2025年大數(shù)據(jù)分析師資格考試試題及答案一、案例分析題

1.某電商企業(yè)為了提高用戶(hù)購(gòu)物體驗(yàn)，決定利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)優(yōu)化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)。以下是其分析流程：

（1）收集用戶(hù)瀏覽、購(gòu)買(mǎi)等行為數(shù)據(jù)；

（2）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理；

（3）建立用戶(hù)畫(huà)像；

（4）利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行用戶(hù)行為預(yù)測(cè)；

（5）根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，優(yōu)化產(chǎn)品推薦策略。

請(qǐng)結(jié)合大數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識(shí)，分析該企業(yè)分析流程中可能存在的問(wèn)題，并提出改進(jìn)建議。

答案：

（1）問(wèn)題：在數(shù)據(jù)收集階段，可能存在數(shù)據(jù)不完整、重復(fù)、缺失等問(wèn)題；

改進(jìn)建議：建立完善的數(shù)據(jù)采集機(jī)制，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（2）問(wèn)題：在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，可能存在數(shù)據(jù)異常值、噪聲等問(wèn)題；

改進(jìn)建議：采用數(shù)據(jù)清洗、去噪等技術(shù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（3）問(wèn)題：在建立用戶(hù)畫(huà)像階段，可能存在用戶(hù)畫(huà)像不全面、不準(zhǔn)確等問(wèn)題；

改進(jìn)建議：結(jié)合多種數(shù)據(jù)來(lái)源，如社交網(wǎng)絡(luò)、地理位置等，構(gòu)建更全面、準(zhǔn)確的用戶(hù)畫(huà)像。

（4）問(wèn)題：在用戶(hù)行為預(yù)測(cè)階段，可能存在模型選擇不當(dāng)、參數(shù)設(shè)置不合理等問(wèn)題；

改進(jìn)建議：根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并優(yōu)化模型參數(shù)。

（5）問(wèn)題：在優(yōu)化產(chǎn)品推薦策略階段，可能存在推薦結(jié)果不精準(zhǔn)、用戶(hù)滿(mǎn)意度低等問(wèn)題；

改進(jìn)建議：通過(guò)A/B測(cè)試等方法，評(píng)估推薦效果，持續(xù)優(yōu)化推薦策略。

二、選擇題

2.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？

A.決策樹(shù)

B.支持向量機(jī)

C.K最近鄰

D.主成分分析

答案：D

3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下哪種方法可以用于處理缺失值？

A.刪除缺失值

B.填充缺失值

C.建立缺失值預(yù)測(cè)模型

D.以上都是

答案：D

4.以下哪種方法不屬于特征工程方法？

A.特征選擇

B.特征提取

C.特征縮放

D.特征組合

答案：B

5.在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，以下哪個(gè)階段最重要？

A.數(shù)據(jù)收集

B.數(shù)據(jù)預(yù)處理

C.模型選擇與訓(xùn)練

D.模型評(píng)估與優(yōu)化

答案：C

6.以下哪種方法不屬于聚類(lèi)算法？

A.K-means

B.層次聚類(lèi)

C.主成分分析

D.DBSCAN

答案：C

三、簡(jiǎn)答題

7.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：

（1）風(fēng)險(xiǎn)控制：通過(guò)分析客戶(hù)歷史交易數(shù)據(jù)、信用記錄等，評(píng)估客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。

（2）精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：根據(jù)客戶(hù)行為數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)推送個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。

（3）欺詐檢測(cè)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，識(shí)別和防范金融欺詐行為。

（4）市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)：分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，為企業(yè)決策提供依據(jù)。

8.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中的作用。

答案：

（1）提高數(shù)據(jù)分析效率：通過(guò)可視化方式，快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值、趨勢(shì)等，提高數(shù)據(jù)分析效率。

（2）直觀展示分析結(jié)果：將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖形、圖表等形式展示，便于理解和溝通。

（3）輔助決策：通過(guò)可視化結(jié)果，幫助決策者更好地理解數(shù)據(jù)，提高決策質(zhì)量。

（4）促進(jìn)數(shù)據(jù)傳播：將可視化結(jié)果分享給更多人，提高數(shù)據(jù)分析的傳播效果。

四、編程題

9.編寫(xiě)Python代碼，實(shí)現(xiàn)以下功能：

（1）讀取一個(gè)CSV文件，提取其中的用戶(hù)年齡、收入、職業(yè)等數(shù)據(jù)；

（2）計(jì)算每個(gè)年齡段（如20歲以下、20-30歲、30-40歲等）的平均收入；

（3）輸出每個(gè)年齡段平均收入的排名。

答案：

importpandasaspd

#讀取CSV文件

data=pd.read_csv('data.csv')

#計(jì)算每個(gè)年齡段平均收入

age_groups=['20歲以下','20-30歲','30-40歲','40-50歲','50歲以上']

age_dict={'20歲以下':(0,20),'20-30歲':(20,30),'30-40歲':(30,40),'40-50歲':(40,50),'50歲以上':(50,float('inf'))}

age_income={}

forgroupinage_groups:

start,end=age_dict[group]

age_income[group]=data[(data['年齡']>=start)&(data['年齡']<end)]['收入'].mean()

#輸出每個(gè)年齡段平均收入的排名

sorted_age_income=sorted(age_income.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)

forgroup,incomeinsorted_age_income:

print(f'{group}:{income}')

10.編寫(xiě)Python代碼，實(shí)現(xiàn)以下功能：

（1）讀取一個(gè)JSON文件，提取其中的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)；

（2）計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的點(diǎn)擊率（點(diǎn)擊次數(shù)/總瀏覽次數(shù)）；

（3）輸出點(diǎn)擊率最高的10個(gè)用戶(hù)。

答案：

importpandasaspd

#讀取JSON文件

data=pd.read_json('data.json')

#計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的點(diǎn)擊率

click_rate=data.groupby('用戶(hù)')['點(diǎn)擊次數(shù)'].sum()/data.groupby('用戶(hù)')['瀏覽次數(shù)'].sum()

top_click_rate=click_rate.nlargest(10)

#輸出點(diǎn)擊率最高的10個(gè)用戶(hù)

top_click_rate_users=top_click_rate.index.tolist()

foruserintop_click_rate_users:

print(f'用戶(hù)：{user},點(diǎn)擊率：{top_click_rate[user]}')

五、論述題

11.論述大數(shù)據(jù)分析在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：

（1）生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化：通過(guò)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中的瓶頸和異常，提高生產(chǎn)效率。

（2）設(shè)備故障預(yù)測(cè)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提前進(jìn)行維護(hù)，降低設(shè)備停機(jī)率。

（3）產(chǎn)品質(zhì)量控制：分析產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

（4）供應(yīng)鏈管理：通過(guò)分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，優(yōu)化供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)，降低庫(kù)存成本，提高供應(yīng)鏈效率。

（5）產(chǎn)品研發(fā)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析市場(chǎng)需求和用戶(hù)反饋，為產(chǎn)品研發(fā)提供依據(jù)。

六、綜合題

12.某電商平臺(tái)希望利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高用戶(hù)購(gòu)物體驗(yàn)，以下是該平臺(tái)的需求：

（1）分析用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為，為用戶(hù)推薦個(gè)性化商品；

（2）分析用戶(hù)瀏覽行為，優(yōu)化網(wǎng)站布局，提高用戶(hù)留存率；

（3）分析用戶(hù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，了解用戶(hù)滿(mǎn)意度，為產(chǎn)品改進(jìn)提供依據(jù)。

請(qǐng)結(jié)合大數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識(shí)，設(shè)計(jì)一個(gè)針對(duì)該電商平臺(tái)的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目方案。

答案：

（1）項(xiàng)目目標(biāo)：

1）提高用戶(hù)購(gòu)物體驗(yàn)；

2）優(yōu)化網(wǎng)站布局，提高用戶(hù)留存率；

3）提升產(chǎn)品滿(mǎn)意度。

（2）項(xiàng)目?jī)?nèi)容：

1）數(shù)據(jù)收集：收集用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為、瀏覽行為、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等。

2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3）用戶(hù)畫(huà)像：根據(jù)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像。

4）個(gè)性化推薦：利用用戶(hù)畫(huà)像和推薦算法，為用戶(hù)推薦個(gè)性化商品。

5）網(wǎng)站布局優(yōu)化：分析用戶(hù)瀏覽行為，優(yōu)化網(wǎng)站布局。

6）用戶(hù)滿(mǎn)意度分析：分析用戶(hù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，了解用戶(hù)滿(mǎn)意度。

（3）項(xiàng)目實(shí)施步驟：

1）需求調(diào)研：明確項(xiàng)目目標(biāo)、內(nèi)容、實(shí)施步驟等。

2）數(shù)據(jù)收集：收集相關(guān)數(shù)據(jù)。

3）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理。

4）用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建：根據(jù)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像。

5）個(gè)性化推薦：實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦功能。

6）網(wǎng)站布局優(yōu)化：優(yōu)化網(wǎng)站布局。

7）用戶(hù)滿(mǎn)意度分析：分析用戶(hù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，了解用戶(hù)滿(mǎn)意度。

8）項(xiàng)目驗(yàn)收：對(duì)項(xiàng)目成果進(jìn)行驗(yàn)收，確保項(xiàng)目目標(biāo)達(dá)成。

（4）項(xiàng)目評(píng)估：

1）用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查：通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷等方式，了解用戶(hù)對(duì)購(gòu)物體驗(yàn)的滿(mǎn)意度。

2）網(wǎng)站留存率分析：分析網(wǎng)站留存率變化情況，評(píng)估項(xiàng)目效果。

3）產(chǎn)品滿(mǎn)意度分析：分析產(chǎn)品滿(mǎn)意度變化情況，評(píng)估項(xiàng)目效果。

本次試卷答案如下：

一、案例分析題

1.答案：

（1）問(wèn)題：數(shù)據(jù)收集階段可能存在數(shù)據(jù)不完整、重復(fù)、缺失等問(wèn)題；

改進(jìn)建議：建立完善的數(shù)據(jù)采集機(jī)制，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（2）問(wèn)題：數(shù)據(jù)預(yù)處理階段可能存在數(shù)據(jù)異常值、噪聲等問(wèn)題；

改進(jìn)建議：采用數(shù)據(jù)清洗、去噪等技術(shù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（3）問(wèn)題：建立用戶(hù)畫(huà)像階段可能存在用戶(hù)畫(huà)像不全面、不準(zhǔn)確等問(wèn)題；

改進(jìn)建議：結(jié)合多種數(shù)據(jù)來(lái)源，如社交網(wǎng)絡(luò)、地理位置等，構(gòu)建更全面、準(zhǔn)確的用戶(hù)畫(huà)像。

（4）問(wèn)題：用戶(hù)行為預(yù)測(cè)階段可能存在模型選擇不當(dāng)、參數(shù)設(shè)置不合理等問(wèn)題；

改進(jìn)建議：根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并優(yōu)化模型參數(shù)。

（5）問(wèn)題：優(yōu)化產(chǎn)品推薦策略階段可能存在推薦結(jié)果不精準(zhǔn)、用戶(hù)滿(mǎn)意度低等問(wèn)題；

改進(jìn)建議：通過(guò)A/B測(cè)試等方法，評(píng)估推薦效果，持續(xù)優(yōu)化推薦策略。

二、選擇題

2.答案：D

解析：主成分分析（PCA）是一種降維技術(shù)，不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

3.答案：D

解析：處理缺失值的方法包括刪除、填充、建立預(yù)測(cè)模型等，以上都是可行的方法。

4.答案：B

解析：特征提取是特征工程的一部分，不屬于特征工程方法。

5.答案：C

解析：模型選擇與訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中最關(guān)鍵的階段，因?yàn)樗苯雨P(guān)系到模型的性能。

6.答案：C

解析：主成分分析（PCA）是一種降維技術(shù)，不屬于聚類(lèi)算法。

三、簡(jiǎn)答題

7.答案：

（1）風(fēng)險(xiǎn)控制：通過(guò)分析客戶(hù)歷史交易數(shù)據(jù)、信用記錄等，評(píng)估客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。

（2）精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：根據(jù)客戶(hù)行為數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)推送個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。

（3）欺詐檢測(cè)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，識(shí)別和防范金融欺詐行為。

（4）市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)：分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，為企業(yè)決策提供依據(jù)。

8.答案：

（1）提高數(shù)據(jù)分析效率：通過(guò)可視化方式，快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值、趨勢(shì)等，提高數(shù)據(jù)分析效率。

（2）直觀展示分析結(jié)果：將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖形、圖表等形式展示，便于理解和溝通。

（3）輔助決策：通過(guò)可視化結(jié)果，幫助決策者更好地理解數(shù)據(jù)，提高決策質(zhì)量。

（4）促進(jìn)數(shù)據(jù)傳播：將可視化結(jié)果分享給更多人，提高數(shù)據(jù)分析的傳播效果。

四、編程題

9.答案：

importpandasaspd

#讀取CSV文件

data=pd.read_csv('data.csv')

#計(jì)算每個(gè)年齡段平均收入

age_groups=['20歲以下','20-30歲','30-40歲','40-50歲','50歲以上']

age_dict={'20歲以下':(0,20),'20-30歲':(20,30),'30-40歲':(30,40),'40-50歲':(40,50),'50歲以上':(50,float('inf'))}

age_income={}

forgroupinage_groups:

start,end=age_dict[group]

age_income[group]=data[(data['年齡']>=start)&(data['年齡']<end)]['收入'].mean()

#輸出每個(gè)年齡段平均收入的排名

sorted_age_income=sorted(age_income.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)

forgroup,incomeinsorted_age_income:

print(f'{group}:{income}')

10.答案：

importpandasaspd

#讀取JSON文件

data=pd.read_json('data.json')

#計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的點(diǎn)擊率

click_rate=data.groupby('用戶(hù)')['點(diǎn)擊次數(shù)'].sum()/data.groupby('用戶(hù)')['瀏覽次數(shù)'].sum()

top_click_rate=click_rate.nlargest(10)

#輸出點(diǎn)擊率最高的10個(gè)用戶(hù)

top_click_rate_users=top_click_rate.index.tolist()

foruserintop_click_rate_users:

print(f'用戶(hù)：{user},點(diǎn)擊率：{top_click_rate[user]}')

五、論述題

11.答案：

（1）生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化：通過(guò)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中的瓶頸和異常，提高生產(chǎn)效率。

（2）設(shè)備故障預(yù)測(cè)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提前進(jìn)行維護(hù)，降低設(shè)備停機(jī)率。

（3）產(chǎn)品質(zhì)量控制：分析產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

（4）供應(yīng)鏈管理：通過(guò)分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，優(yōu)化供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)，降低庫(kù)存成本，提高供應(yīng)鏈效率。

（5）產(chǎn)品研發(fā)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析市場(chǎng)需求和用戶(hù)反饋，為產(chǎn)品研發(fā)提供依據(jù)。

六、綜合題

12.答案：

（1）項(xiàng)目目標(biāo)：

1）提高用戶(hù)購(gòu)物體驗(yàn)；

2）優(yōu)化網(wǎng)站布局，提高用戶(hù)留存率；

3）提升產(chǎn)品滿(mǎn)意度。

（2）項(xiàng)目?jī)?nèi)容：

1）數(shù)據(jù)收集：收集用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為、瀏覽行為、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等。

2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3）用戶(hù)畫(huà)像：根據(jù)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像。

4）個(gè)性化推薦：利用用戶(hù)畫(huà)像和推薦算法，為用戶(hù)推薦個(gè)性化商品。

5）網(wǎng)站布局優(yōu)化：分析用戶(hù)瀏覽行為，優(yōu)化網(wǎng)站布局。

6）用戶(hù)滿(mǎn)意度分析：分析用戶(hù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，了解用戶(hù)滿(mǎn)意度