2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据分析与决策支持系统试题解析

2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据分析与决策支持系统试题解析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理要求：请根据以下数据集，完成数据清洗、数据转换和数据集成等预处理工作，并解释每一步骤的目的。1.数据清洗（1）以下数据集中存在哪些缺失值？请列出缺失值所在的字段。（2）针对缺失值，请提出至少两种处理方法，并简要说明其优缺点。（3）数据集中存在哪些异常值？请列出异常值所在的字段，并说明异常值产生的原因。2.数据转换（1）将“年龄”字段从字符串类型转换为数值类型。（2）将“收入”字段从字符串类型转换为数值类型，并去除单位。（3）将“性别”字段从字符串类型转换为数值类型，其中“男”为1，“女”为0。3.数据集成（1）将“订单”表与“客户”表进行连接，连接字段为“客户ID”。（2）将“订单”表与“产品”表进行连接，连接字段为“产品ID”。（3）将连接后的数据集进行去重处理。二、数据可视化要求：请根据以下数据集，选择合适的可视化工具和图表类型，完成以下可视化任务。1.可视化任务（1）展示不同性别客户的购买产品类别分布情况。（2）展示不同年龄段客户的购买产品类别分布情况。（3）展示不同收入水平客户的购买产品类别分布情况。2.可视化工具与图表类型（1）请选择一种合适的可视化工具，并简要说明其特点。（2）针对每个可视化任务，请选择一种合适的图表类型，并简要说明其适用场景。三、数据分析要求：请根据以下数据集，运用统计学方法进行数据分析，并解释分析结果。1.描述性统计分析（1）计算“订单”表中“订单金额”的平均值、中位数、众数、最大值、最小值和标准差。（2）计算“客户”表中“年龄”的平均值、中位数、众数、最大值、最小值和标准差。（3）计算“产品”表中“产品价格”的平均值、中位数、众数、最大值、最小值和标准差。2.相关性分析（1）计算“订单”表中“订单金额”与“客户ID”之间的相关系数。（2）计算“客户”表中“年龄”与“收入”之间的相关系数。（3）计算“产品”表中“产品价格”与“产品类别”之间的相关系数。3.因子分析（1）请选择至少两个相关字段进行因子分析，并解释分析结果。（2）根据因子分析结果，提出至少两个改进措施，以提高数据质量。四、预测分析要求：请根据以下数据集，使用机器学习算法进行预测分析，并解释模型选择和参数调优的过程。1.预测任务（1）选择一个合适的机器学习算法，用于预测“订单”表中的“订单金额”。（2）使用交叉验证方法对模型进行评估，并报告准确率、召回率、F1分数等指标。2.模型选择与参数调优（1）描述你所选择的机器学习算法及其原理。（2）列出你调优的参数及其对模型性能的影响。（3）解释为什么选择这些参数值，并说明参数调优的过程。五、聚类分析要求：请根据以下数据集，使用聚类分析算法对客户进行分组，并解释聚类结果。1.聚类任务（1）选择一个合适的聚类算法，用于将“客户”表中的客户进行分组。（2）根据聚类结果，为每个客户群组命名，并简要描述其特征。2.聚类算法与结果解释（1）描述你所选择的聚类算法及其原理。（2）解释聚类结果，包括每个客户群组的中心点、成员数量等。（3）讨论聚类结果可能的应用场景。六、决策树分析要求：请根据以下数据集，使用决策树算法进行分类分析，并解释模型构建和结果评估的过程。1.分类任务（1）选择一个合适的决策树算法，用于预测“订单”表中的“是否购买”字段。（2）使用决策树算法构建模型，并报告模型的准确率、精确率、召回率等指标。2.决策树构建与结果评估（1）描述你所选择的决策树算法及其原理。（2）解释决策树模型的构建过程，包括特征选择、树结构优化等。（3）讨论决策树模型在预测任务中的优势和局限性。本次试卷答案如下：一、数据预处理1.数据清洗（1）缺失值字段：年龄、收入。（2）缺失值处理方法：-方法一：删除含有缺失值的记录。-方法二：使用均值、中位数或众数填充缺失值。-优缺点：删除记录可能导致数据丢失，填充缺失值可能引入偏差。（3）异常值字段：订单金额、年龄。-异常值原因：可能为数据输入错误、特殊情况或异常事件。2.数据转换（1）将年龄字段从字符串转换为数值类型。（2）将收入字段从字符串转换为数值类型，并去除单位。（3）将性别字段从字符串转换为数值类型，其中“男”为1，“女”为0。3.数据集成（1）连接“订单”表与“客户”表，连接字段为“客户ID”。（2）连接“订单”表与“产品”表，连接字段为“产品ID”。（3）去重处理连接后的数据集。二、数据可视化1.可视化任务（1）展示不同性别客户的购买产品类别分布情况。（2）展示不同年龄段客户的购买产品类别分布情况。（3）展示不同收入水平客户的购买产品类别分布情况。2.可视化工具与图表类型（1）可视化工具：Python的Matplotlib库。（2）图表类型：-（1）性别分布：饼图。-（2）年龄段分布：条形图。-（3）收入水平分布：箱线图。三、数据分析1.描述性统计分析（1）订单金额：平均值、中位数、众数、最大值、最小值、标准差。（2）年龄：平均值、中位数、众数、最大值、最小值、标准差。（3）产品价格：平均值、中位数、众数、最大值、最小值、标准差。2.相关性分析（1）订单金额与客户ID的相关系数。（2）年龄与收入的相关系数。（3）产品价格与产品类别的相关系数。3.因子分析（1）选择字段：年龄、收入。（2）改进措施：根据因子分析结果，对数据进行标准化处理，以提高模型精度。四、预测分析1.预测任务（1）机器学习算法：随机森林算法。（2）交叉验证：K折交叉验证，K=5。2.模型选择与参数调优（1）机器学习算法：随机森林算法，原理为集成学习方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果。（2）参数调优：通过网格搜索或随机搜索方法，调整模型参数如树的数量、树的深度、节点分裂标准等。五、聚类分析1.聚类任务（1）聚类算法：K-means算法。（2）客户群组命名及特征描述。2.聚类算法与结果解释（1）聚类算法：K-means算法，原理为基于距离的聚类方法，将数据点分配到最近的聚类中心。（2）聚类结果解释：根据聚类结果，为每个客户群组命名，并描述其特征。六、决策树分析1.分类任务（1）机器学习算法：CART决策树算法