2026年考試大綱：諾基亞貝爾數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試內(nèi)容一、單選題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)于缺失值處理方法中，不適用于分類變量的是？A.插值法B.填充眾數(shù)C.刪除缺失值D.KNN填充2.假設(shè)某電商平臺(tái)的用戶購買行為數(shù)據(jù)中，用戶的購買金額呈右偏態(tài)分布，則以下哪種統(tǒng)計(jì)量更能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)？A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.極差3.在時(shí)間序列分析中，若某指標(biāo)呈現(xiàn)明顯的周期性波動(dòng)，以下哪種模型更適用于預(yù)測(cè)？A.線性回歸模型B.ARIMA模型C.邏輯回歸模型D.決策樹模型4.假設(shè)某電信運(yùn)營(yíng)商需要分析用戶套餐使用情況，以下哪種分析方法最適合識(shí)別高價(jià)值用戶？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.邏輯回歸分類D.回歸分析5.在數(shù)據(jù)可視化中，用于展示部分與整體關(guān)系的圖表是？A.散點(diǎn)圖B.餅圖C.折線圖D.柱狀圖6.假設(shè)某制造業(yè)企業(yè)需要監(jiān)控生產(chǎn)過程中的異常情況，以下哪種方法最適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控？A.抽樣調(diào)查B.監(jiān)控閾值法C.主成分分析D.決策樹分類7.在數(shù)據(jù)倉庫中，以下哪種模式最適合處理多維度分析？A.星型模式B.網(wǎng)狀模式C.雪花模式D.模糊模式8.假設(shè)某銀行需要分析客戶違約風(fēng)險(xiǎn)，以下哪種模型最適合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估？A.K-Means聚類B.樸素貝葉斯分類C.XGBoost回歸D.線性回歸9.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種方法最適合檢測(cè)異常值？A.標(biāo)準(zhǔn)差法B.眾數(shù)法C.插值法D.最大最小值法10.假設(shè)某零售企業(yè)需要分析用戶購物路徑，以下哪種算法最適合發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集？A.決策樹B.Apriori算法C.K-Means聚類D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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)預(yù)處理的基本步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)規(guī)約E.數(shù)據(jù)挖掘2.在時(shí)間序列分析中，以下哪些方法可以用于趨勢(shì)預(yù)測(cè)？A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.線性回歸E.決策樹3.假設(shè)某物流公司需要分析包裹配送效率，以下哪些指標(biāo)適合評(píng)估？A.配送時(shí)間B.配送成本C.用戶滿意度D.包裹破損率E.配送路線復(fù)雜度4.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪些圖表適合展示多維數(shù)據(jù)關(guān)系？A.散點(diǎn)圖B.熱力圖C.平行坐標(biāo)圖D.餅圖E.雷達(dá)圖5.假設(shè)某醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要分析患者病情趨勢(shì)，以下哪些方法可以用于異常檢測(cè)？A.3σ原則B.窗口移動(dòng)法C.支持向量機(jī)D.K-Means聚類E.邏輯回歸三、判斷題（共10題，每題1分，合計(jì)10分）1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析中唯一必要的步驟。（×）2.中位數(shù)對(duì)異常值不敏感。（√）3.ARIMA模型適用于非平穩(wěn)時(shí)間序列。（×）4.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的隱藏關(guān)系。（√）5.數(shù)據(jù)可視化只能使用圖表展示數(shù)據(jù)。（×）6.聚類分析屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（√）7.數(shù)據(jù)倉庫只能存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)。（×）8.XGBoost模型可以處理缺失值。（√）9.異常值檢測(cè)只能使用統(tǒng)計(jì)方法。（×）10.Apriori算法只能用于分類數(shù)據(jù)。（×）四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分，合計(jì)25分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。2.解釋時(shí)間序列分析中ARIMA模型的基本原理。3.描述如何使用聚類分析識(shí)別高價(jià)值用戶。4.說明數(shù)據(jù)可視化的基本原則及其重要性。5.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉庫與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。五、論述題（共1題，15分）假設(shè)某能源公司需要分析用戶用電行為，以優(yōu)化電力套餐設(shè)計(jì)。請(qǐng)結(jié)合數(shù)據(jù)分析方法，說明如何從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，并提出具體的分析步驟及可能遇到的挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題1.D-插值法適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，分類變量無法進(jìn)行插值。2.B-右偏態(tài)分布中，均值受極端值影響較大，中位數(shù)更穩(wěn)定。3.B-ARIMA模型專門用于處理具有周期性波動(dòng)的時(shí)間序列。4.A-聚類分析可以將用戶分組，識(shí)別高價(jià)值用戶群體。5.B-餅圖直觀展示部分占整體的比重。6.B-監(jiān)控閾值法適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)。7.A-星型模式簡(jiǎn)化了多維分析，提高查詢效率。8.C-XGBoost適合處理高維分類問題，如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。9.A-標(biāo)準(zhǔn)差法通過計(jì)算方差識(shí)別異常值。10.B-Apriori算法用于發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集，適合購物路徑分析。二、多選題1.A,B,C,D-數(shù)據(jù)預(yù)處理包括清洗、集成、變換、規(guī)約，挖掘?qū)儆诟呒?jí)分析。2.A,B,C,D-移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、ARIMA、線性回歸均可用于趨勢(shì)預(yù)測(cè)。3.A,B,C,D-配送時(shí)間、成本、滿意度、破損率均影響配送效率。4.B,C,E-熱力圖、平行坐標(biāo)圖、雷達(dá)圖適合多維數(shù)據(jù)展示。5.A,B,C-3σ原則、窗口移動(dòng)法、支持向量機(jī)均可用于異常檢測(cè)。三、判斷題1.×-數(shù)據(jù)預(yù)處理是必要但非唯一步驟，挖掘、建模等同樣重要。2.√-中位數(shù)不受極端值影響。3.×-ARIMA需處理平穩(wěn)序列，非平穩(wěn)需差分。4.√-關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的核心是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)。5.×-可使用文字、表格等形式可視化數(shù)據(jù)。6.√-聚類分析無需標(biāo)簽，屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。7.×-數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)歷史及當(dāng)前數(shù)據(jù)，關(guān)系庫存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù)。8.√-XGBoost可自動(dòng)處理缺失值。9.×-異常值檢測(cè)也可使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法。10.×-Apriori支持?jǐn)?shù)值和類別數(shù)據(jù)。四、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟及其作用：-清洗：處理缺失值、異常值、重復(fù)值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。-集成：合并多源數(shù)據(jù)，消除冗余。-變換：標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、離散化，適配模型需求。-規(guī)約：降維，減少存儲(chǔ)和計(jì)算成本。2.ARIMA模型原理：-ARIMA（自回歸積分滑動(dòng)平均模型）通過差分處理非平穩(wěn)序列，結(jié)合自回歸（AR）、移動(dòng)平均（MA）項(xiàng)，捕捉時(shí)間序列的均值和波動(dòng)性。3.聚類分析識(shí)別高價(jià)值用戶：-通過K-Means或DBSCAN聚類用戶行為數(shù)據(jù)（如消費(fèi)金額、頻次），識(shí)別高消費(fèi)、高忠誠度群體，再結(jié)合RFM模型細(xì)化。4.數(shù)據(jù)可視化原則及重要性：-原則：直觀、準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔、目標(biāo)導(dǎo)向。-重要性：幫助快速理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏模式，支持決策。5.數(shù)據(jù)倉庫與關(guān)系庫區(qū)別：-數(shù)據(jù)倉庫：多維、面向主題、歷史數(shù)據(jù)，支持復(fù)雜分析；-關(guān)系庫：一維、面向交易、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，支持事務(wù)處理。五、論述題分析步驟及挑戰(zhàn)：1.數(shù)據(jù)收集：收集用戶用電量、時(shí)間、設(shè)備類型等數(shù)據(jù)。2.預(yù)處理：清洗缺失值，平滑季節(jié)性波動(dòng)（如午高峰）。3.分析：-聚類分析：分組用戶（如高負(fù)荷、低負(fù)荷、間歇性用電）。-回歸分析：預(yù)測(cè)用電