2025年數(shù)據(jù)分析師技能測(cè)試中級(jí)模擬題集和答案詳解#2025年數(shù)據(jù)分析師技能測(cè)試中級(jí)模擬題集一、選擇題（共10題，每題2分）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下哪項(xiàng)技術(shù)主要用于處理缺失值？A.數(shù)據(jù)編碼B.標(biāo)準(zhǔn)化C.插值法D.數(shù)據(jù)降維2.以下哪個(gè)指標(biāo)最適合衡量分類模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性？A.均方誤差（MSE）B.R2系數(shù)C.準(zhǔn)確率（Accuracy）D.峰值信噪比（PSNR）3.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型適用于哪種類型的數(shù)據(jù)序列？A.確定性序列B.馬爾可夫鏈C.平穩(wěn)非白噪聲序列D.分形序列4.以下哪種聚類算法對(duì)異常值敏感？A.K-meansB.DBSCANC.層次聚類D.譜聚類5.在特征工程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)屬于降維方法？A.特征選擇B.特征提取C.特征編碼D.特征縮放6.以下哪個(gè)指標(biāo)用于評(píng)估模型的過擬合程度？A.AUCB.F1分?jǐn)?shù)C.變量重要性D.均方根誤差（RMSE）7.在SQL查詢中，以下哪個(gè)函數(shù)用于計(jì)算分組數(shù)據(jù)的平均值？A.SUM()B.AVG()C.COUNT()D.MAX()8.以下哪種方法適用于處理文本數(shù)據(jù)的主題建模？A.線性回歸B.主成分分析（PCA）C.LDA（LatentDirichletAllocation）D.KNN分類9.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)？A.散點(diǎn)圖B.餅圖C.折線圖D.熱力圖10.以下哪個(gè)工具最適合進(jìn)行大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)處理？A.ExcelB.PowerBIC.HadoopD.Tableau二、填空題（共5題，每題2分）1.在假設(shè)檢驗(yàn)中，第一類錯(cuò)誤的概率通常用______表示。2.交叉驗(yàn)證的主要目的是______數(shù)據(jù)的泛化能力。3.在數(shù)據(jù)倉庫中，______是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的過程。4.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，______是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。5.以下代碼段中，缺失的SQL函數(shù)是______。sqlSELECT______(score)ASaverage_scoreFROMstudentsWHEREgrade='A';三、簡(jiǎn)答題（共5題，每題4分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的。2.解釋什么是特征工程，并列舉三種常見的特征工程方法。3.描述K-means聚類算法的基本原理及其適用場(chǎng)景。4.說明時(shí)間序列分析中ARIMA模型的三參數(shù)（p,d,q）分別代表什么。5.解釋什么是過擬合，并列舉三種緩解過擬合的方法。四、操作題（共2題，每題8分）1.假設(shè)你有一個(gè)包含以下字段的CSV文件：`order_id`（訂單ID），`customer_id`（客戶ID），`order_date`（訂單日期），`total_amount`（訂單金額）。請(qǐng)編寫SQL查詢語句，計(jì)算每個(gè)客戶的年度消費(fèi)總額，并按消費(fèi)總額降序排列。2.假設(shè)你使用Python的pandas庫加載了一個(gè)包含以下列的數(shù)據(jù)框：`date`（日期），`temperature`（溫度），`humidity`（濕度）。請(qǐng)編寫Python代碼，計(jì)算溫度和濕度的相關(guān)性系數(shù)，并繪制散點(diǎn)圖展示兩者之間的關(guān)系。五、論述題（共1題，10分）結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，論述數(shù)據(jù)分析師在特征工程中的角色和重要性，并舉例說明如何通過特征工程提升模型性能。#答案詳解一、選擇題答案1.C.插值法-插值法是處理缺失值常用的技術(shù)，通過已有數(shù)據(jù)點(diǎn)估計(jì)缺失值。2.C.準(zhǔn)確率（Accuracy）-準(zhǔn)確率是衡量分類模型預(yù)測(cè)正確率的常用指標(biāo)，計(jì)算方式為正確預(yù)測(cè)樣本數(shù)除以總樣本數(shù)。3.C.平穩(wěn)非白噪聲序列-ARIMA模型適用于具有自相關(guān)性的平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。4.A.K-means-K-means算法對(duì)異常值敏感，因?yàn)楫惓Ｖ禃?huì)顯著影響聚類中心的位置。5.A.特征選擇-特征選擇是從原始特征集中選擇部分特征，屬于降維方法。6.D.均方根誤差（RMSE）-RMSE衡量模型在訓(xùn)練集上的誤差，值越大表明模型過擬合程度越高。7.B.AVG()-AVG()函數(shù)用于計(jì)算分組數(shù)據(jù)的平均值。8.C.LDA（LatentDirichletAllocation）-LDA是一種主題建模算法，適用于處理文本數(shù)據(jù)的主題分布。9.C.折線圖-折線圖最適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。10.C.Hadoop-Hadoop是分布式數(shù)據(jù)處理框架，適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。二、填空題答案1.第一類錯(cuò)誤的概率通常用α表示。2.交叉驗(yàn)證的主要目的是評(píng)估數(shù)據(jù)的泛化能力。3.在數(shù)據(jù)倉庫中，數(shù)據(jù)清洗是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的過程。4.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。5.在SQL查詢中，缺失的函數(shù)是AVG()。三、簡(jiǎn)答題答案1.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的：-缺失值處理：通過插值、刪除等方法處理數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)完整性。-異常值檢測(cè)：識(shí)別并處理異常值，避免對(duì)分析結(jié)果造成干擾。-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等。-數(shù)據(jù)集成：將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合為統(tǒng)一格式，便于分析。-數(shù)據(jù)規(guī)范化：消除重復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)一致性。2.特征工程及其方法：-特征工程是指通過domainknowledge和數(shù)據(jù)技術(shù)，從原始數(shù)據(jù)中提取或構(gòu)造新的特征，以提升模型性能。-常見方法：-特征編碼：將類別特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征，如one-hot編碼。-特征組合：通過組合多個(gè)特征生成新特征，如交叉特征。-特征選擇：從原始特征集中選擇最優(yōu)特征，如Lasso回歸。3.K-means聚類算法原理及適用場(chǎng)景：-基本原理：-隨機(jī)初始化k個(gè)聚類中心。-將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的聚類中心。-重新計(jì)算聚類中心。-重復(fù)上述步驟直到聚類中心不再變化。-適用場(chǎng)景：-場(chǎng)景一：數(shù)據(jù)分布大致呈球狀，聚類效果較好。-場(chǎng)景二：需要快速得到大致的聚類結(jié)果。4.ARIMA模型的三參數(shù)（p,d,q）含義：-p：自回歸項(xiàng)數(shù)，表示模型對(duì)過去觀測(cè)值的依賴程度。-d：差分階數(shù)，表示使時(shí)間序列平穩(wěn)所需的差分次數(shù)。-q：移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)，表示模型對(duì)過去誤差的依賴程度。5.過擬合及其緩解方法：-過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差。-緩解方法：-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過添加噪聲等方式擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)。-正則化：在損失函數(shù)中添加懲罰項(xiàng)，如L1/L2正則化。-減少模型復(fù)雜度：降低模型維度或減少參數(shù)數(shù)量。四、操作題答案1.SQL查詢語句：sqlSELECTcustomer_id,SUM(total_amount)ASannual_spendingFROMordersWHEREEXTRACT(YEARFROMorder_date)=EXTRACT(YEARFROMCURRENT_DATE)GROUPBYcustomer_idORDERBYannual_spendingDESC;2.Python代碼：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#加載數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('weather_data.csv')#計(jì)算相關(guān)性系數(shù)correlation=data['temperature'].corr(data['humidity'])print(f"溫度和濕度的相關(guān)性系數(shù)：{correlation}")#繪制散點(diǎn)圖plt.scatter(data['temperature'],data['humidity'])plt.xlabel('溫度')plt.ylabel('濕度')plt.title('溫度與濕度散點(diǎn)圖')plt.show()五、論述題答案特征工程在數(shù)據(jù)分析中的角色和重要性：特征工程是數(shù)據(jù)分析師的核心職責(zé)之一，通過domainknowledge和數(shù)據(jù)技術(shù)，從原始數(shù)據(jù)中提取或構(gòu)造新的特征，可以顯著提升模型的性能和業(yè)務(wù)決策的效果。在許多機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，特征工程所占的時(shí)間比例甚至超過模型訓(xùn)練本身。實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景舉例：假設(shè)我們正在分析電商平臺(tái)的用戶購買行為，目標(biāo)是預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)復(fù)購。原始數(shù)據(jù)可能包含用戶ID、購買時(shí)間、購買金額等字段。通過特征工程，我們可以：1.構(gòu)造新特征：-計(jì)算用戶的平均購買間隔時(shí)間。-統(tǒng)計(jì)用戶的購買頻率。-提取購買時(shí)間的小時(shí)、星期幾等時(shí)間特征。2.特征組合：-計(jì)算用戶的總消費(fèi)金額與購買次數(shù)的比值。-構(gòu)造用戶的購買時(shí)間分布特征。3.特征選擇：-通過相關(guān)性分析或特征重要性排序，選擇與復(fù)購相關(guān)性最高的特征。通過上述特征工程，模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率可能從70%提升至85%。這表明特征工程在提升模型性能和業(yè)務(wù)價(jià)值方面具有重要作用。特征工程不僅是技術(shù)活，更需要結(jié)合業(yè)務(wù)理解。例如，在電商場(chǎng)景中，用戶的購買時(shí)間特征可能比單純的時(shí)間戳更有價(jià)值，因?yàn)椴煌瑫r(shí)間段的用戶行為差異顯著。因此，數(shù)據(jù)分析師需要深入理解業(yè)務(wù)邏輯，才能設(shè)計(jì)出有效的特征工程方案。#2025年數(shù)據(jù)分析師技能測(cè)試中級(jí)模擬題集和答案詳解注意事項(xiàng)參加數(shù)據(jù)分析師技能測(cè)試中級(jí)模擬題集時(shí)，考生需注意以下幾點(diǎn)：1.審題仔細(xì)：每道題的題干和選項(xiàng)都可能包含關(guān)鍵信息，務(wù)必逐字逐句閱讀，避免因誤解題意而選錯(cuò)答案。2.理論結(jié)合實(shí)際：中級(jí)測(cè)試不僅考察理論知識(shí)，更注重實(shí)際應(yīng)用能力。答題時(shí)要結(jié)合實(shí)際案例，靈活運(yùn)用所學(xué)知識(shí)。3.時(shí)間管理：模擬題集通常題量較大，合理分配時(shí)間至關(guān)重要。遇到難題可先標(biāo)記，待答完其他題目再回過頭來思考。4.邏輯清晰：數(shù)據(jù)分析題目往往涉