2025年大數據分析師職業測試卷：大數據分析與用戶畫像構建試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理與清洗要求：請根據以下數據集，完成數據預處理與清洗工作，包括缺失值處理、異常值處理、數據類型轉換等。數據集：某電商平臺用戶購買數據，包含以下字段：用戶ID、購買時間、商品ID、商品類別、購買金額。1.對于缺失值，請選擇以下哪種處理方法？A.刪除含有缺失值的行B.使用均值/中位數/眾數填充缺失值C.使用模型預測缺失值D.以上皆可2.以下哪種方法可以有效地處理異常值？A.刪除異常值B.使用均值/中位數/眾數替換異常值C.使用模型預測異常值D.以上皆可3.請將以下數據類型轉換為數值型：A.商品類別（字符串類型）B.購買時間（日期類型）C.用戶ID（字符串類型）4.請對以下字段進行數據類型轉換：A.商品類別（字符串類型）轉換為數值型B.購買時間（日期類型）轉換為數值型C.用戶ID（字符串類型）轉換為數值型5.請對以下字段進行缺失值處理：A.用戶IDB.商品IDC.購買金額6.請對以下字段進行異常值處理：A.購買金額B.商品類別C.購買時間7.請對以下字段進行數據類型轉換：A.商品類別（字符串類型）轉換為數值型B.購買時間（日期類型）轉換為數值型C.用戶ID（字符串類型）轉換為數值型8.請對以下字段進行缺失值處理：A.用戶IDB.商品IDC.購買金額9.請對以下字段進行異常值處理：A.購買金額B.商品類別C.購買時間10.請對以下字段進行數據類型轉換：A.商品類別（字符串類型）轉換為數值型B.購買時間（日期類型）轉換為數值型C.用戶ID（字符串類型）轉換為數值型二、用戶畫像構建要求：請根據以下數據集，構建用戶畫像，包括用戶行為、用戶屬性、用戶興趣等。數據集：某電商平臺用戶數據，包含以下字段：用戶ID、性別、年齡、職業、購買時間、商品ID、商品類別、購買金額。1.以下哪個字段可以用來描述用戶性別？A.用戶IDB.性別C.年齡D.職業2.以下哪個字段可以用來描述用戶年齡？A.用戶IDB.性別C.年齡D.職業3.以下哪個字段可以用來描述用戶職業？A.用戶IDB.性別C.年齡D.職業4.以下哪個字段可以用來描述用戶購買時間？A.用戶IDB.性別C.年齡D.職業5.以下哪個字段可以用來描述用戶購買的商品類別？A.用戶IDB.性別C.年齡D.職業6.以下哪個字段可以用來描述用戶購買金額？A.用戶IDB.性別C.年齡D.職業7.請根據以下字段構建用戶行為畫像：A.用戶IDB.購買時間C.商品IDD.商品類別8.請根據以下字段構建用戶屬性畫像：A.用戶IDB.性別C.年齡D.職業9.請根據以下字段構建用戶興趣畫像：A.用戶IDB.購買時間C.商品IDD.商品類別10.請根據以下字段構建用戶畫像：A.用戶IDB.性別C.年齡D.職業四、用戶行為分析要求：基于用戶購買數據，分析用戶的購買行為，包括購買頻率、購買金額分布、購買商品類別分布等。1.計算用戶購買頻率的平均值。2.統計用戶購買金額的分布情況，列出購買金額小于100元、100-200元、200-500元、500元以上的用戶數量。3.統計不同商品類別的購買數量，按從多到少排序。4.分析用戶購買金額與購買商品類別的關系，列出至少兩種相關關系。5.計算用戶購買頻率的中位數。6.統計購買頻率最高的10%用戶的購買金額總和。7.分析用戶購買頻率與購買商品類別的關系，列出至少兩種相關關系。8.統計購買金額在100-200元區間的用戶數量占比。9.計算用戶購買頻率的眾數。10.分析用戶購買金額與購買商品類別的關系，列出至少兩種相關關系。五、用戶興趣分析要求：基于用戶購買數據，分析用戶的興趣，包括熱門商品、熱門類別、用戶偏好等。1.列出銷售量最高的5個商品及其對應的銷售數量。2.統計每個商品類別的銷售數量，按從多到少排序。3.分析用戶購買頻率最高的商品類別，列出至少兩種相關關系。4.列出銷售量最高的3個商品類別及其對應的銷售數量。5.統計購買頻率最高的用戶喜歡的商品類別數量。6.分析用戶購買頻率最高的商品類別，列出至少兩種相關關系。7.列出銷售量最低的5個商品及其對應的銷售數量。8.統計購買頻率最高的用戶購買的商品類別數量。9.分析用戶購買頻率與商品類別的關系，列出至少兩種相關關系。10.列出銷售量最高的5個商品類別及其對應的銷售數量。六、用戶細分與聚類要求：基于用戶購買數據，對用戶進行細分與聚類，分析不同用戶群體的特征。1.選擇合適的聚類算法對用戶進行聚類。2.分析每個聚類中用戶的平均購買金額。3.列出每個聚類中購買頻率最高的商品類別。4.分析每個聚類中用戶的年齡分布。5.列出每個聚類中購買頻率最高的用戶數量。6.分析每個聚類中用戶的職業分布。7.列出每個聚類中購買頻率最高的商品及其銷售數量。8.分析每個聚類中用戶的性別分布。9.列出每個聚類中購買頻率最高的用戶喜歡的商品類別數量。10.分析每個聚類中用戶的購買金額分布情況。本次試卷答案如下：一、數據預處理與清洗1.B.使用均值/中位數/眾數填充缺失值解析：使用均值/中位數/眾數填充缺失值可以保持數據的整體分布，避免因刪除數據而影響分析結果。2.D.以上皆可解析：處理異常值的方法有多種，包括刪除、替換或使用模型預測，具體方法取決于數據特性和分析需求。3.A.商品類別（字符串類型）解析：商品類別是分類數據，通常需要轉換為數值型以便進行數值計算和分析。4.B.購買時間（日期類型）解析：購買時間是時間序列數據，轉換為數值型可以方便地進行時間序列分析。5.C.用戶ID（字符串類型）解析：用戶ID是唯一標識符，通常需要轉換為數值型以便進行數值計算和分析。6.A.用戶ID解析：用戶ID是唯一標識符，通常不會存在缺失值。7.B.購買金額解析：購買金額是數值型數據，通常不會存在異常值。8.C.購買時間解析：購買時間是日期類型數據，可能存在異常值，如日期格式錯誤。9.A.商品類別（字符串類型）解析：商品類別是分類數據，轉換為數值型可以方便進行數值計算和分析。10.C.用戶ID（字符串類型）解析：用戶ID是唯一標識符，轉換為數值型可以方便進行數值計算和分析。二、用戶畫像構建1.B.性別解析：性別是描述用戶屬性的字段，用于構建用戶畫像。2.C.年齡解析：年齡是描述用戶屬性的字段，用于構建用戶畫像。3.D.職業解析：職業是描述用戶屬性的字段，用于構建用戶畫像。4.B.購買時間解析：購買時間是用戶行為數據，用于構建用戶畫像。5.D.職業解析：職業是用戶屬性數據，與購買商品類別可能存在關聯。6.A.用戶ID解析：用戶ID是唯一標識符，用于構建用戶畫像。7.B.購買時間解析：購買時間是用戶行為數據，用于構建用戶畫像。8.A.用戶ID解析：用戶ID是唯一標識符，用于構建用戶畫像。9.D.職業解析：職業是用戶屬性數據，與購買商品類別可能存在關聯。10.A.用戶ID解析：用戶ID是唯一標識符，用于構建用戶畫像。三、用戶行為分析1.計算用戶購買頻率的平均值。解析：將用戶購買次數相加，然后除以用戶總數。2.統計用戶購買金額的分布情況，列出購買金額小于100元、100-200元、200-500元、500元以上的用戶數量。解析：對購買金額進行分組，統計每個分組內的用戶數量。3.統計不同商品類別的購買數量，按從多到少排序。解析：對商品類別進行分組，統計每個類別下的購買數量，然后按數量降序排序。4.分析用戶購買金額與購買商品類別的關系，列出至少兩種相關關系。解析：可以通過相關性分析或交叉表分析來找出購買金額與商品類別之間的關系。5.計算用戶購買頻率的中位數。解析：將用戶購買次數從小到大排序，找到中間位置的數值。6.統計購買頻率最高的10%用戶的購買金額總和。解析：首先計算用戶購買頻率的累計百分比，然后找到10%位置的購買金額總和。7.分析用戶購買頻率與購買商品類別的關系，列出至少兩種相關關系。解析：可以通過相關性分析或交叉表分析來找出購買頻率與商品類別之間的關系。8.統計購買金額在100-200元區間的用戶數量占比。解析：計算購買金額在100-200元區間的用戶數量，然后除以總用戶數量。9.計算用戶購買頻率的眾數。解析：找出用戶購買次數出現次數最多的數值。10.分析用戶購買金額與購買商品類別的關系，列出至少兩種相關關系。解析：可以通過相關性分析或交叉表分析來找出購買金額與商品類別之間的關系。四、用戶興趣分析1.列出銷售量最高的5個商品及其對應的銷售數量。解析：對商品的銷售數量進行排序，找出銷售量最高的5個商品及其銷售數量。2.統計每個商品類別的銷售數量，按從多到少排序。解析：對商品類別進行分組，統計每個類別下的銷售數量，然后按數量降序排序。3.分析用戶購買頻率最高的商品類別，列出至少兩種相關關系。解析：通過分析用戶購買頻率最高的商品類別，可以找出用戶興趣與商品類別之間的關系。4.列出銷售量最高的3個商品類別及其對應的銷售數量。解析：對商品類別的銷售數量進行排序，找出銷售量最高的3個商品類別及其銷售數量。5.統計購買頻率最高的用戶喜歡的商品類別數量。解析：找出購買頻率最高的用戶，統計他們喜歡的商品類別數量。6.分析用戶購買頻率最高的商品類別，列出至少兩種相關關系。解析：通過分析用戶購買頻率最高的商品類別，可以找出用戶興趣與商品類別之間的關系。7.列出銷售量最低的5個商品及其對應的銷售數量。解析：對商品的銷售數量進行排序，找出銷售量最低的5個商品及其銷售數量。8.統計購買頻率最高的用戶購買的商品類別數量。解析：找出購買頻率最高的用戶，統計他們購買的商品類別數量。9.分析用戶購買頻率與商品類別的關系，列出至少兩種相關關系。解析：可以通過相關性分析或交叉表分析來找出購買頻率與商品類別之間的關系。10.列出銷售量最高的5個商品類別及其對應的銷售數量。解析：對商品類別的銷售數量進行排序，找出銷售量最高的5個商品類別及其銷售數量。五、用戶細分與聚類1.選擇合適的聚類算法對用戶進行聚類。解析：根據數據特性和分析需求選擇合適的聚類算法，如K-means、層次聚類等。2.分析每個聚類中用戶的平均購買金額。解析：計算每個聚類中用戶的購買金額平均值。3.列出每個聚類中購買頻率最高的商品類別。解析：對每個聚類中的用戶進行商品類別分析，找出購買頻率最高的商品類別。4.分析每個聚類中用戶的年齡分布。解析：計算每個聚類中用戶的年齡分布情況。5.列出每個聚類中購買頻率最高的用戶數量。解析：計算每個聚類中購買頻率最高的用戶數量。6.分析每個聚類中