2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)決策試題集

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)決策試題集考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)清洗與預處理要求：本部分主要考察學生對數(shù)據(jù)清洗和預處理的基本概念、方法和工具的掌握程度。請根據(jù)以下描述，完成相應的數(shù)據(jù)處理任務。1.數(shù)據(jù)清洗（1）假設你從網(wǎng)絡上獲取了一份包含客戶購買記錄的CSV文件，其中包括客戶的ID、購買時間、商品名稱、價格和購買數(shù)量等字段。在導入數(shù)據(jù)前，請檢查并處理以下問題：①檢查數(shù)據(jù)中是否存在缺失值，并處理缺失值；②檢查數(shù)據(jù)中是否存在異常值，并處理異常值；③檢查數(shù)據(jù)中是否存在重復記錄，并處理重復記錄。（2）以下為處理后的數(shù)據(jù)片段，請根據(jù)實際情況進行補充完整：客戶ID，購買時間，商品名稱，價格，購買數(shù)量1，2021-01-01，手機，3000，12，2021-01-02，耳機，500，23，2021-01-03，電腦，8000，14，2021-01-04，鼠標，200，15，2021-01-05，鍵盤，400，12.數(shù)據(jù)預處理（1）將購買時間字段轉(zhuǎn)換為日期格式，并提取出年份、月份和日期；（2）計算每個客戶的總消費金額；（3）計算每個商品的平均價格。二、數(shù)據(jù)可視化要求：本部分主要考察學生對數(shù)據(jù)可視化的基本概念、方法和工具的掌握程度。請根據(jù)以下描述，完成相應的數(shù)據(jù)可視化任務。1.數(shù)據(jù)可視化（1）根據(jù)以下描述，使用Python中的matplotlib庫繪制折線圖，展示客戶購買時間與購買數(shù)量的關(guān)系：①獲取客戶購買時間與購買數(shù)量；②繪制折線圖，橫坐標為購買時間，縱坐標為購買數(shù)量。（2）根據(jù)以下描述，使用Python中的pandas庫繪制柱狀圖，展示不同商品的銷售數(shù)量：①獲取商品名稱和銷售數(shù)量；②繪制柱狀圖，橫坐標為商品名稱，縱坐標為銷售數(shù)量。2.數(shù)據(jù)分析（1）根據(jù)以下描述，分析客戶購買時間與購買數(shù)量的關(guān)系：①觀察折線圖，分析客戶購買時間與購買數(shù)量的關(guān)系；②結(jié)合實際情況，給出可能的解釋。（2）根據(jù)以下描述，分析不同商品的銷售數(shù)量：①觀察柱狀圖，分析不同商品的銷售數(shù)量；②結(jié)合實際情況，給出可能的解釋。四、數(shù)據(jù)挖掘與機器學習要求：本部分主要考察學生對數(shù)據(jù)挖掘和機器學習基本算法的理解和應用能力。請根據(jù)以下描述，完成相應的數(shù)據(jù)分析任務。1.數(shù)據(jù)挖掘（1）假設你有一個包含客戶購買行為的數(shù)據(jù)庫，其中包含客戶ID、購買商品、購買金額和購買時間等字段。請使用Apriori算法挖掘頻繁項集，并找出支持度和置信度較高的關(guān)聯(lián)規(guī)則。（2）根據(jù)挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，分析客戶購買行為，并預測客戶可能購買的商品組合。2.機器學習（1）使用Python中的scikit-learn庫，對以下數(shù)據(jù)進行分類任務：-數(shù)據(jù)集：包含客戶ID、年齡、性別、購買歷史等字段，以及對應的購買偏好標簽。-任務：根據(jù)客戶的基本信息和購買歷史，預測客戶的購買偏好。（2）評估模型的性能，包括準確率、召回率、F1分數(shù)等指標。五、大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用要求：本部分主要考察學生對大數(shù)據(jù)技術(shù)及其應用的理解。請根據(jù)以下描述，完成相應的任務。1.大數(shù)據(jù)技術(shù)（1）簡述大數(shù)據(jù)技術(shù)的三個主要特點。（2）解釋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中HDFS和MapReduce的作用。2.大數(shù)據(jù)應用（1）舉例說明大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應用場景。（2）討論大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的潛在價值。六、商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析報告要求：本部分主要考察學生對商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析報告的撰寫能力。請根據(jù)以下描述，完成相應的報告撰寫任務。1.商業(yè)智能（1）簡述商業(yè)智能的主要功能。（2）解釋商業(yè)智能在決策過程中的作用。2.數(shù)據(jù)分析報告（1）根據(jù)以下數(shù)據(jù)，撰寫一份簡短的數(shù)據(jù)分析報告：-數(shù)據(jù)集：包含銷售數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品ID、銷售額、銷售日期等字段。-任務：分析銷售數(shù)據(jù)，找出銷售高峰期和低谷期，并提出相應的營銷策略。（2）在報告中，包括以下內(nèi)容：-數(shù)據(jù)概覽-銷售趨勢分析-營銷策略建議本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)清洗與預處理1.數(shù)據(jù)清洗（1）①檢查數(shù)據(jù)中是否存在缺失值，并處理缺失值：通過預覽數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)購買時間字段存在缺失值，使用填充法將缺失值填充為最近的有效購買時間。②檢查數(shù)據(jù)中是否存在異常值，并處理異常值：通過計算價格與購買數(shù)量的比值，發(fā)現(xiàn)價格異常的商品，將其標記為異常值，并刪除或修正。③檢查數(shù)據(jù)中是否存在重復記錄，并處理重復記錄：通過客戶ID進行去重，刪除重復記錄。（2）補充完整后的數(shù)據(jù)片段：客戶ID，購買時間，商品名稱，價格，購買數(shù)量1，2021-01-01，手機，3000，12，2021-01-02，耳機，500，23，2021-01-03，電腦，8000，14，2021-01-04，鼠標，200，15，2021-01-05，鍵盤，400，12.數(shù)據(jù)預處理（1）將購買時間字段轉(zhuǎn)換為日期格式，并提取出年份、月份和日期：使用Python中的datetime庫進行日期轉(zhuǎn)換和提取。（2）計算每個客戶的總消費金額：使用pandas庫對價格字段進行求和。（3）計算每個商品的平均價格：使用pandas庫對價格字段進行平均值計算。二、數(shù)據(jù)可視化1.數(shù)據(jù)可視化（1）使用Python中的matplotlib庫繪制折線圖，展示客戶購買時間與購買數(shù)量的關(guān)系：-獲取客戶購買時間與購買數(shù)量：使用pandas庫對購買時間進行排序，并統(tǒng)計每個時間點的購買數(shù)量。-繪制折線圖，橫坐標為購買時間，縱坐標為購買數(shù)量。（2）使用Python中的pandas庫繪制柱狀圖，展示不同商品的銷售數(shù)量：-獲取商品名稱和銷售數(shù)量：使用pandas庫對商品名稱進行分組，并統(tǒng)計每個商品的購買數(shù)量。-繪制柱狀圖，橫坐標為商品名稱，縱坐標為銷售數(shù)量。2.數(shù)據(jù)分析（1）觀察折線圖，分析客戶購買時間與購買數(shù)量的關(guān)系：發(fā)現(xiàn)購買時間與購買數(shù)量呈正相關(guān)，即購買時間越接近，購買數(shù)量越多。（2）結(jié)合實際情況，給出可能的解釋：可能是因為促銷活動或季節(jié)性因素導致購買時間與購買數(shù)量相關(guān)。三、數(shù)據(jù)挖掘與機器學習1.數(shù)據(jù)挖掘（1）使用Apriori算法挖掘頻繁項集，并找出支持度和置信度較高的關(guān)聯(lián)規(guī)則：-對購買記錄進行分組，統(tǒng)計每個商品的購買頻率。-使用Apriori算法找出頻繁項集，并計算支持度和置信度。（2）根據(jù)挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，分析客戶購買行為，并預測客戶可能購買的商品組合：-根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則，分析客戶購買行為，找出常見的商品組合。-預測客戶可能購買的商品組合，為營銷策略提供依據(jù)。2.機器學習（1）使用Python中的scikit-learn庫，對以下數(shù)據(jù)進行分類任務：-數(shù)據(jù)集：包含客戶ID、年齡、性別、購買歷史等字段，以及對應的購買偏好標簽。-任務：根據(jù)客戶的基本信息和購買歷史，預測客戶的購買偏好。（2）評估模型的性能，包括準確率、召回率、F1分數(shù)等指標：-使用交叉驗證方法評估模型的性能。-計算準確率、召回率和F1分數(shù)，評估模型的分類效果。四、大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用1.大數(shù)據(jù)技術(shù)（1）簡述大數(shù)據(jù)技術(shù)的三個主要特點：-數(shù)據(jù)量巨大-數(shù)據(jù)類型多樣-數(shù)據(jù)處理速度快（2）解釋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中HDFS和MapReduce的作用：-HDFS：分布式文件系統(tǒng)，用于存儲海量數(shù)據(jù)。-MapReduce：分布式計算框架，用于處理海量數(shù)據(jù)。2.大數(shù)據(jù)應用（1）舉例說明大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應用場景：-風險評估與欺詐檢測-個性化推薦系統(tǒng)-客戶行為分析（2）討論大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的潛在價值：-疾病預測與預防-個性化治療方案-醫(yī)療資源優(yōu)化配置五、商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析報告1.商業(yè)智能（1）簡述商業(yè)智能的主要功能：-數(shù)據(jù)集成與整合-數(shù)據(jù)分析與挖掘-報告與可視化（2）解釋商業(yè)智能在決策過程中的作用：-提供數(shù)據(jù)支持，輔助決策-發(fā)現(xiàn)業(yè)務趨勢與模式-優(yōu)化業(yè)務流程2.數(shù)據(jù)分析報告（1）根據(jù)以下數(shù)據(jù)，撰寫一份簡短的數(shù)據(jù)分析報告：-數(shù)據(jù)集：包含銷售數(shù)據(jù)，