2026年數(shù)據(jù)科學(xué)家考試數(shù)據(jù)挖掘與分析實(shí)操題一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與探索性分析（共3題，每題10分，共30分）1.數(shù)據(jù)清洗與缺失值處理背景：某電商平臺(tái)收集了2023年1月至2024年12月全國(guó)主要城市的用戶購(gòu)買數(shù)據(jù)，用于分析消費(fèi)趨勢(shì)。數(shù)據(jù)中包含用戶ID、訂單號(hào)、購(gòu)買金額、購(gòu)買時(shí)間、城市、性別、年齡等字段。部分?jǐn)?shù)據(jù)存在缺失值和異常值，需要預(yù)處理。任務(wù)：（1）假設(shè)“購(gòu)買金額”存在異常值，請(qǐng)?zhí)岢鲋辽賰煞N檢測(cè)異常值的方法，并說明原理。（2）假設(shè)“城市”字段存在少量錯(cuò)別字（如“上海新區(qū)”應(yīng)為“上?！保?qǐng)?zhí)岢鲆环N修正錯(cuò)別字的方法，并說明原理。（3）假設(shè)“年齡”字段存在缺失值，請(qǐng)選擇一種填充方法（均值、中位數(shù)、眾數(shù)或KNN），并說明選擇理由。2.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）背景：某銀行收集了2023年1月至2024年12月的信用卡用戶數(shù)據(jù)，包含用戶ID、性別、年齡、收入、消費(fèi)金額、逾期次數(shù)等字段，用于分析用戶信用風(fēng)險(xiǎn)。任務(wù)：（1）請(qǐng)?zhí)岢鲋辽偃N可視化方法，分析用戶的消費(fèi)金額分布特征。（2）請(qǐng)?zhí)岢鲋辽賰煞N方法，分析用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)（逾期次數(shù)）與收入、年齡的關(guān)系。（3）請(qǐng)描述如何通過相關(guān)性分析，識(shí)別可能影響用戶信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。3.特征工程背景：某共享單車公司收集了2023年1月至2024年12月的用戶騎行數(shù)據(jù)，包含用戶ID、騎行時(shí)間、騎行距離、起止站點(diǎn)、天氣等字段，用于預(yù)測(cè)用戶騎行需求。任務(wù)：（1）請(qǐng)?zhí)岢鲋辽偃N特征衍生方法，提升模型的預(yù)測(cè)能力。（2）請(qǐng)說明如何通過特征編碼（如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼）處理“天氣”字段。（3）請(qǐng)解釋如何通過特征選擇（如Lasso回歸、隨機(jī)森林）篩選關(guān)鍵特征。二、分類模型實(shí)戰(zhàn)（共2題，每題15分，共30分）4.電信客戶流失預(yù)測(cè)背景：某電信運(yùn)營(yíng)商收集了2023年1月至2024年12月的客戶數(shù)據(jù)，包含客戶ID、套餐類型、月消費(fèi)金額、合約期限、投訴次數(shù)等字段，用于預(yù)測(cè)客戶流失風(fēng)險(xiǎn)。任務(wù)：（1）請(qǐng)選擇一種分類模型（如邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林），并說明選擇理由。（2）請(qǐng)?zhí)岢鲋辽賰煞N方法，評(píng)估模型的性能（如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)）。（3）請(qǐng)解釋如何通過模型調(diào)參（如網(wǎng)格搜索）提升模型效果。5.網(wǎng)易新聞點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)背景：某新聞平臺(tái)收集了2023年1月至2024年12月的新聞點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，包含新聞ID、標(biāo)題、類別、發(fā)布時(shí)間、用戶屬性等字段，用于預(yù)測(cè)新聞的點(diǎn)擊率。任務(wù)：（1）請(qǐng)?zhí)岢鲋辽賰煞N方法，處理新聞標(biāo)題中的文本數(shù)據(jù)（如分詞、TF-IDF）。（2）請(qǐng)選擇一種分類模型（如邏輯回歸、XGBoost），并說明選擇理由。（3）請(qǐng)解釋如何通過交叉驗(yàn)證（如K折交叉驗(yàn)證）避免模型過擬合。三、聚類與關(guān)聯(lián)規(guī)則分析（共2題，每題15分，共30分）6.顧客細(xì)分分析背景：某零售商收集了2023年1月至2024年12月的顧客購(gòu)買數(shù)據(jù)，包含顧客ID、購(gòu)買商品類別、購(gòu)買金額、購(gòu)買頻率等字段，用于分析顧客消費(fèi)行為。任務(wù)：（1）請(qǐng)選擇一種聚類算法（如K-Means、層次聚類），并說明選擇理由。（2）請(qǐng)?zhí)岢鲋辽賰煞N方法，評(píng)估聚類效果（如輪廓系數(shù)、肘部法則）。（3）請(qǐng)解釋如何通過聚類結(jié)果，制定差異化營(yíng)銷策略。7.購(gòu)物籃分析背景：某超市收集了2023年1月至2024年12月的顧客購(gòu)物數(shù)據(jù)，包含訂單號(hào)、商品名稱等字段，用于分析商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。任務(wù)：（1）請(qǐng)?zhí)岢鲋辽賰煞N方法，挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則（如Apriori算法、FP-Growth）。（2）請(qǐng)解釋如何設(shè)定最小支持度和最小置信度，篩選有效規(guī)則。（3）請(qǐng)說明如何通過關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果，優(yōu)化商品陳列或促銷策略。四、時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)（共1題，20分）8.淘寶雙11銷售額預(yù)測(cè)背景：某電商平臺(tái)收集了2015年至2024年雙11期間的日銷售額數(shù)據(jù)，用于預(yù)測(cè)2025年雙11的銷售額。任務(wù)：（1）請(qǐng)?zhí)岢鲋辽賰煞N時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（如ARIMA、LSTM），并說明選擇理由。（2）請(qǐng)解釋如何通過季節(jié)性分解（如STL分解）處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)。（3）請(qǐng)說明如何通過模型評(píng)估（如MAPE、RMSE）選擇最佳模型。答案與解析一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與探索性分析1.數(shù)據(jù)清洗與缺失值處理（1）異常值檢測(cè)方法：-箱線圖法：通過IQR（四分位數(shù)間距）識(shí)別異常值，公式為：下限=Q1-1.5IQR，上限=Q3+1.5IQR。-Z-score法：計(jì)算數(shù)據(jù)與均值的標(biāo)準(zhǔn)化距離，通常|Z|>3視為異常值。（2）錯(cuò)別字修正方法：-使用模糊匹配（如Levenshtein距離）或詞典校對(duì)，將“上海新區(qū)”映射為“上海”。（3）缺失值填充方法：-選擇KNN填充，因?yàn)槟挲g數(shù)據(jù)分布不均，KNN能更好地保留鄰域特征。2.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）（1）可視化方法：-直方圖：分析消費(fèi)金額分布。-箱線圖：比較不同性別或年齡段的消費(fèi)金額差異。-散點(diǎn)圖：分析逾期次數(shù)與收入的關(guān)系。（2）相關(guān)性分析：-計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)，識(shí)別與信用風(fēng)險(xiǎn)（逾期次數(shù)）高度相關(guān)的特征（如收入、年齡）。3.特征工程（1）特征衍生方法：-時(shí)間特征：提取騎行時(shí)間的星期幾、是否節(jié)假日。-距離特征：計(jì)算起點(diǎn)與終點(diǎn)之間的地理距離。（2）特征編碼：-獨(dú)熱編碼適用于分類變量少的“天氣”字段。（3）特征選擇：-使用Lasso回歸自動(dòng)篩選與騎行需求高度相關(guān)的特征。二、分類模型實(shí)戰(zhàn)4.電信客戶流失預(yù)測(cè)（1）選擇隨機(jī)森林，因?yàn)槟芴幚砀呔S數(shù)據(jù)且不易過擬合。（2）評(píng)估指標(biāo)：準(zhǔn)確率（避免誤判）、召回率（減少客戶流失）。（3）調(diào)參：通過網(wǎng)格搜索優(yōu)化樹的數(shù)量和深度。5.網(wǎng)易新聞點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)（1）文本處理：使用jieba分詞，結(jié)合TF-IDF提取關(guān)鍵詞。（2）選擇XGBoost，因?yàn)槟芴幚聿黄胶鈹?shù)據(jù)且計(jì)算效率高。（3）交叉驗(yàn)證：避免模型對(duì)特定數(shù)據(jù)集過擬合。三、聚類與關(guān)聯(lián)規(guī)則分析6.顧客細(xì)分分析（1）選擇K-Means，因?yàn)槟芸焖偬幚泶笠?guī)模數(shù)據(jù)。（2）評(píng)估方法：輪廓系數(shù)（衡量聚類緊密度）和肘部法則（選擇最優(yōu)K值）。（3）營(yíng)銷策略：針對(duì)不同細(xì)分群體制定個(gè)性化推薦。7.購(gòu)物籃分析（1）挖掘方法：Apriori算法通過支持度篩選高頻項(xiàng)集。（2）最小支持度/置信度：例如，支持度>0.05，置信度>0.7。（3）優(yōu)化策略：將關(guān)聯(lián)商品放在一起陳列。四、時(shí)