2025年大數(shù)據(jù)分析師技能測試卷：大數(shù)據(jù)分析與輿情監(jiān)控試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)清洗要求：根據(jù)給出的數(shù)據(jù)集，進行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)清洗，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性。1.數(shù)據(jù)集包含以下字段：姓名、年齡、性別、收入、學歷、職業(yè)。請對以下數(shù)據(jù)進行清洗，去除重復項，并按照年齡進行升序排序。-張三，25，男，5000，本科，工程師-李四，30，女，6000，碩士，教師-王五，25，男，4500，大專，銷售-張三，25，男，5000，本科，工程師-李四，30，女，6000，碩士，教師2.請將以下數(shù)據(jù)集中的性別字段進行修正，將“男”修正為“M”，“女”修正為“F”。-張三，25，M，5000，本科，工程師-李四，30，女，6000，碩士，教師-王五，25，男，4500，大專，銷售-趙六，28，女，7000，碩士，醫(yī)生-劉七，22，M，4000，大專，設計師3.數(shù)據(jù)集包含以下字段：日期、銷售額、產(chǎn)品類別。請對以下數(shù)據(jù)進行清洗，去除無效日期和銷售額為0的記錄。-2025-01-01，2000，電子產(chǎn)品-2025-01-02，0，家居用品-2025-01-03，1500，服裝-2025-01-04，0，電子產(chǎn)品-2025-01-05，3000，家居用品4.請將以下數(shù)據(jù)集中的銷售額字段進行修正，將“2000”修正為“2000.00”，“1500”修正為“1500.00”，“3000”修正為“3000.00”。-2025-01-01，2000，電子產(chǎn)品-2025-01-02，0，家居用品-2025-01-03，1500，服裝-2025-01-04，0，電子產(chǎn)品-2025-01-05，3000，家居用品5.數(shù)據(jù)集包含以下字段：姓名、手機號碼、郵箱。請對以下數(shù)據(jù)進行清洗，去除手機號碼格式錯誤和郵箱格式錯誤的記錄。-張三zhangsan@-李四lisi@-王五wangwu@-趙六zhaoliu@-劉七liuqi@example6.請將以下數(shù)據(jù)集中的手機號碼字段進行修正，將修正為“138-0013-8000”，修正為“139-0013-9000”，修正為“138-0013-8001”，修正為“139-0013-9001”。-張三，138-0013-8000，zhangsan@-李四，139-0013-9000，lisi@-王五，138-0013-8001，wangwu@-趙六，139-0013-9001，zhaoliu@-劉七，138-0013-8000，liuqi@example7.數(shù)據(jù)集包含以下字段：訂單號、訂單日期、訂單金額、訂單狀態(tài)。請對以下數(shù)據(jù)進行清洗，去除訂單金額為0的記錄。-20250101，OD001，2025-01-01，0，已完成-20250102，OD002，2025-01-02，1000，已取消-20250103，OD003，2025-01-03，1500，已發(fā)貨-20250104，OD004，2025-01-04，0，已收貨-20250105，OD005，2025-01-05，2000，已支付8.請將以下數(shù)據(jù)集中的訂單狀態(tài)字段進行修正，將“已完成”修正為“已結(jié)清”，“已取消”修正為“已取消訂單”，“已發(fā)貨”修正為“已發(fā)貨訂單”，“已收貨”修正為“已收貨訂單”，“已支付”修正為“已支付訂單”。-20250101，OD001，2025-01-01，0，已結(jié)清-20250102，OD002，2025-01-02，1000，已取消訂單-20250103，OD003，2025-01-03，1500，已發(fā)貨訂單-20250104，OD004，2025-01-04，0，已收貨訂單-20250105，OD005，2025-01-05，2000，已支付訂單9.數(shù)據(jù)集包含以下字段：用戶ID、用戶名、密碼、郵箱、注冊日期。請對以下數(shù)據(jù)進行清洗，去除郵箱格式錯誤的記錄。-1，張三，zhangsan123，zhangsan@，2025-01-01-2，李四，lisi123，lisi@-3，王五，wangwu123，wangwu@-4，趙六，zhaoliu123，zhaoliu@example-5，劉七，liuqi123，liuqi@example10.請將以下數(shù)據(jù)集中的注冊日期字段進行修正，將“2025-01-01”修正為“2025/01/01”，“2025-01-02”修正為“2025/01/02”，“2025-01-03”修正為“2025/01-03”，“2025-01-04”修正為“2025/01/04”，“2025-01-05”修正為“2025/01/05”。-1，張三，zhangsan123，zhangsan@，2025/01/01-2，李四，lisi123，lisi@-3，王五，wangwu123，wangwu@-4，趙六，zhaoliu123，zhaoliu@example-5，劉七，liuqi123，liuqi@example二、數(shù)據(jù)可視化要求：根據(jù)給出的數(shù)據(jù)集，運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制相應的圖表，直觀地展示數(shù)據(jù)的特點和趨勢。1.數(shù)據(jù)集包含以下字段：年份、銷售額、利潤率。請運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制一個折線圖，展示銷售額和利潤率隨年份的變化趨勢。2.數(shù)據(jù)集包含以下字段：地區(qū)、人口數(shù)量、GDP。請運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制一個柱狀圖，展示各地區(qū)的人口數(shù)量和GDP。3.數(shù)據(jù)集包含以下字段：產(chǎn)品類別、銷售額、訂單數(shù)量。請運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制一個餅圖，展示各產(chǎn)品類別的銷售額占比。4.數(shù)據(jù)集包含以下字段：月份、銷售額、訂單數(shù)量。請運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制一個散點圖，展示銷售額和訂單數(shù)量之間的關系。5.數(shù)據(jù)集包含以下字段：性別、年齡段、消費金額。請運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制一個直方圖，展示不同年齡段性別的消費金額分布情況。6.數(shù)據(jù)集包含以下字段：年份、訂單數(shù)量、退貨率。請運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制一個折線圖，展示訂單數(shù)量和退貨率隨年份的變化趨勢。7.數(shù)據(jù)集包含以下字段：產(chǎn)品類別、訂單數(shù)量、平均評分。請運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制一個氣泡圖，展示不同產(chǎn)品類別的訂單數(shù)量和平均評分。8.數(shù)據(jù)集包含以下字段：地區(qū)、訂單數(shù)量、訂單金額。請運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制一個地圖，展示各地區(qū)的訂單數(shù)量和訂單金額。9.數(shù)據(jù)集包含以下字段：年份、人口數(shù)量、出生率、死亡率。請運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制一個復合折線圖，展示人口數(shù)量、出生率和死亡率隨年份的變化趨勢。10.數(shù)據(jù)集包含以下字段：產(chǎn)品類別、銷售額、利潤率。請運用數(shù)據(jù)可視化工具，繪制一個堆積柱狀圖，展示各產(chǎn)品類別的銷售額和利潤率。四、數(shù)據(jù)挖掘與分析要求：根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，運用數(shù)據(jù)挖掘技術進行分析，找出潛在的模式和關聯(lián)規(guī)則。1.數(shù)據(jù)集包含以下字段：客戶ID、購買產(chǎn)品、購買價格、購買日期。請運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析客戶購買行為，找出購買產(chǎn)品之間的關聯(lián)規(guī)則。2.數(shù)據(jù)集包含以下字段：用戶ID、瀏覽產(chǎn)品、瀏覽時間、購買產(chǎn)品。請運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析用戶瀏覽行為，找出用戶瀏覽和購買產(chǎn)品之間的關聯(lián)規(guī)則。3.數(shù)據(jù)集包含以下字段：訂單ID、客戶ID、產(chǎn)品ID、購買數(shù)量、購買日期。請運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析客戶購買數(shù)量與購買日期之間的關系，找出購買高峰期。4.數(shù)據(jù)集包含以下字段：客戶ID、購買產(chǎn)品、購買價格、購買渠道。請運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析不同購買渠道對客戶購買行為的影響。5.數(shù)據(jù)集包含以下字段：產(chǎn)品ID、產(chǎn)品類別、銷售額、庫存數(shù)量。請運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析產(chǎn)品類別與銷售額之間的關系，找出暢銷產(chǎn)品。6.數(shù)據(jù)集包含以下字段：客戶ID、購買產(chǎn)品、購買價格、購買日期、客戶滿意度。請運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析客戶滿意度與購買行為之間的關系。7.數(shù)據(jù)集包含以下字段：用戶ID、瀏覽產(chǎn)品、瀏覽時間、購買產(chǎn)品、用戶評價。請運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析用戶評價對購買行為的影響。8.數(shù)據(jù)集包含以下字段：訂單ID、客戶ID、產(chǎn)品ID、購買數(shù)量、訂單狀態(tài)。請運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析訂單狀態(tài)與購買數(shù)量之間的關系。9.數(shù)據(jù)集包含以下字段：客戶ID、購買產(chǎn)品、購買價格、購買渠道、客戶忠誠度。請運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析購買渠道對客戶忠誠度的影響。10.數(shù)據(jù)集包含以下字段：產(chǎn)品ID、產(chǎn)品類別、銷售額、庫存數(shù)量、產(chǎn)品生命周期。請運用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析產(chǎn)品生命周期與銷售額之間的關系。五、數(shù)據(jù)倉庫設計與實施要求：根據(jù)以下業(yè)務需求，設計一個數(shù)據(jù)倉庫，并說明實施步驟。1.業(yè)務需求：某電商公司需要收集銷售數(shù)據(jù)、客戶信息、產(chǎn)品信息等，以便進行數(shù)據(jù)分析。請設計一個數(shù)據(jù)倉庫，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)存儲等。2.業(yè)務需求：某銀行需要收集客戶交易數(shù)據(jù)、客戶信息、產(chǎn)品信息等，以便進行風險控制和營銷分析。請設計一個數(shù)據(jù)倉庫，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)存儲等。3.業(yè)務需求：某航空公司需要收集航班信息、乘客信息、收入信息等，以便進行運營分析和客戶關系管理。請設計一個數(shù)據(jù)倉庫，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)存儲等。4.業(yè)務需求：某零售連鎖店需要收集銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、顧客數(shù)據(jù)等，以便進行供應鏈管理和銷售預測。請設計一個數(shù)據(jù)倉庫，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)存儲等。5.業(yè)務需求：某在線教育平臺需要收集課程數(shù)據(jù)、學生數(shù)據(jù)、教師數(shù)據(jù)等，以便進行教學質(zhì)量評估和用戶行為分析。請設計一個數(shù)據(jù)倉庫，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)存儲等。6.業(yè)務需求：某醫(yī)療保健機構(gòu)需要收集患者數(shù)據(jù)、醫(yī)生數(shù)據(jù)、藥品數(shù)據(jù)等，以便進行疾病預測和醫(yī)療資源優(yōu)化。請設計一個數(shù)據(jù)倉庫，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)存儲等。7.業(yè)務需求：某政府部門需要收集人口數(shù)據(jù)、經(jīng)濟數(shù)據(jù)、教育數(shù)據(jù)等，以便進行政策分析和公共資源分配。請設計一個數(shù)據(jù)倉庫，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)存儲等。8.業(yè)務需求：某物流公司需要收集運輸數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)等，以便進行運輸調(diào)度和客戶關系管理。請設計一個數(shù)據(jù)倉庫，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)存儲等。9.業(yè)務需求：某旅游公司需要收集旅游數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、酒店數(shù)據(jù)等，以便進行旅游規(guī)劃和客戶滿意度分析。請設計一個數(shù)據(jù)倉庫，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)存儲等。10.業(yè)務需求：某電信運營商需要收集通話數(shù)據(jù)、流量數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)等，以便進行網(wǎng)絡優(yōu)化和市場營銷。請設計一個數(shù)據(jù)倉庫，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)存儲等。六、大數(shù)據(jù)技術與應用要求：根據(jù)以下業(yè)務場景，選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。1.業(yè)務場景：某電商平臺需要對海量商品數(shù)據(jù)進行實時分析，以便進行推薦系統(tǒng)。請選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。2.業(yè)務場景：某金融公司需要對客戶交易數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控，以便進行風險預警。請選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。3.業(yè)務場景：某醫(yī)療機構(gòu)需要對患者病歷數(shù)據(jù)進行挖掘，以便進行疾病預測。請選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。4.業(yè)務場景：某在線教育平臺需要對學生學習行為數(shù)據(jù)進行分析，以便進行個性化推薦。請選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。5.業(yè)務場景：某城市管理部門需要對城市交通數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控，以便進行交通流量預測。請選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。6.業(yè)務場景：某能源公司需要對電力消耗數(shù)據(jù)進行實時分析，以便進行能源優(yōu)化。請選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。7.業(yè)務場景：某零售連鎖店需要對銷售數(shù)據(jù)進行實時分析，以便進行庫存管理和銷售預測。請選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。8.業(yè)務場景：某政府部門需要對公共安全數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控，以便進行應急響應。請選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。9.業(yè)務場景：某旅游公司需要對旅游數(shù)據(jù)進行實時分析，以便進行旅游規(guī)劃和營銷推廣。請選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。10.業(yè)務場景：某物流公司需要對物流數(shù)據(jù)進行實時分析，以便進行運輸調(diào)度和客戶服務優(yōu)化。請選擇合適的大數(shù)據(jù)技術，并說明應用方法。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)清洗1.解析思路：首先，需要檢查數(shù)據(jù)集中是否存在重復的記錄，然后刪除重復項，最后按照年齡字段進行升序排序。答案：-李四，30，女，6000，碩士，教師-王五，25，男，4500，大專，銷售-張三，25，男，5000，本科，工程師2.解析思路：將性別字段中的“男”和“女”分別替換為“M”和“F”。答案：-張三，25，M，5000，本科，工程師-李四，30，F(xiàn)，6000，碩士，教師-王五，25，M，4500，大專，銷售-趙六，28，F(xiàn)，7000，碩士，醫(yī)生-劉七，22，M，4000，大專，設計師3.解析思路：檢查數(shù)據(jù)集中的日期字段，去除無效日期（如非日期格式），同時去除銷售額為0的記錄。答案：-2025-01-03，1500，服裝-2025-01-05，3000，家居用品4.解析思路：將銷售額字段中的數(shù)字轉(zhuǎn)換為兩位小數(shù)。答案：-2025-01-01，2000.00，電子產(chǎn)品-2025-01-03，1500.00，服裝-2025-01-05，3000.00，家居用品5.解析思路：檢查手機號碼和郵箱字段，去除格式錯誤的記錄。答案：-張三，138-0013-8000，zhangsan@-李四，139-0013-9000，lisi@-王五，138-0013-8001，wangwu@-趙六，139-0013-9001，zhaoliu@6.解析思路：將手機號碼字段中的數(shù)字按照特定格式進行修正。答案：-張三，138-0013-8000，zhangsan@-李四，139-0013-9000，lisi@-王五，138-0013-8001，wangwu@-趙六，139-0013-9001，zhaoliu@-劉七，138-0013-8000，liuqi@example7.解析思路：檢查數(shù)據(jù)集中的訂單金額字段，去除金額為0的記錄。答案：-20250102，OD002，2025-01-02，1000，已取消-20250103，OD003，2025-01-03，1500，已發(fā)貨-20250105，OD005，2025-01-05，2000，已支付8.解析思路：將訂單狀態(tài)字段中的描述進行修正。答案：-20250101，OD001，2025-01-01，0，已結(jié)清-20250102，OD002，2025-01-02，1000，已取消訂單-20250103，OD003，2025-01-03，1500，已發(fā)貨訂單-20250104，OD004，2025-01-04，0，已收貨訂單-20250105，OD005，2025-01-05，2000，已支付訂單9.解析思路：檢查數(shù)據(jù)集中的郵箱字段，去除格式錯誤的記錄。答案：-1，張三，zhangsan123，zhangsan@，2025/01/01-2，李四，lisi123，lisi@-3，王五，wangwu123，wangwu@-4，趙六，zhaoliu123，zhaoliu@example-5，劉七，liuqi123，liuqi@example10.解析思路：將注冊日