考试大纲诺基亚贝尔数据分析师认证考试内容

2026年考试大纲：诺基亚贝尔数据分析师认证考试内容一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在数据预处理阶段，对于缺失值处理方法中，不适用于分类变量的是？A.插值法B.填充众数C.删除缺失值D.KNN填充2.假设某电商平台的用户购买行为数据中，用户的购买金额呈右偏态分布，则以下哪种统计量更能反映数据的集中趋势？A.均值B.中位数C.众数D.极差3.在时间序列分析中，若某指标呈现明显的周期性波动，以下哪种模型更适用于预测？A.线性回归模型B.ARIMA模型C.逻辑回归模型D.决策树模型4.假设某电信运营商需要分析用户套餐使用情况，以下哪种分析方法最适合识别高价值用户？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.逻辑回归分类D.回归分析5.在数据可视化中，用于展示部分与整体关系的图表是？A.散点图B.饼图C.折线图D.柱状图6.假设某制造业企业需要监控生产过程中的异常情况，以下哪种方法最适合实时数据监控？A.抽样调查B.监控阈值法C.主成分分析D.决策树分类7.在数据仓库中，以下哪种模式最适合处理多维度分析？A.星型模式B.网状模式C.雪花模式D.模糊模式8.假设某银行需要分析客户违约风险，以下哪种模型最适合进行风险评估？A.K-Means聚类B.朴素贝叶斯分类C.XGBoost回归D.线性回归9.在数据清洗过程中，以下哪种方法最适合检测异常值？A.标准差法B.众数法C.插值法D.最大最小值法10.假设某零售企业需要分析用户购物路径，以下哪种算法最适合发现频繁项集？A.决策树B.Apriori算法C.K-Means聚类D.神经网络二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些属于数据预处理的基本步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据规约E.数据挖掘2.在时间序列分析中，以下哪些方法可以用于趋势预测？A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.线性回归E.决策树3.假设某物流公司需要分析包裹配送效率，以下哪些指标适合评估？A.配送时间B.配送成本C.用户满意度D.包裹破损率E.配送路线复杂度4.在数据可视化中，以下哪些图表适合展示多维数据关系？A.散点图B.热力图C.平行坐标图D.饼图E.雷达图5.假设某医疗机构需要分析患者病情趋势，以下哪些方法可以用于异常检测？A.3σ原则B.窗口移动法C.支持向量机D.K-Means聚类E.逻辑回归三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.数据清洗是数据分析中唯一必要的步骤。（×）2.中位数对异常值不敏感。（√）3.ARIMA模型适用于非平稳时间序列。（×）4.关联规则挖掘可以发现数据之间的隐藏关系。（√）5.数据可视化只能使用图表展示数据。（×）6.聚类分析属于无监督学习方法。（√）7.数据仓库只能存储历史数据。（×）8.XGBoost模型可以处理缺失值。（√）9.异常值检测只能使用统计方法。（×）10.Apriori算法只能用于分类数据。（×）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述数据预处理的主要步骤及其作用。2.解释时间序列分析中ARIMA模型的基本原理。3.描述如何使用聚类分析识别高价值用户。4.说明数据可视化的基本原则及其重要性。5.简述数据仓库与关系型数据库的区别。五、论述题（共1题，15分）假设某能源公司需要分析用户用电行为，以优化电力套餐设计。请结合数据分析方法，说明如何从数据中提取有价值的信息，并提出具体的分析步骤及可能遇到的挑战。答案与解析一、单选题1.D-插值法适用于数值型数据，分类变量无法进行插值。2.B-右偏态分布中，均值受极端值影响较大，中位数更稳定。3.B-ARIMA模型专门用于处理具有周期性波动的时间序列。4.A-聚类分析可以将用户分组，识别高价值用户群体。5.B-饼图直观展示部分占整体的比重。6.B-监控阈值法适用于实时数据异常检测。7.A-星型模式简化了多维分析，提高查询效率。8.C-XGBoost适合处理高维分类问题，如风险评估。9.A-标准差法通过计算方差识别异常值。10.B-Apriori算法用于发现频繁项集，适合购物路径分析。二、多选题1.A,B,C,D-数据预处理包括清洗、集成、变换、规约，挖掘属于高级分析。2.A,B,C,D-移动平均法、指数平滑法、ARIMA、线性回归均可用于趋势预测。3.A,B,C,D-配送时间、成本、满意度、破损率均影响配送效率。4.B,C,E-热力图、平行坐标图、雷达图适合多维数据展示。5.A,B,C-3σ原则、窗口移动法、支持向量机均可用于异常检测。三、判断题1.×-数据预处理是必要但非唯一步骤，挖掘、建模等同样重要。2.√-中位数不受极端值影响。3.×-ARIMA需处理平稳序列，非平稳需差分。4.√-关联规则挖掘的核心是发现数据间关联。5.×-可使用文字、表格等形式可视化数据。6.√-聚类分析无需标签，属于无监督学习。7.×-数据仓库存储历史及当前数据，关系库存储交易数据。8.√-XGBoost可自动处理缺失值。9.×-异常值检测也可使用机器学习方法。10.×-Apriori支持数值和类别数据。四、简答题1.数据预处理步骤及其作用：-清洗：处理缺失值、异常值、重复值，提高数据质量。-集成：合并多源数据，消除冗余。-变换：标准化、归一化、离散化，适配模型需求。-规约：降维，减少存储和计算成本。2.ARIMA模型原理：-ARIMA（自回归积分滑动平均模型）通过差分处理非平稳序列，结合自回归（AR）、移动平均（MA）项，捕捉时间序列的均值和波动性。3.聚类分析识别高价值用户：-通过K-Means或DBSCAN聚类用户行为数据（如消费金额、频次），识别高消费、高忠诚度群体，再结合RFM模型细化。4.数据可视化原则及重要性：-原则：直观、准确、简洁、目标导向。-重要性：帮助快速理解数据，发现隐藏模式，支持决策。5.数据仓库与关系库区别：-数据仓库：多维、面向主题、历史数据，支持复杂分析；-关系库：一维、面向交易、实时数据，支持事务处理。五、论述题分析步骤及挑战：1.数据收集：收集用户用电量、时间、设备类型等数据。2.预处理：清洗缺失值，平滑季节性波动（如午高峰）。3.分析：-聚类分析：分组用户（如高负荷、低负荷、间歇性用电）。-回归分析：预测用电