2025年大數據分析師崗位技能測試試卷（含解析）考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理與分析要求：運用Python進行數據預處理，包括數據清洗、數據轉換、數據集成等，并使用Pandas庫對數據進行描述性統計分析。1.讀取以下文本數據，并去除其中的空行和注釋行。```plaintextname,age,genderAlice,25,FBob,30,M#Charlie,35,MDavid,28,MEve,22,F```2.計算年齡在25歲以上的男性和女性的數量。3.將性別列轉換為數字類型，其中女性為0，男性為1。4.添加一列，計算每個人的年齡平方。5.根據年齡列將數據分為三個年齡段：25歲以下、25-35歲、35歲以上。6.統計每個年齡段的男性和女性數量。7.按照年齡降序排列數據。8.打印出每個年齡段的男性和女性數量。9.將處理后的數據保存為CSV文件。二、SQL查詢與數據庫操作要求：使用SQL語句進行數據庫查詢，包括簡單查詢、條件查詢、聚合查詢等。1.假設有一個名為Students的表，其中包含以下列：ID（學生ID）、Name（學生姓名）、Grade（年級）、Score（成績）。-查詢所有學生的姓名和成績。-查詢成績大于90的學生姓名和成績。-查詢年級為10的學生姓名和成績。-查詢成績大于等于80且小于90的學生姓名和成績。-查詢成績排名前三的學生姓名和成績。-查詢成績最低的學生姓名和成績。-查詢成績排名后三的學生姓名和成績。2.假設有一個名為Orders的表，其中包含以下列：OrderID（訂單ID）、CustomerID（客戶ID）、ProductID（產品ID）、Quantity（數量）、OrderDate（訂單日期）。-查詢所有訂單的訂單ID、客戶ID、產品ID、數量和訂單日期。-查詢2019年1月1日至2019年1月31日之間的訂單數量。-查詢每個客戶的訂單數量。-查詢銷售數量最多的前三個產品。-查詢銷售數量最多的客戶姓名。-查詢銷售金額最高的訂單。四、數據可視化與圖表制作要求：使用Python的Matplotlib庫或Excel等工具制作數據可視化圖表，展示數據分布和趨勢。1.繪制年齡在25歲以上的男性和女性的數量分布柱狀圖。2.繪制每個年齡段的男性和女性數量餅圖。3.繪制一個折線圖，展示過去三個月內每天的訂單數量變化。4.繪制一個散點圖，展示每個訂單的數量和訂單日期之間的關系。5.繪制一個堆疊柱狀圖，展示每個客戶購買的不同產品的數量。6.使用Excel創建一個訂單數據透視表，展示每個客戶的訂單數量和總金額。7.使用Excel創建一個成績分析表格，包括每個學生的成績排名、年級平均分、最高分和最低分。8.使用Python生成一個熱力圖，展示訂單數據中客戶ID和產品ID的關聯性。五、機器學習應用要求：使用Python的Scikit-learn庫實現簡單的機器學習算法，解決實際問題。1.使用邏輯回歸算法預測學生的成績。-提取學生的ID、年齡、性別和成績作為特征。-將成績分為優秀（>=90）、良好（80-89）、中等（70-79）、及格（60-69）和不及格（<60）五個類別。-訓練模型并評估其準確率。2.使用決策樹算法預測客戶的購買行為。-提取客戶的ID、年齡、性別、購買歷史和購買金額作為特征。-將購買行為分為購買和不購買兩個類別。-訓練模型并評估其準確率。3.使用K-均值聚類算法將學生分為不同的學習小組。-提取學生的ID、年齡、性別、成績和出勤率作為特征。-將學生分為3個學習小組。-分析每個小組的特征。4.使用支持向量機（SVM）算法預測客戶對某產品的評價。-提取客戶的ID、年齡、性別、購買歷史和評價作為特征。-將評價分為正面和負面兩個類別。-訓練模型并評估其準確率。5.使用隨機森林算法預測學生的畢業率。-提取學生的ID、年齡、性別、成績、家庭背景和就業情況作為特征。-將畢業率分為畢業和未畢業兩個類別。-訓練模型并評估其準確率。六、大數據處理與Hadoop生態系統要求：理解Hadoop生態系統的工作原理，使用Hadoop相關技術處理大數據。1.解釋Hadoop分布式文件系統（HDFS）的工作原理，包括數據塊、節點和復制機制。2.描述MapReduce編程模型的基本概念，包括Map和Reduce函數。3.使用Hadoop命令行工具列出HDFS中指定目錄下的所有文件。4.使用Hadoop命令行工具在HDFS中創建一個新目錄。5.使用Hadoop命令行工具在HDFS中復制一個文件。6.使用Hadoop命令行工具刪除HDFS中的一個文件。7.使用Hadoop命令行工具查看HDFS中一個文件的詳細信息。8.使用Hadoop命令行工具執行一個簡單的MapReduce作業，統計文本文件中的單詞數量。本次試卷答案如下：一、數據預處理與分析1.讀取文本數據并去除空行和注釋行的Python代碼如下：```pythondata=[]withopen('data.txt','r')asfile:forlineinfile:line=line.strip()iflineandnotline.startswith('#'):data.append(line.split(','))#打印數據forrowindata:print(row)```2.計算年齡在25歲以上的男性和女性的數量：```pythoncount_female=sum(1forrowindataifint(row[1])>25androw[2]=='F')count_male=sum(1forrowindataifint(row[1])>25androw[2]=='M')print("女性數量:",count_female)print("男性數量:",count_male)```3.將性別列轉換為數字類型的Python代碼如下：```pythonforrowindata:ifrow[2]=='F':row[2]=0else:row[2]=1```4.添加一列，計算每個人的年齡平方：```pythonforrowindata:row.append(int(row[1])**2)```5.根據年齡列將數據分為三個年齡段的Python代碼如下：```pythonage_groups={'25歲以下':0,'25-35歲':0,'35歲以上':0}forrowindata:ifint(row[1])<25:age_groups['25歲以下']+=1elif25<=int(row[1])<=35:age_groups['25-35歲']+=1else:age_groups['35歲以上']+=1print(age_groups)```6.統計每個年齡段的男性和女性數量：```pythonforage,countinage_groups.items():print("年齡段：",age)male_count=sum(1forrowindataifint(row[1])inrange(25,36)androw[2]==1)female_count=sum(1forrowindataifint(row[1])inrange(25,36)androw[2]==0)print("男性數量：",male_count)print("女性數量：",female_count)```7.按照年齡降序排列數據的Python代碼如下：```pythondata.sort(key=lambdax:int(x[1]),reverse=True)```8.打印出每個年齡段的男性和女性數量：（此步驟已在第6題中完成）9.將處理后的數據保存為CSV文件的Python代碼如下：```pythonimportcsvwithopen('processed_data.csv','w',newline='')asfile:writer=csv.writer(file)writer.writerow(['name','age','gender','age_squared'])forrowindata:writer.writerow(row)```二、SQL查詢與數據庫操作1.查詢所有學生的姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudents;```2.查詢成績大于90的學生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsWHEREScore>90;```3.查詢年級為10的學生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsWHEREGrade=10;```4.查詢成績大于等于80且小于90的學生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsWHEREScoreBETWEEN80AND89;```5.查詢成績排名前三的學生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsORDERBYScoreDESCLIMIT3;```6.查詢成績最低的學生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsORDERBYScoreASCLIMIT1;```7.查詢成績排名后三的學生姓名和成績的SQL語句如下：```sqlSELECTName,ScoreFROMStudentsORDERBYScoreDESCLIMIT3OFFSET2;```三、數據可視化與圖表制作1.繪制年齡在25歲以上的男性和女性的數量分布柱狀圖：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltlabels=['女性','男性']sizes=[count_female,count_male]colors=['#ff9999','#66b3ff']explode=(0.1,0)#explodeeachbarby10%plt.figure(figsize=(8,4))plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=140)plt.axis('equal')plt.show()```2.繪制每個年齡段的男性和女性數量餅圖：```python#假設age_groups已經在第二題中計算labels=['25歲以下','25-35歲','35歲以上']sizes=[age_groups['25歲以下'],age_groups['25-35歲'],age_groups['35歲以上']]colors=['#ff9999','#66b3ff','#99ff99']explode=(0.1,0,0)plt.figure(figsize=(8,4))plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=140)plt.axis('equal')plt.show()```3.繪制過去三個月內每天的訂單數量變化折線圖：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#假設order_data是一個PandasDataFrame，包含訂單日期和數量order_data['OrderDate']=pd.to_datetime(order_data['OrderDate'])order_data.sort_values('OrderDate',inplace=True)plt.figure(figsize=(12,6))plt.plot(order_data['OrderDate'],order_data['Quantity'])plt.title('OrderQuantityOverTime')plt.xlabel('OrderDate')plt.ylabel('Quantity')plt.show()```4.繪制訂單數量和訂單日期之間關系的散點圖：```pythonplt.figure(figsize=(12,6))plt.scatter(order_data['OrderDate'],order_data['Quantity'])plt.title('OrderQuantityvs.OrderDate')plt.xlabel('OrderDate')plt.ylabel('Quantity')plt.show()```5.繪制每個客戶購買的不同產品的數量堆疊柱狀圖：```python#假設customer_data是一個PandasDataFrame，包含客戶ID、產品ID和數量customer_data.sort_values('CustomerID',inplace=True)customer_data.groupby('CustomerID')['ProductID'].value_counts().unstack().plot(kind='bar',stacked=True)plt.title('ProductQuantitybyCustomer')plt.xlabel('CustomerID')plt.ylabel('ProductQuantity')plt.show()```6.使用Excel創建一個訂單數據透視表，展示每個客戶的訂單數量和總金額：（此步驟需要在Excel中手動操作，無法使用代碼實現）7.使用Excel創建一個成績分析表格，包括每個學生的成績排名、年級平均分、最高分和最低分：（此步驟需要在Excel中手動操作，無法使用代碼實現）8.使用Python生成一個熱力圖，展示訂單數據中客戶ID和產品ID的關聯性：```pythonimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#假設order_data是一個PandasDataFrame，包含客戶ID、產品ID和數量order_data['CustomerID']=order_data['CustomerID'].astype(str)order_data['ProductID']=order_data['ProductID'].astype(str)heatmap_data=pd.pivot_table(order_data,values='Quantity',index='CustomerID',columns='ProductID',aggfunc='sum')plt.figure(figsize=(10,8))sns.heatmap(heatmap_data,annot=True,fmt=".1f")plt.title('Customer-ProductQuantityHeatmap')plt.xlabel('ProductID')plt.ylabel('CustomerID')plt.show()```四、機器學習應用1.使用邏輯回歸算法預測學生的成績：```pythonfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#假設student_data是一個PandasDataFrame，包含學生的ID、年齡、性別和成績X=student_data[['Age','Gender']]y=student_data['Score']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)predictions=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,predictions)print("Accuracy:",accuracy)```2.使用決策樹算法預測客戶的購買行為：```pythonfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#假設customer_data是一個PandasDataFrame，包含客戶的ID、年齡、性別、購買歷史和購買金額X=customer_data[['Age','Gender','PurchaseHistory','Amount']]y=customer_data['Purchase']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=DecisionTreeClassifier()model.fit(X_train,y_train)predictions=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,predictions)print("Accuracy:",accuracy)```3.使用K-均值聚類算法將學生分為不同的學習小組：```pythonfromsklearn.clusterimportKMeans#假設student_data是一個PandasDataFrame，包含學生的ID、年齡、性別、成績和出勤率X=student_data[['Age','Gender','Score','Attendance']]kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=42)student_data['Cluster']=kmeans.fit_predict(X)```4.使用支持向量機（SVM）算法預測客戶對某產品的評價：```pythonfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#假設customer_data是一個PandasDataFrame，包含客戶的ID、年齡、性別、購買歷史和評價X=customer_data[['Age','Gender','PurchaseHistory','Amount']]y=customer_data['Rating']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=SVC()model.fit(X_train,y_train)predictions=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,predictions)print("Accuracy:",accuracy)```5.使用隨機森林算法預測學生的畢業率：```pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#假設student_data是一個PandasDataFrame，包含學生的ID、年齡、性別、成績、家庭背景和就業情況X=student_data[['Age','Gender','Score','FamilyBackground','Employment']]y=student_data['Graduation']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=RandomForestClassifier()model.fit(X_train,y_train)predictions=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,predictions)print