2025年初級(jí)數(shù)據(jù)分析師能力評(píng)估試題一、單選題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）1.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪種方法最適合處理缺失值？（）A.直接刪除含有缺失值的記錄B.使用均值或中位數(shù)填充缺失值C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值D.保留缺失值不處理2.以下哪種圖表最適合展示不同類別數(shù)據(jù)的占比？（）A.折線圖B.散點(diǎn)圖C.餅圖D.柱狀圖3.SQL中，用于篩選數(shù)據(jù)的語句是？（）A.`INSERT`B.`UPDATE`C.`SELECT`D.`DELETE`4.在進(jìn)行數(shù)據(jù)分組聚合時(shí)，以下哪個(gè)函數(shù)最適合計(jì)算平均數(shù)？（）A.`SUM()`B.`COUNT()`C.`AVG()`D.`MAX()`5.以下哪種方法可以有效減少數(shù)據(jù)的維度？（）A.主成分分析（PCA）B.樹模型（如決策樹）C.線性回歸D.K-means聚類6.在數(shù)據(jù)可視化中，Y軸表示銷售額，X軸表示時(shí)間，以下哪種圖表最適合展示趨勢(shì)變化？（）A.散點(diǎn)圖B.餅圖C.折線圖D.熱力圖7.以下哪種指標(biāo)最適合評(píng)估分類模型的預(yù)測(cè)效果？（）A.均方誤差（MSE）B.熵C.準(zhǔn)確率（Accuracy）D.相關(guān)系數(shù)8.在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法最適合進(jìn)行季節(jié)性分解？（）A.線性回歸B.ARIMA模型C.決策樹D.邏輯回歸9.以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)最適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB）B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL）C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)（如Neo4j）D.列式數(shù)據(jù)庫(kù)（如HBase）10.在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，以下哪個(gè)步驟最先進(jìn)行？（）A.建立統(tǒng)計(jì)模型B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)可視化D.提出業(yè)務(wù)問題二、多選題（共5題，每題3分，合計(jì)15分）1.以下哪些屬于數(shù)據(jù)清洗的常見步驟？（）A.處理重復(fù)值B.檢測(cè)異常值C.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式D.特征工程E.處理缺失值2.以下哪些圖表適合展示多維數(shù)據(jù)？（）A.散點(diǎn)圖B.熱力圖C.平行坐標(biāo)圖D.餅圖E.雷達(dá)圖3.在SQL中，以下哪些語句屬于數(shù)據(jù)定義語言（DDL）？（）A.`CREATETABLE`B.`INSERTINTO`C.`ALTERTABLE`D.`DROPTABLE`E.`SELECT*FROM`4.以下哪些方法可以用于特征選擇？（）A.遞歸特征消除（RFE）B.Lasso回歸C.決策樹特征重要性D.相關(guān)性分析E.線性回歸5.在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，以下哪些指標(biāo)需要考慮？（）A.均值B.標(biāo)準(zhǔn)差C.自相關(guān)系數(shù)D.移動(dòng)平均E.趨勢(shì)成分三、判斷題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.數(shù)據(jù)可視化只能使用柱狀圖和折線圖。（×）2.缺失值處理只能使用刪除或填充兩種方法。（×）3.SQL中，`JOIN`語句用于連接多個(gè)表。（√）4.數(shù)據(jù)聚合只能使用求和、平均等統(tǒng)計(jì)函數(shù)。（×）5.任何數(shù)據(jù)集都適合直接用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。（×）四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題4分，合計(jì)20分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的。2.解釋什么是數(shù)據(jù)聚合，并列舉三種常見的聚合函數(shù)。3.描述散點(diǎn)圖和熱力圖的區(qū)別及適用場(chǎng)景。4.說明SQL中`INNERJOIN`和`LEFTJOIN`的區(qū)別。5.簡(jiǎn)述特征工程在數(shù)據(jù)分析中的作用。五、操作題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.假設(shè)有以下SQL查詢語句，請(qǐng)解釋其功能并說明如何修改以獲取不同結(jié)果：sqlSELECTcustomer_id,SUM(sales)AStotal_salesFROMordersGROUPBYcustomer_idHAVINGtotal_sales>1000;2.假設(shè)你有一組時(shí)間序列數(shù)據(jù)，請(qǐng)簡(jiǎn)述如何使用Python進(jìn)行季節(jié)性分解，并說明常用的分解方法。答案一、單選題答案1.B2.C3.C4.C5.A6.C7.C8.B9.B10.B二、多選題答案1.A,B,C,E2.A,B,C,E3.A,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D,E三、判斷題答案1.×2.×3.√4.×5.×四、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：刪除或填充缺失值，保證數(shù)據(jù)完整性。-重復(fù)值處理：刪除重復(fù)記錄，避免分析偏差。-異常值檢測(cè)：識(shí)別并處理異常值，防止誤導(dǎo)分析結(jié)果。-數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一：統(tǒng)一日期、數(shù)值等格式，便于后續(xù)處理。-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：如歸一化、離散化等，使數(shù)據(jù)更適合分析。2.數(shù)據(jù)聚合及其常見函數(shù)-數(shù)據(jù)聚合是指將多個(gè)記錄合并為單個(gè)記錄，通過統(tǒng)計(jì)函數(shù)匯總數(shù)據(jù)。-常見聚合函數(shù)：`SUM()`（求和）、`AVG()`（平均）、`COUNT()`（計(jì)數(shù)）。3.散點(diǎn)圖與熱力圖的區(qū)別及適用場(chǎng)景-散點(diǎn)圖：用于展示兩個(gè)連續(xù)變量的關(guān)系，適合少量數(shù)據(jù)點(diǎn)。-熱力圖：通過顏色深淺表示數(shù)值大小，適合大量數(shù)據(jù)或二維矩陣。4.`INNERJOIN`與`LEFTJOIN`的區(qū)別-`INNERJOIN`：僅返回兩個(gè)表中匹配的記錄。-`LEFTJOIN`：返回左表所有記錄，右表匹配則顯示匹配值，否則為NULL。5.特征工程的作用-提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，增強(qiáng)模型表現(xiàn)。-通過組合、轉(zhuǎn)換特征，挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值。五、操作題答案1.SQL查詢語句解析及修改-功能：查詢訂單總額超過1000的客戶ID及訂單總額。-修改建議：-若要獲取所有客戶的訂單總額，刪除`HAVING`子句：sqlSELECTcustomer_id,SUM(sales)AStotal_salesFROMordersGROUPBYcustomer_id;-若要篩選訂單數(shù)量超過10的客戶：sqlSELECTcustomer_id,COUNT(*)ASorder_countFROMordersGROUPBYcustomer_idHAVINGCOUNT(*)>10;2.Python時(shí)間序列季節(jié)性分解-方法：使用`statsmodels`庫(kù)的`seasonal_decompose`函數(shù)。-步驟：1.導(dǎo)入庫(kù)：`fromstatsmodels.tsa.seasonalimportseason