2025年大数据分析师职业技能测试卷：SQL查询与数据挖掘基础试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：SQL查询与数据挖掘基础试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、SQL基础操作要求：掌握基本的SQL查询语句，包括SELECT、FROM、WHERE、GROUPBY、HAVING、ORDERBY等关键字的使用，并能根据要求进行数据查询。1.请写出以下SQL语句的查询结果：SELECTname,ageFROMstudentsWHEREage>20;A.name,ageB.name,ageC.name,ageD.name,ageE.name,ageF.name,ageG.name,ageH.name,ageI.name,ageJ.name,age2.请写出以下SQL语句的查询结果：SELECTname,ageFROMstudentsWHEREage=(SELECTMAX(age)FROMstudents);A.name,ageB.name,ageC.name,ageD.name,ageE.name,ageF.name,ageG.name,ageH.name,ageI.name,ageJ.name,age3.请写出以下SQL语句的查询结果：SELECTname,ageFROMstudentsWHEREageIN(SELECTageFROMstudentsWHEREage>20);A.name,ageB.name,ageC.name,ageD.name,ageE.name,ageF.name,ageG.name,ageH.name,ageI.name,ageJ.name,age4.请写出以下SQL语句的查询结果：SELECTname,ageFROMstudentsWHEREageBETWEEN20AND30;A.name,ageB.name,ageC.name,ageD.name,ageE.name,ageF.name,ageG.name,ageH.name,ageI.name,ageJ.name,age5.请写出以下SQL语句的查询结果：SELECTname,ageFROMstudentsWHEREage=20ORage=30;A.name,ageB.name,ageC.name,ageD.name,ageE.name,ageF.name,ageG.name,ageH.name,ageI.name,ageJ.name,age6.请写出以下SQL语句的查询结果：SELECTname,ageFROMstudentsWHEREnameLIKE'李%';A.name,ageB.name,ageC.name,ageD.name,ageE.name,ageF.name,ageG.name,ageH.name,ageI.name,ageJ.name,age7.请写出以下SQL语句的查询结果：SELECTname,ageFROMstudentsWHEREnameIN('张三','李四','王五');A.name,ageB.name,ageC.name,ageD.name,ageE.name,ageF.name,ageG.name,ageH.name,ageI.name,ageJ.name,age8.请写出以下SQL语句的查询结果：SELECTname,ageFROMstudentsWHEREage>=20ANDage<=30;A.name,ageB.name,ageC.name,ageD.name,ageE.name,ageF.name,ageG.name,ageH.name,ageI.name,ageJ.name,age9.请写出以下SQL语句的查询结果：SELECTname,ageFROMstudentsWHEREnameLIKE'%李%';A.name,ageB.name,ageC.name,ageD.name,ageE.name,ageF.name,ageG.name,ageH.name,ageI.name,ageJ.name,age10.请写出以下SQL语句的查询结果：SELECTname,ageFROMstudentsWHEREnameLIKE'%王%';A.name,ageB.name,ageC.name,ageD.name,ageE.name,ageF.name,ageG.name,ageH.name,ageI.name,ageJ.name,age二、数据挖掘基础要求：掌握数据挖掘的基本概念、方法和步骤，并能根据要求进行数据挖掘。1.数据挖掘的基本概念包括以下哪些？A.数据清洗B.数据集成C.数据规约D.数据仓库E.以上都是2.数据挖掘的主要方法有哪些？A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.聚类分析E.以上都是3.数据挖掘的步骤包括以下哪些？A.数据准备B.数据预处理C.数据挖掘D.模型评估E.以上都是4.数据挖掘的目的是什么？A.发现数据中的潜在规律B.优化业务流程C.提高决策质量D.以上都是5.以下哪个不是数据挖掘的预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据规约D.模型评估6.以下哪个不是数据挖掘的分类方法？A.决策树B.贝叶斯网络C.神经网络D.聚类分析7.以下哪个不是数据挖掘的聚类方法？A.K-means算法B.密度聚类算法C.模糊聚类算法D.支持向量机8.以下哪个不是数据挖掘的关联规则挖掘方法？A.Apriori算法B.FP-growth算法C.C4.5算法D.K-means算法9.数据挖掘中的模型评估指标有哪些？A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是10.数据挖掘中的混淆矩阵主要用于评估哪个指标？A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是四、SQL高级查询要求：掌握复杂的SQL查询语句，包括子查询、连接查询、窗口函数等的使用，并能根据要求进行数据查询。1.请写出以下SQL语句的查询结果，假设有两个表：students(id,name,age)和courses(student_id,course_name)。SELECT,COUNT(c.course_name)AScourse_countFROMstudentssLEFTJOINcoursescONs.id=c.student_idGROUPBY;A.name,course_countB.name,course_countC.name,course_countD.name,course_countE.name,course_countF.name,course_countG.name,course_countH.name,course_countI.name,course_countJ.name,course_count2.请写出以下SQL语句的查询结果，假设有一个表：sales(sales_id,date,amount)。SELECTdate,SUM(amount)AStotal_salesFROMsalesWHEREdateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'GROUPBYdateORDERBYtotal_salesDESC;A.date,total_salesB.date,total_salesC.date,total_salesD.date,total_salesE.date,total_salesF.date,total_salesG.date,total_salesH.date,total_salesI.date,total_salesJ.date,total_sales3.请写出以下SQL语句的查询结果，假设有一个表：employees(employee_id,name,department_id)。SELECTd.department_name,COUNT(e.employee_id)ASemployee_countFROMdepartmentsdLEFTJOINemployeeseONd.department_id=e.department_idGROUPBYd.department_nameHAVINGCOUNT(e.employee_id)>10;A.department_name,employee_countB.department_name,employee_countC.department_name,employee_countD.department_name,employee_countE.department_name,employee_countF.department_name,employee_countG.department_name,employee_countH.department_name,employee_countI.department_name,employee_countJ.department_name,employee_count4.请写出以下SQL语句的查询结果，假设有两个表：orders(order_id,customer_id,order_date)和customers(customer_id,name)。SELECT,COUNT(o.order_id)ASorder_countFROMcustomerscLEFTJOINordersoONc.customer_id=o.customer_idWHEREo.order_dateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-03-31'GROUPBYORDERBYorder_countDESC;A.name,order_countB.name,order_countC.name,order_countD.name,order_countE.name,order_countF.name,order_countG.name,order_countH.name,order_countI.name,order_countJ.name,order_count五、数据挖掘技术要求：理解数据挖掘中的常用技术，包括决策树、支持向量机、聚类分析等，并能描述其基本原理和应用场景。1.决策树算法中，用于评估节点划分好坏的指标是？A.信息增益B.基尼指数C.卡方检验D.以上都是2.支持向量机（SVM）主要用于解决哪种类型的问题？A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.以上都不是3.聚类分析中的K-means算法的基本思想是什么？A.寻找最近的K个中心点B.将数据点分配到最近的中心点C.计算所有数据点到中心点的距离D.以上都是4.在数据挖掘中，以下哪个不是特征选择的方法？A.相关性分析B.主成分分析C.线性回归D.决策树5.以下哪个不是数据挖掘中的评估指标？A.准确率B.召回率C.精确率D.以上都是6.在决策树算法中，剪枝的目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.减少模型复杂度C.增加模型的可解释性D.以上都是7.支持向量机（SVM）中的核函数主要用于解决什么问题？A.非线性可分问题B.线性可分问题C.数据稀疏问题D.以上都不是8.聚类分析中的层次聚类方法的基本思想是什么？A.从单个数据点开始，逐步合并B.从所有数据点开始，逐步分裂C.从所有数据点开始，逐步合并，再逐步分裂D.以上都不是9.在数据挖掘中，以下哪个不是特征提取的方法？A.降维B.特征选择C.特征生成D.以上都是10.在数据挖掘中，以下哪个不是模型评估的方法？A.跨验证B.混淆矩阵C.网格搜索D.以上都是六、数据挖掘应用案例要求：了解数据挖掘在实际业务场景中的应用，并能描述案例中的数据挖掘过程和结果。1.在电子商务领域，数据挖掘可以用于哪些方面的分析？A.客户细分B.个性化推荐C.价格优化D.以上都是2.在金融领域，数据挖掘可以用于哪些风险控制？A.信用风险B.市场风险C.操作风险D.以上都是3.在医疗领域，数据挖掘可以用于哪些方面的分析？A.疾病预测B.患者管理C.药物研发D.以上都是4.在物流领域，数据挖掘可以用于哪些优化？A.路线规划B.库存管理C.配送优化D.以上都是5.在社交媒体领域，数据挖掘可以用于哪些分析？A.用户行为分析B.内容推荐C.舆情监测D.以上都是6.在电信领域，数据挖掘可以用于哪些网络优化？A.网络故障预测B.流量分析C.网络容量规划D.以上都是7.在旅游领域，数据挖掘可以用于哪些分析？A.目的地推荐B.旅行路线规划C.酒店预订分析D.以上都是8.在零售领域，数据挖掘可以用于哪些促销策略？A.顾客细分B.促销效果评估C.价格策略优化D.以上都是9.在教育领域，数据挖掘可以用于哪些教学辅助？A.学生成绩预测B.课程推荐C.教学资源优化D.以上都是10.在公共安全领域，数据挖掘可以用于哪些分析？A.犯罪预测B.恐怖袭击预警C.网络安全监测D.以上都是本次试卷答案如下：一、SQL基础操作1.答案：A解析思路：根据SQL语句，查询所有年龄大于20岁的学生，结果应为所有符合条件的name和age。2.答案：A解析思路：子查询中查找年龄最大的学生，然后将这个年龄与students表中的age字段进行比较，结果应为年龄最大的学生的name和age。3.答案：A解析思路：IN子查询中查找所有年龄大于20岁的学生，然后将这些学生的age与students表中的age字段进行比较，结果应为所有符合条件的name和age。4.答案：A解析思路：BETWEEN关键字用于查找指定范围内的值，这里查找年龄在20到30之间的学生，结果应为所有符合条件的name和age。5.答案：A解析思路：OR关键字用于组合多个条件，这里查找年龄等于20或30的学生，结果应为所有符合条件的name和age。6.答案：A解析思路：LIKE关键字用于模糊匹配，这里查找以“李”开头的学生，结果应为所有符合条件的name和age。7.答案：A解析思路：IN关键字用于指定一个值列表，这里查找name为“张三”、“李四”或“王五”的学生，结果应为所有符合条件的name和age