2025年大数据分析师职业技能测试卷：实时数据处理与流式计算实战试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：实时数据处理与流式计算实战试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python编程基础要求：运用Python语言完成以下编程题目，注意代码的可读性和规范性。1.编写一个函数，用于计算两个整数的和。```pythondefadd(a,b):pass```2.编写一个函数，用于判断一个整数是否为偶数。```pythondefis_even(num):pass```3.编写一个函数，实现一个简单的计算器，可以计算两个数的加、减、乘、除运算。```pythondefcalculator(a,b,op):pass```4.编写一个函数，实现冒泡排序算法，对列表进行排序。```pythondefbubble_sort(arr):pass```5.编写一个函数，实现插入排序算法，对列表进行排序。```pythondefinsertion_sort(arr):pass```6.编写一个函数，实现选择排序算法，对列表进行排序。```pythondefselection_sort(arr):pass```7.编写一个函数，实现归并排序算法，对列表进行排序。```pythondefmerge_sort(arr):pass```8.编写一个函数，实现快速排序算法，对列表进行排序。```pythondefquick_sort(arr):pass```9.编写一个函数，实现斐波那契数列的前n项。```pythondeffibonacci(n):pass```10.编写一个函数，实现判断一个字符串是否为回文串。```pythondefis_palindrome(s):pass```二、MySQL数据库操作要求：运用MySQL数据库完成以下操作题目，注意SQL语句的规范性。1.创建一个名为`students`的表，包含`id`（主键）、`name`（字符串类型）、`age`（整数类型）和`gender`（字符串类型）字段。```sqlCREATETABLEstudents(idINTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(50),ageINT,genderVARCHAR(10));```2.向`students`表中插入5条记录。```sqlINSERTINTOstudents(id,name,age,gender)VALUES(1,'Alice',20,'Female'),(2,'Bob',21,'Male'),(3,'Charlie',22,'Male'),(4,'David',23,'Male'),(5,'Eva',24,'Female');```3.查询年龄大于20的男学生。```sqlSELECT*FROMstudentsWHEREage>20ANDgender='Male';```4.查询姓名为'Alice'的女学生。```sqlSELECT*FROMstudentsWHEREname='Alice'ANDgender='Female';```5.更新年龄为22岁的学生的姓名为'Charlie'。```sqlUPDATEstudentsSETname='Charlie'WHEREage=22;```6.删除年龄小于20岁的学生记录。```sqlDELETEFROMstudentsWHEREage<20;```7.查询`students`表中的所有记录。```sqlSELECT*FROMstudents;```8.查询`students`表中所有学生的姓名和性别。```sqlSELECTname,genderFROMstudents;```9.查询`students`表中年龄为20岁的学生姓名。```sqlSELECTnameFROMstudentsWHEREage=20;```10.查询`students`表中年龄大于等于20岁且小于等于24岁的学生姓名和性别。```sqlSELECTname,genderFROMstudentsWHEREageBETWEEN20AND24;```四、数据可视化与图表制作要求：使用Python中的matplotlib库完成以下数据可视化任务。1.导入数据集，并绘制一个柱状图展示不同性别学生的数量。```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#假设数据集已经导入，以下为示例数据data={'Male':5,'Female':3}#绘制柱状图plt.bar(data.keys(),data.values())plt.xlabel('Gender')plt.ylabel('NumberofStudents')plt.title('NumberofStudentsbyGender')plt.show()```2.绘制一个折线图展示不同年份的全球平均温度变化。```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#假设数据集已经导入，以下为示例数据years=[1990,1995,2000,2005,2010,2015,2020]temperatures=[15.2,15.5,15.8,16.0,16.3,16.5,16.7]#绘制折线图plt.plot(years,temperatures)plt.xlabel('Year')plt.ylabel('AverageTemperature(°C)')plt.title('GlobalAverageTemperatureChange')plt.show()```3.使用散点图展示学生的年龄和成绩之间的关系。```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#假设数据集已经导入，以下为示例数据ages=[20,21,22,23,24,25,26]grades=[85,90,78,92,88,95,87]#绘制散点图plt.scatter(ages,grades)plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Grade')plt.title('RelationshipbetweenAgeandGrade')plt.show()```五、数据清洗与预处理要求：使用Pandas库完成以下数据清洗与预处理任务。1.导入一个包含缺失值的CSV文件，并展示前5行数据。```pythonimportpandasaspd#假设CSV文件名为'missing_data.csv'df=pd.read_csv('missing_data.csv')print(df.head())```2.使用`dropna()`方法删除包含缺失值的行。```pythondf_cleaned=df.dropna()```3.使用`fillna()`方法填充缺失值，假设我们用平均值填充。```pythondf_filled=df.fillna(df.mean())```4.使用`drop_duplicates()`方法删除重复的行。```pythondf_unique=df.drop_duplicates()```5.使用`astype()`方法将年龄列的数据类型转换为整数。```pythondf['age']=df['age'].astype(int)```6.使用`sort_values()`方法按成绩降序排列学生数据。```pythondf_sorted=df.sort_values(by='grade',ascending=False)```7.使用`groupby()`方法按性别分组，并计算每个性别的平均成绩。```pythondf_grouped=df.groupby('gender')['grade'].mean()```六、SQL查询优化要求：针对以下SQL查询，分析并优化查询性能。1.原始查询：```sqlSELECT*FROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2021-01-01'AND'2021-12-31';```2.优化建议：```sql--1.创建索引CREATEINDEXidx_order_dateONorders(order_date);--2.使用LIMIT限制返回结果的数量SELECT*FROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2021-01-01'AND'2021-12-31'LIMIT1000;--3.仅选择需要的列SELECTorder_id,customer_id,order_dateFROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2021-01-01'AND'2021-12-31';--4.使用EXPLAIN分析查询计划EXPLAINSELECT*FROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2021-01-01'AND'2021-12-31';```本次试卷答案如下：一、Python编程基础1.解析：```pythondefadd(a,b):returna+b```解析思路：定义一个名为`add`的函数，接收两个参数`a`和`b`，返回它们的和。2.解析：```pythondefis_even(num):returnnum%2==0```解析思路：定义一个名为`is_even`的函数，接收一个参数`num`，通过判断`num`除以2的余数是否为0来判断它是否为偶数。3.解析：```pythondefcalculator(a,b,op):ifop=='+':returna+belifop=='-':returna-belifop=='*':returna*belifop=='/':returna/belse:return"Invalidoperation"```解析思路：定义一个名为`calculator`的函数，接收三个参数`a`、`b`和`op`，根据`op`参数的值执行相应的数学运算。4.解析：```pythondefbubble_sort(arr):n=len(arr)foriinrange(n):forjinrange(0,n-i-1):ifarr[j]>arr[j+1]:arr[j],arr[j+1]=arr[j+1],arr[j]returnarr```解析思路：实现冒泡排序算法，通过两层嵌套循环比较相邻元素的大小，如果顺序错误则交换它们的位置。5.解析：```pythondefinsertion_sort(arr):foriinrange(1,len(arr)):key=arr[i]j=i-1whilej>=0andkey<arr[j]:arr[j+1]=arr[j]j-=1arr[j+1]=keyreturnarr```解析思路：实现插入排序算法，将未排序的元素插入到已排序的序列中正确的位置。6.解析：```pythondefselection_sort(arr):foriinrange(len(arr)):min_idx=iforjinrange(i+1,len(arr)):ifarr[min_idx]>arr[j]:min_idx=jarr[i],arr[min_idx]=arr[min_idx],arr[i]returnarr```解析思路：实现选择排序算法，每次遍历找到最小元素，然后将其放到未排序序列的起始位置。7.解析：```pythondefmerge_sort(arr):iflen(arr)>1:mid=len(arr)//2L=arr[:mid]R=arr[mid:]merge_sort(L)merge_sort(R)i=j=k=0whilei<len(L)andj<len(R):ifL[i]<R[j]:arr[k]=L[i]i+=1else:arr[k]=R[j]j+=1k+=1whilei<len(L):arr[k]=L[i]i+=1k+=1whilej<len(R):arr[k]=R[j]j+=1k+=1returnarr```解析思路：实现归并排序算法，将数组分为两半递归排序，然后将排序好的两半合并。8.解析：```pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)```解析思路：实现快速排序算法，选择一个基准值，将数组分为小于、等于和大于基准值的三个子数组，然后递归地对小于和大于基准值的子数组进行快速排序。9.解析：```pythondeffibonacci(n):a,b=0,1for_inrange(n):a,b=b,a+breturna```解析思路：实现斐波那契数列，使用两个变量`a`和`b`交替生成数列的每一项。10.解析：```pythondefis_palindrome(s):returns==s[::-1]```解析思路：定义一个名为`is_palindrome`的函数，接收一个字符串`s`，通过比较字符串本身和它的反转是否相等来判断它是否为回文串。二、MySQL数据库操作1.解析：```sqlCREATETABLEstudents(idINTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(50),ageINT,genderVARCHAR(10));```解析思路：使用`CREATETABLE`语句创建一个名为`students`的表，包含`id`、`name`、`age`和`gender`四个字段，其中`id`为主键。2.解析：```sqlINSERTINTOstudents(id,name,age,gender)VALUES(1,'Alice',20,'Female'),(2,'Bob',21,'Male'),(3,'Charlie',22,'Male'),(4,'David',23,'Male'),(5,'Eva',24,'Female');```解析思路：使用`INSERTINTO`语句向`students`表中插入五条记录。3.解析：```sqlSELECT*F