2025年大数据分析师考试：大数据分析项目实战试题卷

2025年大数据分析师考试：大数据分析项目实战试题卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据处理与清洗要求：对以下数据进行清洗和预处理，确保数据质量，并完成相应的数据转换。1.请将以下学生信息表中的性别字段由“男”和“女”转换为数字，其中“男”表示为1，“女”表示为2。学号|姓名|性别----|----|----1001|张三|男1002|李四|女1003|王五|男1004|赵六|女1005|周七|男2.请将以下学生成绩表中的成绩字段由分数转换为等级，其中90分以上为A，80-89分为B，70-79分为C，60-69分为D，60分以下为E。学号|姓名|成绩----|----|----1001|张三|851002|李四|921003|王五|781004|赵六|631005|周七|903.请将以下学生信息表中的出生日期字段转换为年龄字段，要求年龄字段单位为岁。学号|姓名|出生日期----|----|--------1001|张三|2000-01-011002|李四|1999-05-151003|王五|2001-08-231004|赵六|1998-12-301005|周七|2002-03-124.请将以下学生信息表中的联系电话字段中的空值替换为“未填写”。学号|姓名|联系电话----|----|--------1001|张三|138001380001002|李四|1003|王五|139001390001004|赵六|137001370001005|周七|5.请将以下学生成绩表中的课程名称字段中的空值替换为“未知课程”。学号|姓名|成绩|课程名称----|----|----|--------1001|张三|85|1002|李四|92|高等数学1003|王五|78|英语1004|赵六|63|1005|周七|90|数据分析6.请将以下学生信息表中的籍贯字段中的重复值进行去重。学号|姓名|籍贯----|----|----1001|张三|北京1002|李四|上海1003|王五|北京1004|赵六|广州1005|周七|上海7.请将以下学生信息表中的学号字段中的重复值进行去重。学号|姓名|性别----|----|----1001|张三|男1002|李四|女1003|王五|男1004|赵六|女1005|周七|男8.请将以下学生成绩表中的课程名称字段中的重复值进行去重。学号|姓名|成绩|课程名称----|----|----|--------1001|张三|85|高等数学1002|李四|92|高等数学1003|王五|78|英语1004|赵六|63|1005|周七|90|数据分析9.请将以下学生信息表中的性别字段中的重复值进行去重。学号|姓名|性别----|----|----1001|张三|男1002|李四|女1003|王五|男1004|赵六|女1005|周七|男10.请将以下学生成绩表中的成绩字段中的重复值进行去重。学号|姓名|成绩----|----|----1001|张三|851002|李四|921003|王五|781004|赵六|631005|周七|90二、数据可视化要求：根据以下数据，使用合适的图表进行可视化展示。1.请使用饼图展示以下学生性别比例。性别|人数----|----男|5女|52.请使用柱状图展示以下学生成绩分布情况。成绩区间|人数--------|----60-69|170-79|180-89|290-100|23.请使用折线图展示以下学生成绩随时间的变化趋势。时间|成绩----|----1|852|923|784|635|904.请使用散点图展示以下学生身高与体重的关系。身高|体重----|----160|50170|60180|70190|80200|905.请使用地图展示以下学生籍贯分布情况。籍贯|人数----|----北京|2上海|2广州|16.请使用雷达图展示以下学生多门课程成绩的对比情况。课程名称|成绩--------|----高等数学|85英语|92数据分析|78程序设计|63统计学|907.请使用词云展示以下学生姓名的频率分布情况。姓名|频率----|----张三|1李四|1王五|1赵六|1周七|18.请使用时间序列图展示以下学生成绩随时间的变化趋势。时间|成绩----|----1|852|923|784|635|909.请使用气泡图展示以下学生身高、体重与年龄的关系。身高|体重|年龄----|----|----160|50|18170|60|19180|70|20190|80|21200|90|2210.请使用组合图展示以下学生成绩分布情况，包括柱状图和折线图。成绩区间|人数|成绩平均值--------|----|--------60-69|1|6370-79|1|7880-89|2|8690-100|2|92四、数据挖掘与预测要求：根据以下数据，使用合适的算法进行数据挖掘和预测。1.请使用决策树算法对以下学生成绩进行预测，预测学生是否通过考试（通过为1，未通过为0）。学号|姓名|英语成绩|数学成绩|通过考试----|----|--------|--------|--------1001|张三|85|90|11002|李四|92|85|11003|王五|78|80|01004|赵六|63|70|01005|周七|90|95|12.请使用K-means聚类算法将以下学生信息表中的学生按照籍贯进行聚类。学号|姓名|籍贯----|----|----1001|张三|北京1002|李四|上海1003|王五|北京1004|赵六|广州1005|周七|上海3.请使用Apriori算法挖掘以下学生购买记录中的频繁项集。学号|购买商品----|--------1001|商品A，商品B1002|商品A，商品C1003|商品B，商品C1004|商品A，商品B，商品C1005|商品B，商品C，商品D4.请使用神经网络算法对以下学生成绩进行预测，预测学生成绩（成绩范围0-100）。学号|姓名|英语成绩|数学成绩|预测成绩----|----|--------|--------|--------1001|张三|85|90|1002|李四|92|85|1003|王五|78|80|1004|赵六|63|70|1005|周七|90|95|5.请使用支持向量机（SVM）算法对以下学生是否通过考试进行分类（通过为1，未通过为0）。学号|姓名|英语成绩|数学成绩|通过考试----|----|--------|--------|--------1001|张三|85|90|11002|李四|92|85|11003|王五|78|80|01004|赵六|63|70|01005|周七|90|95|1六、大数据技术与应用要求：根据以下场景，设计合适的大数据解决方案。1.设计一个针对电商平台用户行为分析的大数据解决方案，包括数据采集、存储、处理和分析等环节。2.设计一个针对城市交通流量预测的大数据解决方案，包括数据采集、预处理、模型训练和预测等环节。3.设计一个针对社交媒体舆情分析的大数据解决方案，包括数据采集、文本预处理、情感分析和可视化等环节。4.设计一个针对金融风控的大数据解决方案，包括数据采集、特征工程、模型训练和风险评估等环节。5.设计一个针对智慧医疗的大数据解决方案，包括数据采集、存储、处理和分析等环节，以及相应的应用场景。6.设计一个针对教育行业的大数据解决方案，包括学生信息管理、教学资源优化、教学质量评估等环节。本次试卷答案如下：一、数据处理与清洗1.请将以下学生信息表中的性别字段由“男”和“女”转换为数字，其中“男”表示为1，“女”表示为2。解析：将性别字段中的“男”替换为1，“女”替换为2。2.请将以下学生成绩表中的成绩字段由分数转换为等级，其中90分以上为A，80-89分为B，70-79分为C，60-69分为D，60分以下为E。解析：根据成绩范围，将成绩转换为对应的等级。3.请将以下学生信息表中的出生日期字段转换为年龄字段，要求年龄字段单位为岁。解析：计算当前日期与出生日期之间的年数差，得到年龄。4.请将以下学生信息表中的联系电话字段中的空值替换为“未填写”。解析：将联系电话字段中的空值替换为“未填写”。5.请将以下学生成绩表中的课程名称字段中的空值替换为“未知课程”。解析：将课程名称字段中的空值替换为“未知课程”。6.请将以下学生信息表中的籍贯字段中的重复值进行去重。解析：使用去重函数或方法，去除籍贯字段中的重复值。7.请将以下学生信息表中的学号字段中的重复值进行去重。解析：使用去重函数或方法，去除学号字段中的重复值。8.请将以下学生成绩表中的课程名称字段中的重复值进行去重。解析：使用去重函数或方法，去除课程名称字段中的重复值。9.请将以下学生信息表中的性别字段中的重复值进行去重。解析：使用去重函数或方法，去除性别字段中的重复值。10.请将以下学生成绩表中的成绩字段中的重复值进行去重。解析：使用去重函数或方法，去除成绩字段中的重复值。二、数据可视化1.请使用饼图展示以下学生性别比例。解析：根据性别人数，计算男女比例，绘制饼图。2.请使用柱状图展示以下学生成绩分布情况。解析：根据成绩区间和人数，绘制柱状图。3.请使用折线图展示以下学生成绩随时间的变化趋势。解析：根据时间序列和成绩，绘制折线图。4.请使用散点图展示以下学生身高与体重的关系。解析：根据身高和体重数据，绘制散点图。5.请使用地图展示以下学生籍贯分布情况。解析：根据籍贯和人数，绘制地图。6.请使用雷达图展示以下学生多门课程成绩的对比情况。解析：根据课程名称和成绩，绘制雷达图。7.请使用词云展示以下学生姓名的频率分布情况。解析：根据姓名和频率，绘制词云。8.请使用时间序列图展示以下学生成绩随时间的变化趋势。解析：根据时间序列和成绩，绘制时间序列图。9.请使用气泡图展示以下学生身高、体重与年龄的关系。解析：根据身高、体重和年龄数据，绘制气泡图。10.请使用组合图展示以下学生成绩分布情况，包括柱状图和折线图。解析：根据成绩区间、人数和平均值，绘制柱状图和折线图。三、数据挖掘与预测1.请使用决策树算法对以下学生成绩进行预测，预测学生是否通过考试（通过为1，未通过为0）。解析：使用决策树算法，根据英语成绩和数学成绩预测学生是否通过考试。2.请使用K-means聚类算法将以下学生信息表中的学生按照籍贯进行聚类。解析：使用K-means聚类算法，根据籍贯将学生分为不同的类别。3.请使用Apriori算法挖掘以下学生购买记录中的频繁项集。解析：使用Apriori算法，挖掘购买记录中的频繁项集。4.请使用神经网络算法对以下学生成绩进行预测，预测学生成绩（成绩范围0-100）。解析：使用神经网络算法，根据英语成绩和数学成绩预测学生成绩。5.请使用支持向