2025年大数据分析师职业技能测试卷：商业智能报表设计与应用试题集

2025年大数据分析师职业技能测试卷：商业智能报表设计与应用试题集考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Excel高级数据处理与应用要求：请根据以下要求，使用Excel完成相应的数据处理任务。1.将以下数据整理成表格，并计算每行的总销售额。姓名|产品|销售额----|------|------张三|手机|1000李四|电脑|2000王五|手机|1500赵六|电脑|3000孙七|手机|12002.对以下数据进行排序，按销售额从高到低排列。姓名|产品|销售额----|------|------张三|手机|1000李四|电脑|2000王五|手机|1500赵六|电脑|3000孙七|手机|12003.计算以下数据的平均值、最大值、最小值。姓名|产品|销售额----|------|------张三|手机|1000李四|电脑|2000王五|手机|1500赵六|电脑|3000孙七|手机|12004.根据以下数据，计算每个产品的销售额占比。产品|销售额----|------手机|5000电脑|50005.使用Excel的筛选功能，筛选出销售额大于1500的数据。6.使用Excel的数据透视表功能，按照产品分类统计销售额。7.使用Excel的图表功能，创建一个柱状图，展示每个产品的销售额。8.使用Excel的公式，计算以下数据的总和。姓名|产品|销售额----|------|------张三|手机|1000李四|电脑|2000王五|手机|1500赵六|电脑|3000孙七|手机|12009.使用Excel的合并单元格功能，将以下数据合并成一行。姓名|产品|销售额----|------|------张三|手机|1000李四|电脑|2000王五|手机|1500赵六|电脑|3000孙七|手机|120010.使用Excel的条件格式功能，将销售额大于2000的数据设置为红色字体。二、Python数据分析与应用要求：请根据以下要求，使用Python完成相应的数据分析任务。1.编写一个Python函数，计算以下数据的平均值、最大值、最小值。data=[10,20,30,40,50]2.编写一个Python函数，对以下数据进行排序，按销售额从高到低排列。data=[{'name':'张三','product':'手机','sales':1000},{'name':'李四','product':'电脑','sales':2000},{'name':'王五','product':'手机','sales':1500},{'name':'赵六','product':'电脑','sales':3000},{'name':'孙七','product':'手机','sales':1200}]3.编写一个Python函数，计算以下数据的平均值、最大值、最小值。data=[10,20,30,40,50]4.编写一个Python函数，筛选出销售额大于1500的数据。data=[{'name':'张三','product':'手机','sales':1000},{'name':'李四','product':'电脑','sales':2000},{'name':'王五','product':'手机','sales':1500},{'name':'赵六','product':'电脑','sales':3000},{'name':'孙七','product':'手机','sales':1200}]5.编写一个Python函数，使用数据透视表功能，按照产品分类统计销售额。data=[{'name':'张三','product':'手机','sales':1000},{'name':'李四','product':'电脑','sales':2000},{'name':'王五','product':'手机','sales':1500},{'name':'赵六','product':'电脑','sales':3000},{'name':'孙七','product':'手机','sales':1200}]6.编写一个Python函数，创建一个柱状图，展示每个产品的销售额。data=[{'name':'张三','product':'手机','sales':1000},{'name':'李四','product':'电脑','sales':2000},{'name':'王五','product':'手机','sales':1500},{'name':'赵六','product':'电脑','sales':3000},{'name':'孙七','product':'手机','sales':1200}]7.编写一个Python函数，计算以下数据的总和。data=[10,20,30,40,50]8.编写一个Python函数，将以下数据合并成一行。data=[{'name':'张三','product':'手机','sales':1000},{'name':'李四','product':'电脑','sales':2000},{'name':'王五','product':'手机','sales':1500},{'name':'赵六','product':'电脑','sales':3000},{'name':'孙七','product':'手机','sales':1200}]9.编写一个Python函数，使用条件格式功能，将销售额大于2000的数据设置为红色字体。data=[{'name':'张三','product':'手机','sales':1000},{'name':'李四','product':'电脑','sales':2000},{'name':'王五','product':'手机','sales':1500},{'name':'赵六','product':'电脑','sales':3000},{'name':'孙七','product':'手机','sales':1200}]10.编写一个Python函数，使用Excel的高级数据处理功能，将以下数据整理成表格，并计算每行的总销售额。data=[{'name':'张三','product':'手机','sales':1000},{'name':'李四','product':'电脑','sales':2000},{'name':'王五','product':'手机','sales':1500},{'name':'赵六','product':'电脑','sales':3000},{'name':'孙七','product':'手机','sales':1200}]四、SQL数据库查询与操作要求：请根据以下要求，使用SQL语句完成相应的数据库查询和操作。1.编写SQL语句，查询名为“张三”的客户的全部订单信息。2.编写SQL语句，更新名为“李四”的客户信息，将姓名修改为“李四（新）”。3.编写SQL语句，删除名为“王五”的客户信息。4.编写SQL语句，查询销售额大于1000元的订单信息。5.编写SQL语句，查询所有客户的订单数量。6.编写SQL语句，查询每个客户的平均订单金额。五、数据可视化与图表制作要求：请根据以下要求，使用数据可视化工具完成相应的图表制作。1.使用数据可视化工具，创建一个饼图，展示不同产品类别的销售额占比。2.使用数据可视化工具，创建一个折线图，展示某个产品在一定时间内的销售额变化。3.使用数据可视化工具，创建一个散点图，展示客户年龄与消费金额的关系。4.使用数据可视化工具，创建一个柱状图，展示不同地区的销售额。5.使用数据可视化工具，创建一个地图，展示不同地区的客户分布情况。6.使用数据可视化工具，创建一个时间序列图，展示某个产品在一定时间内的销售趋势。六、大数据处理与分析要求：请根据以下要求，使用大数据处理工具完成相应的数据处理和分析。1.使用大数据处理工具，对以下数据进行去重处理。data=[10,20,30,40,50,10,20,30,40,50]2.使用大数据处理工具，对以下数据进行排序处理。data=[10,20,30,40,50]3.使用大数据处理工具，计算以下数据的平均值、最大值、最小值。data=[10,20,30,40,50]4.使用大数据处理工具，筛选出销售额大于1000的数据。data=[{'name':'张三','product':'手机','sales':1000},{'name':'李四','product':'电脑','sales':2000},{'name':'王五','product':'手机','sales':1500},{'name':'赵六','product':'电脑','sales':3000},{'name':'孙七','product':'手机','sales':1200}]5.使用大数据处理工具，对以下数据进行分组统计。data=[{'name':'张三','product':'手机','sales':1000},{'name':'李四','product':'电脑','sales':2000},{'name':'王五','product':'手机','sales':1500},{'name':'赵六','product':'电脑','sales':3000},{'name':'孙七','product':'手机','sales':1200}]6.使用大数据处理工具，创建一个数据流，实时监控销售额的变化情况。本次试卷答案如下：一、Excel高级数据处理与应用1.解析思路：首先将数据输入Excel表格中，然后使用SUM函数计算每行的总销售额。答案：姓名|产品|销售额----|------|------张三|手机|1000李四|电脑|2000王五|手机|1500赵六|电脑|3000孙七|手机|1200总计||87002.解析思路：使用Excel的排序功能，选择销售额列，点击“降序排序”。答案：姓名|产品|销售额----|------|------赵六|电脑|3000李四|电脑|2000王五|手机|1500孙七|手机|1200张三|手机|10003.解析思路：使用Excel的AVERAGE、MAX和MIN函数分别计算平均值、最大值和最小值。答案：平均值：1700最大值：3000最小值：10004.解析思路：使用Excel的COUNTIF函数统计销售额大于2000的记录数。答案：销售额大于2000的记录数：25.解析思路：使用Excel的PivotTable功能，按照产品创建数据透视表，并统计销售额。答案：产品|销售额----|------手机|3700电脑|50006.解析思路：使用Excel的柱状图功能，选择销售额数据，插入柱状图。答案：此处应展示柱状图，但由于文本限制，无法展示图形。7.解析思路：使用Excel的SUM函数计算销售额总和。答案：总和：87008.解析思路：使用Excel的合并单元格功能，选中需要合并的单元格，点击“合并单元格”。答案：此处应展示合并后的单元格，但由于文本限制，无法展示图形。9.解析思路：使用Excel的条件格式功能，选中销售额数据，点击“条件格式”，选择“新建规则”，设置条件为“销售额大于2000”，格式为“字体颜色为红色”。答案：销售额大于2000的数据将显示为红色字体。10.解析思路：使用Excel的高级数据处理功能，将数据输入Excel表格中，然后使用SUM函数计算每行的总销售额。答案：姓名|产品|销售额----|------|------张三|手机|1000李四|电脑|2000王五|手机|1500赵六|电脑|3000孙七|手机|1200总计||8700二、Python数据分析与应用1.解析思路：定义一个函数，使用内置的sum函数和len函数计算平均值。```pythondefcalculate_average(data):returnsum(data)/len(data)```答案：```pythondefcalculate_average(data):returnsum(data)/len(data)```2.解析思路：定义一个函数，使用sorted函数对列表进行排序。```pythondefsort_data(data):returnsorted(data,key=lambdax:x['sales'],reverse=True)```答案：```pythondefsort_data(data):returnsorted(data,key=lambdax:x['sales'],reverse=True)```3.解析思路：使用内置的sum、max和min函数计算平均值、最大值和最小值。```pythondefcalculate_values(data):average=sum(data)/len(data)maximum=max(data,key=lambdax:x['sales'])minimum=min(data,key=lambdax:x['sales'])returnaverage,maximum['sales'],minimum['sales']```答案：```pythondefcalculate_values(data):average=sum(data)/len(data)maximum=max(data,key=lambdax:x['sales'])minimum=min(data,key=lambdax:x['sales'])returnaverage,maximum['sales'],minimum['sales']```4.解析思路：定义一个函数，使用filter函数筛选销售额大于1500的记录。```pythondeffilter_sales(data,threshold):returnlist(filter(lambdax:x['sales']>threshold,data))```答案：```pythondeffilter_sales(data,threshold):returnlist(filter(lambdax:x['sales']>threshold,data))```5.解析思路：定义一个函数，使用groupby功能对数据进行分组统计。```pythonfromitertoolsimportgroupbydefgroup_data(data):grouped=groupby(data,key=lambdax:x['product'])result={}forproduct,groupingrouped:result[product]=sum(item['sales']foritemingroup)returnresult```答案：```pythonfromitertoolsimportgroupbydefgroup_data(data):grouped=groupby(data,key=lambdax:x['product'])result={}forproduct,groupingrouped:result[product]=sum(item['sales']foritemingroup)returnresult```6.解析思路：定义一个函数，使用matplotlib库创建柱状图。```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreate_bar_chart(data):products=[item['product']foritemindata]sales=[item['sales']foritemindata]plt.bar(products,sales)plt.show()```答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreate_bar_chart(data):products=[item['product']foritemindata]sales=[item['sales']foritemindata]plt.bar