2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据技术在实际项目中的应用试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据技术在实际项目中的应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、SQL查询语言基础要求：请根据以下给出的数据库表结构和数据，使用SQL语句完成相应的查询操作。表结构：员工表（Employee）-idINT-nameVARCHAR(50)-ageINT-department_idINT-salaryDECIMAL(10,2)数据：1.id|name|age|department_id|salary2.1|张三|25|10|8000.003.2|李四|30|10|9000.004.3|王五|28|20|7000.005.4|赵六|32|20|8500.006.5|周七|26|10|9500.001.查询年龄大于30岁的员工信息。2.查询部门编号为10的员工姓名和工资。3.查询所有员工的姓名和年龄，按年龄升序排序。4.查询工资在8000到10000之间的员工信息。5.查询年龄小于30岁的员工中，工资最高的员工信息。6.查询部门编号为10的员工数量。7.查询平均工资超过9000的部门编号。8.查询所有员工的姓名，并去除重复值。9.查询工资最高的员工姓名和工资。10.查询部门编号为20的员工中，年龄最小的员工信息。二、数据仓库设计要求：请根据以下给出的业务需求，设计一个数据仓库模型。业务需求：1.需要统计每个部门的员工数量。2.需要统计每个部门的平均工资。3.需要统计每个部门的员工年龄分布。表结构：1.部门表（Department）-idINT-nameVARCHAR(50)2.员工表（Employee）-idINT-nameVARCHAR(50)-ageINT-department_idINT-salaryDECIMAL(10,2)1.设计一个数据仓库模型，包括事实表和维度表。2.根据业务需求，确定事实表和维度表之间的关系。3.设计事实表和维度表的结构，包括字段名称和数据类型。4.根据业务需求，编写SQL语句实现数据仓库模型的建立。5.编写SQL语句实现部门员工数量的统计。6.编写SQL语句实现部门平均工资的统计。7.编写SQL语句实现部门员工年龄分布的统计。8.根据数据仓库模型，设计一个查询，统计每个部门的员工数量、平均工资和年龄分布。9.根据数据仓库模型，设计一个查询，统计年龄大于30岁的部门员工数量。10.根据数据仓库模型，设计一个查询，统计每个部门的最高工资。四、大数据处理框架Hadoop应用要求：请根据以下给出的Hadoop集群环境，完成以下任务。Hadoop集群环境：-伪分布式模式-Hadoop版本：Hadoop3.3.1-HDFS存储数据：/user/hadoop/input-YARN资源管理器：localhost:8088任务：1.使用Hadoop命令行工具，创建一个名为"mydata"的HDFS目录。2.将本地文件"localfile.txt"上传到HDFS目录"/user/hadoop/input"下。3.编写一个简单的MapReduce程序，读取HDFS中的"localfile.txt"文件，计算每个单词出现的次数。4.编译并运行MapReduce程序，将结果输出到HDFS目录"/user/hadoop/output/mroutput"。5.使用Hadoop命令行工具，查看MapReduce程序输出的结果。6.使用Hadoop命令行工具，删除HDFS目录"/user/hadoop/output/mroutput"及其内容。五、数据挖掘技术在实际案例分析要求：请根据以下给出的案例分析，应用数据挖掘技术解决问题。案例分析：某电商平台希望通过分析用户购买行为，预测用户是否会购买特定商品。数据集：-用户ID-商品ID-购买时间-用户性别-用户年龄-用户职业-商品类别-商品价格-用户购买历史任务：1.分析用户购买历史，识别用户的购买偏好。2.根据用户购买偏好，为用户推荐可能的商品。3.使用关联规则挖掘算法（如Apriori算法），找出用户购买商品之间的关联关系。4.根据关联规则，构建推荐系统，为用户推荐商品。5.评估推荐系统的准确性和实用性。6.根据分析结果，提出改进电商平台的策略。六、数据可视化工具应用要求：请根据以下给出的数据集，使用数据可视化工具完成以下任务。数据集：-销售数据（日期，销售额，销售量，地区）任务：1.使用数据可视化工具，创建销售额随时间变化的折线图。2.使用数据可视化工具，创建销售量随时间变化的折线图。3.使用数据可视化工具，创建销售额按地区分布的饼图。4.使用数据可视化工具，创建销售量按地区分布的饼图。5.使用数据可视化工具，创建销售额和销售量的散点图，以观察两者之间的关系。6.使用数据可视化工具，创建一个综合仪表盘，展示销售额、销售量和地区分布的实时数据。本次试卷答案如下：一、SQL查询语言基础1.查询年龄大于30岁的员工信息。解析：使用SELECT语句和WHERE子句进行条件查询。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREage>30;`2.查询部门编号为10的员工姓名和工资。解析：使用SELECT语句选择特定的列，并使用WHERE子句进行条件过滤。答案：`SELECTname,salaryFROMEmployeeWHEREdepartment_id=10;`3.查询所有员工的姓名和年龄，按年龄升序排序。解析：使用SELECT语句选择所需的列，并使用ORDERBY子句进行排序。答案：`SELECTname,ageFROMEmployeeORDERBYageASC;`4.查询工资在8000到10000之间的员工信息。解析：使用SELECT语句和BETWEEN操作符进行范围查询。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREsalaryBETWEEN8000AND10000;`5.查询年龄小于30岁的员工中，工资最高的员工信息。解析：使用SELECT语句，并使用子查询找到工资最高的员工。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREage<30ANDsalary=(SELECTMAX(salary)FROMEmployeeWHEREage<30);`6.查询部门编号为10的员工数量。解析：使用SELECT语句和COUNT聚合函数进行计数。答案：`SELECTCOUNT(*)FROMEmployeeWHEREdepartment_id=10;`7.查询平均工资超过9000的部门编号。解析：使用SELECT语句和GROUPBY子句进行分组，并使用HAVING子句进行条件过滤。答案：`SELECTdepartment_idFROMEmployeeGROUPBYdepartment_idHAVINGAVG(salary)>9000;`8.查询所有员工的姓名，并去除重复值。解析：使用SELECT语句和DISTINCT关键字去除重复的姓名。答案：`SELECTDISTINCTnameFROMEmployee;`9.查询工资最高的员工姓名和工资。解析：使用SELECT语句和MAX聚合函数找到最高工资。答案：`SELECTname,salaryFROMEmployeeWHEREsalary=(SELECTMAX(salary)FROMEmployee);`10.查询部门编号为20的员工中，年龄最小的员工信息。解析：使用SELECT语句，并使用子查询找到年龄最小的员工。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREage=(SELECTMIN(age)FROMEmployeeWHEREdepartment_id=20);`二、数据仓库设计1.设计一个数据仓库模型，包括事实表和维度表。解析：根据业务需求，事实表用于存储量化数据，维度表用于存储描述性数据。答案：事实表：Employee_Sales_Fact，包含日期、销售额、销售量；维度表：Department_Dim，包含部门ID和部门名称。2.根据业务需求，确定事实表和维度表之间的关系。解析：通过外键建立事实表和维度表之间的关系。答案：Employee_Sales_Fact表的department_id字段与Department_Dim表的id字段建立外键关系。3.设计事实表和维度表的结构，包括字段名称和数据类型。解析：根据需求定义字段名称和数据类型。答案：Employee_Sales_Fact表：dateDATE,salesDECIMAL(10,2),quantityINT;Department_Dim表：idINT,nameVARCHAR(50);4.根据业务需求，编写SQL语句实现数据仓库模型的建立。解析：使用CREATETABLE语句创建事实表和维度表。答案：`CREATETABLEEmployee_Sales_Fact(dateDATE,salesDECIMAL(10,2),quantityINT);CREATETABLEDepartment_Dim(idINT,nameVARCHAR(50));`5.编写SQL语句实现部门员工数量的统计。解析：使用SELECT语句和COUNT聚合函数进行计数。答案：`SELECT,COUNT(e.id)ASemployee_countFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY;`6.编写SQL语句实现部门平均工资的统计。解析：使用SELECT语句和AVG聚合函数进行平均值的计算。答案：`SELECT,AVG(e.salary)ASaverage_salaryFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY;`7.编写SQL语句实现部门员工年龄分布的统计。解析：使用SELECT语句和COUNT聚合函数进行年龄的分组统计。答案：`SELECTe.age,COUNT(*)ASage_countFROMEmployeeeGROUPBYe.age;`8.根据数据仓库模型，设计一个查询，统计每个部门的员工数量、平均工资和年龄分布。解析：使用JOIN语句连接事实表和维度表，并使用GROUPBY子句进行分组。答案：`SELECT,COUNT(e.id)ASemployee_count,AVG(e.salary)ASaverage_salary,e.ageFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY,e.age;`9.根据数据仓库模型，设计一个查询，统计年龄大于30岁的部门员工数量。解析：使用SELECT语句和COUNT聚合函数进行计数，并使用HAVING子句进行条件过滤。答案：`SELECT,COUNT(e.id)ASemployee_countFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idWHEREe.age>30GROUPBY;`10.根据数据仓库模型，设计一个查询，统计每个部门的最高工资。解析：使用SELECT语句和子查询找到每个部门的最高工资。答案：`SELECT,MAX(e.salary)ASmax_salaryFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY;`三、大数据处理框架Hadoop应用1.使用Hadoop命令行工具，创建一个名为"mydata"的HDFS目录。解析：使用hadoopfs-mkdir命令创建HDFS目录。答案：`hadoopfs-mkdir/user/hadoop/mydata`2.将本地文件"localfile.txt"上传到HDFS目录"/user/hadoop/input"下。解析：使用hadoopfs-put命令上传文件到HDFS。答案：`hadoopfs-putlocalfile.txt/user/hadoop/input/localfile.txt`3.编写一个简单的MapReduce程序，读取HDFS中的"localfile.txt"文件，计算每个单词出现的次数。解析：