2025年大数据分析师技能测试卷：大数据分析与数据挖掘实践试题

2025年大数据分析师技能测试卷：大数据分析与数据挖掘实践试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理要求：本部分旨在考察你对数据预处理的基本概念、方法和步骤的理解。请根据所给数据，完成以下预处理任务。1.数据清洗：以下是一段包含缺失值、重复值和异常值的文本数据，请完成数据清洗工作。```"姓名,年龄,收入,职位,部门张三,30,8000,技术经理,研发部李四,,10000,项目经理,研发部王五,35,9000,技术经理,研发部李四,30,11000,技术经理,研发部赵六,40,12000,销售经理,销售部赵六,40,12000,销售经理,销售部"```2.数据集成：以下是一段包含多个数据源的数据，请完成数据集成工作。```"员工ID,姓名,部门,入职时间1001,张三,研发部,2019-01-011002,李四,研发部,2018-05-151003,王五,研发部,2017-08-201004,赵六,销售部,2019-02-121005,赵六,销售部,2018-10-03```"员工ID,职位,收入1001,技术经理,80001002,项目经理,100001003,技术经理,90001004,销售经理,120001005,销售经理,12000"```3.数据转换：以下是一段包含日期、分类和数值类型的数据，请完成数据转换工作。```"订单号,下单时间,产品类别,产品名称,销售金额001,2021-03-01,电子产品,手机,5000002,2021-03-01,服装,衬衫,300003,2021-03-02,电子产品,平板电脑,8000004,2021-03-03,服装,裤子,200005,2021-03-04,电子产品,耳机,1000"```4.数据规约：以下是一段包含多个数据维度的数据，请完成数据规约工作。```"客户ID,产品类别,购买时间,购买金额101,电子产品,2021-01-01,5000102,服装,2021-01-02,300103,电子产品,2021-01-03,8000104,服装,2021-01-04,200105,电子产品,2021-01-05,1000"```二、数据探索性分析要求：本部分旨在考察你对数据探索性分析的基本概念、方法和工具的理解。请根据所给数据，完成以下探索性分析任务。1.数据概览：以下是一段包含数值类型和分类类型的数据，请完成数据概览工作。```"姓名,年龄,性别,收入张三,30,男,8000李四,25,女,10000王五,35,男,9000赵六,40,男,12000"```2.数据分布分析：以下是一段包含日期类型和数值类型的数据，请完成数据分布分析工作。```"下单时间,销售金额2021-01-01,50002021-01-02,3002021-01-03,80002021-01-04,2002021-01-05,1000"```3.关联分析：以下是一段包含数值类型和分类类型的数据，请完成关联分析工作。```"订单号,产品类别,销售金额001,电子产品,5000002,服装,300003,电子产品,8000004,服装,200005,电子产品,1000"```4.时序分析：以下是一段包含日期类型和数值类型的数据，请完成时序分析工作。```"日期,销售额2021-01-01,100002021-01-02,120002021-01-03,130002021-01-04,140002021-01-05,15000"```四、特征工程要求：本部分旨在考察你对特征工程的基本概念、方法和技巧的理解。请根据所给数据，完成以下特征工程任务。1.特征选择：以下是一段包含多个特征的数据，请根据业务需求选择对预测模型有帮助的特征。```"客户ID,年龄,收入,家庭人口数,购买历史101,25,50000,3,1102,35,60000,4,2103,45,70000,5,3104,30,55000,2,1105,40,65000,3,2"```2.特征构造：以下是一段包含日期类型和数值类型的数据，请构造新的特征。```"订单号,下单时间,产品类别,销售金额001,2021-01-01,电子产品,5000002,2021-01-02,服装,300003,2021-01-03,电子产品,8000004,2021-01-04,服装,200005,2021-01-05,电子产品,1000"```3.特征编码：以下是一段包含分类类型的数据，请完成特征编码工作。```"性别,职业男,技术经理女,项目经理男,技术经理女,项目经理男,销售经理"```4.特征标准化：以下是一段包含不同量级数值类型的数据，请完成特征标准化工作。```"身高(cm),体重(kg)170,60165,55175,65168,58180,70"```5.特征降维：以下是一段包含多个相关特征的数据，请完成特征降维工作。```"客户ID,购买历史,产品类别,销售金额101,1,电子产品,5000102,2,服装,300103,3,电子产品,8000104,1,服装,200105,2,电子产品,1000"```五、机器学习模型选择与评估要求：本部分旨在考察你对机器学习模型选择和评估的理解。请根据所给数据，完成以下任务。1.模型选择：以下是一段包含数值类型和分类类型的数据，请选择适合的机器学习模型进行分类任务。```"订单号,产品类别,销售金额001,电子产品,5000002,服装,300003,电子产品,8000004,服装,200005,电子产品,1000"```2.模型训练与预测：以下是一段包含日期类型和数值类型的数据，请使用选定的模型进行训练和预测。```"日期,销售额2021-01-01,100002021-01-02,120002021-01-03,130002021-01-04,140002021-01-05,15000"```3.模型评估：以下是一段包含数值类型和分类类型的数据，请评估模型的性能。```"订单号,产品类别,销售金额001,电子产品,5000002,服装,300003,电子产品,8000004,服装,200005,电子产品,1000"```4.模型优化：以下是一段包含数值类型和分类类型的数据，请对模型进行优化以提高性能。```"订单号,产品类别,销售金额001,电子产品,5000002,服装,300003,电子产品,8000004,服装,200005,电子产品,1000"```6.模型部署：以下是一段包含日期类型和数值类型的数据，请将训练好的模型部署到实际环境中。```"日期,销售额2021-01-01,100002021-01-02,120002021-01-03,130002021-01-04,140002021-01-05,15000"```本次试卷答案如下：一、数据预处理1.数据清洗：```"姓名,年龄,收入,职位,部门张三,30,8000,技术经理,研发部李四,30,11000,技术经理,研发部王五,35,9000,技术经理,研发部赵六,40,12000,销售经理,销售部"```解析思路：删除重复的记录（李四），处理缺失值（李四的收入为空），保留其他完整记录。2.数据集成：```"员工ID,姓名,部门,入职时间1001,张三,研发部,2019-01-011002,李四,研发部,2018-05-151003,王五,研发部,2017-08-201004,赵六,销售部,2019-02-121005,赵六,销售部,2018-10-03"```解析思路：将两个数据源按照员工ID进行合并，确保每个员工ID在两个数据源中都存在。3.数据转换：```"订单号,下单时间,产品类别,产品名称,销售金额001,2021-03-01,电子产品,手机,5000002,2021-03-01,服装,衬衫,300003,2021-03-02,电子产品,平板电脑,8000004,2021-03-03,服装,裤子,200005,2021-03-04,电子产品,耳机,1000"```解析思路：根据业务需求，对日期类型进行转换（例如，将日期转换为年份、月份、日），对分类类型进行转换（例如，将产品类别转换为数字编码）。4.数据规约：```"客户ID,产品类别,购买时间,购买金额101,电子产品,2021-01-01,5000102,服装,2021-01-02,300103,电子产品,2021-01-03,8000104,服装,2021-01-04,200105,电子产品,2021-01-05,1000"```解析思路：根据业务需求，对数据维度进行规约（例如，删除某些不必要的字段，合并相关字段）。二、数据探索性分析1.数据概览：```"姓名,年龄,性别,收入张三,30,男,8000李四,25,女,10000王五,35,男,9000赵六,40,男,12000"```解析思路：计算每个字段的基本统计量（如均值、中位数、众数、最大值、最小值）。2.数据分布分析：```"下单时间,销售金额2021-01-01,50002021-01-02,3002021-01-03,80002021-01-04,2002021-01-05,1000"```解析思路：绘制直方图或密度图，观察销售金额的分布情况。3.关联分析：```"订单号,产品类别,销售金额001,电子产品,5000002,服装,300003,电子产品,8000004,服装,200005,电子产品,1000"```解析思路：使用关联规则学习算法（如Apriori算法）发现产品类别和销售金额之间的关联关系。4.时序分析：```"日期,销售额2021-01-01,100002021-01-02,120002021-01-03,130002021-01-04,140002021-01-05,15000"```解析思路：绘制时序图，观察销售额随时间的变化趋势。三、特征工程1.特征选择：```"客户ID,年龄,收入,家庭人口数,购买历史101,25,50000,3,1102,35,60000,4,2103,45,70000,5,3104,30,55000,2,1105,40,65000,3,2"```解析思路：根据业务需求，选择与目标变量（如购买历史）相关的特征。2.特征构造：```"订单号,下单时间,产品类别,销售金额001,2021-03-01,电子产品,5000002,2021-03-01,服装,300003,2021-03-02,电子产品,8000004,2021-03-03,服装,200005,2021-03-04,电子产品,1000"```解析思路：根据业务需求，构造新的特征（如订单时间与当月日期的差值）。3.特征编码：```"性别,职业男,技术经理女,项目经理男,技术经理女,项目经理男,销售经理"```解析思路：将分类类型的数据转换为数值编码（如使用独热编码或标签编码）。4.特征标