2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)清洗要求：請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理工作，包括但不限于缺失值處理、異常值處理、重復(fù)值處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)集：以下為某電商平臺(tái)用戶購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)，請(qǐng)根據(jù)要求進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理。1.數(shù)據(jù)集包含以下字段：用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、商品ID、商品名稱、購(gòu)買數(shù)量、價(jià)格、支付方式。2.數(shù)據(jù)集中存在以下問(wèn)題：部分用戶ID、商品ID、購(gòu)買數(shù)量、價(jià)格字段存在缺失值；部分商品名稱存在重復(fù)值；部分支付方式字段存在異常值。請(qǐng)根據(jù)以上要求，完成以下任務(wù)：1.將缺失值處理為平均值、中位數(shù)或眾數(shù)。2.刪除重復(fù)的商品名稱記錄。3.將異常的支付方式字段替換為合法值。4.將購(gòu)買時(shí)間字段轉(zhuǎn)換為日期格式。5.將價(jià)格字段轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)類型。二、數(shù)據(jù)預(yù)處理要求：請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，包括但不限于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)離散化等。數(shù)據(jù)集：以下為某電商平臺(tái)用戶購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)，請(qǐng)根據(jù)要求進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。1.數(shù)據(jù)集包含以下字段：用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、商品ID、商品名稱、購(gòu)買數(shù)量、價(jià)格、支付方式。2.數(shù)據(jù)集中存在以下問(wèn)題：部分用戶ID、商品ID、購(gòu)買數(shù)量、價(jià)格字段存在缺失值；部分商品名稱存在重復(fù)值；部分支付方式字段存在異常值。請(qǐng)根據(jù)以上要求，完成以下任務(wù)：1.對(duì)購(gòu)買數(shù)量字段進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使其落在0到1之間。2.對(duì)價(jià)格字段進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，使其落在0到1之間。3.將購(gòu)買時(shí)間字段轉(zhuǎn)換為小時(shí)數(shù)。4.將支付方式字段進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化，將其分為“線上支付”、“線下支付”兩類。5.將處理后的數(shù)據(jù)集保存為CSV格式文件。三、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理綜合應(yīng)用要求：請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理工作，并分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集：以下為某電商平臺(tái)用戶購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)，請(qǐng)根據(jù)要求進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理，并分析數(shù)據(jù)。1.數(shù)據(jù)集包含以下字段：用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、商品ID、商品名稱、購(gòu)買數(shù)量、價(jià)格、支付方式。2.數(shù)據(jù)集中存在以下問(wèn)題：部分用戶ID、商品ID、購(gòu)買數(shù)量、價(jià)格字段存在缺失值；部分商品名稱存在重復(fù)值；部分支付方式字段存在異常值。請(qǐng)根據(jù)以上要求，完成以下任務(wù)：1.對(duì)缺失值進(jìn)行處理，包括填充缺失值、刪除缺失值等。2.刪除重復(fù)的商品名稱記錄。3.將異常的支付方式字段替換為合法值。4.分析用戶購(gòu)買行為，包括用戶購(gòu)買頻率、購(gòu)買金額等。5.分析商品銷售情況，包括商品銷售數(shù)量、銷售金額等。6.根據(jù)分析結(jié)果，提出改進(jìn)建議。四、數(shù)據(jù)整合與分析要求：請(qǐng)根據(jù)以下兩個(gè)數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)的整合與分析。數(shù)據(jù)集1：以下為某電商平臺(tái)用戶基本信息數(shù)據(jù)。字段：用戶ID、姓名、性別、年齡、注冊(cè)時(shí)間、所在城市。數(shù)據(jù)集2：以下為該電商平臺(tái)用戶購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)。字段：用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、商品ID、商品名稱、購(gòu)買數(shù)量、價(jià)格。請(qǐng)根據(jù)以上要求，完成以下任務(wù)：1.將兩個(gè)數(shù)據(jù)集按照用戶ID進(jìn)行合并。2.計(jì)算每位用戶的平均購(gòu)買金額。3.統(tǒng)計(jì)每個(gè)城市的用戶購(gòu)買金額總和。4.分析不同性別用戶的平均購(gòu)買金額差異。5.分析不同年齡段用戶的購(gòu)買行為差異。6.根據(jù)分析結(jié)果，總結(jié)該電商平臺(tái)用戶購(gòu)買行為的特征。五、數(shù)據(jù)可視化要求：請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用合適的可視化工具完成數(shù)據(jù)可視化展示。數(shù)據(jù)集：以下為某電商平臺(tái)用戶購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)。字段：用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、商品ID、商品名稱、購(gòu)買數(shù)量、價(jià)格。請(qǐng)根據(jù)以上要求，完成以下任務(wù)：1.繪制用戶購(gòu)買時(shí)間的分布圖，展示用戶購(gòu)買高峰時(shí)段。2.繪制商品銷售數(shù)量的柱狀圖，展示不同商品的銷售情況。3.繪制用戶購(gòu)買金額的餅圖，展示不同價(jià)格區(qū)間的購(gòu)買比例。4.繪制商品價(jià)格與購(gòu)買數(shù)量的散點(diǎn)圖，分析價(jià)格與銷售量的關(guān)系。5.根據(jù)可視化結(jié)果，分析數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和趨勢(shì)。6.提出針對(duì)可視化結(jié)果的業(yè)務(wù)改進(jìn)建議。六、數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)要求：請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用合適的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)集：以下為某電商平臺(tái)用戶購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)。字段：用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、商品ID、商品名稱、購(gòu)買數(shù)量、價(jià)格。請(qǐng)根據(jù)以上要求，完成以下任務(wù)：1.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法（如Apriori算法）找出購(gòu)買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。2.使用分類算法（如決策樹(shù)）對(duì)用戶購(gòu)買行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，區(qū)分出潛在購(gòu)買用戶。3.使用聚類算法（如K-means算法）對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。4.分析挖掘和預(yù)測(cè)結(jié)果，評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。5.根據(jù)分析結(jié)果，提出針對(duì)業(yè)務(wù)策略的優(yōu)化建議。6.總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)在整個(gè)大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的應(yīng)用價(jià)值。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)清洗1.將缺失值處理為平均值：對(duì)于缺失值，可以使用該字段對(duì)應(yīng)行的平均值進(jìn)行填充。解析思路：首先計(jì)算每個(gè)字段非缺失值的平均值，然后遍歷數(shù)據(jù)集，將缺失值替換為對(duì)應(yīng)字段的平均值。2.刪除重復(fù)的商品名稱記錄：使用集合或去重函數(shù)去除重復(fù)值。解析思路：將商品名稱列的數(shù)據(jù)讀取到一個(gè)集合中，集合會(huì)自動(dòng)去除重復(fù)元素，然后根據(jù)去重后的商品名稱重建數(shù)據(jù)集。3.將異常的支付方式字段替換為合法值：根據(jù)實(shí)際情況，將異常值替換為“未知”或“無(wú)效”等合法值。解析思路：創(chuàng)建一個(gè)支付方式的合法值列表，遍歷數(shù)據(jù)集中的支付方式字段，將異常值替換為列表中的合法值。4.將購(gòu)買時(shí)間字段轉(zhuǎn)換為日期格式：使用日期解析函數(shù)將字符串轉(zhuǎn)換為日期格式。解析思路：使用日期解析庫(kù)（如Python的datetime模塊）中的解析函數(shù)，將字符串形式的日期轉(zhuǎn)換為日期對(duì)象。5.將價(jià)格字段轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)類型：使用類型轉(zhuǎn)換函數(shù)將字符串轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。解析思路：使用Python的float()函數(shù)或其他編程語(yǔ)言中的相應(yīng)類型轉(zhuǎn)換函數(shù)，將價(jià)格字段的字符串值轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。二、數(shù)據(jù)預(yù)處理1.對(duì)購(gòu)買數(shù)量字段進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：使用最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化方法，將數(shù)值范圍縮放到0到1之間。解析思路：計(jì)算購(gòu)買數(shù)量的最小值和最大值，然后使用公式（X-Min）/（Max-Min）對(duì)每個(gè)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。2.對(duì)價(jià)格字段進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化：使用Min-Max歸一化方法，將數(shù)值范圍縮放到0到1之間。解析思路：與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化類似，計(jì)算價(jià)格字段的最小值和最大值，然后使用公式（X-Min）/（Max-Min）進(jìn)行歸一化。3.將購(gòu)買時(shí)間字段轉(zhuǎn)換為小時(shí)數(shù)：使用時(shí)間解析函數(shù)提取小時(shí)數(shù)。解析思路：使用日期解析庫(kù)中的解析函數(shù)，從購(gòu)買時(shí)間字段中提取小時(shí)部分，將其轉(zhuǎn)換為整數(shù)形式。4.將支付方式字段進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化：將支付方式字段分為“線上支付”和“線下支付”兩類。解析思路：創(chuàng)建一個(gè)映射，將支付方式字段的值映射到離散化的標(biāo)簽。5.將處理后的數(shù)據(jù)集保存為CSV格式文件：使用CSV文件寫入功能保存數(shù)據(jù)。解析思路：使用Python的csv模塊或其他編程語(yǔ)言的相應(yīng)功能，將處理后的數(shù)據(jù)寫入到CSV文件中。三、數(shù)據(jù)整合與分析1.將兩個(gè)數(shù)據(jù)集按照用戶ID進(jìn)行合并：使用SQL的JOIN操作或編程語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)合并函數(shù)。解析思路：使用數(shù)據(jù)庫(kù)的JOIN操作或者編程語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)合并函數(shù)（如pandas的merge()函數(shù)），根據(jù)用戶ID將兩個(gè)數(shù)據(jù)集合并。2.計(jì)算每位用戶的平均購(gòu)買金額：對(duì)每個(gè)用戶ID分組，計(jì)算每個(gè)組的價(jià)格總和除以購(gòu)買數(shù)量。解析思路：使用SQL的GROUPBY語(yǔ)句或者編程語(yǔ)言中的分組和聚合函數(shù)（如pandas的groupby()和agg()函數(shù)）。3.統(tǒng)計(jì)每個(gè)城市的用戶購(gòu)買金額總和：對(duì)每個(gè)城市分組，計(jì)算每個(gè)組的價(jià)格總和。解析思路：與計(jì)算平均購(gòu)買金額類似，使用分組和聚合函數(shù)。4.分析不同性別用戶的平均購(gòu)買金額差異：使用SQL的CASE語(yǔ)句或編程語(yǔ)言的條件表達(dá)式進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)。解析思路：在分組統(tǒng)計(jì)時(shí)，根據(jù)性別字段進(jìn)行條件判斷，分別統(tǒng)計(jì)男性和女性的平均購(gòu)買金額。5.分析不同年齡段用戶的購(gòu)買行為差異：根據(jù)年齡字段進(jìn)行分組，計(jì)算每個(gè)年齡段的平均購(gòu)買金額。解析思路：與計(jì)算不同性別用戶的平均購(gòu)買金額類似，使用分組和聚合函數(shù)。6.根據(jù)分析結(jié)果，總結(jié)該電商平臺(tái)用戶購(gòu)買行為的特征：根據(jù)以上分析結(jié)果，總結(jié)出用戶購(gòu)買行為的普遍規(guī)律和特點(diǎn)。四、數(shù)據(jù)可視化1.繪制用戶購(gòu)買時(shí)間的分布圖：使用柱狀圖或折線圖展示購(gòu)買時(shí)間分布。解析思路：根據(jù)購(gòu)買時(shí)間字段，使用統(tǒng)計(jì)函數(shù)計(jì)算每個(gè)時(shí)間段的購(gòu)買數(shù)量，然后使用圖表庫(kù)（如matplotlib）繪制圖表。2.繪制商品銷售數(shù)量的柱狀圖：使用柱狀圖展示不同商品的銷售數(shù)量。解析思路：對(duì)商品名稱進(jìn)行分組，計(jì)算每個(gè)商品的購(gòu)買數(shù)量，然后使用圖表庫(kù)繪制柱狀圖。3.繪制用戶購(gòu)買金額的餅圖：使用餅圖展示不同價(jià)格區(qū)間的購(gòu)買比例。解析思路：根據(jù)價(jià)格字段的范圍，將購(gòu)買金額分為幾個(gè)區(qū)間，計(jì)算每個(gè)區(qū)間的購(gòu)買金額比例，然后使用圖表庫(kù)繪制餅圖。4.繪制商品價(jià)格與購(gòu)買數(shù)量的散點(diǎn)圖：使用散點(diǎn)圖分析價(jià)格與銷售量的關(guān)系。解析思路：將商品價(jià)格和購(gòu)買數(shù)量數(shù)據(jù)整理成對(duì)應(yīng)關(guān)系，使用圖表庫(kù)繪制散點(diǎn)圖。5.根據(jù)可視化結(jié)果，分析數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和趨勢(shì)：觀察圖表，分析數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)，如購(gòu)買高峰、價(jià)格敏感度等。6.提出針對(duì)可視化結(jié)果的業(yè)務(wù)改進(jìn)建議：根據(jù)分析結(jié)果，提出具體的業(yè)務(wù)改進(jìn)建議，如優(yōu)化庫(kù)存管理、調(diào)整定價(jià)策略等。五、數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)1.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法找出購(gòu)買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系：使用Apriori算法或FP-growth算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。解析思路：選擇合適的支持度和置信度閾值，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法找到頻繁項(xiàng)集，進(jìn)而生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。2.使用分類算法對(duì)用戶購(gòu)買行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，區(qū)分出潛在購(gòu)買用戶：使用決策樹(shù)、隨機(jī)森林等分類算法進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。解析思路：使用特征工程方法處理數(shù)據(jù)，選擇合適的特征，使用分類算法訓(xùn)練模型，然后對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。3.使用聚類算法對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷：使用K-means、層次聚類等聚類算法進(jìn)行用戶細(xì)分。解析思路：使用特征工程方法處理數(shù)據(jù)，選擇合適的特征，使