2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)挖掘與機器學習實戰(zhàn)案例分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預處理與特征工程要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)預處理和特征工程任務，并解釋每個步驟的目的。數(shù)據(jù)集描述：以下是一個關(guān)于用戶購買行為的樣本數(shù)據(jù)集，包含用戶ID、購買時間、購買金額、商品類別、購買渠道等字段。1.數(shù)據(jù)清洗（1）請刪除缺失值較多的記錄。（2）請將購買時間字段中的非標準時間格式（如“2025-01-0112:00:00”）統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標準時間格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）請將商品類別字段中的重復值合并為一個新的類別。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）請將購買金額字段從字符串類型轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型。（2）請計算每條記錄的購買金額占比，并添加一個新的字段。（3）請計算用戶購買商品的類別多樣性，并添加一個新的字段。二、聚類分析要求：請使用K-means算法對以下數(shù)據(jù)集進行聚類分析，并解釋每個步驟的目的。數(shù)據(jù)集描述：以下是一個關(guān)于用戶購買行為的樣本數(shù)據(jù)集，包含用戶ID、購買時間、購買金額、商品類別、購買渠道等字段。1.數(shù)據(jù)預處理（1）請刪除缺失值較多的記錄。（2）請將購買時間字段中的非標準時間格式（如“2025-01-0112:00:00”）統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標準時間格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）請將商品類別字段中的重復值合并為一個新的類別。2.聚類分析（1）請選擇合適的K值進行聚類分析。（2）請使用K-means算法進行聚類，并輸出聚類結(jié)果。（3）請分析不同聚類結(jié)果的特征，并解釋每個聚類的含義。三、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘要求：請使用Apriori算法對以下數(shù)據(jù)集進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并解釋每個步驟的目的。數(shù)據(jù)集描述：以下是一個關(guān)于用戶購買行為的樣本數(shù)據(jù)集，包含用戶ID、購買時間、購買金額、商品類別、購買渠道等字段。1.數(shù)據(jù)預處理（1）請刪除缺失值較多的記錄。（2）請將購買時間字段中的非標準時間格式（如“2025-01-0112:00:00”）統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標準時間格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）請將商品類別字段中的重復值合并為一個新的類別。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（1）請設置最小支持度和最小置信度閾值。（2）請使用Apriori算法進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并輸出結(jié)果。（3）請分析挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并解釋每個規(guī)則的意義。四、決策樹與隨機森林要求：請使用Python中的scikit-learn庫實現(xiàn)以下決策樹與隨機森林相關(guān)任務。1.決策樹分類（1）構(gòu)建一個決策樹分類器，并使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估決策樹分類器的性能，計算準確率、召回率和F1分數(shù)。（3）調(diào)整決策樹的參數(shù)，如最大深度、最小樣本分割等，觀察模型性能的變化。2.隨機森林分類（1）構(gòu)建一個隨機森林分類器，并使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估隨機森林分類器的性能，計算準確率、召回率和F1分數(shù)。（3）調(diào)整隨機森林的參數(shù)，如樹的數(shù)量、最大特征數(shù)等，觀察模型性能的變化。五、樸素貝葉斯與支持向量機要求：請使用Python中的scikit-learn庫實現(xiàn)以下樸素貝葉斯與支持向量機相關(guān)任務。1.樸素貝葉斯分類（1）構(gòu)建一個樸素貝葉斯分類器，并使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估樸素貝葉斯分類器的性能，計算準確率、召回率和F1分數(shù)。（3）調(diào)整樸素貝葉斯分類器的參數(shù)，如類別先驗概率等，觀察模型性能的變化。2.支持向量機分類（1）構(gòu)建一個支持向量機分類器，并使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估支持向量機分類器的性能，計算準確率、召回率和F1分數(shù)。（3）調(diào)整支持向量機的參數(shù)，如核函數(shù)、正則化參數(shù)等，觀察模型性能的變化。六、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習要求：請使用Python中的TensorFlow庫實現(xiàn)以下神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習相關(guān)任務。1.神經(jīng)網(wǎng)絡回歸（1）構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型，使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型的性能，計算均方誤差（MSE）。（3）調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)，如層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)、激活函數(shù)等，觀察模型性能的變化。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）圖像分類（1）構(gòu)建一個CNN圖像分類模型，使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估CNN圖像分類模型的性能，計算準確率。（3）調(diào)整CNN的參數(shù)，如卷積層大小、池化層大小、激活函數(shù)等，觀察模型性能的變化。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預處理與特征工程1.數(shù)據(jù)清洗（1）解析思路：檢查數(shù)據(jù)集中每個字段的缺失值數(shù)量，刪除那些缺失值超過一定比例（例如20%）的記錄。（2）解析思路：使用正則表達式或日期時間庫將非標準時間格式轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的標準時間格式。（3）解析思路：統(tǒng)計商品類別字段中的重復值，創(chuàng)建一個映射表，將重復值映射到一個新的唯一類別。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）解析思路：使用Python的`pandas`庫中的`astype`函數(shù)將購買金額字段從字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型。（2）解析思路：計算每條記錄的購買金額占所有購買金額的比例，并添加一個新的字段。（3）解析思路：計算每個用戶購買商品的類別數(shù)量，并添加一個新的字段來表示類別多樣性。二、聚類分析1.數(shù)據(jù)預處理（1）解析思路：使用`pandas`庫檢查數(shù)據(jù)集中的缺失值，并決定刪除哪些記錄。（2）解析思路：使用`pandas`庫中的`to_datetime`函數(shù)將購買時間字段轉(zhuǎn)換為標準時間格式。（3）解析思路：使用`pandas`庫中的`mode`函數(shù)找到重復值，并創(chuàng)建一個映射表進行合并。2.聚類分析（1）解析思路：使用肘部法則或輪廓系數(shù)來確定合適的K值。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`KMeans`函數(shù)進行聚類，并使用`labels_`屬性獲取聚類結(jié)果。（3）解析思路：分析每個聚類的中心點，并觀察不同聚類的特征。三、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘1.數(shù)據(jù)預處理（1）解析思路：使用`pandas`庫檢查數(shù)據(jù)集中的缺失值，并決定刪除哪些記錄。（2）解析思路：使用`pandas`庫中的`to_datetime`函數(shù)將購買時間字段轉(zhuǎn)換為標準時間格式。（3）解析思路：使用`pandas`庫中的`mode`函數(shù)找到重復值，并創(chuàng)建一個映射表進行合并。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（1）解析思路：設置最小支持度閾值，通常為20%或30%。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`association_rules`函數(shù)進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并使用`rules_`屬性獲取結(jié)果。（3）解析思路：根據(jù)支持度和置信度篩選出有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并解釋每個規(guī)則。四、決策樹與隨機森林1.決策樹分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫中的`DecisionTreeClassifier`進行訓練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`classification_report`函數(shù)計算準確率、召回率和F1分數(shù)。（3）解析思路：通過調(diào)整`max_depth`和`min_samples_split`參數(shù)來觀察模型性能的變化。2.隨機森林分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫中的`RandomForestClassifier`進行訓練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`classification_report`函數(shù)計算準確率、召回率和F1分數(shù)。（3）解析思路：通過調(diào)整`n_estimators`和`max_features`參數(shù)來觀察模型性能的變化。五、樸素貝葉斯與支持向量機1.樸素貝葉斯分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫中的`MultinomialNB`或`GaussianNB`進行訓練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`classification_report`函數(shù)計算準確率、召回率和F1分數(shù)。（3）解析思路：通過調(diào)整先驗概率參數(shù)來觀察模型性能的變化。2.支持向量機分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫中的`SVC`進行訓練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`classification_report`函數(shù)計算準確率、召回率和F1分數(shù)。（3）解析思路：通過調(diào)整核函數(shù)和正則化參數(shù)來觀察模型性能的變化。六、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習1.神經(jīng)網(wǎng)絡回歸（1）解析思路：使用`TensorFlow`庫中的`Sequential`模型構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡，并使用`tf.keras.layers`定義層。（2）解析思路：使用`tf.keras.metrics`中的`mean_squared_error`函數(shù)計算均方誤差。（3）解析思路：通過調(diào)整層數(shù)、