a":1,"b":2,"c":3}10.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：輸入一個(gè)整數(shù)n，輸出從1到n的平方數(shù)列表。二、Pandas庫(kù)操作要求：熟練掌握Pandas庫(kù)的基本操作，如數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)篩選等。11.以下代碼塊中有哪些錯(cuò)誤？請(qǐng)指出錯(cuò)誤并修改。importpandasaspddata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)print(df['name'])12.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：使用Pandas庫(kù)讀取一個(gè)CSV文件，然后計(jì)算年齡列的平均值、最大值和最小值。13.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：使用Pandas庫(kù)讀取一個(gè)CSV文件，篩選出年齡大于30歲的記錄。14.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：使用Pandas庫(kù)讀取一個(gè)CSV文件，對(duì)姓名列進(jìn)行排序。15.以下代碼塊中有哪些錯(cuò)誤？請(qǐng)指出錯(cuò)誤并修改。importpandasaspddata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)print(df.iloc[1])16.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：使用Pandas庫(kù)讀取一個(gè)CSV文件，對(duì)年齡列進(jìn)行降序排序。17.以下代碼塊中有哪些錯(cuò)誤？請(qǐng)指出錯(cuò)誤并修改。importpandasaspddata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)print(df.sort_values(by='name'))18.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：使用Pandas庫(kù)讀取一個(gè)CSV文件，對(duì)年齡列進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)年齡組的人數(shù)。19.以下代碼塊中有哪些錯(cuò)誤？請(qǐng)指出錯(cuò)誤并修改。importpandasaspddata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)print(df.groupby('age').count())20.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：使用Pandas庫(kù)讀取一個(gè)CSV文件，對(duì)年齡列進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)年齡組的平均值。四、數(shù)據(jù)分析與可視化要求：熟練運(yùn)用Pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并使用Matplotlib庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。21.使用Pandas庫(kù)讀取一個(gè)CSV文件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下分析：-計(jì)算年齡列的眾數(shù)。-計(jì)算性別列的占比。-計(jì)算收入列的中位數(shù)。22.使用Matplotlib庫(kù)繪制以下圖表：-年齡列的直方圖。-性別列的餅圖。-收入列的箱線圖。23.使用Pandas庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下操作：-對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，填充缺失值或刪除含有缺失值的行。-對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換，將字符串類型的日期列轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間類型。-對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，根據(jù)年齡列進(jìn)行降序排序。24.使用Matplotlib庫(kù)繪制以下圖表：-年齡與收入的相關(guān)散點(diǎn)圖。-性別與收入的相關(guān)散點(diǎn)圖。25.使用Pandas庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下操作：-對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，根據(jù)性別列進(jìn)行分組。-對(duì)每個(gè)分組計(jì)算年齡和收入的總和。26.使用Matplotlib庫(kù)繪制以下圖表：-每個(gè)性別的年齡分布直方圖。-每個(gè)性別的收入分布直方圖。五、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程要求：掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本方法，包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等。27.使用Pandas庫(kù)對(duì)以下數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理：-刪除重復(fù)的行。-刪除含有缺失值的列。-對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。28.對(duì)以下特征進(jìn)行選擇：-選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性較高的特征。-選擇能夠提高模型性能的特征。29.對(duì)以下特征進(jìn)行轉(zhuǎn)換：-將類別型特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征。-對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行多項(xiàng)式特征提取。30.使用Pandas庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下操作：-對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，將類別型特征轉(zhuǎn)換為獨(dú)熱編碼。-對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，使用PCA（主成分分析）減少特征數(shù)量。31.對(duì)以下特征進(jìn)行轉(zhuǎn)換：-對(duì)日期時(shí)間特征進(jìn)行提取，如提取年、月、日等。-對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理。六、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)要求：了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，掌握常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。32.列舉三種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，并簡(jiǎn)要說明其原理。33.列舉三種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，并簡(jiǎn)要說明其原理。34.使用Scikit-learn庫(kù)實(shí)現(xiàn)以下機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)：-使用決策樹算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。-使用支持向量機(jī)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。-使用樸素貝葉斯算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。35.使用Scikit-learn庫(kù)對(duì)以下數(shù)據(jù)進(jìn)行模型評(píng)估：-計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。-使用混淆矩陣展示模型的分類結(jié)果。36.對(duì)以下數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇：-使用遞歸特征消除（RecursiveFeatureElimination,RFE）進(jìn)行特征選擇。-使用基于模型的特征選擇方法，如使用隨機(jī)森林進(jìn)行特征選擇。37.使用Scikit-learn庫(kù)實(shí)現(xiàn)以下機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)：-使用線性回歸算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。-使用邏輯回歸算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二分類。-使用K-最近鄰（K-NearestNeighbors,KNN）算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。本次試卷答案如下：一、Python編程基礎(chǔ)1.正確選項(xiàng)：全部正確解析：選項(xiàng)（1）至（5）分別對(duì)應(yīng)了整數(shù)、字符串、列表、字典和元組這五種基本數(shù)據(jù)類型。2.完善后的代碼：```foriinrange(2,11,2):print(i)```解析：通過修改range函數(shù)的起始值和步長(zhǎng)，可以直接遍歷偶數(shù)。3.計(jì)算最大公約數(shù)的函數(shù)定義：```defgcd(a,b):whileb:a,b=b,a%breturna```解析：使用輾轉(zhuǎn)相除法（Euclideanalgorithm）計(jì)算兩個(gè)整數(shù)的最大公約數(shù)。4.統(tǒng)計(jì)字母出現(xiàn)次數(shù)的代碼：```defcount_letters(text):counts={}forcharintext.lower():ifchar.isalpha():counts[char]=counts.get(char,0)+1returncounts```解析：遍歷字符串中的每個(gè)字符，統(tǒng)計(jì)字母的出現(xiàn)次數(shù)，并忽略大小寫。5.代碼錯(cuò)誤及修改：-錯(cuò)誤：`print(add(3,4))`應(yīng)為`print(add(3,4))`-修改：將`add`函數(shù)調(diào)用后的括號(hào)內(nèi)的逗號(hào)改為分號(hào)。解析：逗號(hào)在Python中用于多行賦值，應(yīng)使用分號(hào)來結(jié)束表達(dá)式。6.計(jì)算素?cái)?shù)乘積的代碼：```defis_prime(n):ifn<=1:returnFalseforiinrange(2,int(n**0.5)+1):ifn%i==0:returnFalsereturnTrueproduct=1foriinrange(1,11):ifis_prime(i):product*=iprint(product)```解析：首先定義一個(gè)判斷素?cái)?shù)的函數(shù)，然后遍歷1到10的整數(shù)，計(jì)算素?cái)?shù)的乘積。二、Pandas庫(kù)操作11.代碼錯(cuò)誤及修改：-錯(cuò)誤：`print(df['name'])`應(yīng)為`print(df['name'].tolist())`-修改：將DataFrame的列名直接作為索引訪問，需要轉(zhuǎn)換為列表。解析：DataFrame的列名訪問返回的是Series對(duì)象，需要轉(zhuǎn)換為列表才能打印。12.計(jì)算年齡列平均值的代碼：```importpandasaspddata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)print(df['age'].mean())```解析：使用mean()方法計(jì)算年齡列的平均值。13.篩選年齡大于30歲的記錄的代碼：```importpandasaspddata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)filtered_df=df[df['age']>30]print(filtered_df)```解析：使用布爾索引篩選出年齡大于30歲的記錄。14.對(duì)姓名列進(jìn)行排序的代碼：```importpandasaspddata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)df=df.sort_values(by='name')print(df)```解析：使用sort_values()方法根據(jù)姓名列進(jìn)行排序。15.代碼錯(cuò)誤及修改：-錯(cuò)誤：`print(df.iloc[1])`應(yīng)為`print(df.iloc[1]['name'])`-修改：使用iloc訪問DataFrame中的行時(shí)，需要指定列名。解析：iloc[1]表示訪問第二行，需要指定列名才能獲取具體的值。16.對(duì)年齡列進(jìn)行降序排序的代碼：```importpandasaspddata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)df=df.sort_values(by='age',ascending=False)print(df)```解析：使用sort_values()方法根據(jù)年齡列進(jìn)行降序排序。17.代碼錯(cuò)誤及修改：-錯(cuò)誤：`print(df.sort_values(by='name'))`應(yīng)為`print(df.sort_values(by='name').tolist())`-修改：將排序后的DataFrame轉(zhuǎn)換為列表。解析：sort_values()返回的是排序后的DataFrame，需要轉(zhuǎn)換為列表才能打印。18.對(duì)年齡列進(jìn)行分組并計(jì)算人數(shù)的代碼：```importpandasaspddata=