2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：大數(shù)據(jù)分析與決策支持系統(tǒng)試題解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預(yù)處理要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)集成等預(yù)處理工作，并解釋每一步驟的目的。1.數(shù)據(jù)清洗（1）以下數(shù)據(jù)集中存在哪些缺失值？請列出缺失值所在的字段。（2）針對缺失值，請?zhí)岢鲋辽賰煞N處理方法，并簡要說明其優(yōu)缺點。（3）數(shù)據(jù)集中存在哪些異常值？請列出異常值所在的字段，并說明異常值產(chǎn)生的原因。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）將“年齡”字段從字符串類型轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型。（2）將“收入”字段從字符串類型轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，并去除單位。（3）將“性別”字段從字符串類型轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，其中“男”為1，“女”為0。3.數(shù)據(jù)集成（1）將“訂單”表與“客戶”表進行連接，連接字段為“客戶ID”。（2）將“訂單”表與“產(chǎn)品”表進行連接，連接字段為“產(chǎn)品ID”。（3）將連接后的數(shù)據(jù)集進行去重處理。二、數(shù)據(jù)可視化要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，選擇合適的可視化工具和圖表類型，完成以下可視化任務(wù)。1.可視化任務(wù)（1）展示不同性別客戶的購買產(chǎn)品類別分布情況。（2）展示不同年齡段客戶的購買產(chǎn)品類別分布情況。（3）展示不同收入水平客戶的購買產(chǎn)品類別分布情況。2.可視化工具與圖表類型（1）請選擇一種合適的可視化工具，并簡要說明其特點。（2）針對每個可視化任務(wù)，請選擇一種合適的圖表類型，并簡要說明其適用場景。三、數(shù)據(jù)分析要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，運用統(tǒng)計學(xué)方法進行數(shù)據(jù)分析，并解釋分析結(jié)果。1.描述性統(tǒng)計分析（1）計算“訂單”表中“訂單金額”的平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差。（2）計算“客戶”表中“年齡”的平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差。（3）計算“產(chǎn)品”表中“產(chǎn)品價格”的平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差。2.相關(guān)性分析（1）計算“訂單”表中“訂單金額”與“客戶ID”之間的相關(guān)系數(shù)。（2）計算“客戶”表中“年齡”與“收入”之間的相關(guān)系數(shù)。（3）計算“產(chǎn)品”表中“產(chǎn)品價格”與“產(chǎn)品類別”之間的相關(guān)系數(shù)。3.因子分析（1）請選擇至少兩個相關(guān)字段進行因子分析，并解釋分析結(jié)果。（2）根據(jù)因子分析結(jié)果，提出至少兩個改進措施，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。四、預(yù)測分析要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用機器學(xué)習(xí)算法進行預(yù)測分析，并解釋模型選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)的過程。1.預(yù)測任務(wù)（1）選擇一個合適的機器學(xué)習(xí)算法，用于預(yù)測“訂單”表中的“訂單金額”。（2）使用交叉驗證方法對模型進行評估，并報告準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。2.模型選擇與參數(shù)調(diào)優(yōu)（1）描述你所選擇的機器學(xué)習(xí)算法及其原理。（2）列出你調(diào)優(yōu)的參數(shù)及其對模型性能的影響。（3）解釋為什么選擇這些參數(shù)值，并說明參數(shù)調(diào)優(yōu)的過程。五、聚類分析要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用聚類分析算法對客戶進行分組，并解釋聚類結(jié)果。1.聚類任務(wù)（1）選擇一個合適的聚類算法，用于將“客戶”表中的客戶進行分組。（2）根據(jù)聚類結(jié)果，為每個客戶群組命名，并簡要描述其特征。2.聚類算法與結(jié)果解釋（1）描述你所選擇的聚類算法及其原理。（2）解釋聚類結(jié)果，包括每個客戶群組的中心點、成員數(shù)量等。（3）討論聚類結(jié)果可能的應(yīng)用場景。六、決策樹分析要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用決策樹算法進行分類分析，并解釋模型構(gòu)建和結(jié)果評估的過程。1.分類任務(wù)（1）選擇一個合適的決策樹算法，用于預(yù)測“訂單”表中的“是否購買”字段。（2）使用決策樹算法構(gòu)建模型，并報告模型的準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)。2.決策樹構(gòu)建與結(jié)果評估（1）描述你所選擇的決策樹算法及其原理。（2）解釋決策樹模型的構(gòu)建過程，包括特征選擇、樹結(jié)構(gòu)優(yōu)化等。（3）討論決策樹模型在預(yù)測任務(wù)中的優(yōu)勢和局限性。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)清洗（1）缺失值字段：年齡、收入。（2）缺失值處理方法：-方法一：刪除含有缺失值的記錄。-方法二：使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值。-優(yōu)缺點：刪除記錄可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，填充缺失值可能引入偏差。（3）異常值字段：訂單金額、年齡。-異常值原因：可能為數(shù)據(jù)輸入錯誤、特殊情況或異常事件。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）將年齡字段從字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型。（2）將收入字段從字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，并去除單位。（3）將性別字段從字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，其中“男”為1，“女”為0。3.數(shù)據(jù)集成（1）連接“訂單”表與“客戶”表，連接字段為“客戶ID”。（2）連接“訂單”表與“產(chǎn)品”表，連接字段為“產(chǎn)品ID”。（3）去重處理連接后的數(shù)據(jù)集。二、數(shù)據(jù)可視化1.可視化任務(wù)（1）展示不同性別客戶的購買產(chǎn)品類別分布情況。（2）展示不同年齡段客戶的購買產(chǎn)品類別分布情況。（3）展示不同收入水平客戶的購買產(chǎn)品類別分布情況。2.可視化工具與圖表類型（1）可視化工具：Python的Matplotlib庫。（2）圖表類型：-（1）性別分布：餅圖。-（2）年齡段分布：條形圖。-（3）收入水平分布：箱線圖。三、數(shù)據(jù)分析1.描述性統(tǒng)計分析（1）訂單金額：平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差。（2）年齡：平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差。（3）產(chǎn)品價格：平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差。2.相關(guān)性分析（1）訂單金額與客戶ID的相關(guān)系數(shù)。（2）年齡與收入的相關(guān)系數(shù)。（3）產(chǎn)品價格與產(chǎn)品類別的相關(guān)系數(shù)。3.因子分析（1）選擇字段：年齡、收入。（2）改進措施：根據(jù)因子分析結(jié)果，對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以提高模型精度。四、預(yù)測分析1.預(yù)測任務(wù)（1）機器學(xué)習(xí)算法：隨機森林算法。（2）交叉驗證：K折交叉驗證，K=5。2.模型選擇與參數(shù)調(diào)優(yōu)（1）機器學(xué)習(xí)算法：隨機森林算法，原理為集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多個決策樹并綜合它們的預(yù)測結(jié)果。（2）參數(shù)調(diào)優(yōu)：通過網(wǎng)格搜索或隨機搜索方法，調(diào)整模型參數(shù)如樹的數(shù)量、樹的深度、節(jié)點分裂標(biāo)準(zhǔn)等。五、聚類分析1.聚類任務(wù)（1）聚類算法：K-means算法。（2）客戶群組命名及特征描述。2.聚類算法與結(jié)果解釋（1）聚類算法：K-means算法，原理為基于距離的聚類方法，將數(shù)據(jù)點分配到最近的聚類中心。（2）聚類結(jié)果解釋：根據(jù)聚類結(jié)果，為每個客戶群組命名，并描述其特征。六、決策樹分析1.分類任務(wù)（1）機器學(xué)習(xí)算法：CART決策樹算法