2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据可视化工具应用试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据可视化工具应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Excel数据分析应用要求：本部分主要考察学生对Excel数据分析工具的使用能力，包括数据排序、筛选、公式应用、图表制作等基本技能。1.下列哪个函数可以用来计算单元格中数字的个数？A.SUMB.COUNTC.AVERAGED.MAX2.在Excel中，如何将一列数字按照从小到大的顺序进行排序？A.通过“数据”选项卡中的“排序”功能B.通过“开始”选项卡中的“排序”功能C.通过“视图”选项卡中的“排序”功能D.通过“公式”选项卡中的“排序”功能3.在Excel中，如何筛选出满足特定条件的单元格？A.通过“数据”选项卡中的“筛选”功能B.通过“开始”选项卡中的“筛选”功能C.通过“视图”选项卡中的“筛选”功能D.通过“公式”选项卡中的“筛选”功能4.在Excel中，如何使用公式计算两个单元格的差值？A.使用“-”运算符B.使用“+”运算符C.使用“/”运算符D.使用“*”运算符5.在Excel中，如何创建一个柱状图来展示数据？A.通过“插入”选项卡中的“图表”功能B.通过“数据”选项卡中的“图表”功能C.通过“视图”选项卡中的“图表”功能D.通过“公式”选项卡中的“图表”功能6.在Excel中，如何使用条件格式功能突出显示满足特定条件的单元格？A.通过“开始”选项卡中的“条件格式”功能B.通过“数据”选项卡中的“条件格式”功能C.通过“插入”选项卡中的“条件格式”功能D.通过“公式”选项卡中的“条件格式”功能7.在Excel中，如何使用数据透视表来分析大量数据？A.通过“数据”选项卡中的“数据透视表”功能B.通过“插入”选项卡中的“数据透视表”功能C.通过“视图”选项卡中的“数据透视表”功能D.通过“公式”选项卡中的“数据透视表”功能8.在Excel中，如何使用“高级筛选”功能来筛选满足多个条件的单元格？A.通过“数据”选项卡中的“高级筛选”功能B.通过“插入”选项卡中的“高级筛选”功能C.通过“视图”选项卡中的“高级筛选”功能D.通过“公式”选项卡中的“高级筛选”功能9.在Excel中，如何使用“模拟分析”功能来预测数据变化？A.通过“数据”选项卡中的“模拟分析”功能B.通过“插入”选项卡中的“模拟分析”功能C.通过“视图”选项卡中的“模拟分析”功能D.通过“公式”选项卡中的“模拟分析”功能10.在Excel中，如何使用“条件求和”功能来计算满足特定条件的单元格之和？A.通过“数据”选项卡中的“条件求和”功能B.通过“插入”选项卡中的“条件求和”功能C.通过“视图”选项卡中的“条件求和”功能D.通过“公式”选项卡中的“条件求和”功能二、Python数据分析应用要求：本部分主要考察学生对Python数据分析工具的使用能力，包括数据导入、处理、分析、可视化等基本技能。1.下列哪个库可以用来读取CSV文件？A.pandasB.numpyC.matplotlibD.seaborn2.在Python中，如何使用pandas库读取CSV文件？A.使用pandas.read_csv()函数B.使用numpy.read_csv()函数C.使用matplotlib.read_csv()函数D.使用seaborn.read_csv()函数3.在Python中，如何使用pandas库筛选满足特定条件的行？A.使用DataFrame.loc[]方法B.使用DataFrame.iloc[]方法C.使用DataFrame.query()方法D.使用DataFrame.filter()方法4.在Python中，如何使用pandas库对数据进行排序？A.使用DataFrame.sort_values()方法B.使用DataFrame.sort_index()方法C.使用DataFrame.orderby()方法D.使用DataFrame.sort()方法5.在Python中，如何使用pandas库计算数据的平均值？A.使用DataFrame.mean()方法B.使用DataFrame.sum()方法C.使用DataFrame.max()方法D.使用DataFrame.min()方法6.在Python中，如何使用pandas库进行数据透视表操作？A.使用DataFrame.pivot_table()方法B.使用DataFrame.crosstab()方法C.使用DataFrame.groupby()方法D.使用DataFrame.melt()方法7.在Python中，如何使用matplotlib库绘制柱状图？A.使用matplotlib.pyplot.bar()函数B.使用matplotlib.pyplot.plot()函数C.使用matplotlib.pyplot.scatter()函数D.使用matplotlib.pyplot.pie()函数8.在Python中，如何使用seaborn库绘制散点图？A.使用seaborn.scatterplot()函数B.使用seaborn.lineplot()函数C.使用seaborn.barplot()函数D.使用seaborn.pieplot()函数9.在Python中，如何使用numpy库进行数据排序？A.使用numpy.sort()函数B.使用numpy.argsort()函数C.使用numpy.sort_index()函数D.使用numpy.sort_values()函数10.在Python中，如何使用pandas库进行数据合并？A.使用DataFrame.merge()方法B.使用DataFrame.join()方法C.使用DataFrame.concat()方法D.使用DataFrame.union()方法四、Python数据分析与数据清洗要求：本部分主要考察学生对Python数据分析工具在数据清洗方面的应用，包括数据缺失值的处理、异常值的处理、数据转换等技能。1.在Python中，如何使用pandas库填充缺失值？A.DataFrame.fillna()方法B.DataFrame.fillna(0)方法C.DataFrame.replace()方法D.DataFrame.dropna()方法2.在Python中，如何使用pandas库删除包含缺失值的行？A.DataFrame.dropna()方法B.DataFrame.fillna()方法C.DataFrame.replace()方法D.DataFrame.drop()方法3.在Python中，如何使用pandas库识别并处理异常值？A.DataFrame.boxplot()方法B.DataFrame.describe()方法C.DataFrame.hist()方法D.DataFrame.isnull()方法4.在Python中，如何使用pandas库将字符串数据转换为日期格式？A.DataFrame.to_datetime()方法B.DataFrame.strptime()方法C.DataFrame.strptime()函数D.DataFrame.convert_dtypes()方法5.在Python中，如何使用pandas库对数据进行类型转换？A.DataFrame.astype()方法B.DataFrame.convert_dtypes()方法C.DataFrame.to_numeric()方法D.DataFrame.convert_type()方法6.在Python中，如何使用pandas库对数据进行标准化处理？A.DataFrame.scale()方法B.DataFrame.std()方法C.DataFrame.mean()方法D.DataFrame.zscore()方法五、Python数据分析与数据可视化要求：本部分主要考察学生对Python数据分析工具在数据可视化方面的应用，包括不同类型图表的绘制、自定义图表样式等技能。1.在Python中，如何使用matplotlib库绘制折线图？A.importmatplotlib.pyplotaspltB.plt.plot()函数C.plt.show()函数D.plt.savefig()函数2.在Python中，如何使用matplotlib库绘制散点图？A.plt.scatter()函数B.plt.plot()函数C.plt.bar()函数D.plt.pie()函数3.在Python中，如何使用seaborn库绘制箱线图？A.sns.boxplot()函数B.sns.lineplot()函数C.sns.barplot()函数D.sns.pie()函数4.在Python中，如何使用matplotlib库设置图表标题和坐标轴标签？A.plt.title()函数B.plt.xlabel()函数C.plt.ylabel()函数D.plt.legend()函数5.在Python中，如何使用matplotlib库自定义图表颜色？A.plt.color()函数B.plt.set_color()函数C.plt.plot()函数中的color参数D.plt.scatter()函数中的color参数6.在Python中，如何使用matplotlib库设置图表的坐标轴范围？A.plt.xlim()函数B.plt.ylim()函数C.plt.axis()函数D.plt.get_xlim()函数六、Python数据分析与机器学习要求：本部分主要考察学生对Python数据分析工具在机器学习领域的应用，包括数据预处理、模型选择、模型评估等技能。1.在Python中，如何使用scikit-learn库进行数据标准化处理？A.StandardScaler()B.MinMaxScaler()C.RobustScaler()D.Normalizer()2.在Python中，如何使用scikit-learn库进行数据归一化处理？A.StandardScaler()B.MinMaxScaler()C.RobustScaler()D.Normalizer()3.在Python中，如何使用scikit-learn库进行数据降维？A.PCA()B.LDA()C.t-SNE()D.KernelPCA()4.在Python中，如何使用scikit-learn库进行模型训练？A.model.fit()方法B.model.predict()方法C.model.evaluate()方法D.model.score()方法5.在Python中，如何使用scikit-learn库进行模型评估？A.model.predict()方法B.model.score()方法C.model.evaluate()方法D.model.fit()方法6.在Python中，如何使用scikit-learn库进行模型预测？A.model.predict()方法B.model.score()方法C.model.evaluate()方法D.model.fit()方法本次试卷答案如下：一、Excel数据分析应用1.答案：B解析思路：COUNT函数用于计算单元格区域中包含数字的单元格数量。2.答案：A解析思路：在Excel中，通过“数据”选项卡中的“排序”功能可以对数据进行排序。3.答案：A解析思路：在Excel中，通过“数据”选项卡中的“筛选”功能可以筛选出满足特定条件的单元格。4.答案：A解析思路：在Excel中，使用“-”运算符可以计算两个单元格的差值。5.答案：A解析思路：在Excel中，通过“插入”选项卡中的“图表”功能可以创建柱状图。6.答案：A解析思路：在Excel中，通过“开始”选项卡中的“条件格式”功能可以突出显示满足特定条件的单元格。7.答案：A解析思路：在Excel中，通过“数据”选项卡中的“数据透视表”功能可以分析大量数据。8.答案：A解析思路：在Excel中，通过“数据”选项卡中的“高级筛选”功能可以筛选满足多个条件的单元格。9.答案：A解析思路：在Excel中，通过“数据”选项卡中的“模拟分析”功能可以预测数据变化。10.答案：A解析思路：在Excel中，通过“数据”选项卡中的“条件求和”功能可以计算满足特定条件的单元格之和。二、Python数据分析应用1.答案：A解析思路：pandas库的read_csv()函数用于读取CSV文件。2.答案：A解析思路：pandas库的read_csv()函数用于读取CSV文件。3.答案：C解析思路：pandas库的query()方法可以根据条件表达式筛选数据。4.答案：A解析思路：pandas库的sort_values()方法可以根据列值对数据进行排序。5.答案：A解析思路：pandas库的mean()方法用于计算数据的平均值。6.答案：A解析思路：pandas库的pivot_table()方法用于创建数据透视表。7.答案：A解析思路：matplotlib.pyplot库的bar()函数用于绘制柱状图。8.答案：A解析思路：seaborn库的scatterplot()函数用于绘制散点图。9.答案：A解析思路：numpy库的sort()函数用于对数组进行排序。10.答案：A解析思路：pandas库的merge()方法用于合并数据。四、Python数据分析与数据清洗1.答案：A解析思路：pandas库的fillna()方法用于填充缺失值。2.答案：A解析思路：pandas库的dropna()方法用于删除包含缺失值的行。3.答案：A解析思路：pandas库的boxplot()方法用于识别并处理异常值。4.答案：A解析思路：pandas库的to_datetime()方法用于将字符串数据转换为日期格式。5.答案：A解析思路：pandas库的astype()