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案例分析

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案例分析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理与特征工程要求：请根据以下数据集，完成数据预处理和特征工程任务，并解释每个步骤的目的。数据集描述：以下是一个关于用户购买行为的样本数据集，包含用户ID、购买时间、购买金额、商品类别、购买渠道等字段。1.数据清洗（1）请删除缺失值较多的记录。（2）请将购买时间字段中的非标准时间格式（如“2025-01-0112:00:00”）统一转换为标准时间格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）请将商品类别字段中的重复值合并为一个新的类别。2.数据转换（1）请将购买金额字段从字符串类型转换为数值类型。（2）请计算每条记录的购买金额占比，并添加一个新的字段。（3）请计算用户购买商品的类别多样性，并添加一个新的字段。二、聚类分析要求：请使用K-means算法对以下数据集进行聚类分析，并解释每个步骤的目的。数据集描述：以下是一个关于用户购买行为的样本数据集，包含用户ID、购买时间、购买金额、商品类别、购买渠道等字段。1.数据预处理（1）请删除缺失值较多的记录。（2）请将购买时间字段中的非标准时间格式（如“2025-01-0112:00:00”）统一转换为标准时间格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）请将商品类别字段中的重复值合并为一个新的类别。2.聚类分析（1）请选择合适的K值进行聚类分析。（2）请使用K-means算法进行聚类，并输出聚类结果。（3）请分析不同聚类结果的特征，并解释每个聚类的含义。三、关联规则挖掘要求：请使用Apriori算法对以下数据集进行关联规则挖掘，并解释每个步骤的目的。数据集描述：以下是一个关于用户购买行为的样本数据集，包含用户ID、购买时间、购买金额、商品类别、购买渠道等字段。1.数据预处理（1）请删除缺失值较多的记录。（2）请将购买时间字段中的非标准时间格式（如“2025-01-0112:00:00”）统一转换为标准时间格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）请将商品类别字段中的重复值合并为一个新的类别。2.关联规则挖掘（1）请设置最小支持度和最小置信度阈值。（2）请使用Apriori算法进行关联规则挖掘，并输出结果。（3）请分析挖掘出的关联规则，并解释每个规则的意义。四、决策树与随机森林要求：请使用Python中的scikit-learn库实现以下决策树与随机森林相关任务。1.决策树分类（1）构建一个决策树分类器，并使用训练集对其进行训练。（2）使用测试集评估决策树分类器的性能，计算准确率、召回率和F1分数。（3）调整决策树的参数，如最大深度、最小样本分割等，观察模型性能的变化。2.随机森林分类（1）构建一个随机森林分类器，并使用训练集对其进行训练。（2）使用测试集评估随机森林分类器的性能，计算准确率、召回率和F1分数。（3）调整随机森林的参数，如树的数量、最大特征数等，观察模型性能的变化。五、朴素贝叶斯与支持向量机要求：请使用Python中的scikit-learn库实现以下朴素贝叶斯与支持向量机相关任务。1.朴素贝叶斯分类（1）构建一个朴素贝叶斯分类器，并使用训练集对其进行训练。（2）使用测试集评估朴素贝叶斯分类器的性能，计算准确率、召回率和F1分数。（3）调整朴素贝叶斯分类器的参数，如类别先验概率等，观察模型性能的变化。2.支持向量机分类（1）构建一个支持向量机分类器，并使用训练集对其进行训练。（2）使用测试集评估支持向量机分类器的性能，计算准确率、召回率和F1分数。（3）调整支持向量机的参数，如核函数、正则化参数等，观察模型性能的变化。六、神经网络与深度学习要求：请使用Python中的TensorFlow库实现以下神经网络与深度学习相关任务。1.神经网络回归（1）构建一个神经网络回归模型，使用训练集对其进行训练。（2）使用测试集评估神经网络回归模型的性能，计算均方误差（MSE）。（3）调整神经网络的参数，如层数、神经元数、激活函数等，观察模型性能的变化。2.卷积神经网络（CNN）图像分类（1）构建一个CNN图像分类模型，使用训练集对其进行训练。（2）使用测试集评估CNN图像分类模型的性能，计算准确率。（3）调整CNN的参数，如卷积层大小、池化层大小、激活函数等，观察模型性能的变化。本次试卷答案如下：一、数据预处理与特征工程1.数据清洗（1）解析思路：检查数据集中每个字段的缺失值数量，删除那些缺失值超过一定比例（例如20%）的记录。（2）解析思路：使用正则表达式或日期时间库将非标准时间格式转换为统一的标准时间格式。（3）解析思路：统计商品类别字段中的重复值，创建一个映射表，将重复值映射到一个新的唯一类别。2.数据转换（1）解析思路：使用Python的`pandas`库中的`astype`函数将购买金额字段从字符串转换为数值类型。（2）解析思路：计算每条记录的购买金额占所有购买金额的比例，并添加一个新的字段。（3）解析思路：计算每个用户购买商品的类别数量，并添加一个新的字段来表示类别多样性。二、聚类分析1.数据预处理（1）解析思路：使用`pandas`库检查数据集中的缺失值，并决定删除哪些记录。（2）解析思路：使用`pandas`库中的`to_datetime`函数将购买时间字段转换为标准时间格式。（3）解析思路：使用`pandas`库中的`mode`函数找到重复值，并创建一个映射表进行合并。2.聚类分析（1）解析思路：使用肘部法则或轮廓系数来确定合适的K值。（2）解析思路：使用`sklearn`库中的`KMeans`函数进行聚类，并使用`labels_`属性获取聚类结果。（3）解析思路：分析每个聚类的中心点，并观察不同聚类的特征。三、关联规则挖掘1.数据预处理（1）解析思路：使用`pandas`库检查数据集中的缺失值，并决定删除哪些记录。（2）解析思路：使用`pandas`库中的`to_datetime`函数将购买时间字段转换为标准时间格式。（3）解析思路：使用`pandas`库中的`mode`函数找到重复值，并创建一个映射表进行合并。2.关联规则挖掘（1）解析思路：设置最小支持度阈值，通常为20%或30%。（2）解析思路：使用`sklearn`库中的`association_rules`函数进行关联规则挖掘，并使用`rules_`属性获取结果。（3）解析思路：根据支持度和置信度筛选出有意义的关联规则，并解释每个规则。四、决策树与随机森林1.决策树分类（1）解析思路：使用`sklearn`库中的`DecisionTreeClassifier`进行训练。（2）解析思路：使用`sklearn`库中的`classification_report`函数计算准确率、召回率和F1分数。（3）解析思路：通过调整`max_depth`和`min_samples_split`参数来观察模型性能的变化。2.随机森林分类（1）解析思路：使用`sklearn`库中的`RandomForestClassifier`进行训练。（2）解析思路：使用`sklearn`库中的`classification_report`函数计算准确率、召回率和F1分数。（3）解析思路：通过调整`n_estimators`和`max_features`参数来观察模型性能的变化。五、朴素贝叶斯与支持向量机1.朴素贝叶斯分类（1）解析思路：使用`sklearn`库中的`MultinomialNB`或`GaussianNB`进行训练。（2）解析思路：使用`sklearn`库中的`classification_report`函数计算准确率、召回率和F1分数。（3）解析思路：通过调整先验概率参数来观察模型性能的变化。2.支持向量机分类（1）解析思路：使用`sklearn`库中的`SVC`进行训练。（2）解析思路：使用`sklearn`库中的`classification_report`函数计算准确率、召回率和F1分数。（3）解析思路：通过调整核函数和正则化参数来观察模型性能的变化。六、神经网络与深度学习1.神经网络回归（1）解析思路：使用`TensorFlow`库中的`Sequential`模型构建神经网络，并使用`tf.keras.layers`定义层。（2）解析思路：使用`tf.keras.metrics`中的`mean_squared_error`函数计算均方误差。（3）解析思路：通过调整层数、