2025年數(shù)據(jù)分析師職業(yè)考試試卷及答案一、選擇題（每題2分，共12分）

1.以下哪項不是數(shù)據(jù)分析師需要掌握的技能？

A.統(tǒng)計學(xué)知識

B.編程能力

C.藝術(shù)設(shè)計

D.數(shù)據(jù)可視化

答案：C

2.下列哪個工具在數(shù)據(jù)清洗中最為常用？

A.Excel

B.Python

C.Tableau

D.SQL

答案：A

3.在進行數(shù)據(jù)挖掘時，以下哪個階段最為關(guān)鍵？

A.數(shù)據(jù)收集

B.數(shù)據(jù)清洗

C.數(shù)據(jù)預(yù)處理

D.模型訓(xùn)練

答案：D

4.以下哪個算法屬于機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？

A.K-means

B.Apriori

C.決策樹

D.KNN

答案：C

5.在進行數(shù)據(jù)可視化時，以下哪個圖表適用于展示時間序列數(shù)據(jù)？

A.柱狀圖

B.餅圖

C.折線圖

D.散點圖

答案：C

6.以下哪個指標(biāo)用于衡量模型的泛化能力？

A.準(zhǔn)確率

B.精確率

C.召回率

D.F1值

答案：D

二、填空題（每題2分，共12分）

1.數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)分析過程中，首先要進行__________。

答案：數(shù)據(jù)收集

2.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是__________。

答案：去除無效、錯誤和重復(fù)數(shù)據(jù)

3.在進行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，常用的方法有__________、__________和__________。

答案：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

4.機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要包括__________、__________和__________。

答案：決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.數(shù)據(jù)可視化中的圖表類型主要有__________、__________、__________和__________。

答案：柱狀圖、餅圖、折線圖、散點圖

6.評價模型性能的指標(biāo)有__________、__________、__________和__________。

答案：準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值

三、判斷題（每題2分，共12分）

1.數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)收集是最后一步。（）

答案：錯誤

2.數(shù)據(jù)清洗過程中，去重操作是必要的。（）

答案：正確

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。（）

答案：正確

4.決策樹算法在機器學(xué)習(xí)中主要用于分類問題。（）

答案：正確

5.在數(shù)據(jù)可視化中，餅圖適用于展示多個類別之間的占比關(guān)系。（）

答案：正確

6.在評價模型性能時，F(xiàn)1值是衡量模型好壞的重要指標(biāo)。（）

答案：正確

四、簡答題（每題6分，共36分）

1.簡述數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)分析過程中需要遵循的步驟。

答案：

（1）數(shù)據(jù)收集：確定數(shù)據(jù)來源，收集所需數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)清洗：去除無效、錯誤和重復(fù)數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理：進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

（4）數(shù)據(jù)探索：分析數(shù)據(jù)分布、趨勢和異常值。

（5）模型選擇：根據(jù)問題類型選擇合適的模型。

（6）模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練。

（7）模型評估：評估模型性能，調(diào)整模型參數(shù)。

（8）結(jié)果呈現(xiàn)：將分析結(jié)果以圖表、報告等形式呈現(xiàn)。

2.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。

答案：

（1）數(shù)據(jù)檢查：檢查數(shù)據(jù)完整性、一致性等。

（2）數(shù)據(jù)去重：去除重復(fù)數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)填充：處理缺失值。

（4）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式。

（5）數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到同一尺度。

3.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要方法。

答案：

（1）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式。

（2）數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到同一尺度。

（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：消除數(shù)據(jù)量綱的影響。

（4）數(shù)據(jù)平滑：處理異常值。

（5）數(shù)據(jù)聚類：將數(shù)據(jù)分為若干類別。

4.簡述機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法分類。

答案：

（1）分類算法：決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

（2）回歸算法：線性回歸、嶺回歸、LASSO回歸等。

（3）聚類算法：K-means、層次聚類等。

5.簡述數(shù)據(jù)可視化中常用的圖表類型及其適用場景。

答案：

（1）柱狀圖：適用于展示不同類別之間的數(shù)量或占比關(guān)系。

（2）餅圖：適用于展示多個類別之間的占比關(guān)系。

（3）折線圖：適用于展示時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢。

（4）散點圖：適用于展示兩個變量之間的關(guān)系。

6.簡述評價模型性能的常用指標(biāo)。

答案：

（1）準(zhǔn)確率：預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。

（2）精確率：預(yù)測正確的正樣本數(shù)占所有預(yù)測為正樣本數(shù)的比例。

（3）召回率：預(yù)測正確的正樣本數(shù)占所有實際為正樣本數(shù)的比例。

（4）F1值：精確率和召回率的調(diào)和平均值。

五、計算題（每題6分，共36分）

1.已知某公司員工年齡分布如下表所示，請計算該公司的平均年齡。

|年齡|人數(shù)|

|---|---|

|20-30|100|

|30-40|150|

|40-50|200|

|50-60|100|

|60-70|50|

答案：35.5歲

2.某公司員工薪資分布如下表所示，請計算該公司的平均薪資。

|薪資|人數(shù)|

|---|---|

|5000|10|

|6000|20|

|7000|30|

|8000|40|

|9000|10|

答案：6800元

3.某城市空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該城市過去一個月的平均AQI。

|日期|AQI|

|---|---|

|1月1日|50|

|1月2日|60|

|1月3日|70|

|1月4日|80|

|1月5日|90|

|1月6日|100|

|1月7日|110|

|1月8日|120|

|1月9日|130|

|1月10日|140|

|1月11日|150|

|1月12日|160|

|1月13日|170|

|1月14日|180|

|1月15日|190|

|1月16日|200|

|1月17日|210|

|1月18日|220|

|1月19日|230|

|1月20日|240|

|1月21日|250|

|1月22日|260|

|1月23日|270|

|1月24日|280|

|1月25日|290|

|1月26日|300|

|1月27日|310|

|1月28日|320|

|1月29日|330|

|1月30日|340|

答案：210

4.某電商平臺用戶購買商品金額分布如下表所示，請計算該平臺用戶的平均購買金額。

|金額|人數(shù)|

|---|---|

|100|10|

|200|20|

|300|30|

|400|40|

|500|10|

答案：250元

5.某城市居民月收入分布如下表所示，請計算該城市居民的平均月收入。

|收入|人數(shù)|

|---|---|

|2000|10|

|3000|20|

|4000|30|

|5000|40|

|6000|10|

答案：3500元

6.某公司員工離職原因分布如下表所示，請計算該公司員工離職原因中“薪資待遇”占比。

|離職原因|人數(shù)|

|---|---|

|薪資待遇|20|

|工作環(huán)境|15|

|發(fā)展空間|10|

|公司政策|5|

答案：60%

六、應(yīng)用題（每題12分，共24分）

1.某公司想要了解員工滿意度，收集了100名員工的滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)如下表所示。請分析數(shù)據(jù)，找出影響員工滿意度的關(guān)鍵因素。

|滿意度|人數(shù)|

|---|---|

|非常滿意|20|

|滿意|40|

|一般|30|

|不滿意|10|

|非常不滿意|0|

答案：

（1）根據(jù)滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)，可以得出以下結(jié)論：

-非常滿意和滿意的人數(shù)占比為60%，說明大多數(shù)員工對公司的滿意度較高。

-不滿意和非常不滿意的人數(shù)占比為10%，說明仍有部分員工對公司的滿意度較低。

（2）影響員工滿意度的關(guān)鍵因素可能包括：

-薪資待遇：調(diào)查結(jié)果顯示，薪資待遇是影響員工滿意度的關(guān)鍵因素之一。

-工作環(huán)境：良好的工作環(huán)境有助于提高員工滿意度。

-發(fā)展空間：為員工提供良好的職業(yè)發(fā)展空間，有助于提高員工滿意度。

-公司政策：合理的公司政策有助于提高員工滿意度。

2.某電商平臺想要了解用戶購買行為，收集了1000名用戶的購買數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)如下表所示。請分析數(shù)據(jù)，找出影響用戶購買金額的關(guān)鍵因素。

|用戶ID|購買金額|商品類別|

|---|---|---|

|1|100|類別A|

|2|200|類別B|

|3|300|類別C|

|4|400|類別D|

|5|500|類別E|

|...|...|...|

|996|900|類別A|

|997|1000|類別B|

|998|1100|類別C|

|999|1200|類別D|

|1000|1300|類別E|

答案：

（1）根據(jù)購買數(shù)據(jù)，可以得出以下結(jié)論：

-用戶購買金額存在差異，說明不同用戶對商品的購買需求不同。

-不同商品類別之間存在購買金額差異，說明不同商品類別對用戶購買金額有影響。

（2）影響用戶購買金額的關(guān)鍵因素可能包括：

-商品價格：商品價格是影響用戶購買金額的重要因素。

-商品類別：不同商品類別對用戶購買金額有影響。

-用戶需求：用戶對商品的購買需求會影響購買金額。

-促銷活動：促銷活動可能會提高用戶購買金額。

本次試卷答案如下：

一、選擇題

1.C

解析思路：數(shù)據(jù)分析師需要掌握統(tǒng)計學(xué)知識、編程能力和數(shù)據(jù)可視化技能，而藝術(shù)設(shè)計并非數(shù)據(jù)分析師的核心技能。

2.A

解析思路：Excel是數(shù)據(jù)清洗中常用的工具，能夠進行數(shù)據(jù)排序、篩選、去重等操作。

3.D

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘過程中的模型訓(xùn)練是關(guān)鍵階段，它決定了模型的預(yù)測能力。

4.C

解析思路：決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

5.C

解析思路：折線圖適用于展示時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢，能夠清晰地反映數(shù)據(jù)隨時間的變化情況。

6.D

解析思路：F1值是衡量模型泛化能力的指標(biāo)，綜合了精確率和召回率。

二、填空題

1.數(shù)據(jù)收集

解析思路：數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)分析的第一步，是后續(xù)分析的基礎(chǔ)。

2.去除無效、錯誤和重復(fù)數(shù)據(jù)

解析思路：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

解析思路：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化，以適應(yīng)后續(xù)分析。

4.決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

解析思路：這些算法在機器學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用于分類和回歸問題。

5.柱狀圖、餅圖、折線圖、散點圖

解析思路：這些圖表類型在數(shù)據(jù)可視化中常用，能夠直觀地展示數(shù)據(jù)特征。

6.準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值

解析思路：這些指標(biāo)用于評估模型的性能，從不同角度反映了模型的預(yù)測效果。

三、判斷題

1.錯誤

解析思路：數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)分析的第一步，而不是最后一步。

2.正確

解析思路：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析過程中的重要環(huán)節(jié)，有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3.正確

解析思路：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化等操作。

4.正確

解析思路：決策樹在機器學(xué)習(xí)中主要用于分類問題，能夠根據(jù)特征進行分類決策。

5.正確

解析思路：餅圖能夠直觀地展示多個類別之間的占比關(guān)系，適用于展示比例數(shù)據(jù)。

6.正確

解析思路：F1值是衡量模型性能的重要指標(biāo)，綜合了精確率和召回率。

四、簡答題

1.數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型評估、結(jié)果呈現(xiàn)

解析思路：數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)分析過程中需要遵循這些步驟，確保分析過程的完整性和有效性。

2.數(shù)據(jù)檢查、數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)填充、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化

解析思路：數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括數(shù)據(jù)檢查、去重、填充、轉(zhuǎn)換和歸一化，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)平滑、數(shù)據(jù)聚類

解析思路：數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要方法包括轉(zhuǎn)換、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、平滑和聚類，以適應(yīng)后續(xù)分析。

4.分類算法、回歸算法、聚類算法

解析思路：機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要分為分類算法、回歸算法和聚類算法。

5.柱狀圖、餅圖、折線圖、散點圖

解析思路：數(shù)據(jù)可視化中常用的圖表類型包括柱狀圖、餅圖、折線圖和散點圖，適用于不同類型的數(shù)據(jù)展示。

6.準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值

解析思路：評價模型性能的常用指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1值，從不同角度反映了模型的預(yù)測效果。

五、計算題

1.35.5歲

解析思路：根據(jù)年齡和人數(shù)，計算平均年齡，即（20