2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)挖掘與機器學習實戰(zhàn)項目案例試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)挖掘與機器學習實戰(zhàn)項目案例試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預處理要求：對給定的數(shù)據(jù)集進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約等操作，并解釋每個步驟的目的和意義。1.給定以下數(shù)據(jù)集，請完成數(shù)據(jù)清洗步驟，刪除重復行，并處理缺失值。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|Alice|28|50000||5|David|35|70000||6||30|65000|2.將以下數(shù)據(jù)集中的年齡列轉(zhuǎn)換為年齡組（例如：20-29歲、30-39歲等），并解釋轉(zhuǎn)換的目的。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|3.將以下數(shù)據(jù)集中的ID列轉(zhuǎn)換為有序編號，并解釋編號的目的。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|二、特征工程要求：對給定的數(shù)據(jù)集進行特征工程，包括特征提取、特征選擇、特征編碼等操作，并解釋每個步驟的目的和意義。1.給定以下數(shù)據(jù)集，請完成特征提取步驟，提取年齡與薪資之間的相關性指標，并解釋指標的意義。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|2.給定以下數(shù)據(jù)集，請完成特征選擇步驟，選擇與目標變量相關性最高的兩個特征，并解釋選擇的原因。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|3.給定以下數(shù)據(jù)集，請完成特征編碼步驟，將年齡列轉(zhuǎn)換為獨熱編碼，并解釋編碼的目的。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|四、模型訓練與評估要求：使用適當?shù)臋C器學習算法對預處理后的數(shù)據(jù)集進行訓練，并選擇合適的評估指標來評估模型的性能。1.使用隨機森林算法對以下數(shù)據(jù)集進行訓練，并使用交叉驗證來評估模型的性能。|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|2.使用決策樹算法對以下數(shù)據(jù)集進行訓練，并計算模型的準確率。|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|五、模型調(diào)優(yōu)要求：根據(jù)模型評估結果，對模型參數(shù)進行調(diào)優(yōu)，以提高模型的性能。1.使用網(wǎng)格搜索（GridSearch）對以下模型的參數(shù)進行調(diào)優(yōu)，以找到最佳參數(shù)組合。模型：支持向量機（SVM）參數(shù)：C（正則化參數(shù)）、gamma（核函數(shù)系數(shù)）|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|2.使用隨機森林算法對以下數(shù)據(jù)集進行訓練，并嘗試不同的樹的數(shù)量和最大深度來調(diào)優(yōu)模型。|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|六、模型應用要求：使用調(diào)優(yōu)后的模型對新的數(shù)據(jù)進行預測，并解釋預測結果的意義。1.使用調(diào)優(yōu)后的支持向量機模型對以下新數(shù)據(jù)進行預測。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||7|Emily|29|52000||8|Frank|33|62000||9|Grace|27|48000||10|Harry|31|63000|2.使用調(diào)優(yōu)后的隨機森林模型對以下新數(shù)據(jù)進行預測。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||7|Emily|29|52000||8|Frank|33|62000||9|Grace|27|48000||10|Harry|31|63000|本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預處理1.解析思路：-刪除重復行：通過比較每行的ID值，找出并刪除重復的行。-處理缺失值：對于缺失的年齡和薪資數(shù)據(jù)，可以選擇填充平均值、中位數(shù)或刪除該行。答案：-刪除重復行后，數(shù)據(jù)集變?yōu)椋簗ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|-處理缺失值：將年齡和薪資的缺失值填充為該列的平均值。2.解析思路：-將年齡列轉(zhuǎn)換為年齡組：根據(jù)年齡值將年齡分為不同的組別。-轉(zhuǎn)換的目的：方便進行數(shù)據(jù)分析，例如分析不同年齡組的薪資水平。答案：-年齡組轉(zhuǎn)換后，數(shù)據(jù)集變?yōu)椋簗ID|Name|AgeGroup|Salary||----|------|----------|--------||1|Alice|20-29|50000||2|Bob|30-39|60000||3|Charlie|20-29|55000||4|David|30-39|70000||5||30-39|65000||6||40-49|75000|3.解析思路：-將ID列轉(zhuǎn)換為有序編號：對ID列進行排序，并賦予新的有序編號。-編號的目的：方便進行數(shù)據(jù)排序和比較。答案：-ID列轉(zhuǎn)換為有序編號后，數(shù)據(jù)集變?yōu)椋簗ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|二、特征工程1.解析思路：-提取年齡與薪資之間的相關性指標：可以使用相關系數(shù)（如皮爾遜相關系數(shù)）來衡量年齡與薪資之間的線性關系。-指標的意義：相關系數(shù)的絕對值越接近1，表示年齡與薪資之間的線性關系越強。答案：-提取的相關性指標為0.8，表示年齡與薪資之間存在較強的線性關系。2.解析思路：-選擇與目標變量相關性最高的兩個特征：可以使用特征選擇方法（如卡方檢驗、互信息等）來評估特征與目標變量之間的相關性。-選擇的原因：相關性最高的特征對目標變量的預測能力更強。答案：-選擇與目標變量相關性最高的兩個特征為Age和Salary。3.解析思路：-將年齡列轉(zhuǎn)換為獨熱編碼：將年齡的每個值轉(zhuǎn)換為一個新的二進制列，表示該年齡組是否存在于數(shù)據(jù)集中。-編碼的目的：將類別變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量，以便模型進行計算。答案：-年齡列轉(zhuǎn)換為獨熱編碼后，數(shù)據(jù)集變?yōu)椋簗ID|Name|Age_20-29|Age_30-39|Age_40-49|Salary||----|------|----------|----------|----------|--------||1|Alice|1|1|0|50000||