2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘与机器学习实战项目案例试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘与机器学习实战项目案例试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理要求：对给定的数据集进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据规约等操作，并解释每个步骤的目的和意义。1.给定以下数据集，请完成数据清洗步骤，删除重复行，并处理缺失值。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|Alice|28|50000||5|David|35|70000||6||30|65000|2.将以下数据集中的年龄列转换为年龄组（例如：20-29岁、30-39岁等），并解释转换的目的。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|3.将以下数据集中的ID列转换为有序编号，并解释编号的目的。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|二、特征工程要求：对给定的数据集进行特征工程，包括特征提取、特征选择、特征编码等操作，并解释每个步骤的目的和意义。1.给定以下数据集，请完成特征提取步骤，提取年龄与薪资之间的相关性指标，并解释指标的意义。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|2.给定以下数据集，请完成特征选择步骤，选择与目标变量相关性最高的两个特征，并解释选择的原因。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|3.给定以下数据集，请完成特征编码步骤，将年龄列转换为独热编码，并解释编码的目的。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|四、模型训练与评估要求：使用适当的机器学习算法对预处理后的数据集进行训练，并选择合适的评估指标来评估模型的性能。1.使用随机森林算法对以下数据集进行训练，并使用交叉验证来评估模型的性能。|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|2.使用决策树算法对以下数据集进行训练，并计算模型的准确率。|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|五、模型调优要求：根据模型评估结果，对模型参数进行调优，以提高模型的性能。1.使用网格搜索（GridSearch）对以下模型的参数进行调优，以找到最佳参数组合。模型：支持向量机（SVM）参数：C（正则化参数）、gamma（核函数系数）|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|2.使用随机森林算法对以下数据集进行训练，并尝试不同的树的数量和最大深度来调优模型。|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|六、模型应用要求：使用调优后的模型对新的数据进行预测，并解释预测结果的意义。1.使用调优后的支持向量机模型对以下新数据进行预测。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||7|Emily|29|52000||8|Frank|33|62000||9|Grace|27|48000||10|Harry|31|63000|2.使用调优后的随机森林模型对以下新数据进行预测。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||7|Emily|29|52000||8|Frank|33|62000||9|Grace|27|48000||10|Harry|31|63000|本次试卷答案如下：一、数据预处理1.解析思路：-删除重复行：通过比较每行的ID值，找出并删除重复的行。-处理缺失值：对于缺失的年龄和薪资数据，可以选择填充平均值、中位数或删除该行。答案：-删除重复行后，数据集变为：|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|-处理缺失值：将年龄和薪资的缺失值填充为该列的平均值。2.解析思路：-将年龄列转换为年龄组：根据年龄值将年龄分为不同的组别。-转换的目的：方便进行数据分析，例如分析不同年龄组的薪资水平。答案：-年龄组转换后，数据集变为：|ID|Name|AgeGroup|Salary||----|------|----------|--------||1|Alice|20-29|50000||2|Bob|30-39|60000||3|Charlie|20-29|55000||4|David|30-39|70000||5||30-39|65000||6||40-49|75000|3.解析思路：-将ID列转换为有序编号：对ID列进行排序，并赋予新的有序编号。-编号的目的：方便进行数据排序和比较。答案：-ID列转换为有序编号后，数据集变为：|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|二、特征工程1.解析思路：-提取年龄与薪资之间的相关性指标：可以使用相关系数（如皮尔逊相关系数）来衡量年龄与薪资之间的线性关系。-指标的意义：相关系数的绝对值越接近1，表示年龄与薪资之间的线性关系越强。答案：-提取的相关性指标为0.8，表示年龄与薪资之间存在较强的线性关系。2.解析思路：-选择与目标变量相关性最高的两个特征：可以使用特征选择方法（如卡方检验、互信息等）来评估特征与目标变量之间的相关性。-选择的原因：相关性最高的特征对目标变量的预测能力更强。答案：-选择与目标变量相关性最高的两个特征为Age和Salary。3.解析思路：-将年龄列转换为独热编码：将年龄的每个值转换为一个新的二进制列，表示该年龄组是否存在于数据集中。-编码的目的：将类别变量转换为数值变量，以便模型进行计算。答案：-年龄列转换为独热编码后，数据集变为：|ID|Name|Age_20-29|Age_30-39|Age_40-49|Salary||----|------|----------|----------|----------|--------||1|Alice|1|1|0|50000||