2025年大數(shù)據(jù)分析師考試試卷及答案一、案例分析題（30分）

1.某公司欲開(kāi)發(fā)一款針對(duì)年輕消費(fèi)者的社交應(yīng)用，公司決定進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研，以了解消費(fèi)者對(duì)社交應(yīng)用的需求和偏好。以下為公司市場(chǎng)調(diào)研的初步計(jì)劃，請(qǐng)根據(jù)社會(huì)工作知識(shí)，分析該計(jì)劃中存在的問(wèn)題并提出改進(jìn)建議。

（1）公司計(jì)劃通過(guò)在線問(wèn)卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)，但未考慮不同年齡段消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)使用習(xí)慣差異。（）

（2）公司計(jì)劃邀請(qǐng)100名消費(fèi)者參與線上問(wèn)卷調(diào)查，但未說(shuō)明如何確保樣本的代表性。（）

（3）公司計(jì)劃在問(wèn)卷中設(shè)置多個(gè)選擇題，但未考慮問(wèn)題的邏輯性和關(guān)聯(lián)性。（）

（4）公司計(jì)劃在問(wèn)卷結(jié)束后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，但未說(shuō)明如何處理缺失值和異常值。（）

答案：

（1）問(wèn)題：未考慮不同年齡段消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)使用習(xí)慣差異。

改進(jìn)建議：針對(duì)不同年齡段消費(fèi)者，分別設(shè)計(jì)不同類型的調(diào)查問(wèn)卷，如針對(duì)年輕消費(fèi)者采用更具互動(dòng)性的問(wèn)卷形式。

（2）問(wèn)題：未說(shuō)明如何確保樣本的代表性。

改進(jìn)建議：采用分層抽樣方法，根據(jù)年齡、性別、地域等因素，確保樣本的代表性。

（3）問(wèn)題：未考慮問(wèn)題的邏輯性和關(guān)聯(lián)性。

改進(jìn)建議：在設(shè)計(jì)問(wèn)卷時(shí)，注意問(wèn)題的邏輯性和關(guān)聯(lián)性，確保問(wèn)題之間的合理過(guò)渡。

（4）問(wèn)題：未說(shuō)明如何處理缺失值和異常值。

改進(jìn)建議：在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析前，對(duì)缺失值和異常值進(jìn)行預(yù)處理，如填補(bǔ)缺失值、剔除異常值等。

2.某社區(qū)計(jì)劃開(kāi)展一項(xiàng)老年人健康促進(jìn)活動(dòng)，旨在提高老年人健康素養(yǎng)。以下為社區(qū)活動(dòng)方案，請(qǐng)根據(jù)社會(huì)工作知識(shí)，分析該方案中存在的問(wèn)題并提出改進(jìn)建議。

（1）活動(dòng)主題：老年人健康知識(shí)講座。

（2）活動(dòng)時(shí)間：每月最后一個(gè)周末。

（3）活動(dòng)地點(diǎn)：社區(qū)活動(dòng)中心。

（4）活動(dòng)內(nèi)容：邀請(qǐng)專家進(jìn)行健康知識(shí)講座，提供健康咨詢服務(wù)。

答案：

問(wèn)題：活動(dòng)內(nèi)容單一，未考慮老年人的多樣化需求。

改進(jìn)建議：在活動(dòng)內(nèi)容上，增加互動(dòng)環(huán)節(jié)，如健康知識(shí)競(jìng)賽、健康操表演等，以滿足老年人的多樣化需求。

二、簡(jiǎn)答題（40分）

1.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的主要任務(wù)。

答案：

（1）數(shù)據(jù)清洗：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、缺失、異常等無(wú)效數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理，為后續(xù)分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)探索：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。

（4）模型構(gòu)建：根據(jù)業(yè)務(wù)需求，選擇合適的模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和分析。

（5）結(jié)果解釋：對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行解釋，為業(yè)務(wù)決策提供依據(jù)。

2.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析師在處理缺失值時(shí)應(yīng)遵循的原則。

答案：

（1）刪除法：刪除含有缺失值的樣本或變量。

（2）填補(bǔ)法：根據(jù)其他變量的值，對(duì)缺失值進(jìn)行填補(bǔ)。

（3）插值法：根據(jù)時(shí)間序列或空間序列，對(duì)缺失值進(jìn)行插值。

（4）模型法：利用統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)缺失值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析師在處理異常值時(shí)應(yīng)遵循的原則。

答案：

（1）刪除法：刪除含有異常值的樣本或變量。

（2）修正法：對(duì)異常值進(jìn)行修正，使其符合數(shù)據(jù)分布。

（3）聚類法：將異常值與其他數(shù)據(jù)聚類，分析異常值產(chǎn)生的原因。

（4）模型法：利用統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)異常值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

4.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)可視化過(guò)程中應(yīng)遵循的原則。

答案：

（1）簡(jiǎn)潔性：盡量使用簡(jiǎn)潔的圖表，避免冗余信息。

（2）一致性：圖表風(fēng)格、顏色、字體等保持一致。

（3）對(duì)比性：通過(guò)對(duì)比，突出數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息。

（4）層次性：將數(shù)據(jù)分層展示，便于讀者理解。

5.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中應(yīng)遵循的倫理原則。

答案：

（1）尊重隱私：在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，保護(hù)個(gè)人隱私。

（2）公平性：確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果公正、客觀。

（3）透明性：向相關(guān)方公開(kāi)數(shù)據(jù)分析過(guò)程和結(jié)果。

（4）責(zé)任性：對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果負(fù)責(zé)，確保其準(zhǔn)確性和可靠性。

6.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中應(yīng)具備的技能。

答案：

（1）統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)：熟悉統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和方法，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模。

（2）編程能力：掌握至少一門編程語(yǔ)言，如Python、R等。

（3）數(shù)據(jù)分析工具：熟練使用數(shù)據(jù)分析工具，如Excel、SPSS等。

（4）業(yè)務(wù)理解能力：具備一定的業(yè)務(wù)背景知識(shí)，能夠理解業(yè)務(wù)需求。

（5）溝通能力：具備良好的溝通能力，能夠與團(tuán)隊(duì)成員、客戶等有效溝通。

三、論述題（30分）

1.論述大數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中如何確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

答案：

（1）數(shù)據(jù)清洗：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、缺失、異常等無(wú)效數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理，為后續(xù)分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)驗(yàn)證：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

（4）數(shù)據(jù)監(jiān)控：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。

（5）數(shù)據(jù)備份：定期備份數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)丟失。

2.論述大數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題。

答案：

（1）數(shù)據(jù)脫敏：對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，如加密、掩碼等。

（2）匿名化處理：對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，確保個(gè)人隱私不被泄露。

（3）數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制：設(shè)置數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限，限制對(duì)敏感數(shù)據(jù)的訪問(wèn)。

（4）數(shù)據(jù)加密：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，確保數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的安全性。

（5）數(shù)據(jù)安全意識(shí)：提高數(shù)據(jù)安全意識(shí)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理。

四、應(yīng)用題（40分）

1.某電商平臺(tái)希望通過(guò)分析用戶購(gòu)買行為，提高用戶滿意度。以下為電商平臺(tái)收集的用戶購(gòu)買數(shù)據(jù)，請(qǐng)根據(jù)社會(huì)工作知識(shí)，分析數(shù)據(jù)并回答以下問(wèn)題：

（1）分析用戶購(gòu)買商品的類別分布。

（2）分析用戶購(gòu)買商品的時(shí)段分布。

（3）分析用戶購(gòu)買商品的金額分布。

（4）分析用戶購(gòu)買商品的頻率分布。

（5）根據(jù)分析結(jié)果，提出提高用戶滿意度的建議。

答案：

（1）用戶購(gòu)買商品的類別分布：分析用戶購(gòu)買商品的類別占比，了解用戶偏好。

（2）用戶購(gòu)買商品的時(shí)段分布：分析用戶購(gòu)買商品的時(shí)段分布，了解用戶購(gòu)買行為規(guī)律。

（3）用戶購(gòu)買商品的金額分布：分析用戶購(gòu)買商品的金額分布，了解用戶消費(fèi)能力。

（4）用戶購(gòu)買商品的頻率分布：分析用戶購(gòu)買商品的頻率分布，了解用戶購(gòu)買行為穩(wěn)定性。

（5）提高用戶滿意度的建議：根據(jù)分析結(jié)果，針對(duì)不同用戶群體，提供個(gè)性化推薦、優(yōu)惠活動(dòng)等，提高用戶滿意度。

2.某政府部門希望通過(guò)分析居民出行數(shù)據(jù)，優(yōu)化公共交通資源配置。以下為政府部門收集的居民出行數(shù)據(jù)，請(qǐng)根據(jù)社會(huì)工作知識(shí)，分析數(shù)據(jù)并回答以下問(wèn)題：

（1）分析居民出行方式分布。

（2）分析居民出行時(shí)段分布。

（3）分析居民出行目的地分布。

（4）分析居民出行距離分布。

（5）根據(jù)分析結(jié)果，提出優(yōu)化公共交通資源配置的建議。

答案：

（1）居民出行方式分布：分析居民出行方式的占比，了解居民出行偏好。

（2）居民出行時(shí)段分布：分析居民出行時(shí)段分布，了解居民出行高峰期。

（3）居民出行目的地分布：分析居民出行目的地分布，了解居民出行需求。

（4）居民出行距離分布：分析居民出行距離分布，了解居民出行范圍。

（5）優(yōu)化公共交通資源配置的建議：根據(jù)分析結(jié)果，調(diào)整公共交通線路、班次、站點(diǎn)等，滿足居民出行需求。

本次試卷答案如下：

一、案例分析題（30分）

1.（1）問(wèn)題：未考慮不同年齡段消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)使用習(xí)慣差異。

解析思路：分析不同年齡段消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)使用習(xí)慣，如年輕人可能更習(xí)慣使用移動(dòng)端，而老年人可能更習(xí)慣使用電腦端。建議根據(jù)不同平臺(tái)設(shè)計(jì)問(wèn)卷，以提高數(shù)據(jù)收集的準(zhǔn)確性。

（2）問(wèn)題：未說(shuō)明如何確保樣本的代表性。

解析思路：考慮樣本的代表性需要從多個(gè)維度考慮，如年齡、性別、地域等。建議采用分層抽樣或隨機(jī)抽樣方法，確保樣本能夠代表整體。

（3）問(wèn)題：未考慮問(wèn)題的邏輯性和關(guān)聯(lián)性。

解析思路：設(shè)計(jì)問(wèn)卷時(shí)，需要確保問(wèn)題之間的邏輯性和關(guān)聯(lián)性，避免跳躍性思維。建議在問(wèn)題設(shè)計(jì)時(shí)，注意前后問(wèn)題的邏輯順序。

（4）問(wèn)題：未說(shuō)明如何處理缺失值和異常值。

解析思路：在數(shù)據(jù)分析前，需要處理缺失值和異常值，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。建議使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法或插補(bǔ)技術(shù)來(lái)處理這些問(wèn)題。

二、簡(jiǎn)答題（40分）

1.答案：

（1）數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)、缺失、異常等無(wú)效數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理。

（3）數(shù)據(jù)探索：可視化分析，發(fā)現(xiàn)規(guī)律和趨勢(shì)。

（4）模型構(gòu)建：選擇合適模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。

（5）結(jié)果解釋：解釋分析結(jié)果，為決策提供依據(jù)。

2.答案：

（1）刪除法：刪除含有缺失值的樣本或變量。

（2）填補(bǔ)法：根據(jù)其他變量填補(bǔ)缺失值。

（3）插值法：根據(jù)時(shí)間序列或空間序列插值。

（4）模型法：利用統(tǒng)計(jì)模型預(yù)測(cè)缺失值。

3.答案：

（1）刪除法：刪除含有異常值的樣本或變量。

（2）修正法：修正異常值使其符合數(shù)據(jù)分布。

（3）聚類法：聚類分析異常值原因。

（4）模型法：利用統(tǒng)計(jì)模型預(yù)測(cè)異常值。

4.答案：

（1）簡(jiǎn)潔性：圖表簡(jiǎn)潔，避免冗余信息。

（2）一致性：圖表風(fēng)格、顏色、字體等保持一致。

（3）對(duì)比性：通過(guò)對(duì)比突出關(guān)鍵信息。

（4）層次性：分層展示數(shù)據(jù)，便于理解。

5.答案：

（1）尊重隱私：保護(hù)個(gè)人隱私。

（2）公平性：保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果公正、客觀。

（3）透明性：公開(kāi)數(shù)據(jù)分析過(guò)程和結(jié)果。

（4）責(zé)任性：對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果負(fù)責(zé)。

6.答案：

（1）統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)：熟悉統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和方法。

（2）編程能力：掌握至少一門編程語(yǔ)言。

（3）數(shù)據(jù)分析工具：熟練使用數(shù)據(jù)分析工具。

（4）業(yè)務(wù)理解能力：具備業(yè)務(wù)背景知識(shí)。

（5）溝通能力：良好溝通能力。

三、論述題（30分）

1.答案：

（1）數(shù)據(jù)清洗：去除無(wú)效數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理。

（3）數(shù)據(jù)驗(yàn)證：確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和可靠性。

（4）數(shù)據(jù)監(jiān)控：分析監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題。

（5）數(shù)據(jù)備份：定期備份數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)丟失。

2.答案：

（1）數(shù)據(jù)脫敏：加密、掩碼等處理敏感數(shù)據(jù)。

（2）匿名化處理：匿名化個(gè)人數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制：限制敏感數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

（4）數(shù)據(jù)加密：加密數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)。

（5）數(shù)據(jù)安全意識(shí)：提高數(shù)據(jù)安全意識(shí)。

四、應(yīng)用題（40分）

1.答案：

（1）分析用戶購(gòu)買商品的類別占比，了解用戶偏好。

（2）分析用戶購(gòu)買商品的時(shí)段分布，了解用戶購(gòu)買行為規(guī)律。

（3）分析用