2025年数据分析师高级实操技能测试

2025年数据分析师高级实操技能测试一、选择题（每题2分，共20题）1.在数据预处理阶段，以下哪项技术主要用于处理缺失值？A.数据标准化B.数据归一化C.插值法D.数据采样2.下列哪个指标最适合衡量分类模型的预测准确性？A.均方误差（MSE）B.R²值C.准确率（Accuracy）D.均值绝对误差（MAE）3.在时间序列分析中，ARIMA模型主要适用于哪种类型的数据？A.分类数据B.交叉数据C.平稳时间序列D.样本数据4.以下哪种方法不属于特征工程中的特征选择技术？A.递归特征消除（RFE）B.Lasso回归C.主成分分析（PCA）D.决策树特征重要性5.在自然语言处理中，词嵌入技术的主要目的是？A.提取文本特征B.文本分类C.主题建模D.情感分析6.以下哪个库是Python中常用的数据可视化工具？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn7.在机器学习模型评估中，交叉验证的主要目的是？A.提高模型泛化能力B.降低模型复杂度C.增加模型参数D.减少训练时间8.以下哪种算法属于无监督学习算法？A.支持向量机（SVM）B.决策树C.K-means聚类D.线性回归9.在数据仓库设计中，星型模式的主要优点是？A.数据冗余少B.查询效率高C.维度分析方便D.数据更新快10.以下哪个指标用于衡量模型的过拟合程度？A.AUCB.F1分数C.R²值D.方差二、填空题（每题2分，共10题）1.在数据清洗过程中，处理异常值常用的方法是__________________________。2.逻辑回归模型适用于______________分类问题。3.在数据挖掘中，关联规则挖掘常用的算法有__________________________和Apriori算法。4.决策树算法中，常用的分裂标准有__________________________和信息增益。5.在特征工程中，用于处理高维数据的降维方法有__________________________和t-SNE。6.交叉验证中，k折交叉验证的目的是__________________________。7.在时间序列分析中，移动平均法适用于__________________________。8.自然语言处理中，词袋模型（Bag-of-Words）的主要缺点是__________________________。9.在数据可视化中，散点图主要用于__________________________。10.机器学习中，过拟合是指__________________________。三、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据预处理的主要步骤及其作用。2.解释什么是特征工程，并列举三种常见的特征工程方法。3.比较并说明决策树和随机森林算法的优缺点。4.描述时间序列分析中ARIMA模型的原理及其适用条件。5.解释什么是数据仓库，并说明星型模式在数据仓库设计中的应用。四、实操题（每题10分，共2题）1.使用Python的Pandas和Matplotlib库，对以下数据集进行数据清洗和可视化分析：plaintext|ID|Age|Salary|Department||-|--|--|||1|25|50000|Marketing||2|30|60000|Sales||3|35|70000|Finance||4|40|80000|IT||5|45|90000|HR||6|50|100000|Marketing||7|55|110000|Sales||8|60|120000|Finance||9|65|130000|IT||10|70|140000|HR|要求：-处理缺失值-绘制年龄和薪资的散点图-绘制各部门人数的条形图2.使用Python的Scikit-learn库，对以下数据进行分类分析：plaintext|Feature1|Feature2|Class||-|-|-||1|2|A||2|3|A||3|4|B||4|5|B||5|6|A||6|7|B||7|8|A||8|9|B||9|10|A||10|11|B|要求：-使用决策树模型进行分类-计算模型的准确率-绘制混淆矩阵五、答案一、选择题答案1.C2.C3.C4.C5.A6.C7.A8.C9.C10.D二、填空题答案1.箱线图法2.二元3.Apriori算法4.基尼系数5.主成分分析（PCA）6.减少模型过拟合7.平稳时间序列8.无法捕捉词序信息9.展示数据分布关系10.模型在训练数据上表现过好，在测试数据上表现差三、简答题答案1.数据预处理的主要步骤包括：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。作用是提高数据质量，为后续分析做好准备。2.特征工程是通过对原始数据进行加工和转换，创建新的特征，以提高模型性能。常见方法包括特征选择、特征提取和特征构造。3.决策树算法的优点是易于理解和解释，缺点是容易过拟合。随机森林算法的优点是泛化能力强，缺点是模型复杂度高。4.ARIMA模型是自回归积分滑动平均模型，适用于平稳时间序列。其原理是通过自回归项和滑动平均项来拟合时间序列数据。5.数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合。星型模式是一种数据仓库设计模式，通过事实表和维度表来组织数据，便于查询和分析。四、实操题答案1.代码示例：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建数据集data={'ID':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],'Age':[25,30,35,40,45,50,55,60,65,70],'Salary':[50000,60000,70000,80000,90000,100000,110000,120000,130000,140000],'Department':['Marketing','Sales','Finance','IT','HR','Marketing','Sales','Finance','IT','HR']}df=pd.DataFrame(data)#处理缺失值df.fillna(df.mean(),inplace=True)#绘制年龄和薪资的散点图plt.scatter(df['Age'],df['Salary'])plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Salary')plt.title('AgevsSalary')plt.show()#绘制各部门人数的条形图department_counts=df['Department'].value_counts()department_counts.plot(kind='bar')plt.xlabel('Department')plt.ylabel('Count')plt.title('NumberofEmployeesbyDepartment')plt.show()2.代码示例：pythonfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matriximportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#创建数据集data={'Feature1':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],'Feature2':[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11],'Class':['A','A','B','B','A','B','A','B','A','B']}df=pd.DataFrame(data)#准备数据X=df[['Feature1','Feature2']]y=df['Class']#创建决策树模型model=DecisionTreeClassifier()model.fit(X,y)#预测y_pred=model.predict(X)#计算准确率accuracy=