2025年大數據分析師職業技能測試卷：大數據分析與數據挖掘實戰技巧試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題要求：本部分共20題，每題2分，共40分。請從每題的四個選項中選擇一個最符合題意的答案。1.大數據分析師的主要工作職責不包括以下哪項？A.數據清洗B.數據存儲C.數據可視化D.數據預測2.以下哪個不是大數據分析常用的數據挖掘技術？A.聚類分析B.關聯規則挖掘C.決策樹D.機器學習3.以下哪個不是大數據分析常用的數據存儲技術？A.HadoopB.NoSQLC.MySQLD.Redis4.以下哪個不是大數據分析常用的數據可視化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python5.以下哪個不是大數據分析常用的編程語言？A.PythonB.JavaC.C++D.SQL6.以下哪個不是大數據分析常用的數據處理框架？A.SparkB.FlinkC.KafkaD.HBase7.以下哪個不是大數據分析常用的數據預處理步驟？A.數據清洗B.數據轉換C.數據分析D.數據存儲8.以下哪個不是大數據分析常用的數據挖掘算法？A.K-meansB.AprioriC.決策樹D.支持向量機9.以下哪個不是大數據分析常用的數據可視化圖表？A.餅圖B.柱狀圖C.折線圖D.地圖10.以下哪個不是大數據分析常用的數據挖掘應用場景？A.電商推薦B.金融風控C.醫療健康D.交通管理二、填空題要求：本部分共10題，每題2分，共20分。請根據題意填寫空缺的詞語。11.大數據分析通常包括數據采集、______、數據存儲、數據挖掘、數據可視化等環節。12.Hadoop是一個______、______、______的大數據處理框架。13.NoSQL數據庫通常具有______、______、______等特點。14.Tableau是一款______、______、______的數據可視化工具。15.Python是一種______、______、______的編程語言。16.Spark是一個______、______、______的大數據處理框架。17.Flink是一個______、______、______的大數據處理框架。18.Kafka是一個______、______、______的消息隊列系統。19.數據清洗的主要目的是______、______、______。20.數據挖掘常用的算法有______、______、______、______等。四、簡答題要求：本部分共5題，每題5分，共25分。請根據題意進行簡要回答。21.簡述大數據分析在金融領域的應用場景。22.解釋什么是數據挖掘中的“噪聲”數據，并說明如何處理這些數據。23.簡述Hadoop生態系統中的HDFS和YARN的作用。24.解釋什么是數據可視化，并說明其在數據分析中的重要性。25.簡述Python中Pandas庫在數據處理中的應用。五、編程題要求：本部分共1題，共15分。請根據題意完成Python編程任務。26.編寫一個Python腳本，使用Pandas庫讀取一個CSV文件，然后對數據進行以下操作：a.清洗數據，去除空值和重復值。b.計算每列的平均值。c.對數據進行排序，按平均值降序排列。d.輸出排序后的數據。六、案例分析題要求：本部分共1題，共30分。請根據題意進行分析和解答。27.某電商平臺希望分析用戶購買行為，以提升銷售業績。請根據以下信息進行分析：a.用戶購買記錄數據，包括用戶ID、購買時間、商品ID、購買金額。b.商品信息數據，包括商品ID、商品名稱、商品類別、商品價格。c.用戶基本信息數據，包括用戶ID、用戶年齡、用戶性別、用戶職業。請完成以下任務：a.分析用戶購買頻率最高的商品類別。b.分析不同年齡段的用戶購買金額分布情況。c.分析用戶性別與購買金額的關系。d.基于以上分析，提出提升銷售業績的建議。本次試卷答案如下：一、選擇題1.D。大數據分析師的主要工作職責包括數據清洗、數據存儲、數據可視化等，但不涉及數據存儲的具體操作，如數據庫的安裝和維護。2.D。數據挖掘常用的技術包括聚類分析、關聯規則挖掘、決策樹等，而機器學習是數據挖掘的一個分支。3.C。Hadoop、NoSQL、Redis都是大數據分析常用的數據存儲技術，而MySQL是一個關系型數據庫，主要用于傳統的小規模數據存儲。4.C。Tableau、PowerBI、Python都是數據可視化工具，Excel主要用于電子表格和數據存儲。5.C。Python、Java、C++都是編程語言，而SQL是結構化查詢語言，用于數據庫操作。6.D。Spark、Flink、Kafka都是大數據處理框架，而HBase是一個分布式、可擴展的NoSQL數據庫。7.C。數據預處理包括數據清洗、數據轉換等步驟，但不包括數據分析，數據分析是在預處理之后的步驟。8.D。數據挖掘常用的算法包括K-means、Apriori、決策樹、支持向量機等。9.D。餅圖、柱狀圖、折線圖、地圖都是數據可視化圖表。10.D。大數據分析在電商推薦、金融風控、醫療健康、交通管理等場景都有廣泛應用。二、填空題11.數據預處理12.分布式、可擴展、容錯性13.高性能、高可用性、高可伸縮性14.可視化、交互式、集成性15.解釋性、通用性、易用性16.分布式、可擴展、容錯性17.分布式、可擴展、容錯性18.可靠性、高吞吐量、實時性19.去除異常值、標準化、轉換數據類型20.K-means、Apriori、決策樹、支持向量機四、簡答題21.金融領域應用場景包括風險控制、信用評估、投資分析、欺詐檢測等。例如，通過分析用戶交易行為，識別異常交易并防范欺詐；通過分析市場數據，為投資決策提供依據。22.“噪聲”數據是指包含錯誤、缺失或異常的數據。處理方法包括去除異常值、填補缺失值、數據標準化等。23.HDFS是Hadoop的分布式文件系統，負責存儲海量數據；YARN是Hadoop的資源調度器，負責資源分配和任務管理。24.數據可視化是將數據轉換為圖形或圖像，以直觀地展示數據特征和關系。它有助于發現數據中的規律、趨勢和模式，提高數據分析的效率和準確性。25.Pandas庫在數據處理中的應用包括數據讀取、清洗、轉換、合并、篩選、分組、統計等。五、編程題26.```pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件df=pd.read_csv('purchase_records.csv')#清洗數據：去除空值和重復值df=df.dropna()df=df.drop_duplicates()#計算每列的平均值average_values=df.mean()#排序：按平均值降序排列df_sorted=df.sort_values(by='average',ascending=False)#輸出排序后的數據print(df_sorted)```六、案例分析題27.a.分析用戶購買頻率最高的商品類別：-使用Pandas庫對商品類別進行計數統計，得到每個類別的購買次數。-選擇購買次數最多的商品類別。b.分析不同年齡段的用戶購買金額分布情況：-將用戶信息數據與購買記錄數據合并。-使用Pandas庫按年齡分組，計算每個年齡段的購買金額總和。c.