2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例分析與試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例分析與試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)清洗與處理要求：針對(duì)提供的數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)清洗和初步處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備。1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：ID、姓名、性別、年齡、收入、學(xué)歷、職業(yè)。其中，年齡字段為字符串類型，包含"30-40"、"40-50"、"50-60"等。請(qǐng)將年齡字段轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，并計(jì)算每個(gè)年齡段的平均值。（2）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：用戶ID、購(gòu)買日期、商品ID、商品名稱、商品價(jià)格。請(qǐng)計(jì)算每個(gè)商品的平均銷售價(jià)格。（3）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：訂單ID、用戶ID、商品ID、訂單金額、訂單日期。請(qǐng)刪除重復(fù)的訂單記錄。（4）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：用戶ID、關(guān)注領(lǐng)域、關(guān)注時(shí)間、文章標(biāo)題、文章類型、文章發(fā)布日期。請(qǐng)將文章類型字段進(jìn)行轉(zhuǎn)換，將“科技”、“財(cái)經(jīng)”、“娛樂”等分類轉(zhuǎn)換為數(shù)字編碼（如：科技為1，財(cái)經(jīng)為2，娛樂為3）。（5）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：店鋪ID、店鋪名稱、店鋪類型、地址、電話。請(qǐng)統(tǒng)計(jì)每種店鋪類型下的店鋪數(shù)量。2.缺失值處理（1）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：訂單ID、用戶ID、商品ID、訂單金額、訂單日期。請(qǐng)刪除缺失訂單金額的記錄。（2）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：用戶ID、關(guān)注領(lǐng)域、關(guān)注時(shí)間、文章標(biāo)題、文章類型、文章發(fā)布日期。請(qǐng)?zhí)畛淙笔У奈恼骂愋妥侄?，采用眾?shù)填充法。（3）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：店鋪ID、店鋪名稱、店鋪類型、地址、電話。請(qǐng)刪除缺失地址的店鋪記錄。二、數(shù)據(jù)可視化要求：針對(duì)處理后的數(shù)據(jù)，選擇合適的可視化方法，展示數(shù)據(jù)特征和趨勢(shì)。1.可視化展示（1）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：城市、人口、GDP。請(qǐng)使用合適的圖表展示不同城市的GDP與人口關(guān)系。（2）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：時(shí)間、股票價(jià)格、交易量。請(qǐng)使用合適的圖表展示股票價(jià)格與交易量的關(guān)系。（3）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：用戶ID、關(guān)注領(lǐng)域、關(guān)注時(shí)間。請(qǐng)使用合適的圖表展示用戶關(guān)注領(lǐng)域的趨勢(shì)。2.圖表優(yōu)化（1）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：產(chǎn)品ID、銷售額、銷售區(qū)域。請(qǐng)使用餅圖展示銷售額占比，并提出優(yōu)化建議。（2）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：訂單ID、用戶ID、商品ID、訂單金額、訂單日期。請(qǐng)使用時(shí)間序列圖展示訂單金額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，并提出優(yōu)化建議。三、數(shù)據(jù)挖掘與建模要求：針對(duì)處理后的數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建模，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值。1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（1）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：商品ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額、商品類別。請(qǐng)使用Apriori算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，找出常見的商品購(gòu)買組合。（2）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：用戶ID、商品ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額。請(qǐng)使用FP-growth算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，找出常見的商品購(gòu)買組合。2.聚類分析（1）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：客戶ID、年齡、性別、收入、消費(fèi)水平。請(qǐng)使用K-means算法進(jìn)行聚類分析，將客戶分為不同消費(fèi)群體。（2）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：店鋪ID、店鋪類型、地址、電話、營(yíng)業(yè)額。請(qǐng)使用層次聚類算法進(jìn)行聚類分析，將店鋪分為不同類型。四、預(yù)測(cè)分析要求：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，使用時(shí)間序列分析或機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)趨勢(shì)。1.時(shí)間序列預(yù)測(cè)（1）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：時(shí)間戳、銷售額。請(qǐng)使用ARIMA模型對(duì)銷售額進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)未來3個(gè)月的銷售額。（2）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：時(shí)間戳、用戶活躍度。請(qǐng)使用LSTM模型預(yù)測(cè)未來1個(gè)月的用戶活躍度趨勢(shì)。2.分類預(yù)測(cè)（1）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：用戶ID、性別、年齡、購(gòu)買歷史。請(qǐng)使用決策樹算法對(duì)用戶是否購(gòu)買特定商品進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。（2）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：商品ID、描述、類別。請(qǐng)使用樸素貝葉斯算法對(duì)商品進(jìn)行類別預(yù)測(cè)。五、異常檢測(cè)要求：在處理后的數(shù)據(jù)集中，使用異常檢測(cè)算法識(shí)別潛在的異常值，并分析異常值產(chǎn)生的原因。1.異常值檢測(cè)（1）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、商品ID、購(gòu)買金額。請(qǐng)使用Z-score方法檢測(cè)購(gòu)買金額的異常值。（2）有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：店鋪ID、銷售額、營(yíng)業(yè)額。請(qǐng)使用IQR方法檢測(cè)營(yíng)業(yè)額的異常值。2.異常值分析（1）分析檢測(cè)到的異常值可能的原因，并提出相應(yīng)的解決方案。（2）根據(jù)異常值分析結(jié)果，調(diào)整數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理步驟，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。六、數(shù)據(jù)報(bào)告要求：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，撰寫一份包含以下內(nèi)容的數(shù)據(jù)報(bào)告。1.報(bào)告概述（1）對(duì)分析目標(biāo)進(jìn)行概述，說明分析目的和預(yù)期結(jié)果。（2）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理過程。2.分析結(jié)果（1）展示主要分析結(jié)果，包括圖表和關(guān)鍵指標(biāo)。（2）對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行解釋，說明其對(duì)業(yè)務(wù)或決策的意義。3.結(jié)論與建議（1）總結(jié)分析結(jié)論，提出針對(duì)業(yè)務(wù)問題的解決方案。（2）根據(jù)分析結(jié)果，提出改進(jìn)措施和優(yōu)化建議。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)清洗與處理1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）年齡字段轉(zhuǎn)換與平均值計(jì)算：-轉(zhuǎn)換：將年齡字段從字符串類型轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，例如："30-40"轉(zhuǎn)換為35，"40-50"轉(zhuǎn)換為45，"50-60"轉(zhuǎn)換為55。-計(jì)算平均值：對(duì)轉(zhuǎn)換后的數(shù)值進(jìn)行分組求和，然后除以每組人數(shù)得到平均值。（2）計(jì)算商品的平均銷售價(jià)格：-對(duì)商品價(jià)格進(jìn)行分組，統(tǒng)計(jì)每個(gè)價(jià)格區(qū)間的商品數(shù)量和總價(jià)。-計(jì)算每個(gè)價(jià)格區(qū)間的平均銷售價(jià)格，即總價(jià)除以商品數(shù)量。（3）刪除重復(fù)的訂單記錄：-對(duì)訂單記錄進(jìn)行去重操作，保留每個(gè)訂單ID唯一的數(shù)據(jù)。（4）轉(zhuǎn)換文章類型字段：-創(chuàng)建一個(gè)映射表，將文章類型字符串與數(shù)字編碼進(jìn)行對(duì)應(yīng)。-遍歷數(shù)據(jù)集，根據(jù)映射表將文章類型字符串轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的數(shù)字編碼。（5）統(tǒng)計(jì)每種店鋪類型下的店鋪數(shù)量：-對(duì)店鋪類型字段進(jìn)行分組，統(tǒng)計(jì)每個(gè)類型下店鋪的數(shù)量。2.缺失值處理（1）刪除缺失訂單金額的記錄：-對(duì)訂單金額進(jìn)行篩選，去除空值或無效值。（2）填充缺失的文章類型字段：-使用眾數(shù)填充法，查找數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率最高的文章類型，并用該類型填充缺失值。（3）刪除缺失地址的店鋪記錄：-對(duì)地址字段進(jìn)行篩選，去除空值或無效值。二、數(shù)據(jù)可視化1.可視化展示（1）展示不同城市的GDP與人口關(guān)系：-使用散點(diǎn)圖展示GDP與人口的關(guān)系，橫軸為人口，縱軸為GDP。-可以添加趨勢(shì)線，觀察兩者之間的關(guān)系。（2）展示股票價(jià)格與交易量的關(guān)系：-使用散點(diǎn)圖展示時(shí)間序列中的股票價(jià)格與交易量的關(guān)系，橫軸為時(shí)間，縱軸分別為價(jià)格和交易量。-可以添加趨勢(shì)線，觀察兩者之間的關(guān)系。（3）展示用戶關(guān)注領(lǐng)域的趨勢(shì)：-使用折線圖展示關(guān)注領(lǐng)域隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，橫軸為時(shí)間，縱軸為關(guān)注領(lǐng)域的數(shù)量或百分比。2.圖表優(yōu)化（1）餅圖展示銷售額占比：-使用餅圖展示銷售額占比，每個(gè)扇形代表一個(gè)銷售區(qū)域。-添加圖例，說明每個(gè)扇形對(duì)應(yīng)的銷售區(qū)域。（2）時(shí)間序列圖展示訂單金額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)：-使用時(shí)間序列圖展示訂單金額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，橫軸為時(shí)間，縱軸為訂單金額。-可以添加趨勢(shì)線，觀察訂單金額的變化趨勢(shì)。三、數(shù)據(jù)挖掘與建模1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（1）使用Apriori算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則：-對(duì)商品購(gòu)買組合進(jìn)行頻繁項(xiàng)集挖掘，找出支持度大于閾值的組合。-根據(jù)挖掘結(jié)果，生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。（2）使用FP-growth算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則：-對(duì)商品購(gòu)買組合進(jìn)行頻繁項(xiàng)集挖掘，找出支持度大于閾值的組合。-根據(jù)挖掘結(jié)果，生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。2.聚類分析（1）使用K-means算法進(jìn)行聚類分析：-使用距離度量（如歐幾里得距離）將客戶數(shù)據(jù)分配到k個(gè)聚類中。-分析聚類結(jié)果，識(shí)別不同的消費(fèi)群體。（2）使用層次聚類算法進(jìn)行聚類分析：-使用層次聚類算法將店鋪數(shù)據(jù)分為不同的類型。-分析聚類結(jié)果，識(shí)別店鋪的不同類型。四、預(yù)測(cè)分析1.時(shí)間序列預(yù)測(cè)（1）使用ARIMA模型預(yù)測(cè)銷售額：-確定ARIMA模型的參數(shù)，如p、d、q。-使用歷史銷售額數(shù)據(jù)擬合ARIMA模型。-預(yù)測(cè)未來3個(gè)月的銷售額。（2）使用LSTM模型預(yù)測(cè)用戶活躍度：-將用戶活躍度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時(shí)間序列格式。-構(gòu)建LSTM模型，訓(xùn)練模型以預(yù)測(cè)未來1個(gè)月的用戶活躍度。2.分類預(yù)測(cè)（1）使用決策樹算法進(jìn)行分類預(yù)測(cè)：-對(duì)用戶購(gòu)買歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如編碼特征。-使用決策樹算法對(duì)用戶是否購(gòu)買特定商品進(jìn)行訓(xùn)練。-使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。（2）使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行類別預(yù)測(cè)：-對(duì)商品描述數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如分詞、詞性標(biāo)注等。-使用樸素貝葉斯算法對(duì)商品進(jìn)行訓(xùn)練。-使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。五、異常檢測(cè)1.異常值檢測(cè)（1）使用Z-score方法檢測(cè)購(gòu)買金額的異常值：-計(jì)算每個(gè)購(gòu)買金額的Z-score，篩選出Z-score絕對(duì)值大于閾值的記錄。（2）使用IQR方法檢測(cè)營(yíng)業(yè)額的異常值：-計(jì)算第一四分位數(shù)（Q1）和第三四分位數(shù)（Q3），然后計(jì)算IQR。-篩選出IQR絕對(duì)值大于閾值的記錄。2.異常值分析-分析異常值可能的原因