2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据项目实战案例分析与试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据项目实战案例分析与试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据清洗与处理要求：针对提供的数据集，完成数据清洗和初步处理，确保数据质量，为后续分析做准备。1.数据预处理（1）有一份数据集，包含以下字段：ID、姓名、性别、年龄、收入、学历、职业。其中，年龄字段为字符串类型，包含"30-40"、"40-50"、"50-60"等。请将年龄字段转换为数值类型，并计算每个年龄段的平均值。（2）有一份数据集，包含以下字段：用户ID、购买日期、商品ID、商品名称、商品价格。请计算每个商品的平均销售价格。（3）有一份数据集，包含以下字段：订单ID、用户ID、商品ID、订单金额、订单日期。请删除重复的订单记录。（4）有一份数据集，包含以下字段：用户ID、关注领域、关注时间、文章标题、文章类型、文章发布日期。请将文章类型字段进行转换，将“科技”、“财经”、“娱乐”等分类转换为数字编码（如：科技为1，财经为2，娱乐为3）。（5）有一份数据集，包含以下字段：店铺ID、店铺名称、店铺类型、地址、电话。请统计每种店铺类型下的店铺数量。2.缺失值处理（1）有一份数据集，包含以下字段：订单ID、用户ID、商品ID、订单金额、订单日期。请删除缺失订单金额的记录。（2）有一份数据集，包含以下字段：用户ID、关注领域、关注时间、文章标题、文章类型、文章发布日期。请填充缺失的文章类型字段，采用众数填充法。（3）有一份数据集，包含以下字段：店铺ID、店铺名称、店铺类型、地址、电话。请删除缺失地址的店铺记录。二、数据可视化要求：针对处理后的数据，选择合适的可视化方法，展示数据特征和趋势。1.可视化展示（1）有一份数据集，包含以下字段：城市、人口、GDP。请使用合适的图表展示不同城市的GDP与人口关系。（2）有一份数据集，包含以下字段：时间、股票价格、交易量。请使用合适的图表展示股票价格与交易量的关系。（3）有一份数据集，包含以下字段：用户ID、关注领域、关注时间。请使用合适的图表展示用户关注领域的趋势。2.图表优化（1）有一份数据集，包含以下字段：产品ID、销售额、销售区域。请使用饼图展示销售额占比，并提出优化建议。（2）有一份数据集，包含以下字段：订单ID、用户ID、商品ID、订单金额、订单日期。请使用时间序列图展示订单金额随时间的变化趋势，并提出优化建议。三、数据挖掘与建模要求：针对处理后的数据，运用数据挖掘和机器学习算法进行建模，挖掘数据中的潜在价值。1.关联规则挖掘（1）有一份数据集，包含以下字段：商品ID、购买时间、购买金额、商品类别。请使用Apriori算法挖掘关联规则，找出常见的商品购买组合。（2）有一份数据集，包含以下字段：用户ID、商品ID、购买时间、购买金额。请使用FP-growth算法挖掘关联规则，找出常见的商品购买组合。2.聚类分析（1）有一份数据集，包含以下字段：客户ID、年龄、性别、收入、消费水平。请使用K-means算法进行聚类分析，将客户分为不同消费群体。（2）有一份数据集，包含以下字段：店铺ID、店铺类型、地址、电话、营业额。请使用层次聚类算法进行聚类分析，将店铺分为不同类型。四、预测分析要求：根据历史数据，使用时间序列分析或机器学习算法建立预测模型，预测未来一段时间内的数据趋势。1.时间序列预测（1）有一份数据集，包含以下字段：时间戳、销售额。请使用ARIMA模型对销售额进行时间序列预测，预测未来3个月的销售额。（2）有一份数据集，包含以下字段：时间戳、用户活跃度。请使用LSTM模型预测未来1个月的用户活跃度趋势。2.分类预测（1）有一份数据集，包含以下字段：用户ID、性别、年龄、购买历史。请使用决策树算法对用户是否购买特定商品进行分类预测。（2）有一份数据集，包含以下字段：商品ID、描述、类别。请使用朴素贝叶斯算法对商品进行类别预测。五、异常检测要求：在处理后的数据集中，使用异常检测算法识别潜在的异常值，并分析异常值产生的原因。1.异常值检测（1）有一份数据集，包含以下字段：用户ID、购买时间、商品ID、购买金额。请使用Z-score方法检测购买金额的异常值。（2）有一份数据集，包含以下字段：店铺ID、销售额、营业额。请使用IQR方法检测营业额的异常值。2.异常值分析（1）分析检测到的异常值可能的原因，并提出相应的解决方案。（2）根据异常值分析结果，调整数据清洗和预处理步骤，提高数据质量。六、数据报告要求：根据数据分析结果，撰写一份包含以下内容的数据报告。1.报告概述（1）对分析目标进行概述，说明分析目的和预期结果。（2）简述数据来源和预处理过程。2.分析结果（1）展示主要分析结果，包括图表和关键指标。（2）对分析结果进行解释，说明其对业务或决策的意义。3.结论与建议（1）总结分析结论，提出针对业务问题的解决方案。（2）根据分析结果，提出改进措施和优化建议。本次试卷答案如下：一、数据清洗与处理1.数据预处理（1）年龄字段转换与平均值计算：-转换：将年龄字段从字符串类型转换为数值类型，例如："30-40"转换为35，"40-50"转换为45，"50-60"转换为55。-计算平均值：对转换后的数值进行分组求和，然后除以每组人数得到平均值。（2）计算商品的平均销售价格：-对商品价格进行分组，统计每个价格区间的商品数量和总价。-计算每个价格区间的平均销售价格，即总价除以商品数量。（3）删除重复的订单记录：-对订单记录进行去重操作，保留每个订单ID唯一的数据。（4）转换文章类型字段：-创建一个映射表，将文章类型字符串与数字编码进行对应。-遍历数据集，根据映射表将文章类型字符串转换为对应的数字编码。（5）统计每种店铺类型下的店铺数量：-对店铺类型字段进行分组，统计每个类型下店铺的数量。2.缺失值处理（1）删除缺失订单金额的记录：-对订单金额进行筛选，去除空值或无效值。（2）填充缺失的文章类型字段：-使用众数填充法，查找数据集中出现频率最高的文章类型，并用该类型填充缺失值。（3）删除缺失地址的店铺记录：-对地址字段进行筛选，去除空值或无效值。二、数据可视化1.可视化展示（1）展示不同城市的GDP与人口关系：-使用散点图展示GDP与人口的关系，横轴为人口，纵轴为GDP。-可以添加趋势线，观察两者之间的关系。（2）展示股票价格与交易量的关系：-使用散点图展示时间序列中的股票价格与交易量的关系，横轴为时间，纵轴分别为价格和交易量。-可以添加趋势线，观察两者之间的关系。（3）展示用户关注领域的趋势：-使用折线图展示关注领域随时间的变化趋势，横轴为时间，纵轴为关注领域的数量或百分比。2.图表优化（1）饼图展示销售额占比：-使用饼图展示销售额占比，每个扇形代表一个销售区域。-添加图例，说明每个扇形对应的销售区域。（2）时间序列图展示订单金额随时间的变化趋势：-使用时间序列图展示订单金额随时间的变化趋势，横轴为时间，纵轴为订单金额。-可以添加趋势线，观察订单金额的变化趋势。三、数据挖掘与建模1.关联规则挖掘（1）使用Apriori算法挖掘关联规则：-对商品购买组合进行频繁项集挖掘，找出支持度大于阈值的组合。-根据挖掘结果，生成关联规则。（2）使用FP-growth算法挖掘关联规则：-对商品购买组合进行频繁项集挖掘，找出支持度大于阈值的组合。-根据挖掘结果，生成关联规则。2.聚类分析（1）使用K-means算法进行聚类分析：-使用距离度量（如欧几里得距离）将客户数据分配到k个聚类中。-分析聚类结果，识别不同的消费群体。（2）使用层次聚类算法进行聚类分析：-使用层次聚类算法将店铺数据分为不同的类型。-分析聚类结果，识别店铺的不同类型。四、预测分析1.时间序列预测（1）使用ARIMA模型预测销售额：-确定ARIMA模型的参数，如p、d、q。-使用历史销售额数据拟合ARIMA模型。-预测未来3个月的销售额。（2）使用LSTM模型预测用户活跃度：-将用户活跃度数据转换为时间序列格式。-构建LSTM模型，训练模型以预测未来1个月的用户活跃度。2.分类预测（1）使用决策树算法进行分类预测：-对用户购买历史数据进行预处理，如编码特征。-使用决策树算法对用户是否购买特定商品进行训练。-使用训练好的模型进行预测。（2）使用朴素贝叶斯算法进行类别预测：-对商品描述数据进行预处理，如分词、词性标注等。-使用朴素贝叶斯算法对商品进行训练。-使用训练好的模型进行预测。五、异常检测1.异常值检测（1）使用Z-score方法检测购买金额的异常值：-计算每个购买金额的Z-score，筛选出Z-score绝对值大于阈值的记录。（2）使用IQR方法检测营业额的异常值：-计算第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3），然后计算IQR。-筛选出IQR绝对值大于阈值的记录。2.异常值分析-分析异常值可能的原因