2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据技术与数据挖掘实践挑战题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据技术与数据挖掘实践挑战题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理与数据清洗要求：请根据以下数据集，完成数据预处理与数据清洗的任务，包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。1.数据集描述：以下是一份关于用户购买行为的原始数据集，包含用户ID、购买时间、购买金额、商品类别、用户年龄、用户性别等字段。2.数据集内容：|用户ID|购买时间|购买金额|商品类别|用户年龄|用户性别||------|--------|--------|--------|--------|--------||1|2021-01-01|100|电子产品|25|男||2|2021-01-02|200|服装|30|女||3|2021-01-03|150|电子产品|28|男||4|2021-01-04|300|服装|35|女||5|2021-01-05|250|电子产品|32|男||6|2021-01-06|180|服装|29|女||7|2021-01-07|120|电子产品|26|男||8|2021-01-08|220|服装|31|女||9|2021-01-09|200|电子产品|27|男||10|2021-01-10|180|服装|33|女||11|2021-01-11|280|电子产品|29|男||12|2021-01-12|190|服装|34|女||13|2021-01-13|160|电子产品|30|男||14|2021-01-14|210|服装|28|女||15|2021-01-15|170|电子产品|31|男||16|2021-01-16|200|服装|32|女||17|2021-01-17|180|电子产品|26|男||18|2021-01-18|190|服装|29|女||19|2021-01-19|220|电子产品|27|男||20|2021-01-20|210|服装|33|女|3.任务要求：（1）处理缺失值：对于缺失的用户年龄字段，请用平均年龄填充。（2）处理异常值：对于购买金额字段，若购买金额小于0或大于500，请将其视为异常值，并删除该条记录。（3）处理重复值：删除数据集中的重复记录。二、数据可视化要求：请根据以下数据集，使用合适的图表展示数据，并对图表进行简要说明。1.数据集描述：以下是一份关于我国各省市区2024年GDP的数据集，包含省份、城市、GDP等字段。2.数据集内容：|省份|城市|GDP（亿元）||----|----|----------||北京|北京市|36700||上海|上海市|38100||广东|深圳市|25600||江苏|苏州市|23100||浙江|杭州市|24800||山东|济南市|23400||福建|福州市|22900||辽宁|沈阳市|21000||湖南|长沙市|19700||湖北|武汉市|21400|3.任务要求：（1）使用柱状图展示我国各省市区2024年GDP情况。（2）使用地图展示我国各省市区2024年GDP情况。三、数据挖掘与机器学习要求：请根据以下数据集，使用机器学习方法进行数据挖掘，并对结果进行简要说明。1.数据集描述：以下是一份关于用户消费行为的原始数据集，包含用户ID、购买时间、购买金额、商品类别、用户年龄、用户性别等字段。2.数据集内容：|用户ID|购买时间|购买金额|商品类别|用户年龄|用户性别||------|--------|--------|--------|--------|--------||1|2021-01-01|100|电子产品|25|男||2|2021-01-02|200|服装|30|女||3|2021-01-03|150|电子产品|28|男||4|2021-01-04|300|服装|35|女||5|2021-01-05|250|电子产品|32|男||6|2021-01-06|180|服装|29|女||7|2021-01-07|120|电子产品|26|男||8|2021-01-08|220|服装|31|女||9|2021-01-09|200|电子产品|27|男||10|2021-01-10|180|服装|33|女||11|2021-01-11|280|电子产品|29|男||12|2021-01-12|190|服装|34|女||13|2021-01-13|160|电子产品|30|男||14|2021-01-14|210|服装|28|女||15|2021-01-15|170|电子产品|31|男||16|2021-01-16|200|服装|32|女||17|2021-01-17|180|电子产品|26|男||18|2021-01-18|190|服装|29|女||19|2021-01-19|220|电子产品|27|男||20|2021-01-20|210|服装|33|女|3.任务要求：（1）使用K-means聚类算法对用户进行分组，并分析不同组别用户的购买行为。（2）使用决策树算法对用户购买行为进行预测，并评估模型的准确率。四、关联规则挖掘要求：请根据以下数据集，使用Apriori算法进行关联规则挖掘，并找出支持度大于30%且置信度大于70%的关联规则。1.数据集描述：以下是一份关于超市购物篮的数据集，包含商品ID、购买数量等字段。2.数据集内容：|商品ID|购买数量||------|--------||1|2||2|1||3|1||4|2||5|1||6|1||7|2||8|1||9|1||10|2|3.任务要求：（1）列出所有可能的商品组合。（2）计算每个商品组合的支持度。（3）找出支持度大于30%的频繁项集。（4）根据频繁项集，生成关联规则，并计算置信度。五、时间序列分析要求：请根据以下数据集，使用ARIMA模型进行时间序列预测，并分析模型的拟合效果。1.数据集描述：以下是一份关于某城市月均气温的数据集，包含月份、气温等字段。2.数据集内容：|月份|气温||----|----||1|5||2|6||3|7||4|8||5|9||6|10||7|11||8|12||9|13||10|14||11|15||12|16|3.任务要求：（1）对气温数据进行平稳性检验。（2）根据平稳性检验结果，选择合适的ARIMA模型参数。（3）使用ARIMA模型进行预测，并计算预测值。（4）分析模型的拟合效果，包括均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。六、聚类分析要求：请根据以下数据集，使用K-means算法进行聚类分析，并分析不同聚类结果。1.数据集描述：以下是一份关于用户画像的数据集，包含用户ID、年龄、收入、消费习惯等字段。2.数据集内容：|用户ID|年龄|收入|消费习惯||------|----|----|--------||1|25|5000|网购||2|30|8000|网购||3|35|10000|线下购物||4|28|6000|线下购物||5|32|9000|网购||6|29|7000|线下购物||7|33|11000|网购||8|27|5500|线下购物||9|31|8500|网购||10|26|6500|线下购物|3.任务要求：（1）对数据进行标准化处理。（2）使用K-means算法进行聚类分析，选择合适的聚类数目。（3）分析不同聚类结果，包括聚类中心、聚类成员等。（4）根据聚类结果，对用户进行市场细分。本次试卷答案如下：一、数据预处理与数据清洗1.处理缺失值：将用户年龄字段的缺失值用平均年龄填充。解析思路：计算所有用户的平均年龄，即(25+30+28+35+32+29+26+31+27+33+29+34+30+28+31+32+26+29+27+33)/20=30.3。将所有缺失的用户年龄字段用30.3填充。2.处理异常值：删除购买金额小于0或大于500的记录。解析思路：检查购买金额字段，删除购买金额小于0或大于500的记录。3.处理重复值：删除数据集中的重复记录。解析思路：检查数据集中的每条记录，如果存在重复的用户ID，则删除其中一条。二、数据可视化1.使用柱状图展示我国各省市区2024年GDP情况。解析思路：将省份作为横坐标，GDP（亿元）作为纵坐标，绘制柱状图，展示各省市区GDP的分布情况。2.使用地图展示我国各省市区2024年GDP情况。解析思路：利用地图软件或可视化工具，将我国各省市区标记在地图上，并使用不同颜色或大小表示GDP的数值，直观展示各省市区GDP的差异。三、数据挖掘与机器学习1.使用K-means聚类算法对用户进行分组，并分析不同组别用户的购买行为。解析思路：将用户数据输入K-means聚类算法，选择合适的聚类数目（例如3），根据聚类结果将用户分为不同的组别，分析每个组别用户的购买行为，如购买金额、商品类别等。2.使用决策树算法对用户购买行为进行预测，并评估模型的准确率。解析思路：将用户数据输入决策树算法，构建决策树模型，使用交叉验证等方法评估模型的准确率，分析模型对用户购买行为的预测能力。四、关联规则挖掘1.列出所有可能的商品组合。解析思路：根据数据集，列出所有可能的商品组合，包括单个商品和两个商品的组合。2.计算每个商品组合的支持度。解析思路：计算每个商品组合在数据集中出现的次数，除以数据集的总记录数，得到支持度。3.找出支持度大于30%的频繁项集。解析思路：根据支持度阈值，筛选出支持度大于30%的频繁项集。4.根据频繁项集，生成关联规则，并计算置信