2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据分析与数据挖掘实战技巧试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据分析与数据挖掘实战技巧试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题要求：本部分共20题，每题2分，共40分。请从每题的四个选项中选择一个最符合题意的答案。1.大数据分析师的主要工作职责不包括以下哪项？A.数据清洗B.数据存储C.数据可视化D.数据预测2.以下哪个不是大数据分析常用的数据挖掘技术？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.决策树D.机器学习3.以下哪个不是大数据分析常用的数据存储技术？A.HadoopB.NoSQLC.MySQLD.Redis4.以下哪个不是大数据分析常用的数据可视化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python5.以下哪个不是大数据分析常用的编程语言？A.PythonB.JavaC.C++D.SQL6.以下哪个不是大数据分析常用的数据处理框架？A.SparkB.FlinkC.KafkaD.HBase7.以下哪个不是大数据分析常用的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据转换C.数据分析D.数据存储8.以下哪个不是大数据分析常用的数据挖掘算法？A.K-meansB.AprioriC.决策树D.支持向量机9.以下哪个不是大数据分析常用的数据可视化图表？A.饼图B.柱状图C.折线图D.地图10.以下哪个不是大数据分析常用的数据挖掘应用场景？A.电商推荐B.金融风控C.医疗健康D.交通管理二、填空题要求：本部分共10题，每题2分，共20分。请根据题意填写空缺的词语。11.大数据分析通常包括数据采集、______、数据存储、数据挖掘、数据可视化等环节。12.Hadoop是一个______、______、______的大数据处理框架。13.NoSQL数据库通常具有______、______、______等特点。14.Tableau是一款______、______、______的数据可视化工具。15.Python是一种______、______、______的编程语言。16.Spark是一个______、______、______的大数据处理框架。17.Flink是一个______、______、______的大数据处理框架。18.Kafka是一个______、______、______的消息队列系统。19.数据清洗的主要目的是______、______、______。20.数据挖掘常用的算法有______、______、______、______等。四、简答题要求：本部分共5题，每题5分，共25分。请根据题意进行简要回答。21.简述大数据分析在金融领域的应用场景。22.解释什么是数据挖掘中的“噪声”数据，并说明如何处理这些数据。23.简述Hadoop生态系统中的HDFS和YARN的作用。24.解释什么是数据可视化，并说明其在数据分析中的重要性。25.简述Python中Pandas库在数据处理中的应用。五、编程题要求：本部分共1题，共15分。请根据题意完成Python编程任务。26.编写一个Python脚本，使用Pandas库读取一个CSV文件，然后对数据进行以下操作：a.清洗数据，去除空值和重复值。b.计算每列的平均值。c.对数据进行排序，按平均值降序排列。d.输出排序后的数据。六、案例分析题要求：本部分共1题，共30分。请根据题意进行分析和解答。27.某电商平台希望分析用户购买行为，以提升销售业绩。请根据以下信息进行分析：a.用户购买记录数据，包括用户ID、购买时间、商品ID、购买金额。b.商品信息数据，包括商品ID、商品名称、商品类别、商品价格。c.用户基本信息数据，包括用户ID、用户年龄、用户性别、用户职业。请完成以下任务：a.分析用户购买频率最高的商品类别。b.分析不同年龄段的用户购买金额分布情况。c.分析用户性别与购买金额的关系。d.基于以上分析，提出提升销售业绩的建议。本次试卷答案如下：一、选择题1.D。大数据分析师的主要工作职责包括数据清洗、数据存储、数据可视化等，但不涉及数据存储的具体操作，如数据库的安装和维护。2.D。数据挖掘常用的技术包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树等，而机器学习是数据挖掘的一个分支。3.C。Hadoop、NoSQL、Redis都是大数据分析常用的数据存储技术，而MySQL是一个关系型数据库，主要用于传统的小规模数据存储。4.C。Tableau、PowerBI、Python都是数据可视化工具，Excel主要用于电子表格和数据存储。5.C。Python、Java、C++都是编程语言，而SQL是结构化查询语言，用于数据库操作。6.D。Spark、Flink、Kafka都是大数据处理框架，而HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库。7.C。数据预处理包括数据清洗、数据转换等步骤，但不包括数据分析，数据分析是在预处理之后的步骤。8.D。数据挖掘常用的算法包括K-means、Apriori、决策树、支持向量机等。9.D。饼图、柱状图、折线图、地图都是数据可视化图表。10.D。大数据分析在电商推荐、金融风控、医疗健康、交通管理等场景都有广泛应用。二、填空题11.数据预处理12.分布式、可扩展、容错性13.高性能、高可用性、高可伸缩性14.可视化、交互式、集成性15.解释性、通用性、易用性16.分布式、可扩展、容错性17.分布式、可扩展、容错性18.可靠性、高吞吐量、实时性19.去除异常值、标准化、转换数据类型20.K-means、Apriori、决策树、支持向量机四、简答题21.金融领域应用场景包括风险控制、信用评估、投资分析、欺诈检测等。例如，通过分析用户交易行为，识别异常交易并防范欺诈；通过分析市场数据，为投资决策提供依据。22.“噪声”数据是指包含错误、缺失或异常的数据。处理方法包括去除异常值、填补缺失值、数据标准化等。23.HDFS是Hadoop的分布式文件系统，负责存储海量数据；YARN是Hadoop的资源调度器，负责资源分配和任务管理。24.数据可视化是将数据转换为图形或图像，以直观地展示数据特征和关系。它有助于发现数据中的规律、趋势和模式，提高数据分析的效率和准确性。25.Pandas库在数据处理中的应用包括数据读取、清洗、转换、合并、筛选、分组、统计等。五、编程题26.```pythonimportpandasaspd#读取CSV文件df=pd.read_csv('purchase_records.csv')#清洗数据：去除空值和重复值df=df.dropna()df=df.drop_duplicates()#计算每列的平均值average_values=df.mean()#排序：按平均值降序排列df_sorted=df.sort_values(by='average',ascending=False)#输出排序后的数据print(df_sorted)```六、案例分析题27.a.分析用户购买频率最高的商品类别：-使用Pandas库对商品类别进行计数统计，得到每个类别的购买次数。-选择购买次数最多的商品类别。b.分析不同年龄段的用户购买金额分布情况：-将用户信息数据与购买记录数据合并。-使用Pandas库按年龄分组，计算每个年龄段的购买金额总和。c.