2025年大數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測工程師（高級）水平考試考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗任務(wù)，確保數(shù)據(jù)符合后續(xù)分析的要求。數(shù)據(jù)集描述：以下是一份包含客戶購買行為的銷售數(shù)據(jù)，包括購買日期、客戶ID、產(chǎn)品ID、購買數(shù)量和購買金額。請完成以下任務(wù)：1.刪除重復(fù)的記錄。2.將購買日期格式統(tǒng)一為“YYYY-MM-DD”。3.處理缺失值，對于缺失的購買數(shù)量和購買金額，用該字段的中位數(shù)填充。4.根據(jù)購買金額將客戶分為三個等級：低等級（<1000）、中等級（1000-5000）、高等級（>5000）。5.根據(jù)產(chǎn)品ID統(tǒng)計每個產(chǎn)品的銷售數(shù)量和銷售金額。6.計算每個客戶的平均購買金額。7.對數(shù)據(jù)進行降維處理，使用主成分分析（PCA）提取兩個主成分。數(shù)據(jù)集內(nèi)容：|購買日期|客戶ID|產(chǎn)品ID|購買數(shù)量|購買金額||----------|--------|--------|----------|----------||2021-01-01|1|1001|2|1500||2021-01-02|1|1002|1|500||2021-01-03|2|1001|3|3000||2021-01-04|2|1003|1|800||2021-01-05|3|1001|1|2000||2021-01-06|3|1002|2|1000||2021-01-07|4|1001|2|1600||2021-01-08|4|1003|1|700||2021-01-09|5|1001|1|1200||2021-01-10|5|1002|3|1800|二、特征工程與選擇要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，完成特征工程與選擇任務(wù)，提高模型預(yù)測的準確性。數(shù)據(jù)集描述：以下是一份包含客戶購買行為的銷售數(shù)據(jù)，包括購買日期、客戶ID、產(chǎn)品ID、購買數(shù)量和購買金額。請完成以下任務(wù)：1.構(gòu)建以下特征：購買年份、購買月份、購買星期、購買小時。2.根據(jù)購買年份、購買月份、購買星期、購買小時計算每個客戶的購買頻率。3.計算每個產(chǎn)品的平均購買金額。4.使用卡方檢驗篩選與購買金額顯著相關(guān)的特征。5.使用遞歸特征消除（RFE）選擇最重要的特征。6.對數(shù)據(jù)進行標準化處理。7.使用信息增益率對特征進行排序。數(shù)據(jù)集內(nèi)容：|購買日期|客戶ID|產(chǎn)品ID|購買數(shù)量|購買金額||----------|--------|--------|----------|----------||2021-01-01|1|1001|2|1500||2021-01-02|1|1002|1|500||2021-01-03|2|1001|3|3000||2021-01-04|2|1003|1|800||2021-01-05|3|1001|1|2000||2021-01-06|3|1002|2|1000||2021-01-07|4|1001|2|1600||2021-01-08|4|1003|1|700||2021-01-09|5|1001|1|1200||2021-01-10|5|1002|3|1800|三、模型訓(xùn)練與評估要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，完成模型訓(xùn)練與評估任務(wù)，選擇最佳的預(yù)測模型。數(shù)據(jù)集描述：以下是一份包含客戶購買行為的銷售數(shù)據(jù)，包括購買日期、客戶ID、產(chǎn)品ID、購買數(shù)量和購買金額。請完成以下任務(wù)：1.將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，比例分別為7:3。2.使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練以下模型：決策樹、隨機森林、支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。3.使用測試集數(shù)據(jù)評估每個模型的準確率、召回率、F1值。4.根據(jù)評估結(jié)果選擇最佳的預(yù)測模型。5.使用最佳模型對新的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果為購買金額。數(shù)據(jù)集內(nèi)容：|購買日期|客戶ID|產(chǎn)品ID|購買數(shù)量|購買金額||----------|--------|--------|----------|----------||2021-01-01|1|1001|2|1500||2021-01-02|1|1002|1|500||2021-01-03|2|1001|3|3000||2021-01-04|2|1003|1|800||2021-01-05|3|1001|1|2000||2021-01-06|3|1002|2|1000||2021-01-07|4|1001|2|1600||2021-01-08|4|1003|1|700||2021-01-09|5|1001|1|1200||2021-01-10|5|1002|3|1800|四、模型優(yōu)化與調(diào)參要求：針對第三題中選出的最佳預(yù)測模型，進行參數(shù)優(yōu)化和調(diào)整，以提高模型的預(yù)測性能。1.對選出的最佳模型進行參數(shù)搜索，使用網(wǎng)格搜索（GridSearch）或隨機搜索（RandomSearch）方法。2.評估不同參數(shù)組合下的模型性能，包括準確率、召回率、F1值等指標。3.選擇最優(yōu)參數(shù)組合，并記錄對應(yīng)的性能指標。4.對模型進行交叉驗證，確保模型的泛化能力。5.使用最優(yōu)參數(shù)組合的模型對新的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并輸出預(yù)測結(jié)果。五、結(jié)果分析與可視化要求：對模型預(yù)測結(jié)果進行分析，并使用可視化工具進行展示。1.分析模型預(yù)測結(jié)果與實際值之間的差異，找出模型預(yù)測的優(yōu)缺點。2.使用混淆矩陣（ConfusionMatrix）展示模型在各個類別上的預(yù)測表現(xiàn)。3.使用ROC曲線（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）評估模型的分類性能。4.使用學(xué)習(xí)曲線（LearningCurve）分析模型在訓(xùn)練集和測試集上的性能變化。5.使用散點圖（ScatterPlot）展示購買金額與預(yù)測值之間的關(guān)系。6.使用柱狀圖（Histogram）展示不同購買等級的購買頻率。六、模型部署與監(jiān)控要求：將優(yōu)化后的模型部署到實際應(yīng)用中，并進行監(jiān)控與維護。1.將模型保存為可部署的格式，例如Python的pickle模塊或ONNX。2.將模型部署到服務(wù)器或云平臺，確保模型可以實時接收輸入并返回預(yù)測結(jié)果。3.設(shè)置監(jiān)控指標，例如模型的準確率、召回率、F1值等，以便跟蹤模型的性能。4.定期檢查模型的性能，并根據(jù)監(jiān)控結(jié)果進行必要的調(diào)整和優(yōu)化。5.實施模型版本控制，確保部署的模型是最新的優(yōu)化版本。6.制定備份和恢復(fù)策略，以防止數(shù)據(jù)丟失或模型損壞。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗1.刪除重復(fù)的記錄。解析思路：遍歷數(shù)據(jù)集，比較每條記錄，找出重復(fù)的記錄并刪除。2.將購買日期格式統(tǒng)一為“YYYY-MM-DD”。解析思路：使用日期處理函數(shù)（如Python中的datetime模塊）將原始日期格式轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。3.處理缺失值，對于缺失的購買數(shù)量和購買金額，用該字段的中位數(shù)填充。解析思路：計算購買數(shù)量和購買金額字段的中位數(shù)，然后將缺失值替換為中位數(shù)。4.根據(jù)購買金額將客戶分為三個等級：低等級（<1000）、中等級（1000-5000）、高等級（>5000）。解析思路：根據(jù)購買金額字段的值，將客戶分為三個等級，并創(chuàng)建一個新字段來表示等級。5.根據(jù)產(chǎn)品ID統(tǒng)計每個產(chǎn)品的銷售數(shù)量和銷售金額。解析思路：使用分組（groupby）操作，根據(jù)產(chǎn)品ID對數(shù)據(jù)進行分組，并計算每個組的銷售數(shù)量和銷售金額。6.計算每個客戶的平均購買金額。解析思路：使用分組操作，根據(jù)客戶ID對數(shù)據(jù)進行分組，并計算每個組的平均購買金額。7.對數(shù)據(jù)進行降維處理，使用主成分分析（PCA）提取兩個主成分。解析思路：使用PCA庫或函數(shù)（如Python中的scikit-learn庫）進行主成分分析，提取兩個主成分。二、特征工程與選擇1.構(gòu)建以下特征：購買年份、購買月份、購買星期、購買小時。解析思路：從購買日期字段中提取年份、月份、星期和小時，創(chuàng)建新的特征列。2.根據(jù)購買年份、購買月份、購買星期、購買小時計算每個客戶的購買頻率。解析思路：使用分組操作，根據(jù)客戶ID和提取的特征對數(shù)據(jù)進行分組，并計算每個組的購買次數(shù)。3.計算每個產(chǎn)品的平均購買金額。解析思路：使用分組操作，根據(jù)產(chǎn)品ID對數(shù)據(jù)進行分組，并計算每個組的平均購買金額。4.使用卡方檢驗篩選與購買金額顯著相關(guān)的特征。解析思路：使用卡方檢驗函數(shù)（如Python中的scipy.stats模塊）計算每個特征與購買金額之間的卡方值，選擇卡方值小于顯著性水平（如0.05）的特征。5.使用遞歸特征消除（RFE）選擇最重要的特征。解析思路：使用遞歸特征消除函數(shù)（如Python中的sklearn.feature_selection模塊）進行特征選擇，根據(jù)模型的重要性遞歸地移除特征。6.對數(shù)據(jù)進行標準化處理。解析思路：使用標準化函數(shù)（如Python中的scikit-learn模塊）對數(shù)值特征進行標準化，使其具有零均值和單位方差。7.使用信息增益率對特征進行排序。解析思路：使用信息增益率函數(shù)（如Python中的scikit-learn模塊）計算每個特征的信息增益率，并根據(jù)增益率對特征進行排序。三、模型訓(xùn)練與評估1.將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，比例分別為7:3。解析思路：使用隨機劃分或分層抽樣方法將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，確保每個集的樣本比例接近7:3。2.使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練以下模型：決策樹、隨機森林、支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。解析思路：使用機器學(xué)習(xí)庫（如Python中的scikit-learn模塊）中的相應(yīng)函數(shù)分別訓(xùn)練四種模型。3.使用測試集數(shù)據(jù)評估每個模型的準確率、召回率、F1值。解析思路：使用評估函數(shù)（如Python中的scikit-learn模塊）計算每個模型的準確率、召回率和F1值。4.根據(jù)評估結(jié)果選擇最佳的預(yù)測模型。解析思路：比較四個模型的評估指標，選擇具有最高準確率、召回率或F1值的模型。5.使用最佳模型對新的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果為購買金額。解析思路：使用最佳模型對新的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并輸出預(yù)測的購買金額。四、模型優(yōu)化與調(diào)參1.對選出的最佳模型進行參數(shù)搜索，使用網(wǎng)格搜索（GridSearch）或隨機搜索（RandomSearch）方法。解析思路：使用網(wǎng)格搜索或隨機搜索函數(shù)（如Python中的scikit-learn模塊）定義參數(shù)范圍和搜索方法，對最佳模型進行參數(shù)搜索。2.評估不同參數(shù)組合下的模型性能，包括準確率、召回率、F1值等指標。解析思路：使用交叉驗證函數(shù)（如Python中的scikit-learn模塊）對每個參數(shù)組合進行交叉驗證，并計算性能指標。3.選擇最優(yōu)參數(shù)組合，并記錄對應(yīng)的性能指標。解析思路：比較所有參數(shù)組合的性能指標，選擇最優(yōu)參數(shù)組合并記錄其性能指標。4.對模型進行交叉驗證，確保模型的泛化能力。解析思路：使用交叉驗證函數(shù)（如Python中的scikit-learn模塊）對模型進行交叉驗證，確保模型在未見數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。5.使用最優(yōu)參數(shù)組合的模型對新的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并輸出預(yù)測結(jié)果。解析思路：使用最優(yōu)參數(shù)組合的模型對新的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并輸出預(yù)測結(jié)果。五、結(jié)果分析與可視化1.分析模型預(yù)測結(jié)果與實際值之間的差異，找出模型預(yù)測的優(yōu)缺點。解析思路：比較模型預(yù)測值與實際值，分析預(yù)測結(jié)果與實際值之間的差異，總結(jié)模型的優(yōu)缺點。2.使用混淆矩陣（ConfusionMatrix）展示模型在各個類別上的預(yù)測表現(xiàn)。解析思路：使用混淆矩陣函數(shù)（如Python中的scikit-learn模塊）計算混淆矩陣，并可視化展示。3.使用ROC曲線（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）評估模型的分類性能。解析思路：使用ROC曲線函數(shù)（如Python中的scikit-learn模塊）計算ROC曲線，并評估模型的分類性能。4.使用學(xué)習(xí)曲線（Learni