2026年數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)處理能力提升試題集一、單選題（每題2分，共10題）1.在處理某城市交通流量數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分傳感器記錄的日期格式不統(tǒng)一，有的為"YYYY-MM-DD"，有的為"MM/DD/YYYY"。若需統(tǒng)一為"YYYY-MM-DD"格式，以下哪種Python庫(kù)最適用于此任務(wù)？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2.某電商公司需要分析用戶購(gòu)買行為，數(shù)據(jù)中包含用戶ID、購(gòu)買金額、購(gòu)買時(shí)間等信息。若需計(jì)算每個(gè)用戶的平均購(gòu)買金額，但數(shù)據(jù)中存在缺失值，以下哪種方法最合適？A.直接刪除缺失值B.使用均值填充缺失值C.使用中位數(shù)填充缺失值D.使用用戶畫像數(shù)據(jù)填充缺失值3.在處理某金融機(jī)構(gòu)的信貸數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)年齡字段存在異常值（如負(fù)數(shù)或超過120歲）。以下哪種方法最適合檢測(cè)并處理這些異常值？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.箱線圖分析C.線性回歸D.邏輯回歸4.某零售企業(yè)需要分析銷售數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含商品ID、銷售日期、銷售量等信息。若需計(jì)算每個(gè)商品每月的總銷售量，以下哪種SQL語(yǔ)句最合適？sqlA.SELECT商品ID,SUM(銷售量)FROM數(shù)據(jù)表GROUPBY商品ID,YEAR(銷售日期),MONTH(銷售日期)B.SELECT商品ID,SUM(銷售量)FROM數(shù)據(jù)表GROUPBY商品ID,DAY(銷售日期)C.SELECT商品ID,SUM(銷售量)FROM數(shù)據(jù)表GROUPBY商品ID,DATE(銷售日期)D.SELECT商品ID,SUM(銷售量)FROM數(shù)據(jù)表GROUPBY商品ID,QUARTER(銷售日期)5.某政府部門需要分析人口數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含年齡、性別、職業(yè)等信息。若需計(jì)算不同職業(yè)的性別比例，以下哪種方法最合適？A.熱力圖分析B.餅圖分析C.交叉表分析D.箱線圖分析二、多選題（每題3分，共5題）6.在處理某醫(yī)療機(jī)構(gòu)的病歷數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)存在重復(fù)記錄。以下哪些方法可以用于檢測(cè)并處理重復(fù)數(shù)據(jù)？A.使用Pandas的`duplicated()`函數(shù)B.使用SQL的`DELETE`語(yǔ)句C.使用聚類算法檢測(cè)異常值D.使用散點(diǎn)圖分析7.某社交平臺(tái)需要分析用戶行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含用戶ID、發(fā)布時(shí)間、發(fā)布內(nèi)容等信息。若需分析用戶活躍時(shí)段，以下哪些方法最合適？A.時(shí)間序列分析B.熱力圖分析C.詞云圖分析D.用戶分群8.在處理某制造業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分傳感器數(shù)據(jù)存在缺失值。以下哪些方法可以用于處理缺失值？A.使用均值填充B.使用KNN算法填充C.使用插值法填充D.使用隨機(jī)森林填充9.某金融機(jī)構(gòu)需要分析客戶的信用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含年齡、收入、負(fù)債等信息。若需構(gòu)建信用評(píng)分模型，以下哪些特征工程方法最合適？A.特征歸一化B.特征編碼C.特征交互D.特征選擇10.某電商平臺(tái)需要分析用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含用戶ID、商品ID、評(píng)論內(nèi)容等信息。若需分析用戶情感傾向，以下哪些方法最合適？A.主題模型B.情感分析C.文本聚類D.詞嵌入三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）11.簡(jiǎn)述在處理某城市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)時(shí)，如何檢測(cè)并處理異常值？12.簡(jiǎn)述在處理某電商平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)時(shí)，如何進(jìn)行用戶分群？13.簡(jiǎn)述在處理某金融機(jī)構(gòu)的信貸數(shù)據(jù)時(shí)，如何進(jìn)行特征工程？14.簡(jiǎn)述在處理某醫(yī)療機(jī)構(gòu)的病歷數(shù)據(jù)時(shí)，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗？四、操作題（每題10分，共2題）15.假設(shè)你有一份某零售企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)（CSV格式），包含商品ID、銷售日期、銷售量、折扣等信息。請(qǐng)編寫Python代碼，計(jì)算每個(gè)商品每月的總銷售量和平均折扣，并將結(jié)果保存為新的CSV文件。16.假設(shè)你有一份某金融機(jī)構(gòu)的信貸數(shù)據(jù)（Excel格式），包含客戶ID、年齡、收入、負(fù)債等信息。請(qǐng)使用SQL語(yǔ)句，查詢年齡在25-35歲之間、收入超過50000的客戶數(shù)量，并將結(jié)果保存為新的Excel文件。答案與解析一、單選題1.A解析：Pandas庫(kù)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，可以方便地處理不同格式的日期數(shù)據(jù)。使用`pd.to_datetime()`函數(shù)可以統(tǒng)一日期格式。2.C解析：使用中位數(shù)填充缺失值適用于數(shù)據(jù)分布偏斜的情況，而均值填充適用于數(shù)據(jù)分布正態(tài)的情況。此處建議使用中位數(shù)填充。3.B解析：箱線圖分析可以有效地檢測(cè)異常值，而標(biāo)準(zhǔn)化、線性回歸、邏輯回歸不適用于異常值檢測(cè)。4.A解析：使用`YEAR()`和`MONTH()`函數(shù)可以按年和月分組，計(jì)算每個(gè)商品每月的總銷售量。5.C解析：交叉表分析可以計(jì)算不同職業(yè)的性別比例，而熱力圖、餅圖、箱線圖不適用于此任務(wù)。二、多選題6.A,C解析：`duplicated()`函數(shù)可以檢測(cè)重復(fù)數(shù)據(jù)，聚類算法可以檢測(cè)異常值。散點(diǎn)圖分析不適用于重復(fù)數(shù)據(jù)檢測(cè)。7.A,B解析：時(shí)間序列分析可以分析用戶活躍時(shí)段，熱力圖可以可視化用戶活躍時(shí)段。詞云圖、用戶分群不適用于此任務(wù)。8.A,B,C解析：均值填充、KNN填充、插值法都是常用的缺失值處理方法。隨機(jī)森林不適用于缺失值填充。9.A,B,D解析：特征歸一化、特征編碼、特征選擇都是常用的特征工程方法。特征交互不適用于此任務(wù)。10.B,C解析：情感分析可以分析用戶情感傾向，文本聚類可以分析用戶評(píng)論主題。主題模型、詞嵌入不適用于此任務(wù)。三、簡(jiǎn)答題11.答案：-使用箱線圖分析檢測(cè)異常值；-使用Z-score方法檢測(cè)異常值；-使用IQR（四分位數(shù)間距）方法檢測(cè)異常值；-對(duì)異常值進(jìn)行刪除或修正。12.答案：-使用K-means聚類算法進(jìn)行用戶分群；-使用決策樹進(jìn)行用戶分群；-使用用戶行為特征（如購(gòu)買頻率、購(gòu)買金額等）進(jìn)行分群；-分析分群結(jié)果，優(yōu)化分群策略。13.答案：-對(duì)數(shù)值特征進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化；-對(duì)分類特征進(jìn)行編碼（如獨(dú)熱編碼）；-構(gòu)建特征交互（如乘法、加法）；-使用特征選擇方法（如Lasso回歸）篩選重要特征。14.答案：-檢測(cè)并處理缺失值；-檢測(cè)并處理重復(fù)數(shù)據(jù)；-統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如日期、數(shù)值格式）；-檢測(cè)并處理異常值；-對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗（如去除停用詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)）。四、操作題15.答案：pythonimportpandasaspd讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('sales_data.csv')轉(zhuǎn)換日期格式data['銷售日期']=pd.to_datetime(data['銷售日期'])按商品ID和年月分組，計(jì)算總銷售量和平均折扣result=data.groupby(['商品ID',data['銷售日期'].dt.year,data['銷售日期'].dt.month])[['銷售量','折扣']].agg({'銷售量':'sum','折扣':'mean'})保存結(jié)果result.to_csv('sales_summary.csv')16.答案：sqlSELECTCOUNT()AS客戶