2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据分析实战技巧与应用试题VIP

2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据分析实战技巧与应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据处理与清洗要求：根据所给数据集，完成数据的初步处理和清洗，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。1.数据预处理：（1）给定数据集如下，请将姓名、年龄、性别、收入、学历列的数据类型转换为字符串类型。姓名 年龄 性别 收入 学历张三 25 男 50000 本科李四 30 女 40000 硕士王五 35 男 45000 大专赵六 40 女 50000 硕士（2）在上述数据集中，年龄列存在缺失值，请使用合适的插补方法处理这些缺失值。（3）在上述数据集中，性别列中存在非法值“未知”，请将其替换为“男”或“女”中的一个。2.异常值处理：（1）在数据集“销售额”中，销售额列存在异常值，请找出这些异常值，并使用合适的处理方法处理它们。销售额 日期1000 2021-01-012000 2021-01-023000 2021-01-03-5000 2021-01-044000 2021-01-05（2）在数据集“考试成绩”中，成绩列存在异常值，请找出这些异常值，并使用合适的处理方法处理它们。考试成绩 学生姓名90 张三60 李四80 王五-10 赵六70 钱七二、数据可视化要求：根据所给数据集，完成数据的可视化展示，包括折线图、柱状图、饼图等。1.根据数据集“用户购买情况”，绘制折线图展示不同月份的销售额变化趋势。月份 销售额1月 10002月 15003月 20004月 25005月 30002.根据数据集“地区销售情况”，绘制柱状图展示各地区销售额对比。地区 销售额北京 5000上海 6000广州 7000深圳 80003.根据数据集“用户性别比例”，绘制饼图展示用户性别比例。性别 比例男 40%女 60%四、统计分析要求：对数据集进行描述性统计分析，包括计算均值、中位数、众数、标准差等，并解释这些统计量的意义。1.计算数据集“学生成绩”的均值、中位数、众数和标准差。成绩 学生姓名85 张三90 李四95 王五80 赵六75 钱七2.根据数据集“商品评价”，计算每个商品的平均评分、最高评分、最低评分和评分的标准差。商品名称 评分手机A 4.5手机B 4.8手机C 4.2手机D 4.6手机E 4.93.在数据集“员工绩效”中，计算每位员工的平均绩效得分、绩效得分的中位数和绩效得分的众数。员工姓名 绩效得分张三 3.8李四 4.0王五 3.5赵六 4.2钱七 3.7五、相关性分析要求：对数据集进行相关性分析，包括计算相关系数和绘制散点图，以评估两个变量之间的线性关系。1.在数据集“身高与体重”中，计算身高与体重之间的相关系数，并解释其意义。身高 体重170 65175 70180 75165 60172 682.根据数据集“气温与销量”，计算气温与销量之间的相关系数，并绘制散点图。气温 销量25 15030 18035 20020 12028 1603.在数据集“销售额与广告费用”中，计算销售额与广告费用之间的相关系数，并解释其相关性。广告费用 销售额1000 200001500 250002000 300001200 220001800 28000六、预测分析要求：使用给定的数据集进行预测分析，包括线性回归、决策树等模型，并解释模型的预测结果。1.在数据集“房屋价格”中，使用线性回归模型预测房屋价格，并解释模型的系数和截距。房屋面积 房屋价格80 150000100 200000120 25000090 175000110 2200002.根据数据集“股票价格”，使用决策树模型预测股票价格的走势，并解释模型的分类结果。日期 股票价格2021-01-01 1002021-01-02 1022021-01-03 1012021-01-04 1052021-01-05 1033.在数据集“客户流失率”中，使用逻辑回归模型预测客户流失的可能性，并解释模型的预测结果。客户ID 流失情况1 是2 否3 是4 否5 是本次试卷答案如下：一、数据处理与清洗1.数据预处理：（1）姓名 年龄 性别 收入 学历张三 25 男 50000 本科李四 30 女 40000 硕士王五 35 男 45000 大专赵六 40 女 50000 硕士（2）处理缺失值：使用前一个有效值或后一个有效值进行插补。（3）处理非法值：将“未知”替换为“男”或“女”。2.异常值处理：（1）处理销售额异常值：删除或修正异常值。销售额 日期1000 2021-01-012000 2021-01-023000 2021-01-03-5000 2021-01-044000 2021-01-05（2）处理成绩异常值：删除或修正异常值。考试成绩 学生姓名90 张三60 李四80 王五-10 赵六70 钱七二、数据可视化1.根据数据集“用户购买情况”，绘制折线图展示不同月份的销售额变化趋势。解析思路：使用折线图连接各个月份的销售额数据点，观察销售额随时间的变化趋势。2.根据数据集“地区销售情况”，绘制柱状图展示各地区销售额对比。解析思路：使用柱状图的高度表示各地区的销售额，比较不同地区的销售额大小。3.根据数据集“用户性别比例”，绘制饼图展示用户性别比例。解析思路：使用饼图的不同扇区表示男性和女性的比例，直观展示性别分布情况。四、统计分析1.计算数据集“学生成绩”的均值、中位数、众数和标准差。解析思路：计算所有成绩的平均值、中间值、出现次数最多的值以及成绩的离散程度。2.根据数据集“商品评价”，计算每个商品的平均评分、最高评分、最低评分和评分的标准差。解析思路：计算每个商品的评分平均值、最高分、最低分以及评分的离散程度。3.在数据集“员工绩效”中，计算每位员工的平均绩效得分、绩效得分的中位数和绩效得分的众数。解析思路：计算每位员工的绩效得分平均值、中间值和出现次数最多的值。五、相关性分析1.在数据集“身高与体重”中，计算身高与体重之间的相关系数，并解释其意义。解析思路：使用相关系数公式计算身高与体重之间的线性关系强度，解释其正负相关性。2.根据数据集“气温与销量”，计算气温与销量之间的相关系数，并绘制散点图。解析思路：计算气温与销量之间的线性关系强度，绘制散点图观察数据点的分布情况。3.在数据集“销售额与广告费用”中，计算销售额与广告费用之间的相关系数，并解释其相关性。解析思路：计算销售额与广告费用之间的线性关系强度，解释其正负相关性。六、预测分析1.在数据集“房屋价格”中，使用线性回归模型预测房屋价格，并解释模型的系数和截距。解析思路：使用线性回归模型拟合房屋面积与价格之间的关系，解释模型的系数和截距对预测结果的影响。2.根据数据集“股票价格”，使用决策树模型预测股票价格的