2025年征信分析师数据分析挖掘技能测试试题汇编

2025年征信分析师数据分析挖掘技能测试试题汇编考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据处理与清洗要求：请根据以下数据集，进行数据处理与清洗，并回答相关问题。数据集：某公司员工信息表（包含以下字段：员工编号、姓名、性别、出生年月、学历、部门、岗位、薪资）1.请列出数据集中的所有字段名称。2.请统计数据集中每个性别的人数。3.请统计数据集中每个学历的人数。4.请统计数据集中每个部门的人数。5.请统计数据集中每个岗位的人数。6.请统计数据集中薪资在5000元以下的人数。7.请统计数据集中薪资在5000-8000元之间的人数。8.请统计数据集中薪资在8000-12000元之间的人数。9.请统计数据集中薪资在12000元及以上的人数。10.请找出数据集中重复的员工编号，并删除重复记录。二、数据可视化要求：请根据以下数据集，使用合适的图表展示数据，并回答相关问题。数据集：某城市居民消费情况（包含以下字段：居民编号、消费类型、消费金额、消费时间）1.请使用合适的图表展示该城市居民的消费类型分布情况。2.请使用合适的图表展示该城市居民的消费金额分布情况。3.请使用合适的图表展示该城市居民的消费时间分布情况。4.请找出消费金额最高的前5个消费类型。5.请找出消费金额最高的前5个消费时间。6.请找出消费金额最高的前5个居民编号。7.请使用合适的图表展示消费金额最高的前5个居民的消费类型分布情况。8.请使用合适的图表展示消费金额最高的前5个居民的消费时间分布情况。9.请使用合适的图表展示消费金额最高的前5个居民的消费金额分布情况。10.请找出消费金额最低的前5个消费类型。四、数据统计分析要求：请根据以下数据集，进行数据统计分析，并回答相关问题。数据集：某电商平台商品销售数据（包含以下字段：商品编号、商品名称、销售价格、销售数量、销售日期）11.请计算每个商品的销售总额。12.请计算每个商品的平均销售价格。13.请计算每个商品的销售数量总和。14.请计算销售日期为2025年1月的商品销售总额。15.请计算销售日期为2025年1月的商品销售数量。16.请计算销售价格在100元以下的所有商品的销售总额。17.请计算销售价格在100元以下的所有商品的销售数量。18.请找出销售数量最多的前5个商品。19.请找出销售数量最多的前5个商品的销售总额。20.请计算所有商品的销售总额。五、关联规则挖掘要求：请根据以下数据集，使用Apriori算法进行关联规则挖掘，并回答相关问题。数据集：某超市购物篮数据（包含以下字段：交易编号、商品编号、商品名称）21.请列出数据集中的所有商品编号。22.请使用Apriori算法挖掘出支持度大于0.5的频繁项集。23.请使用Apriori算法挖掘出置信度大于0.8的关联规则。24.请使用Apriori算法挖掘出支持度大于0.5且置信度大于0.8的关联规则。25.请找出购物篮中同时购买的商品编号。26.请找出购物篮中同时购买的商品名称。27.请计算同时购买的商品编号对的销售数量。28.请计算同时购买的商品名称对的销售数量。29.请使用Apriori算法挖掘出销售数量最多的前5个关联规则。30.请使用Apriori算法挖掘出销售数量最多的前5个频繁项集。六、聚类分析要求：请根据以下数据集，使用K-means算法进行聚类分析，并回答相关问题。数据集：某地区居民消费数据（包含以下字段：居民编号、消费类型、消费金额、消费频率）31.请列出数据集中的所有消费类型。32.请使用K-means算法对居民消费数据进行聚类，并确定最优的聚类数量。33.请找出每个聚类的特征。34.请计算每个聚类的消费金额总和。35.请计算每个聚类的消费频率总和。36.请找出消费金额最高的聚类。37.请找出消费频率最高的聚类。38.请分析每个聚类的消费行为特点。39.请根据聚类结果，为不同消费行为的居民提供个性化的消费建议。40.请评估聚类结果的准确性和实用性。本次试卷答案如下：一、数据处理与清洗1.员工编号、姓名、性别、出生年月、学历、部门、岗位、薪资。2.统计每个性别的人数，可以使用SQL语句或编程语言中的计数函数。3.统计每个学历的人数，可以使用SQL语句或编程语言中的计数函数。4.统计每个部门的人数，可以使用SQL语句或编程语言中的计数函数。5.统计每个岗位的人数，可以使用SQL语句或编程语言中的计数函数。6.统计薪资在5000元以下的人数，可以使用SQL语句或编程语言中的条件筛选和计数函数。7.统计薪资在5000-8000元之间的人数，可以使用SQL语句或编程语言中的条件筛选和计数函数。8.统计薪资在8000-12000元之间的人数，可以使用SQL语句或编程语言中的条件筛选和计数函数。9.统计薪资在12000元及以上的人数，可以使用SQL语句或编程语言中的条件筛选和计数函数。10.找出数据集中重复的员工编号，并删除重复记录，可以使用SQL语句中的DISTINCT关键字或编程语言中的去重函数。二、数据可视化1.使用饼图展示消费类型分布情况。2.使用直方图展示消费金额分布情况。3.使用时间序列图展示消费时间分布情况。4.找出消费金额最高的前5个消费类型，可以使用排序和取前N个函数。5.找出消费金额最高的前5个消费时间，可以使用排序和取前N个函数。6.找出消费金额最高的前5个居民编号，可以使用排序和取前N个函数。7.使用饼图展示消费金额最高的前5个居民的消费类型分布情况。8.使用时间序列图展示消费金额最高的前5个居民的消费时间分布情况。9.使用直方图展示消费金额最高的前5个居民的消费金额分布情况。10.找出消费金额最低的前5个消费类型，可以使用排序和取前N个函数。三、数据统计分析11.计算每个商品的销售总额，可以通过对销售价格和销售数量的乘积求和得到。12.计算每个商品的平均销售价格，可以通过销售总额除以销售数量得到。13.计算每个商品的销售数量总和，直接对销售数量进行求和。14.计算销售日期为2025年1月的商品销售总额，可以通过对指定日期范围内的销售价格和销售数量的乘积求和得到。15.计算销售日期为2025年1月的商品销售数量，直接对指定日期范围内的销售数量进行求和。16.计算销售价格在100元以下的所有商品的销售总额，可以通过对指定价格范围内的销售价格和销售数量的乘积求和得到。17.计算销售价格在100元以下的所有商品的销售数量，直接对指定价格范围内的销售数量进行求和。18.找出销售数量最多的前5个商品，可以通过对销售数量进行排序并取前N个得到。19.找出销售数量最多的前5个商品的销售总额，可以通过对销售数量最多的前5个商品的销售价格和销售数量的乘积求和得到。20.计算所有商品的销售总额，可以通过对销售价格和销售数量的乘积求和得到。四、数据统计分析（续）21.列出数据集中的所有商品编号，可以使用SQL语句中的SELECT语句或者编程语言中的列表输出。22.使用Apriori算法挖掘出支持度大于0.5的频繁项集，需要编写Apriori算法的代码或者使用现成的数据挖掘工具。23.使用Apriori算法挖掘出置信度大于0.8的关联规则，需要编写Apriori算法的代码或者使用现成的数据挖掘工具。24.使用Apriori算法挖掘出支持度大于0.5且置信度大于0.8的关联规则，需要编写Apriori算法的代码或者使用现成的数据挖掘工具。25.找出购物篮中同时购买的商品编号，可以通过对购物篮数据中的商品编号进行分组统计得到。26.找出购物篮中同时购买的商品名称，可以通过对购物篮数据中的商品编号对应的商品名称进行分组统计得到。27.计算同时购买的商品编号对的销售数量，可以通过对购物篮数据中的商品编号对的销售数量进行求和得到。28.计算同时购买的商品名称对的销售数量，可以通过对购物篮数据中的商品名称对的销售数量进行求和得到。29.使用Apriori算法挖掘出销售数量最多的前5个关联规则，需要编写Apriori算法的代码或者使用现成的数据挖掘工具。30.使用Apriori算法挖掘出销售数量最多的前5个频繁项集，需要编写Apriori算法的代码或者使用现成的数据挖掘工具。五、聚类分析31.列出数据集中的所有消费类型，可以使用SQL语句中的SELECT语句或者编程语言中的列表输出。32.使用K-means算法对居民消费数据进行聚类，并确定最优的聚类数量，需要编写K-means算法的代码或者使用现成的数据挖掘工具。33.找出每个聚类的特征，可以通过对每个聚类的数据进行分析，找出具有代表性的特征。34.计算每个聚类的消费金额总和，可以通过对每个聚类中的消费金额进行求和得到。35.计算每个聚类的消费频率总和，可以通过对每个聚类中的消费频率进行求和得到。36.找出消费金额最高的聚类，可以通过对每个聚类的消费