2025年大數據分析師職業技能測試卷：大數據可視化工具與技巧試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Excel數據分析與可視化要求：本部分主要考查學生對Excel數據分析與可視化的掌握程度，包括數據清洗、數據排序、數據篩選、數據透視表、圖表制作等技能。1.請使用Excel對以下數據進行排序，并按照要求填寫排序后的結果：|姓名|年齡|所在城市||----|----|------||張三|25|北京||李四|30|上海||王五|22|廣州||趙六|28|深圳||孫七|26|杭州|要求：將年齡從小到大排序。2.請使用Excel對以下數據進行篩選，并按照要求填寫篩選后的結果：|姓名|年齡|所在城市||----|----|------||張三|25|北京||李四|30|上海||王五|22|廣州||趙六|28|深圳||孫七|26|杭州|要求：篩選出年齡大于25歲的記錄。3.請使用Excel創建一個數據透視表，并按照要求填寫透視表的內容：|姓名|年齡|所在城市||----|----|------||張三|25|北京||李四|30|上海||王五|22|廣州||趙六|28|深圳||孫七|26|杭州|要求：透視表包含“姓名”、“年齡”和“所在城市”三個字段，并計算每個城市的平均年齡。4.請使用Excel制作以下圖表：要求：根據以下數據制作一個柱狀圖，展示每個城市的平均年齡。|所在城市|平均年齡||------|------||北京|25.0||上海|30.0||廣州|22.0||深圳|28.0||杭州|26.0|二、Python數據分析與可視化要求：本部分主要考查學生對Python數據分析與可視化的掌握程度，包括Pandas庫的使用、數據清洗、數據排序、數據篩選、數據透視表、圖表制作等技能。1.請使用Python中的Pandas庫對以下數據進行排序，并按照要求填寫排序后的結果：```pythonimportpandasaspddata={'姓名':['張三','李四','王五','趙六','孫七'],'年齡':[25,30,22,28,26],'所在城市':['北京','上海','廣州','深圳','杭州']}df=pd.DataFrame(data)#請在此處編寫代碼，對年齡進行從小到大的排序```要求：將年齡從小到大排序。2.請使用Python中的Pandas庫對以下數據進行篩選，并按照要求填寫篩選后的結果：```pythonimportpandasaspddata={'姓名':['張三','李四','王五','趙六','孫七'],'年齡':[25,30,22,28,26],'所在城市':['北京','上海','廣州','深圳','杭州']}df=pd.DataFrame(data)#請在此處編寫代碼，篩選出年齡大于25歲的記錄```要求：篩選出年齡大于25歲的記錄。3.請使用Python中的Pandas庫創建一個數據透視表，并按照要求填寫透視表的內容：```pythonimportpandasaspddata={'姓名':['張三','李四','王五','趙六','孫七'],'年齡':[25,30,22,28,26],'所在城市':['北京','上海','廣州','深圳','杭州']}df=pd.DataFrame(data)#請在此處編寫代碼，創建一個數據透視表，包含“姓名”、“年齡”和“所在城市”三個字段，并計算每個城市的平均年齡```要求：透視表包含“姓名”、“年齡”和“所在城市”三個字段，并計算每個城市的平均年齡。4.請使用Python中的Matplotlib庫制作以下圖表：要求：根據以下數據制作一個柱狀圖，展示每個城市的平均年齡。```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata={'所在城市':['北京','上海','廣州','深圳','杭州'],'平均年齡':[25.0,30.0,22.0,28.0,26.0]}df=pd.DataFrame(data)#請在此處編寫代碼，制作一個柱狀圖，展示每個城市的平均年齡```四、R語言數據分析與可視化要求：本部分主要考查學生對R語言數據分析與可視化的掌握程度，包括數據導入、數據清洗、數據排序、數據篩選、數據透視表、圖表制作等技能。4.請使用R語言對以下數據進行排序，并按照要求填寫排序后的結果：```R#請在此處編寫代碼，導入以下數據data<-data.frame(姓名=c("張三","李四","王五","趙六","孫七"),年齡=c(25,30,22,28,26),所在城市=c("北京","上海","廣州","深圳","杭州"))#請在此處編寫代碼，對年齡進行從小到大的排序```要求：將年齡從小到大排序，并輸出排序后的數據。五、JavaScript數據分析與可視化要求：本部分主要考查學生對JavaScript數據分析與可視化的掌握程度，包括數據處理、數據排序、數據篩選、圖表制作等技能。5.請使用JavaScript對以下數據進行排序，并按照要求填寫排序后的結果：```javascript//請在此處編寫代碼，定義以下數據letdata=[{姓名:"張三",年齡:25,所在城市:"北京"},{姓名:"李四",年齡:30,所在城市:"上海"},{姓名:"王五",年齡:22,所在城市:"廣州"},{姓名:"趙六",年齡:28,所在城市:"深圳"},{姓名:"孫七",年齡:26,所在城市:"杭州"}];//請在此處編寫代碼，對年齡進行從小到大的排序```要求：將年齡從小到大排序，并輸出排序后的數據。六、SQL數據分析與可視化要求：本部分主要考查學生對SQL數據分析與可視化的掌握程度，包括數據查詢、數據篩選、數據聚合、圖表制作等技能。6.請使用SQL對以下數據進行查詢，并按照要求填寫查詢后的結果：```sql--請在此處編寫代碼，創建以下表結構CREATETABLEEmployees(姓名VARCHAR(50),年齡INT,所在城市VARCHAR(50));--請在此處編寫代碼，插入以下數據INSERTINTOEmployees(姓名,年齡,所在城市)VALUES('張三',25,'北京'),('李四',30,'上海'),('王五',22,'廣州'),('趙六',28,'深圳'),('孫七',26,'杭州');--請在此處編寫代碼，查詢年齡大于25歲的員工信息```要求：查詢年齡大于25歲的員工姓名、年齡和所在城市。本次試卷答案如下：一、Excel數據分析與可視化1.解析思路：-使用Excel的排序功能，選擇“年齡”列作為排序依據，選擇升序排序。答案：|姓名|年齡|所在城市||----|----|------||王五|22|廣州||趙六|28|深圳||孫七|26|杭州||張三|25|北京||李四|30|上海|2.解析思路：-使用Excel的篩選功能，選擇“年齡”列，設置篩選條件為大于25歲。答案：|姓名|年齡|所在城市||----|----|------||李四|30|上海||趙六|28|深圳||孫七|26|杭州|3.解析思路：-使用Excel的數據透視表功能，選擇“姓名”、“年齡”和“所在城市”作為行、列和值字段，設置值字段為平均值。答案：|姓名|年齡|所在城市|平均年齡||----|----|------|------||張三|25|北京|25.0||李四|30|上海|30.0||王五|22|廣州|22.0||趙六|28|深圳|28.0||孫七|26|杭州|26.0|4.解析思路：-使用Excel的圖表功能，選擇“所在城市”和“平均年齡”作為圖表的數據源，創建柱狀圖。答案：（此處為圖表描述，無法以文本形式呈現）二、Python數據分析與可視化1.解析思路：-使用Pandas庫中的`sort_values`函數，按照“年齡”列進行升序排序。答案：```pythondf=df.sort_values(by='年齡',ascending=True)```2.解析思路：-使用Pandas庫中的`query`函數，篩選出年齡大于25歲的記錄。答案：```pythondf_filtered=df.query('年齡>25')```3.解析思路：-使用Pandas庫中的`pivot_table`函數，創建數據透視表，包含“姓名”、“年齡”和“所在城市”字段，并計算平均值。答案：```pythonpivot_table=df.pivot_table(values='年齡',index=['姓名','所在城市'],aggfunc='mean')```4.解析思路：-使用Matplotlib庫中的`bar`函數，根據數據創建柱狀圖。答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltplt.bar(df['所在城市'],df['平均年齡'])plt.show()```三、R語言數據分析與可視化1.解析思路：-使用R語言的`sort`函數，按照“年齡”列進行升序排序。答案：```Rsorted_data<-sort(data$年齡,ascending=TRUE)```2.解析思路：-使用R語言的`subset`函數，篩選出年齡大于25歲的記錄。答案：```Rfiltered_data<-subset(data,年齡>25)```3.解析思路：-使用R語言的`pivot_table`函數，創建數據透視表，包含“姓名”、“年齡”和“所在城市”字段，并計算平均值。答案：```Rpivot_table<-pivot_table(data,values='年齡',index=c('姓名','所在城市'),aggfunc='mean')```4.解析思路：-使用R語言的`barplot`函數，根據數據創建柱狀圖。答案：```Rbarplot(data$平均年齡,names.arg=data$所在城市)```四、JavaScript數據分析與可視化1.解析思路：-使用JavaScript的數組的`sort`方法，按照“年齡”屬性進行升序排序。答案：```javascriptdata.sort((a,b)=>a.年齡-b.年齡);```2.解析思路：-使用JavaScript的數組的`filter`方法，篩選出年齡大于25歲的記錄。答案：```javascriptletfilteredData=data.filter(item=>item.年齡>25);```3.解析思路：-使用JavaScript的數組的`map`方法，將數據轉換為適合圖表顯示的格式。答案：```javascriptletchartData=filteredData.map(item=>({label:item.所在城市,value:item.年齡}));```4.解析思路：-使用JavaScript的圖表庫（如Chart.js）創建柱狀圖。答案：```javascript//假設使用Chart.js庫varctx=document.getElementById('myChart').getContext('2d');varmyChart=newChart(ctx,{type:'bar',