2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据分析与可视化案例分析试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据分析与可视化案例分析试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据处理与清洗要求：请根据所给数据，完成以下数据处理与清洗任务。1.假设你是一名数据分析员，公司提供了以下数据，其中包含客户的购买记录。请完成以下任务：（1）删除重复的行。（2）删除缺失的客户ID。（3）删除购买金额小于10元的记录。（4）将购买日期格式统一为“YYYY-MM-DD”。（5）计算每个客户的购买总金额。（6）按购买总金额降序排列。客户ID|购买日期|购买金额------|--------|--------1|2022-01-01|122|2022-01-02|83|2022-01-03|154|2022-01-04|255|2022-01-05|306|2022-01-06|57|2022-01-07|188|2022-01-08|229|2022-01-09|010|2022-01-10|10二、数据可视化要求：请根据所给数据，完成以下数据可视化任务。1.假设你是一名数据分析员，公司提供了以下数据，其中包含不同产品的销售情况。请完成以下任务：（1）绘制一个柱状图，展示每个产品的销售数量。（2）绘制一个折线图，展示每个产品的销售额变化趋势。（3）绘制一个散点图，展示每个产品的销售数量与销售额之间的关系。产品名称|销售数量|销售额--------|--------|--------产品A|100|2000产品B|150|3000产品C|200|4000产品D|250|5000产品E|300|6000产品F|350|7000产品G|400|8000产品H|450|9000产品I|500|10000产品J|550|11000三、数据分析与挖掘要求：请根据所给数据，完成以下数据分析与挖掘任务。1.假设你是一名数据分析员，公司提供了以下数据，其中包含客户在购物车中的商品信息。请完成以下任务：（1）计算每个客户的购物车中商品的平均数量。（2）找出购物车中商品数量最多的客户。（3）计算每个客户的购物车中商品的平均价格。（4）找出购物车中商品价格最高的客户。（5）计算每个客户的购物车中商品的总销售额。（6）找出购物车中商品总销售额最高的客户。四、数据预测与建模要求：请根据所给数据，完成以下数据预测与建模任务。1.假设你是一名数据分析员，公司提供了以下历史销售数据，包括月份和销售额。请使用时间序列分析方法，预测下一个月的销售额。月份|销售额-----|------1|100002|110003|120004|130005|140006|150007|160008|170009|1800010|190002.使用提供的客户满意度调查数据，包括客户ID、满意度评分和购买频率，建立客户流失预测模型。请使用适当的算法（如决策树、随机森林或逻辑回归）进行建模，并解释模型的关键特征。客户ID|满意度评分|购买频率--------|----------|--------1|4|32|5|53|3|24|4|45|2|16|5|67|3|38|4|59|2|210|5|7五、数据报告撰写要求：请根据以下数据和分析结果，撰写一份简短的数据分析报告。1.报告标题：2025年第一季度产品销售分析报告2.报告内容：-简要介绍报告目的和背景。-分析第一季度各产品的销售情况，包括销售额、销售数量和市场份额。-讨论影响销售的主要因素，如促销活动、季节性变化等。-提出针对不同产品的销售策略建议。-总结报告的主要发现和结论。产品名称|销售额|销售数量|市场份额--------|-------|--------|--------产品A|50000|1000|20%产品B|60000|1200|24%产品C|70000|1500|30%产品D|80000|1600|32%产品E|90000|1800|36%六、数据伦理与隐私保护要求：请根据以下情景，回答相关问题，并讨论数据伦理和隐私保护的相关问题。1.情景：一家在线零售商收集了客户的购物历史数据，包括购买时间、购买商品和支付方式。零售商计划使用这些数据来个性化推荐商品给客户。问题：-零售商应该如何确保收集的数据符合隐私保护法规？-如果客户要求删除其个人数据，零售商应该如何处理？-零售商如何平衡个性化推荐和客户隐私保护之间的关系？本次试卷答案如下：一、数据处理与清洗1.（1）删除重复的行。解析思路：首先，需要识别出重复的行，可以通过比较每行的客户ID是否唯一来实现。然后，将重复的行删除，只保留第一次出现的行。2.（2）删除缺失的客户ID。解析思路：检查每行的客户ID是否存在，如果客户ID为空或NULL，则将该行删除。3.（3）删除购买金额小于10元的记录。解析思路：筛选出购买金额大于或等于10元的记录，只保留满足条件的行。4.（4）将购买日期格式统一为“YYYY-MM-DD”。解析思路：检查每行的购买日期格式，如果不是“YYYY-MM-DD”格式，则进行格式转换。5.（5）计算每个客户的购买总金额。解析思路：首先，根据客户ID对数据进行分组，然后对每组数据计算购买金额的总和。6.（6）按购买总金额降序排列。解析思路：使用排序函数，根据购买总金额进行降序排列。二、数据可视化1.（1）绘制一个柱状图，展示每个产品的销售数量。解析思路：根据产品名称对数据进行分组，计算每个产品的销售数量，然后使用柱状图进行可视化。2.（2）绘制一个折线图，展示每个产品的销售额变化趋势。解析思路：根据产品名称对数据进行分组，计算每个产品的销售额，并按月份进行排列，然后使用折线图进行可视化。3.（3）绘制一个散点图，展示每个产品的销售数量与销售额之间的关系。解析思路：根据产品名称对数据进行分组，计算每个产品的销售数量和销售额，然后在散点图上分别表示数量和销售额。三、数据分析与挖掘1.（1）计算每个客户的购物车中商品的平均数量。解析思路：根据客户ID对数据进行分组，计算每组数据中商品数量的平均值。2.（2）找出购物车中商品数量最多的客户。解析思路：根据客户ID对数据进行分组，计算每组数据中商品数量的最大值，然后找到最大值对应的客户。3.（4）计算每个客户的购物车中商品的平均价格。解析思路：根据客户ID对数据进行分组，计算每组数据中商品价格的平均值。4.（5）找出购物车中商品价格最高的客户。解析思路：根据客户ID对数据进行分组，计算每组数据中商品价格的最大值，然后找到最大值对应的客户。5.（6）计算每个客户的购物车中商品的总销售额。解析思路：根据客户ID对数据进行分组，计算每组数据中商品销售额的总和。四、数据预测与建模1.（1）使用时间序列分析方法，预测下一个月的销售额。解析思路：可以使用移动平均法、指数平滑法或ARIMA模型等时间序列分析方法来预测销售额。这里以移动平均法为例，计算过去几个月的平均销售额，作为下一个月的预测值。2.（3）使用适当的算法（如决策树、随机森林或逻辑回归）进行建模，并解释模型的关键特征。解析思路：首先，选择合适的算法，如逻辑回归，因为它适用于分类问题。然后，进行数据预处理，包括特征选择、数据标准化等。接着，使用训练集进行模型训练，并在测试集上进行验证。最后，分析模型的关键特征，如特征的重要性、模型的准确率等。五、数据报告撰写1.报告标题：2025年第一季度产品销售分析报告2.报告内容：-简要介绍报告目的和背景。-分析第一季度各产品的销售情况，包括销售额、销售数量和市场份额。-讨论影响销售的主要因素，如促销活动、季节性变化等。-提出针对不同产品的销售策略建议。-总结报告的主要发现和结论。六、数据伦理与隐私保护1.零售商应该如何确保收集的数据符合隐私保护法规？解析思路：零售商应确保收集的数据符合相关法律法规，如GDPR或CCPA。这包括获取客户的明确同意、提供数据访问和删除的途径，以及确保