2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)技巧與應(yīng)用試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)技巧與應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)處理與清洗要求：根據(jù)所給數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)的初步處理和清洗，包括缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：（1）給定數(shù)據(jù)集如下，請(qǐng)將姓名、年齡、性別、收入、學(xué)歷列的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為字符串類型。姓名 年齡 性別 收入 學(xué)歷張三 25 男 50000 本科李四 30 女 40000 碩士王五 35 男 45000 大專趙六 40 女 50000 碩士（2）在上述數(shù)據(jù)集中，年齡列存在缺失值，請(qǐng)使用合適的插補(bǔ)方法處理這些缺失值。（3）在上述數(shù)據(jù)集中，性別列中存在非法值“未知”，請(qǐng)將其替換為“男”或“女”中的一個(gè)。2.異常值處理：（1）在數(shù)據(jù)集“銷售額”中，銷售額列存在異常值，請(qǐng)找出這些異常值，并使用合適的處理方法處理它們。銷售額 日期1000 2021-01-012000 2021-01-023000 2021-01-03-5000 2021-01-044000 2021-01-05（2）在數(shù)據(jù)集“考試成績(jī)”中，成績(jī)列存在異常值，請(qǐng)找出這些異常值，并使用合適的處理方法處理它們?？荚嚦煽?jī) 學(xué)生姓名90 張三60 李四80 王五-10 趙六70 錢七二、數(shù)據(jù)可視化要求：根據(jù)所給數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)的可視化展示，包括折線圖、柱狀圖、餅圖等。1.根據(jù)數(shù)據(jù)集“用戶購(gòu)買情況”，繪制折線圖展示不同月份的銷售額變化趨勢(shì)。月份 銷售額1月 10002月 15003月 20004月 25005月 30002.根據(jù)數(shù)據(jù)集“地區(qū)銷售情況”，繪制柱狀圖展示各地區(qū)銷售額對(duì)比。地區(qū) 銷售額北京 5000上海 6000廣州 7000深圳 80003.根據(jù)數(shù)據(jù)集“用戶性別比例”，繪制餅圖展示用戶性別比例。性別 比例男 40%女 60%四、統(tǒng)計(jì)分析要求：對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，包括計(jì)算均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等，并解釋這些統(tǒng)計(jì)量的意義。1.計(jì)算數(shù)據(jù)集“學(xué)生成績(jī)”的均值、中位數(shù)、眾數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。成績(jī) 學(xué)生姓名85 張三90 李四95 王五80 趙六75 錢七2.根據(jù)數(shù)據(jù)集“商品評(píng)價(jià)”，計(jì)算每個(gè)商品的平均評(píng)分、最高評(píng)分、最低評(píng)分和評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)差。商品名稱 評(píng)分手機(jī)A 4.5手機(jī)B 4.8手機(jī)C 4.2手機(jī)D 4.6手機(jī)E 4.93.在數(shù)據(jù)集“員工績(jī)效”中，計(jì)算每位員工的平均績(jī)效得分、績(jī)效得分的中位數(shù)和績(jī)效得分的眾數(shù)。員工姓名 績(jī)效得分張三 3.8李四 4.0王五 3.5趙六 4.2錢七 3.7五、相關(guān)性分析要求：對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行相關(guān)性分析，包括計(jì)算相關(guān)系數(shù)和繪制散點(diǎn)圖，以評(píng)估兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系。1.在數(shù)據(jù)集“身高與體重”中，計(jì)算身高與體重之間的相關(guān)系數(shù)，并解釋其意義。身高 體重170 65175 70180 75165 60172 682.根據(jù)數(shù)據(jù)集“氣溫與銷量”，計(jì)算氣溫與銷量之間的相關(guān)系數(shù)，并繪制散點(diǎn)圖。氣溫 銷量25 15030 18035 20020 12028 1603.在數(shù)據(jù)集“銷售額與廣告費(fèi)用”中，計(jì)算銷售額與廣告費(fèi)用之間的相關(guān)系數(shù)，并解釋其相關(guān)性。廣告費(fèi)用 銷售額1000 200001500 250002000 300001200 220001800 28000六、預(yù)測(cè)分析要求：使用給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，包括線性回歸、決策樹等模型，并解釋模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。1.在數(shù)據(jù)集“房屋價(jià)格”中，使用線性回歸模型預(yù)測(cè)房屋價(jià)格，并解釋模型的系數(shù)和截距。房屋面積 房屋價(jià)格80 150000100 200000120 25000090 175000110 2200002.根據(jù)數(shù)據(jù)集“股票價(jià)格”，使用決策樹模型預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)，并解釋模型的分類結(jié)果。日期 股票價(jià)格2021-01-01 1002021-01-02 1022021-01-03 1012021-01-04 1052021-01-05 1033.在數(shù)據(jù)集“客戶流失率”中，使用邏輯回歸模型預(yù)測(cè)客戶流失的可能性，并解釋模型的預(yù)測(cè)結(jié)果?？蛻鬒D 流失情況1 是2 否3 是4 否5 是本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)處理與清洗1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：（1）姓名 年齡 性別 收入 學(xué)歷張三 25 男 50000 本科李四 30 女 40000 碩士王五 35 男 45000 大專趙六 40 女 50000 碩士（2）處理缺失值：使用前一個(gè)有效值或后一個(gè)有效值進(jìn)行插補(bǔ)。（3）處理非法值：將“未知”替換為“男”或“女”。2.異常值處理：（1）處理銷售額異常值：刪除或修正異常值。銷售額 日期1000 2021-01-012000 2021-01-023000 2021-01-03-5000 2021-01-044000 2021-01-05（2）處理成績(jī)異常值：刪除或修正異常值?？荚嚦煽?jī) 學(xué)生姓名90 張三60 李四80 王五-10 趙六70 錢七二、數(shù)據(jù)可視化1.根據(jù)數(shù)據(jù)集“用戶購(gòu)買情況”，繪制折線圖展示不同月份的銷售額變化趨勢(shì)。解析思路：使用折線圖連接各個(gè)月份的銷售額數(shù)據(jù)點(diǎn)，觀察銷售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。2.根據(jù)數(shù)據(jù)集“地區(qū)銷售情況”，繪制柱狀圖展示各地區(qū)銷售額對(duì)比。解析思路：使用柱狀圖的高度表示各地區(qū)的銷售額，比較不同地區(qū)的銷售額大小。3.根據(jù)數(shù)據(jù)集“用戶性別比例”，繪制餅圖展示用戶性別比例。解析思路：使用餅圖的不同扇區(qū)表示男性和女性的比例，直觀展示性別分布情況。四、統(tǒng)計(jì)分析1.計(jì)算數(shù)據(jù)集“學(xué)生成績(jī)”的均值、中位數(shù)、眾數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。解析思路：計(jì)算所有成績(jī)的平均值、中間值、出現(xiàn)次數(shù)最多的值以及成績(jī)的離散程度。2.根據(jù)數(shù)據(jù)集“商品評(píng)價(jià)”，計(jì)算每個(gè)商品的平均評(píng)分、最高評(píng)分、最低評(píng)分和評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)差。解析思路：計(jì)算每個(gè)商品的評(píng)分平均值、最高分、最低分以及評(píng)分的離散程度。3.在數(shù)據(jù)集“員工績(jī)效”中，計(jì)算每位員工的平均績(jī)效得分、績(jī)效得分的中位數(shù)和績(jī)效得分的眾數(shù)。解析思路：計(jì)算每位員工的績(jī)效得分平均值、中間值和出現(xiàn)次數(shù)最多的值。五、相關(guān)性分析1.在數(shù)據(jù)集“身高與體重”中，計(jì)算身高與體重之間的相關(guān)系數(shù)，并解釋其意義。解析思路：使用相關(guān)系數(shù)公式計(jì)算身高與體重之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，解釋其正負(fù)相關(guān)性。2.根據(jù)數(shù)據(jù)集“氣溫與銷量”，計(jì)算氣溫與銷量之間的相關(guān)系數(shù)，并繪制散點(diǎn)圖。解析思路：計(jì)算氣溫與銷量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，繪制散點(diǎn)圖觀察數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布情況。3.在數(shù)據(jù)集“銷售額與廣告費(fèi)用”中，計(jì)算銷售額與廣告費(fèi)用之間的相關(guān)系數(shù)，并解釋其相關(guān)性。解析思路：計(jì)算銷售額與廣告費(fèi)用之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，解釋其正負(fù)相關(guān)性。六、預(yù)測(cè)分析1.在數(shù)據(jù)集“房屋價(jià)格”中，使用線性回歸模型預(yù)測(cè)房屋價(jià)格，并解釋模型的系數(shù)和截距。解析思路：使用線性回歸模型擬合房屋面積與價(jià)格之間的關(guān)系，解釋模型的系數(shù)和截距對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。2.根據(jù)數(shù)據(jù)集“股票價(jià)格”，使用決策樹模型預(yù)測(cè)股票價(jià)格的