2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用專業(yè)數(shù)據(jù)剖析工具考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在數(shù)據(jù)剖析流程中，通常最先進(jìn)行的步驟是？A.數(shù)據(jù)可視化B.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理C.統(tǒng)計(jì)分析D.確定分析目標(biāo)2.下列哪種方法不適合處理數(shù)據(jù)中的缺失值？A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充C.使用回歸預(yù)測填充D.保持原樣，不做處理3.當(dāng)我們需要檢測兩個分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)性時，最常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法是？A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.相關(guān)性分析4.在數(shù)據(jù)可視化中，使用折線圖最適宜于展示？A.分類數(shù)據(jù)的分布情況B.不同部分占總體的比例C.數(shù)據(jù)隨時間或連續(xù)變量的變化趨勢D.數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性5.下列哪個不是大數(shù)據(jù)技術(shù)的特征？A.海量性B.實(shí)時性C.異構(gòu)性D.可預(yù)測性6.使用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)剖析時，用于篩選滿足條件的行的關(guān)鍵詞是？A.`groupby()`B.`loc[]`或`iloc[]`C.`merge()`D.`pivot_table()`7.下列關(guān)于數(shù)據(jù)規(guī)范化（歸一化）的說法中，正確的是？A.將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間B.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為分類數(shù)據(jù)C.增大數(shù)據(jù)的方差D.主要用于處理缺失值8.在進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）時，計(jì)算數(shù)據(jù)集中每個數(shù)值出現(xiàn)的頻率屬于哪種分析？A.分布分析B.關(guān)聯(lián)分析C.聚類分析D.時間序列分析9.適用于分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集，且能并行處理數(shù)據(jù)的SQL組件是？A.OLTPB.OLAPC.SparkSQLD.HiveQL10.選擇合適的數(shù)據(jù)剖析工具時，首要考慮的因素是？A.工具的知名度B.工具的界面美觀度C.工具是否支持所需的數(shù)據(jù)分析和處理任務(wù)D.工具的學(xué)習(xí)成本二、填空題1.數(shù)據(jù)剖析旨在從數(shù)據(jù)中提取有價值的________和________。2.處理數(shù)據(jù)中的異常值時，常用的方法有刪除、________和轉(zhuǎn)換。3.描述數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)散布情況的統(tǒng)計(jì)量主要有均值、中位數(shù)、________和極差。4.在Python中，用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)框（DataFrame）的庫是________。5.為了消除不同計(jì)量單位對數(shù)據(jù)的影響，常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行________。6.交叉表（ContingencyTable）常用于分析兩個________之間的關(guān)聯(lián)性。7.對數(shù)據(jù)進(jìn)行分箱（Binning）操作，可以將其轉(zhuǎn)化為________數(shù)據(jù)。8.K-means算法是一種常用的________聚類方法。9.讀取CSV文件到PandasDataFrame對象時，常用的函數(shù)是________。10.數(shù)據(jù)剖析過程通常包括數(shù)據(jù)獲取、________、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果解釋與呈現(xiàn)等主要階段。三、簡答題1.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)及其重要性。2.解釋什么是描述性統(tǒng)計(jì)分析，并列舉三種常用的描述性統(tǒng)計(jì)量。3.說明使用箱線圖（BoxPlot）進(jìn)行數(shù)據(jù)探索的優(yōu)點(diǎn)。4.比較一下使用Python的Pandas庫和Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗在效率和能力上的主要區(qū)別。四、操作題假設(shè)你使用Python的Pandas庫對一個名為`sales_data.csv`的零售銷售數(shù)據(jù)文件進(jìn)行了如下操作（假設(shè)文件已正確讀取到名為`df`的DataFrame中）：```python#1.查看數(shù)據(jù)的前5行#2.檢查數(shù)據(jù)中是否存在缺失值，并統(tǒng)計(jì)各列缺失值的數(shù)量#3.對'price'列進(jìn)行規(guī)范化處理，將其轉(zhuǎn)換為[0,1]區(qū)間的值#（使用Min-Max規(guī)范化方法：new_value=(value-min)/(max-min)）#4.篩選出'category'為'Electronics'且'quantity'大于10的記錄```請將上述Python代碼補(bǔ)充完整，以實(shí)現(xiàn)指定的數(shù)據(jù)操作。五、分析題假設(shè)你是一家電商公司的數(shù)據(jù)分析師，近期需要分析用戶訂單數(shù)據(jù)，以了解用戶的購買行為和偏好，并為制定營銷策略提供依據(jù)。你獲取到了近一個月的用戶訂單數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），包含字段：用戶ID（user_id）、訂單ID（order_id）、商品ID（product_id）、商品類別（category）、購買數(shù)量（quantity）、訂單金額（amount）、下單時間（order_time）等。請根據(jù)上述背景，回答以下問題：1.你會從哪些方面進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）？請列舉至少三個分析維度，并說明每個維度下你可能采用的具體分析方法或統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。（10分）2.針對你選擇的一個分析維度（例如，用戶購買商品類別的偏好），請?jiān)O(shè)計(jì)一個具體的數(shù)據(jù)剖析方案。方案應(yīng)包括分析目標(biāo)、需要的數(shù)據(jù)、可能使用的技術(shù)/方法/工具，以及預(yù)期的分析結(jié)果或可視化圖表。（15分）3.基于你的分析結(jié)果，請?zhí)岢鲋辽賰蓷l有針對性的、可落地的營銷建議。（5分）試卷答案一、選擇題1.B解析：數(shù)據(jù)剖析流程通常遵循一定的順序，首先需要明確分析目標(biāo)，然后是數(shù)據(jù)獲取，接著是數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理，這是確保后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)。2.D解析：數(shù)據(jù)清洗的目標(biāo)是處理缺失值，選項(xiàng)A、B、C都是常用的處理方法，而保持原樣不做處理顯然不是一種有效的策略。3.C解析：卡方檢驗(yàn)（Chi-squaretest）主要用于檢驗(yàn)兩個分類變量之間是否獨(dú)立，即是否存在關(guān)聯(lián)性。4.C解析：折線圖（Linechart）擅長展示數(shù)據(jù)隨時間或其他連續(xù)變量變化的趨勢，能夠清晰地顯示數(shù)據(jù)的增減和波動情況。5.D解析：大數(shù)據(jù)技術(shù)的特征通常包括海量性（Volume）、高速性（Velocity）、多樣性（Variety）、真實(shí)性（Veracity）等，可預(yù)測性（Predictability）不是其核心特征。6.B解析：`loc[]`和`iloc[]`是Pandas中用于數(shù)據(jù)篩選的關(guān)鍵字，其中`loc[]`基于標(biāo)簽索引，`iloc[]`基于整數(shù)位置索引。`groupby()`用于分組，`merge()`用于合并，`pivot_table()`用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表。7.A解析：數(shù)據(jù)規(guī)范化（歸一化）是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，如[0,1]區(qū)間，這是常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，有助于消除不同量綱的影響。8.A解析：分布分析是EDA的重要組成部分，旨在了解數(shù)據(jù)的基本分布特征，如集中趨勢、離散程度等，計(jì)算頻率是分布分析的基本方法之一。9.C解析：SparkSQL和HiveQL是專門用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的SQL組件，它們能夠利用分布式計(jì)算框架（如Spark、Hive）進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)查詢和分析。10.C解析：選擇數(shù)據(jù)剖析工具的首要原則是確保該工具能夠滿足所需的數(shù)據(jù)分析和處理任務(wù)，即其功能是否匹配分析需求。二、填空題1.信息,知識解析：數(shù)據(jù)剖析的根本目的是從看似雜亂的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和知識，為決策提供支持。2.替換解析：處理異常值的方法包括刪除、替換和轉(zhuǎn)換。替換是指用其他值（如均值、中位數(shù)）替換異常值。3.標(biāo)準(zhǔn)差解析：描述數(shù)據(jù)散布情況的關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量包括集中趨勢（均值、中位數(shù)）和離散程度（方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差）等。4.Pandas解析：Pandas是Python中一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫，提供了數(shù)據(jù)框（DataFrame）等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是數(shù)據(jù)剖析常用工具。5.標(biāo)準(zhǔn)化解析：標(biāo)準(zhǔn)化（或歸一化）是為了消除不同變量量綱的影響，使數(shù)據(jù)具有可比性，常用方法包括Min-Max縮放和Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。6.分類解析：交叉表主要用于分析兩個分類變量之間的關(guān)聯(lián)性，展示不同類別組合的頻數(shù)分布。7.分類解析：分箱操作將連續(xù)變量轉(zhuǎn)化為離散的類別變量，屬于數(shù)據(jù)離散化的過程。8.K-means解析：K-means是一種經(jīng)典的基于距離的聚類算法，通過迭代將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為K個簇。9.read_csv解析：`read_csv`是Pandas庫中用于讀取CSV文件并創(chuàng)建DataFrame的常用函數(shù)。10.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理解析：數(shù)據(jù)剖析流程通常包括明確目標(biāo)、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果解釋與呈現(xiàn)等階段，清洗與預(yù)處理是關(guān)鍵中間環(huán)節(jié)。三、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括處理缺失值、處理異常值、數(shù)據(jù)變換（如規(guī)范化、編碼）和數(shù)據(jù)集成等。其重要性在于，原始數(shù)據(jù)往往存在不完整、不一致等問題，直接使用可能導(dǎo)致分析結(jié)果偏差甚至錯誤，數(shù)據(jù)清洗是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高分析準(zhǔn)確性和可靠性的基礎(chǔ)。2.描述性統(tǒng)計(jì)分析是對數(shù)據(jù)集進(jìn)行概括性描述和總結(jié)的統(tǒng)計(jì)方法，目的是了解數(shù)據(jù)的基本特征。常用的描述性統(tǒng)計(jì)量包括：均值（Mean，表示數(shù)據(jù)的平均水平）、中位數(shù)（Median，表示數(shù)據(jù)的中間值）、標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation，表示數(shù)據(jù)的離散程度）。3.使用箱線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)探索的優(yōu)點(diǎn)在于：能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況，包括中位數(shù)、四分位數(shù)范圍（即箱體部分）、異常值（通常用點(diǎn)表示），有助于快速識別數(shù)據(jù)的偏態(tài)、離散程度和潛在的離群點(diǎn)，是進(jìn)行初步數(shù)據(jù)分布分析和比較不同組數(shù)據(jù)分布的有效圖形化工具。4.使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗通常比使用Excel更高效，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，Pandas能夠利用向量化的操作和底層優(yōu)化實(shí)現(xiàn)快速處理。Pandas功能更強(qiáng)大，支持更復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作，如條件篩選、分組聚合、缺失值處理等多種內(nèi)置函數(shù)和操作符。Excel在處理小型數(shù)據(jù)集和進(jìn)行簡單可視化方面較為便捷，但面對數(shù)據(jù)量增大或復(fù)雜操作時，效率會顯著下降，且容易出錯。四、操作題```pythonimportpandasaspd#假設(shè)數(shù)據(jù)已讀取到df#1.查看數(shù)據(jù)的前5行print(df.head())#2.檢查數(shù)據(jù)中是否存在缺失值，并統(tǒng)計(jì)各列缺失值的數(shù)量missing_values=df.isnull().sum()print(missing_values)#3.對'price'列進(jìn)行規(guī)范化處理，將其轉(zhuǎn)換為[0,1]區(qū)間的值min_price=df['price'].min()max_price=df['price'].max()df['price_normalized']=(df['price']-min_price)/(max_price-min_price)#注意：這里假設(shè)'price'列存在且非空，有最大值和最小值#4.篩選出'category'為'Electronics'且'quantity'大于10的記錄filtered_df=df[(df['category']=='Electronics')&(df['quantity']>10)]print(filtered_df)```五、分析題1.數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）可以從以下幾個方面進(jìn)行：*用戶基本特征分析：分析用戶的性別、年齡、地域等基本分布情況。方法：使用描述性統(tǒng)計(jì)量（均值、中位數(shù)、頻數(shù)）和可視化圖表（如直方圖、餅圖）。*購買行為分析：分析用戶的購買頻率、平均訂單金額、購買數(shù)量等。方法：計(jì)算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)（如購買次數(shù)、總金額/數(shù)量/件數(shù)），繪制趨勢圖或分布圖。*商品類別分析：分析不同商品類別的銷售額、銷售量、熱銷商品等。方法：使用分組聚合（如sum、count），繪制柱狀圖或餅圖進(jìn)行比較。這些維度有助于了解用戶群體、消費(fèi)習(xí)慣和商品受歡迎程度。2.設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)剖析方案（以分析用戶購買商品類別的偏好為例）：*分析目標(biāo)：了解不同用戶群體（可按新/老用戶、高/低消費(fèi)用戶等細(xì)分）最偏好的商品類別，識別哪些類別銷售額/銷量最高，以及是否存在特定類別的關(guān)聯(lián)購買行為。*需要的數(shù)據(jù)：用戶ID、商品ID、商品類別、購買數(shù)量、訂單金額、下單時間等字段。*可能使用的技術(shù)/方法/工具：*方法：描述性統(tǒng)計(jì)分析、分類匯總、交叉分析。*技術(shù)：使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合和篩選，使用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，使用Matplotlib/Seaborn庫進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。*預(yù)期的分析結(jié)果或可視化圖表：*繪制各商品類別的銷售額/銷量排行榜（柱狀圖）。*按用戶類型（如新老用戶