2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据分析与数据可视化实战技巧与应用案例分析实战试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据分析与数据可视化实战技巧与应用案例分析实战试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据处理与清洗要求：请根据所给数据，完成数据清洗和预处理工作，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。1.假设你从某电商平台收集了以下用户购买数据，请完成以下操作：（1）将用户ID列的数据类型转换为整数类型。（2）删除用户ID为空或重复的行。（3）将购买时间列的数据类型转换为日期类型，并提取出年、月、日信息。（4）删除购买金额为空或小于0的行。（5）对购买金额进行四舍五入，保留两位小数。（6）将处理后的数据保存为CSV文件。|用户ID|购买时间|购买金额||------|--------|--------||1|2021-03-15|98.50||2|2021-03-16|0||3|2021-03-17|200.00||4|2021-03-18|150.00||5|2021-03-19|0||6|2021-03-20|300.00||7|2021-03-21|100.00||8|2021-03-22|0||9|2021-03-23|250.00||10|2021-03-24|180.00|二、数据可视化要求：请根据以下数据，使用Python的matplotlib库绘制折线图，展示用户购买金额随时间的变化趋势。1.请根据以下数据，绘制用户购买金额随时间的变化趋势图：（1）用户ID（2）购买时间（3）购买金额|用户ID|购买时间|购买金额||------|--------|--------||1|2021-03-15|98.50||2|2021-03-16|0||3|2021-03-17|200.00||4|2021-03-18|150.00||5|2021-03-19|0||6|2021-03-20|300.00||7|2021-03-21|100.00||8|2021-03-22|0||9|2021-03-23|250.00||10|2021-03-24|180.00|三、数据分析要求：请根据以下数据，分析用户购买行为，并回答以下问题：1.请分析用户购买金额的分布情况，并回答以下问题：（1）购买金额的平均值是多少？（2）购买金额的中位数是多少？（3）购买金额的众数是多少？（4）购买金额的标准差是多少？（5）购买金额的偏度是多少？（6）购买金额的峰度是多少？|用户ID|购买时间|购买金额||------|--------|--------||1|2021-03-15|98.50||2|2021-03-16|0||3|2021-03-17|200.00||4|2021-03-18|150.00||5|2021-03-19|0||6|2021-03-20|300.00||7|2021-03-21|100.00||8|2021-03-22|0||9|2021-03-23|250.00||10|2021-03-24|180.00|四、数据挖掘与预测要求：根据以下销售数据，使用Python的scikit-learn库构建一个简单的线性回归模型，预测未来一周的销售额。1.使用以下销售数据构建线性回归模型：-日期（作为特征）-销售额（作为目标变量）|日期|销售额||----------|------||2021-01-01|2000||2021-01-02|2100||2021-01-03|2200||2021-01-04|2300||2021-01-05|2400||2021-01-06|2500||2021-01-07|2600||2021-01-08|2700||2021-01-09|2800||2021-01-10|2900|五、文本分析与情感分析要求：使用Python的自然语言处理库（如NLTK或spaCy）对以下文本进行情感分析，判断每段文本的情感倾向是正面、负面还是中性。1.分析以下文本的情感倾向：-"Ilovethisproduct,it'samazingandIhighlyrecommendit."-"Thisproductisterrible,itbrokewithinaweekandthecustomerservicewasrude."-"Theproductwasokay,itmetmyexpectationsbutnothingspecial."-"I'mnotsureaboutthisproduct,Ihaven'tusedityetbutitlookspromising."-"Thisproductisfantastic,Ican'tbelievehowmuchithasimprovedmylife."六、大数据技术与架构要求：根据以下需求，设计一个大数据处理架构，并解释每个组件的作用。1.设计一个大数据处理架构，用于处理和分析来自社交媒体的数据流，包括以下组件：-数据采集-数据存储-数据处理-数据分析-数据可视化-数据挖掘-数据安全与合规性-解释每个组件的作用和它们之间的交互方式。本次试卷答案如下：一、数据处理与清洗1.（1）将用户ID列的数据类型转换为整数类型。解析思路：使用pandas库中的`astype`函数将用户ID列的数据类型转换为整数类型。```pythonimportpandasaspddata={'用户ID':['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10'],'购买时间':['2021-03-15','2021-03-16','2021-03-17','2021-03-18','2021-03-19','2021-03-20','2021-03-21','2021-03-22','2021-03-23','2021-03-24'],'购买金额':[98.50,0,200.00,150.00,0,300.00,100.00,0,250.00,180.00]}df=pd.DataFrame(data)df['用户ID']=df['用户ID'].astype(int)```（2）删除用户ID为空或重复的行。解析思路：使用pandas库中的`dropna`函数删除空值，使用`duplicated`函数删除重复行。```pythondf=df.dropna(subset=['用户ID'])df=df.drop_duplicates(subset=['用户ID'])```（3）将购买时间列的数据类型转换为日期类型，并提取出年、月、日信息。解析思路：使用pandas库中的`to_datetime`函数将购买时间列转换为日期类型，使用`dt`访问器提取年、月、日信息。```pythondf['购买时间']=pd.to_datetime(df['购买时间'])df['年']=df['购买时间'].dt.yeardf['月']=df['购买时间'].dt.monthdf['日']=df['购买时间'].dt.day```（4）删除购买金额为空或小于0的行。解析思路：使用pandas库中的`dropna`函数删除购买金额为空或小于0的行。```pythondf=df.dropna(subset=['购买金额'])df=df[df['购买金额']>=0]```（5）对购买金额进行四舍五入，保留两位小数。解析思路：使用pandas库中的`round`函数对购买金额进行四舍五入。```pythondf['购买金额']=df['购买金额'].round(2)```（6）将处理后的数据保存为CSV文件。解析思路：使用pandas库中的`to_csv`函数将处理后的数据保存为CSV文件。```pythondf.to_csv('cleaned_data.csv',index=False)```二、数据可视化1.请根据以下数据，使用Python的matplotlib库绘制折线图，展示用户购买金额随时间的变化趋势。解析思路：使用matplotlib库中的`pyplot`模块绘制折线图，使用`plot`函数将日期和购买金额作为x轴和y轴的数据。```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltplt.plot(df['购买时间'],df['购买金额'])plt.xlabel('购买时间')plt.ylabel('购买金额')plt.title('用户购买金额随时间的变化趋势')plt.show()```三、数据分析1.请分析用户购买金额的分布情况，并回答以下问题：解析思路：使用pandas库中的统计函数计算平均值、中位数、众数、标准差、偏度和峰度。```pythonaverage=df['购买金额'].mean()median=df['购买金额'].median()mode=df['购买金额'].mode()[0]std_dev=df['购买金额'].std()skewness=df['购买金额'].skew()kurtosis=df['购买金额'].kurtosis()print(f"平均值:{average}")print(f"中位数:{median}")print(f"众数:{mode}")print(f"标准差:{std_dev}")print(f"偏度:{skewness}")print(f"峰度:{kurtosis}")```四、数据挖掘与预测1.使用以下销售数据构建线性回归模型，预测未来一周的销售额。解析思路：使用scikit-learn库中的`LinearRegression`类构建线性回归模型，使用`fit`函数训练模型，使用`predict`函数进行预测。```pythonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnp#创建特征矩阵X和目标变量yX=np.array([[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9],[10]])y=np.array([2000,2100,2200,2300,2400,2500,2600,2700,2800,2900])#创建线性回归模型model=LinearRegression()#训练模型model.fit(X,y)#预测未来一周的销售额future_sales=model.predict([[11],[12],[13],[14],[15],[16],[17]])print(f"未来一周的销售额预测:{future_sales}")```五、文本分析与情感分析1.分析以下文本的情感倾向，判断每段文本的情感倾向是正面、负面还是中性。解析思路：使用自然语言处理库（如NLTK或spaCy）对文本进行预处理，然后使用情感分析库（如TextBlob）或自定义函数进行情感分析。```pythonfromtextblobimportTextBlobtext1="Ilovethisproduct,it'samazingandIhighlyrecommendit."text2="Thisproductisterrible,itbrokewithinaweekandthecustomerservicewasrude."text3="Theproductwasokay,itmetmyexpectationsbutnothingspecial."text4="I'mnotsureaboutthisproduct,Ihaven'tusedityetbutitlookspromising."text5="Thisproductisfantastic,Ican'tbelievehowmuchithasimprovedmylife."#使用TextBlob进行情感分析analysis1=TextBlob(text1).sentimentanalysis2=TextBlob(text2).sentimentanalysis3=TextBlob(text3).sentimentanalysis4=TextBlob(text4).sentimentanalysis5=TextBlob(text5).sentimentprint(f"Text1:{text1}-Sentiment:{analysis1.polarity}")print(f"Text2:{text2}