2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)技巧與應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)清洗要求：請根據(jù)給出的數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)清洗的任務，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)轉換等。1.數(shù)據(jù)清洗（1）以下數(shù)據(jù)集中存在重復記錄，請刪除重復記錄。A1:1,2,3,4,5A2:2,3,4,5,6A3:3,4,5,6,7A4:4,5,6,7,8A5:5,6,7,8,9（2）以下數(shù)據(jù)集中存在空值，請?zhí)畛淇罩怠1:1,2,3,4,5B2:2,3,4,5,6B3:3,4,5,6,7B4:4,5,6,7,8B5:5,6,7,8,null2.缺失值處理（1）以下數(shù)據(jù)集中存在缺失值，請使用均值填充缺失值。C1:1,2,3,4,5C2:2,3,4,5,6C3:3,4,5,6,7C4:4,5,6,7,8C5:5,6,7,8,null（2）以下數(shù)據(jù)集中存在缺失值，請使用眾數(shù)填充缺失值。D1:1,2,3,4,5D2:2,3,4,5,6D3:3,4,5,6,7D4:4,5,6,7,8D5:5,6,7,8,null3.異常值處理（1）以下數(shù)據(jù)集中存在異常值，請使用IQR方法刪除異常值。E1:1,2,3,4,5E2:2,3,4,5,6E3:3,4,5,6,7E4:4,5,6,7,8E5:5,6,7,8,100（2）以下數(shù)據(jù)集中存在異常值，請使用Z-Score方法刪除異常值。F1:1,2,3,4,5F2:2,3,4,5,6F3:3,4,5,6,7F4:4,5,6,7,8F5:5,6,7,8,100二、數(shù)據(jù)可視化要求：請根據(jù)給出的數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)可視化的任務，包括繪制柱狀圖、折線圖、散點圖等。1.柱狀圖（1）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，繪制柱狀圖展示不同類別的人數(shù)分布。G1:類別1,類別2,類別3,類別4人數(shù):10,20,30,40（2）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，繪制柱狀圖展示不同月份的銷售額。G2:1月,2月,3月,4月,5月銷售額:1000,1500,2000,2500,30002.折線圖（1）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，繪制折線圖展示某商品不同時間段的銷量變化。H1:時間1,時間2,時間3,時間4,時間5銷量:100,150,200,250,300（2）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，繪制折線圖展示某商品不同時間段的庫存變化。H2:時間1,時間2,時間3,時間4,時間5庫存:1000,800,600,400,2003.散點圖（1）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，繪制散點圖展示身高與體重的關系。I1:身高,體重數(shù)據(jù):170,60;180,70;160,55;175,65;185,75（2）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，繪制散點圖展示年齡與收入的關系。I2:年齡,收入數(shù)據(jù):20,3000;25,4000;30,5000;35,6000;40,7000三、數(shù)據(jù)分析與挖掘要求：請根據(jù)給出的數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)分析與挖掘的任務，包括描述性統(tǒng)計、相關性分析、聚類分析、分類分析等。1.描述性統(tǒng)計（1）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，計算平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、標準差、最大值、最小值。J1:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10（2）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，計算平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、標準差、最大值、最小值。J2:20,30,40,50,60,70,80,90,100,1102.相關性分析（1）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，計算身高與體重的相關系數(shù)。K1:身高,體重數(shù)據(jù):170,60;180,70;160,55;175,65;185,75（2）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，計算年齡與收入的相關系數(shù)。K2:年齡,收入數(shù)據(jù):20,3000;25,4000;30,5000;35,6000;40,70003.聚類分析（1）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用K-means算法進行聚類分析，將數(shù)據(jù)集分為3個類別。L1:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10（2）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用層次聚類算法進行聚類分析，將數(shù)據(jù)集分為3個類別。L2:20,30,40,50,60,70,80,90,100,1104.分類分析（1）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用決策樹算法進行分類分析，預測目標變量。M1:特征1,特征2,目標變量數(shù)據(jù):A,B,1;A,B,1;B,A,0;B,A,0;A,B,1（2）根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用支持向量機算法進行分類分析，預測目標變量。M2:特征1,特征2,目標變量數(shù)據(jù):A,B,1;A,B,1;B,A,0;B,A,0;A,B,1四、數(shù)據(jù)挖掘技術應用要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)挖掘技術完成以下任務。（1）使用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，找出數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率較高的商品組合。數(shù)據(jù)集：商品1,商品2,商品3,商品4,商品5，購買次數(shù)。（2）使用分類算法，對數(shù)據(jù)集中的客戶進行分類，預測哪些客戶可能進行重復購買。數(shù)據(jù)集：客戶ID,購買歷史，購買頻率。（3）使用聚類算法，對數(shù)據(jù)集中的客戶進行聚類，分析不同聚類群的特點。數(shù)據(jù)集：客戶ID,收入水平，購買偏好。五、大數(shù)據(jù)分析與報告撰寫要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，進行分析并撰寫一份數(shù)據(jù)分析報告。（1）分析數(shù)據(jù)集中的用戶行為數(shù)據(jù)，包括用戶訪問次數(shù)、頁面瀏覽量、停留時間等，總結用戶行為的特點。數(shù)據(jù)集：用戶ID,訪問次數(shù),頁面瀏覽量,停留時間。（2）根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)，分析用戶流失的原因，并提出相應的改善策略。數(shù)據(jù)集：用戶ID,最近一次訪問日期,是否流失。（3）撰寫一份包含數(shù)據(jù)可視化圖表、分析結果和結論的數(shù)據(jù)分析報告，要求內(nèi)容完整、結構清晰。六、實際案例分析要求：請根據(jù)以下實際案例，進行分析并給出解決方案。（1）某電商平臺希望通過數(shù)據(jù)分析提升用戶購物體驗，請分析數(shù)據(jù)集，找出影響用戶購物體驗的關鍵因素。數(shù)據(jù)集：用戶ID,購買商品，購物滿意度評分。（2）某物流公司希望優(yōu)化配送路線，降低配送成本，請分析數(shù)據(jù)集，提出合理的配送路線優(yōu)化方案。數(shù)據(jù)集：訂單ID,收貨地址，訂單時間，配送時間。（3）結合實際案例，分析大數(shù)據(jù)分析在實際業(yè)務中的應用，闡述大數(shù)據(jù)分析對企業(yè)和行業(yè)帶來的價值。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)清洗1.數(shù)據(jù)清洗（1）刪除重復記錄：A1:1,2,3,4,5A2:2,3,4,5,6A3:3,4,5,6,7A4:4,5,6,7,8A5:5,6,7,8,9答案：刪除A2，得到新的數(shù)據(jù)集：1,2,3,4,5（2）填充空值：B1:1,2,3,4,5B2:2,3,4,5,6B3:3,4,5,6,7B4:4,5,6,7,8B5:5,6,7,8,null答案：使用均值填充B5的空值，計算均值：(1+2+3+4+5+2+3+4+5+6+3+4+5+6+7+4+5+6+7+8+5+6+7+8+null)/25=5，填充后得到新的數(shù)據(jù)集：1,2,3,4,5,6,7,8,92.缺失值處理（1）使用均值填充缺失值：C1:1,2,3,4,5C2:2,3,4,5,6C3:3,4,5,6,7C4:4,5,6,7,8C5:5,6,7,8,null答案：使用均值填充C5的空值，計算均值：(1+2+3+4+5+2+3+4+5+6+3+4+5+6+7+4+5+6+7+8+5+6+7+8)/25=4，填充后得到新的數(shù)據(jù)集：1,2,3,4,5,6,7,8,9（2）使用眾數(shù)填充缺失值：D1:1,2,3,4,5D2:2,3,4,5,6D3:3,4,5,6,7D4:4,5,6,7,8D5:5,6,7,8,null答案：使用眾數(shù)填充D5的空值，計算眾數(shù)：1,2,3,4,5，填充后得到新的數(shù)據(jù)集：1,2,3,4,5,6,7,8,93.異常值處理（1）使用IQR方法刪除異常值：E1:1,2,3,4,5E2:2,3,4,5,6E3:3,4,5,6,7E4:4,5,6,7,8E5:5,6,7,8,100答案：計算IQR：Q1=(1+2)/2=1.5，Q3=(6+7)/2=6.5，IQR=Q3-Q1=5，異常值=E5刪除異常值后得到新的數(shù)據(jù)集：1,2,3,4,5（2）使用Z-Score方法刪除異常值：F1:1,2,3,4,5F2:2,3,4,5,6F3:3,4,5,6,7F4:4,5,6,7,8F5:5,6,7,8,100答案：計算Z-Score：平均數(shù)=(1+2+3+4+5+6+7+8+9)/9=5，標準差=sqrt((1-5)^2+(2-5)^2+(3-5)^2+(4-5)^2+(5-5)^2+(6-5)^2+(7-5)^2+(8-5)^2+(9-5)^2)/8=2Z-Score=(X-平均數(shù))/標準差，異常值=F5刪除異常值后得到新的數(shù)據(jù)集：1,2,3,4,5二、數(shù)據(jù)可視化1.柱狀圖（1）繪制柱狀圖展示不同類別的人數(shù)分布：G1:類別1,類別2,類別3,類別4人數(shù):10,20,30,40答案：根據(jù)人數(shù)繪制柱狀圖，類別1對應高度10，類別2對應高度20，類別3對應高度30，類別4對應高度40（2）繪制柱狀圖展示不同月份的銷售額：G2:1月,2月,3月,4月,5月銷售額:1000,1500,2000,2500,3000答案：根據(jù)銷售額繪制柱狀圖，1月對應高度1000，2月對應高度1500，3月對應高度2000，4月對應高度2500，5月對應高度30002.折線圖（1）繪制折線圖展示某商品不同時間段的銷量變化：H1:時間1,時間2,時間3,時間4,時間5銷量:100,150,200,250,300答案：根據(jù)銷量繪制折線圖，時間1對應銷量100，時間2對應銷量150，時間3對應銷量200，時間4對應銷量250，時間5對應銷量300（2）繪制折線圖展示某商品不同時間段的庫存變化：H2:時間1,時間2,時間3,時間4,時間5庫存:1000,800,600,400,200答案：根據(jù)庫存繪制折線圖，時間1對應庫存1000，時間2對應庫存800，時間3對應庫存600，時間4對應庫存400，時間5對應庫存2003.散點圖（1）繪制散點圖展示身高與體重的關系：I1:身高,體重數(shù)據(jù):170,60;180,70;160,55;175,65;185,75答案：根據(jù)身高和體重繪制散點圖，身高170對應體重60，身高180對應體重70，身高160對應體重55，身高175對應體重65，身高185對應體重75（2）繪制散點圖展示年齡與收入的關系：I2:年齡,收入數(shù)據(jù):20,3000;25,4000;30,5000;35,6000;40,7000答案：根據(jù)年齡和收入繪制散點圖，年齡20對應收入3000，年齡25對應收入4000，年齡30對應收入5000，年齡35對應收入6000，年齡40對應收入7000三、數(shù)據(jù)分析與挖掘1.描述性統(tǒng)計（1）計算平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、標準差、最大值、最小值：J1:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10答案：平均數(shù)=(1+2+3+4+5+6+7+8+9+10)/10=5.5，中位數(shù)=5，眾數(shù)=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10，標準差=sqrt((1-5.5)^2+(2-5.5)^2+(3-5.5)^2+(4-5.5)^2+(5-5.5)^2+(6-5.5)^2+(7-5.5)^2+(8-5.5)^2+(9-5.5)^2+(10-5.5)^2)/10=2.236，最大值=10，最小值=1（2）計算平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、標準差、最大值、最小值：J2:20,30,40,50,60,70,80,90,100,110答案：平均數(shù)=(20+30+40+50+60+70+80+90+100+110)/10=65，中位數(shù)=65，眾數(shù)=無，標準差=sqrt((20-65)^2+(30-65)^2+(40-65)^2+(50-65)^2+(60-65)^2+(70-65)^2+(80-65)^2+(90-65)^2+(100-65)^2+(110-65)^2)/10=31.62，最大值=110，最小值=202.相關性分析（1）計算身高與體重的相關系數(shù)：K1:身高,體重數(shù)據(jù):170,60;180,70;160,55;175,65;185,75答案：相關系數(shù)=(Σ(Xi-平均數(shù))*(Yi-平均數(shù)))/(sqrt(Σ(Xi-平均數(shù))^2)*sqrt(Σ(Yi-平均數(shù))^2))=0.912（2）計算年齡與收入的相關系數(shù)：K2:年齡,收入數(shù)據(jù):20,3000;25,4000;30,5000;35,6000;40,7000答案：相關系數(shù)=(Σ(Xi-平均數(shù))*(Yi-平均數(shù)))/(sqrt(Σ(Xi-平均數(shù))^2)*sqrt(Σ(Yi-平均數(shù))^2))=0.9923.聚類分析（1）使用K-means算法進行聚類分析，將數(shù)據(jù)集分為3個類別：L1:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10答案：根據(jù)K-means算法，將數(shù)據(jù)集分為3個類別：類別1（1,2,3,4,5），類別2（6,7,8），類別3（9,10）（2）使用層次聚類算法進行聚類分析，將數(shù)據(jù)集分為3個類別：L2:20,30,40,50,60,70,80,90,100,110答案：根據(jù)層次聚類算法，將數(shù)據(jù)集分為3個類別：類別1（20,30,40,50,60），類別2（70,80,90），類別3（100,110）4.分類分析（1）使用決策樹算法進行分類分析，預測目標變量：M1:特征1,特征2,目標變量數(shù)據(jù):A,B,1;A,B,1;B,A,0;B,A,0;A,B,1答案：根據(jù)決策樹算法，預測目標變量為1的類別為：A,B；預測目標變量為0的類別為：B,A（2）使用支持向量機算法進行分類分析，預測目標變量：M2:特征1,特征2,目標變量數(shù)據(jù):A,B,1;A,B,1;B,A,0;B,A,0;A,B,1答案：根據(jù)支持向量機算法，預測目標變量為1的類別為：A,B；預測目標變量為0的類別為：B,A四、數(shù)據(jù)挖掘技術應用（1）使用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，找出數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率較高的商品組合：數(shù)據(jù)集：商品1,商品2,商品3,商品4,商品5，購買次數(shù)答案：根據(jù)關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，找出出現(xiàn)頻率較高的商品組合，例如商品1和商品2組合出現(xiàn)的次數(shù)為10次，商品2和商品3組合出現(xiàn)的次數(shù)為8次等。（2）使用分類算法，對數(shù)據(jù)集中的客戶進行分類，預測哪些客戶可能進行重復購買：數(shù)據(jù)集：客戶ID,購買歷史，購買頻率答案：根據(jù)分類算法，對客戶進行分類，例如將購買頻率較高的客戶劃分為一類，購買頻率較低的客戶劃分為另一類，預測可能進行重復購買的客戶屬于哪一類。（3）使用聚類算法，對數(shù)據(jù)集中的客戶進行聚類，分析不同聚類群的特點：數(shù)據(jù)集：客戶ID,收入水平，購買偏好答案：根據(jù)聚類算法，將客戶分為不同的聚類群，例如收入水平高且購買偏好相似的客戶屬于同一聚類群，收入水平低且購買偏好差異大的客戶屬于不同聚類群。五、大數(shù)據(jù)分析與報告撰寫（1）分析數(shù)據(jù)集中的用戶行為數(shù)據(jù)，