2025年大數據分析師職業技能測試卷：數據分析實戰技巧與應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據處理與清洗要求：根據所給數據集，完成數據的初步處理和清洗，包括缺失值處理、異常值處理、數據類型轉換等。1.數據預處理：（1）給定數據集如下，請將姓名、年齡、性別、收入、學歷列的數據類型轉換為字符串類型。姓名 年齡 性別 收入 學歷張三 25 男 50000 本科李四 30 女 40000 碩士王五 35 男 45000 大專趙六 40 女 50000 碩士（2）在上述數據集中，年齡列存在缺失值，請使用合適的插補方法處理這些缺失值。（3）在上述數據集中，性別列中存在非法值“未知”，請將其替換為“男”或“女”中的一個。2.異常值處理：（1）在數據集“銷售額”中，銷售額列存在異常值，請找出這些異常值，并使用合適的處理方法處理它們。銷售額 日期1000 2021-01-012000 2021-01-023000 2021-01-03-5000 2021-01-044000 2021-01-05（2）在數據集“考試成績”中，成績列存在異常值，請找出這些異常值，并使用合適的處理方法處理它們。考試成績 學生姓名90 張三60 李四80 王五-10 趙六70 錢七二、數據可視化要求：根據所給數據集，完成數據的可視化展示，包括折線圖、柱狀圖、餅圖等。1.根據數據集“用戶購買情況”，繪制折線圖展示不同月份的銷售額變化趨勢。月份 銷售額1月 10002月 15003月 20004月 25005月 30002.根據數據集“地區銷售情況”，繪制柱狀圖展示各地區銷售額對比。地區 銷售額北京 5000上海 6000廣州 7000深圳 80003.根據數據集“用戶性別比例”，繪制餅圖展示用戶性別比例。性別 比例男 40%女 60%四、統計分析要求：對數據集進行描述性統計分析，包括計算均值、中位數、眾數、標準差等，并解釋這些統計量的意義。1.計算數據集“學生成績”的均值、中位數、眾數和標準差。成績 學生姓名85 張三90 李四95 王五80 趙六75 錢七2.根據數據集“商品評價”，計算每個商品的平均評分、最高評分、最低評分和評分的標準差。商品名稱 評分手機A 4.5手機B 4.8手機C 4.2手機D 4.6手機E 4.93.在數據集“員工績效”中，計算每位員工的平均績效得分、績效得分的中位數和績效得分的眾數。員工姓名 績效得分張三 3.8李四 4.0王五 3.5趙六 4.2錢七 3.7五、相關性分析要求：對數據集進行相關性分析，包括計算相關系數和繪制散點圖，以評估兩個變量之間的線性關系。1.在數據集“身高與體重”中，計算身高與體重之間的相關系數，并解釋其意義。身高 體重170 65175 70180 75165 60172 682.根據數據集“氣溫與銷量”，計算氣溫與銷量之間的相關系數，并繪制散點圖。氣溫 銷量25 15030 18035 20020 12028 1603.在數據集“銷售額與廣告費用”中，計算銷售額與廣告費用之間的相關系數，并解釋其相關性。廣告費用 銷售額1000 200001500 250002000 300001200 220001800 28000六、預測分析要求：使用給定的數據集進行預測分析，包括線性回歸、決策樹等模型，并解釋模型的預測結果。1.在數據集“房屋價格”中，使用線性回歸模型預測房屋價格，并解釋模型的系數和截距。房屋面積 房屋價格80 150000100 200000120 25000090 175000110 2200002.根據數據集“股票價格”，使用決策樹模型預測股票價格的走勢，并解釋模型的分類結果。日期 股票價格2021-01-01 1002021-01-02 1022021-01-03 1012021-01-04 1052021-01-05 1033.在數據集“客戶流失率”中，使用邏輯回歸模型預測客戶流失的可能性，并解釋模型的預測結果。客戶ID 流失情況1 是2 否3 是4 否5 是本次試卷答案如下：一、數據處理與清洗1.數據預處理：（1）姓名 年齡 性別 收入 學歷張三 25 男 50000 本科李四 30 女 40000 碩士王五 35 男 45000 大專趙六 40 女 50000 碩士（2）處理缺失值：使用前一個有效值或后一個有效值進行插補。（3）處理非法值：將“未知”替換為“男”或“女”。2.異常值處理：（1）處理銷售額異常值：刪除或修正異常值。銷售額 日期1000 2021-01-012000 2021-01-023000 2021-01-03-5000 2021-01-044000 2021-01-05（2）處理成績異常值：刪除或修正異常值。考試成績 學生姓名90 張三60 李四80 王五-10 趙六70 錢七二、數據可視化1.根據數據集“用戶購買情況”，繪制折線圖展示不同月份的銷售額變化趨勢。解析思路：使用折線圖連接各個月份的銷售額數據點，觀察銷售額隨時間的變化趨勢。2.根據數據集“地區銷售情況”，繪制柱狀圖展示各地區銷售額對比。解析思路：使用柱狀圖的高度表示各地區的銷售額，比較不同地區的銷售額大小。3.根據數據集“用戶性別比例”，繪制餅圖展示用戶性別比例。解析思路：使用餅圖的不同扇區表示男性和女性的比例，直觀展示性別分布情況。四、統計分析1.計算數據集“學生成績”的均值、中位數、眾數和標準差。解析思路：計算所有成績的平均值、中間值、出現次數最多的值以及成績的離散程度。2.根據數據集“商品評價”，計算每個商品的平均評分、最高評分、最低評分和評分的標準差。解析思路：計算每個商品的評分平均值、最高分、最低分以及評分的離散程度。3.在數據集“員工績效”中，計算每位員工的平均績效得分、績效得分的中位數和績效得分的眾數。解析思路：計算每位員工的績效得分平均值、中間值和出現次數最多的值。五、相關性分析1.在數據集“身高與體重”中，計算身高與體重之間的相關系數，并解釋其意義。解析思路：使用相關系數公式計算身高與體重之間的線性關系強度，解釋其正負相關性。2.根據數據集“氣溫與銷量”，計算氣溫與銷量之間的相關系數，并繪制散點圖。解析思路：計算氣溫與銷量之間的線性關系強度，繪制散點圖觀察數據點的分布情況。3.在數據集“銷售額與廣告費用”中，計算銷售額與廣告費用之間的相關系數，并解釋其相關性。解析思路：計算銷售額與廣告費用之間的線性關系強度，解釋其正負相關性。六、預測分析1.在數據集“房屋價格”中，使用線性回歸模型預測房屋價格，并解釋模型的系數和截距。解析思路：使用線性回歸模型擬合房屋面積與價格之間的關系，解釋模型的系數和截距對預測結果的影響。2.根據數據集“股票價格”，使用決策樹模型預測股票價格的