2025年大數據分析師職業技能測試卷：Python數據分析與可視化工具試題集考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Python基礎語法（每題2分，共20分）1.下列哪個不是Python的關鍵字？A.classB.importC.printD.def2.下列哪個是Python中的標識符？A.123abcB._abcC.123abc_D.print3.下列哪個是Python中的數據類型？A.listB.dictC.intD.all4.下列哪個是Python中的條件語句？A.ifB.elifC.elseD.all5.下列哪個是Python中的循環語句？A.forB.whileC.bothD.none6.下列哪個是Python中的列表操作方法？A.append()B.remove()C.pop()D.all7.下列哪個是Python中的字典操作方法？A.keys()B.values()C.items()D.all8.下列哪個是Python中的字符串操作方法？A.upper()B.lower()C.title()D.all9.下列哪個是Python中的數學運算符？A.+B.-C.*D.all10.下列哪個是Python中的賦值運算符？A.=B.==C.!=D.all二、Pandas庫操作（每題3分，共30分）1.下列哪個是Pandas庫中的數據結構？A.SeriesB.DataFrameC.IndexD.all2.如何創建一個PandasSeries對象？A.series=pd.Series([1,2,3,4,5])B.series=pd.DataFrame([1,2,3,4,5])C.series=pd.Index([1,2,3,4,5])D.all3.如何獲取PandasSeries對象的索引？A.series.indexB.series.dataC.series.valuesD.all4.如何獲取PandasDataFrame對象的列名？A.df.columnsB.df.indexC.df.dataD.all5.如何獲取PandasDataFrame對象的行數和列數？A.df.shapeB.df.sizeC.df.ndimD.all6.如何向PandasSeries對象中添加數據？A.series.append([6,7,8])B.series.extend([6,7,8])C.series.insert(0,[6,7,8])D.all7.如何向PandasDataFrame對象中添加列？A.df.insert(0,'new_col',[1,2,3])B.df.append({'new_col':[1,2,3]})C.df['new_col']=[1,2,3]D.all8.如何刪除PandasSeries對象中的數據？A.series.drop([1,2,3])B.series.delete([1,2,3])C.series.remove([1,2,3])D.all9.如何刪除PandasDataFrame對象中的列？A.df.drop('col_name',axis=1)B.df.remove('col_name')C.df.delete('col_name')D.all10.如何在PandasDataFrame對象中對數據進行排序？A.df.sort_values(by='col_name')B.df.sort_index(by='col_name')C.df.sort_keys(by='col_name')D.all三、Matplotlib庫操作（每題3分，共30分）1.下列哪個是Matplotlib庫中的繪圖函數？A.plot()B.hist()C.bar()D.all2.如何繪制一個折線圖？A.plt.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25])B.plt.plot([1,2,3,4,5],[5,4,9,16,25])C.plt.plot([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5])D.all3.如何繪制一個柱狀圖？A.plt.bar([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25])B.plt.bar([1,2,3,4,5],[5,4,9,16,25])C.plt.bar([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5])D.all4.如何繪制一個散點圖？A.plt.scatter([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25])B.plt.scatter([1,2,3,4,5],[5,4,9,16,25])C.plt.scatter([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5])D.all5.如何設置圖表的標題和坐標軸標簽？A.plt.title('Title')B.plt.xlabel('XLabel')C.plt.ylabel('YLabel')D.all6.如何設置圖表中坐標軸的范圍？A.plt.xlim(0,10)B.plt.ylim(0,10)C.plt.axis([0,10,0,10])D.all7.如何添加圖例？A.plt.legend(['line','bar','scatter'])B.plt.legend(['Line','Bar','Scatter'])C.plt.legend(('line','bar','scatter'))D.all8.如何保存圖表？A.plt.savefig('chart.png')B.plt.save('chart.png')C.plt.image('chart.png')D.all9.如何在圖表中添加網格線？A.plt.grid(True)B.plt.grid(False)C.plt.gridlines()D.all10.如何在圖表中添加文本注釋？A.plt.text(1,1,'Text')B.plt.annotate('Text',xy=(1,1))C.plt.annotate('Text',xy=(1,1),xytext=(2,2))D.all四、NumPy庫操作（每題3分，共30分）1.NumPy庫中的哪種數據結構用于存儲多維數組？A.arrayB.matrixC.scalarD.tensor2.如何創建一個NumPy數組？A.np.array([1,2,3,4,5])B.np.matrix([1,2,3,4,5])C.np.scalar(5)D.np.tensor([1,2,3,4,5])3.如何獲取NumPy數組的形狀？A.array.shapeB.array.sizeC.array.ndimD.all4.如何在NumPy數組中查找滿足條件的元素？A.np.where(array>3)B.np.locate(array,3)C.np.find(array,3)D.all5.如何在NumPy數組中對元素進行排序？A.np.sort(array)B.np.argsort(array)C.np.sorted(array)D.all6.如何在NumPy數組中執行元素級的數學運算？A.array+2B.array-2C.array*2D.all7.如何在NumPy數組中執行元素級的邏輯運算？A.array>2B.array<2C.array==2D.all8.如何在NumPy數組中執行元素級的比較運算？A.np.greater(array,2)B.np.less(array,2)C.np.equal(array,2)D.all9.如何在NumPy數組中執行元素級的條件選擇？A.np.select(array>3,[1,2,3,4,5],[0,0,0,0,0])B.np.where(array>3,[1,2,3,4,5],[0,0,0,0,0])C.np.select(array<3,[1,2,3,4,5],[0,0,0,0,0])D.all10.如何在NumPy數組中執行元素級的廣播操作？A.array+[1,2,3]B.array-[1,2,3]C.array*[1,2,3]D.all五、數據清洗與預處理（每題3分，共30分）1.數據清洗的第一步通常是什么？A.數據探索B.數據轉換C.數據填充D.數據驗證2.如何處理缺失值？A.刪除含有缺失值的行B.使用均值、中位數或眾數填充缺失值C.使用插值方法填充缺失值D.all3.如何處理異常值？A.刪除異常值B.使用Z-Score方法識別并處理異常值C.使用IQR方法識別并處理異常值D.all4.如何處理分類數據中的類別不平衡問題？A.過采樣B.降采樣C.使用SMOTE算法D.all5.如何處理時間序列數據中的季節性波動？A.使用移動平均法B.使用指數平滑法C.使用季節性分解D.all6.如何處理文本數據中的停用詞？A.刪除停用詞B.使用詞袋模型C.使用TF-IDFD.all7.如何處理文本數據中的詞干提取？A.使用Porter詞干提取器B.使用Snowball詞干提取器C.使用Lancaster詞干提取器D.all8.如何處理文本數據中的詞性標注？A.使用nltk庫B.使用spaCy庫C.使用StanfordCoreNLPD.all9.如何處理圖像數據中的噪聲？A.使用濾波器B.使用邊緣檢測C.使用形態學操作D.all10.如何處理音頻數據中的靜音段？A.使用音頻編輯軟件B.使用音頻處理庫C.使用音頻信號處理算法D.all六、數據分析和挖掘（每題3分，共30分）1.數據分析中的描述性統計通常包括哪些指標？A.均值、中位數、眾數B.標準差、方差、極差C.偏度、峰度D.all2.如何使用Python進行線性回歸分析？A.使用scikit-learn庫B.使用statsmodels庫C.使用pandas庫D.all3.如何使用Python進行邏輯回歸分析？A.使用scikit-learn庫B.使用statsmodels庫C.使用pandas庫D.all4.如何使用Python進行決策樹分析？A.使用scikit-learn庫B.使用statsmodels庫C.使用pandas庫D.all5.如何使用Python進行聚類分析？A.使用k-means算法B.使用層次聚類算法C.使用DBSCAN算法D.all6.如何使用Python進行關聯規則挖掘？A.使用Apriori算法B.使用Eclat算法C.使用FP-growth算法D.all7.如何使用Python進行時間序列分析？A.使用statsmodels庫B.使用pandas庫C.使用scikit-learn庫D.all8.如何使用Python進行文本分析？A.使用nltk庫B.使用spaCy庫C.使用gensim庫D.all9.如何使用Python進行圖像處理？A.使用OpenCV庫B.使用scikit-image庫C.使用PIL庫D.all10.如何使用Python進行音頻處理？A.使用librosa庫B.使用scipy庫C.使用pydub庫D.all本次試卷答案如下：一、Python基礎語法（每題2分，共20分）1.B.import解析：Python關鍵字是用來定義語言結構的詞匯，而import不是Python的關鍵字，它是用來導入模塊的。2.B._abc解析：Python中的標識符是用來命名變量、函數、類等的，而_abc符合Python的標識符命名規則。3.C.int解析：Python中的數據類型包括int（整數）、float（浮點數）、str（字符串）等，int是整數類型。4.A.if解析：Python中的條件語句包括if、elif、else，if是條件語句的開始。5.C.both解析：Python中的循環語句包括for和while，兩者都可以用來重復執行一段代碼。6.D.all解析：Python中的列表操作方法包括append、remove、pop等，這些方法都可以用來修改列表。7.A.keys()解析：Python中的字典操作方法包括keys、values、items等，keys方法用來獲取字典中的所有鍵。8.A.upper()解析：Python中的字符串操作方法包括upper、lower、title等，upper方法用來將字符串轉換為大寫。9.D.all解析：Python中的數學運算符包括+（加）、-（減）、*（乘）等，這些都是數學運算符。10.A.=解析：Python中的賦值運算符是=，用來將值賦給變量。二、Pandas庫操作（每題3分，共30分）1.A.Series解析：Pandas庫中的數據結構包括Series和DataFrame，Series是一維數組，而DataFrame是二維表格。2.A.series=pd.Series([1,2,3,4,5])解析：創建PandasSeries對象需要使用pd.Series()函數，并傳入一個列表作為數據。3.A.series.index解析：PandasSeries對象的索引可以通過index屬性訪問。4.A.df.columns解析：PandasDataFrame對象的列名可以通過columns屬性訪問。5.A.df.shape解析：PandasDataFrame對象的形狀可以通過shape屬性訪問，它返回一個元組，包含行數和列數。6.A.series.append([6,7,8])解析：向PandasSeries對象中添加數據可以使用append方法。7.C.df['new_col']=[1,2,3]解析：向PandasDataFrame對象中添加列可以直接使用列名進行賦值。8.A.series.drop([1,2,3])解析：刪除PandasSeries對象中的數據可以使用drop方法。9.A.df.drop('col_name',axis=1)解析：刪除P