考试题集报表数据处理与技能考核

2026年考试题集：报表数据处理与技能考核一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在处理某市2025年各区域餐饮业收入数据时，发现某区域数据明显异常偏高，初步判断可能的原因是？A.统计口径调整B.重复录入C.区域代码错误D.自然灾害影响2.使用Excel进行数据透视表分析时，若想按“年份”和“行业”双重维度汇总销售额，应如何操作？A.将“年份”和“行业”分别放入“行”和“列”区域B.将“年份”放入“行”，“行业”放入“值”区域C.将“年份”和“行业”均放入“筛选”区域D.创建两个独立的透视表3.某企业财务报表显示2025年应收账款周转率下降，初步分析可能的原因是？A.销售收入增加B.坏账准备计提增加C.存货周转率提升D.现金流充裕4.在PowerBI中，若想计算某产品线的总销售额占比，应使用哪种度量值？A.SUM(SalesAmount)B.COUNT(SalesAmount)C.DIVIDE(SUM(SalesAmount),SUM(TotalSales))D.AVERAGE(SalesAmount)5.某省税务部门在汇总2025年企业纳税数据时，发现部分企业税负率异常低，可能的原因是？A.行业补贴政策调整B.数据录入错误C.企业合并报表操作D.以上均有可能6.在Python使用Pandas处理数据时，若想筛选出“利润率”大于20%的行，应使用哪个语句？A.`df[df['ProfitMargin']>20]`B.`df.query('ProfitMargin>20')`C.`df.loc[df['ProfitMargin']>20]`D.以上均正确7.某市统计局在分析2025年就业数据时，发现“城镇新增就业人数”与“私营企业招聘人数”存在较大差异，可能的原因是？A.统计口径不同B.数据采集延迟C.政策性因素D.以上均有可能8.在Excel中，若想计算某行业2025年各季度销售额的环比增长率，应使用哪种函数？A.`GROWTH`B.`RATE`C.`ROUNDDOWN`D.`WINDOW`9.某银行在分析2025年信贷数据时，发现“不良贷款率”上升，初步判断可能的原因是？A.经济增长放缓B.风险控制收紧C.贷款规模扩张D.以上均有可能10.在SQL中，若想查询某省2025年“制造业”和“服务业”的营收总和，应使用哪个语句？A.`SELECTSUM(Revenue)FROMtableWHEREIndustryIN('制造业','服务业')`B.`SELECTIndustry,SUM(Revenue)FROMtableGROUPBYIndustry`C.`SELECTIndustry,SUM(Revenue)WHEREIndustry='制造业'ORIndustry='服务业'`D.`SELECTSUM(Revenue)WHEREIndustry='制造业'+Industry='服务业'`二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在处理某市2025年教育经费数据时，若发现部分学校经费异常偏低，可能的原因有哪些？A.统计遗漏B.政策性调整C.学校合并D.数据录入错误2.使用Python的Pandas库进行数据清洗时，常用的操作有哪些？A.去重（`drop_duplicates`）B.填充缺失值（`fillna`）C.筛选异常值（`describe`）D.数据类型转换（`astype`）3.某省卫健委在分析2025年医疗资源数据时，发现“每千人口医生数”的地区差异较大，可能的原因有哪些？A.城乡发展不平衡B.医疗资源分布不均C.政策性倾斜D.数据统计口径差异4.在PowerBI中，若想分析某产品线的销售额趋势，应使用哪些可视化工具？A.折线图B.柱状图C.饼图D.漏斗图5.某市税务局在汇总2025年企业税务数据时，发现部分企业“应纳税所得额”为零，可能的原因有哪些？A.微利企业税收优惠B.零申报操作C.亏损企业D.数据统计误差三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.数据透视表可以自动处理缺失值，无需手动调整。（×）2.应收账款周转率越高，企业短期偿债能力越强。（√）3.Python的Pandas库主要用于数据清洗，不适用于复杂的数据分析。（×）4.SQL的`GROUPBY`语句可以用于多列分组。（√）5.PowerBI中的DAX函数仅适用于数据建模，不适用于实时计算。（×）6.数据异常值一定是由人为错误导致的。（×）7.环比增长率是指本期数据与上期数据的对比。（√）8.Excel中的“数据验证”功能可以防止数据录入错误。（√）9.Python的NumPy库主要用于科学计算，不适用于数据分析。（×）10.SQL的`JOIN`语句仅适用于内连接。（×）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述在处理某市2025年房地产销售数据时，如何识别并处理异常值？（参考答案：可通过箱线图、3σ原则或分位数法识别异常值，然后采用均值填充、中位数填充或删除异常值等方法处理。）2.简述在PowerBI中，如何创建一个度量值计算“某产品线的销售额占比”？（参考答案：使用DAX公式`SalesShare=DIVIDE(SUM(SalesAmount),SUM(TotalSales))`，其中`SalesAmount`为产品线销售额，`TotalSales`为总销售额。）3.简述在Python的Pandas库中，如何处理缺失值（删除或填充）？（参考答案：删除缺失值可用`dropna()`，填充可用`fillna()`或`interpolate()`。）4.简述在Excel中，如何使用数据透视表分析某行业2025年各季度的销售额趋势？（参考答案：将“年份”和“季度”放入“行”区域，将“销售额”放入“值”区域，并勾选“显示值方式”中的“按季度汇总”。）5.简述在SQL中，如何查询某省2025年“制造业”和“服务业”的营收总和，并按行业排序？（参考答案：使用`SELECTIndustry,SUM(Revenue)FROMtableWHEREYear=2025ANDIndustryIN('制造业','服务业')GROUPBYIndustryORDERBYSUM(Revenue)DESC`。）五、操作题（共2题，每题10分，合计20分）1.操作题（Excel+Python结合）：背景：某市统计局收集了2025年各区的GDP和人口数据（见下表），要求：-使用Excel计算各区“人均GDP”，并筛选出人均GDP大于10万元/人的区；-使用Python的Pandas库读取Excel数据，计算各区GDP增长率，并按增长率降序排序。数据表：|区名|GDP（亿元）|人口（万人）||--||-||A区|1200|120||B区|800|80||C区|1500|150|要求：-Excel部分需提供筛选结果截图（模拟）；-Python部分需提供代码及输出结果。2.操作题（PowerBI）：背景：某电商平台提供2025年各品类的销售额和订单量数据，要求：-使用PowerBI创建仪表板，展示：1.各品类的销售额占比（饼图）；2.各品类的销售额环比增长率（折线图）；3.按年份和品类的销售额汇总（表格）。数据表：|品类|年份|销售额（万元）|订单量||--|--||--||服装|2025Q1|500|1000||电子产品|2025Q1|800|600||家居|2025Q1|300|800|要求：-提供仪表板设计截图（模拟）；-说明关键度量值或DAX公式。答案与解析一、单选题答案1.B2.A3.B4.C5.D6.D7.A8.A9.D10.A解析：-2题：数据透视表需按维度分层放置，双重维度应分别放入“行”和“列”。-3题：应收账款周转率下降通常因坏账增加或回款变慢。-4题：占比计算需用部分除以整体。-7题：就业数据差异可能因统计口径不同（如私营企业招聘未包含所有城镇新增就业）。二、多选题答案1.ABD2.ABCD3.ABCD4.AB5.ABCD解析：-1题：经费偏低可能因遗漏、政策调整或录入错误。-4题：趋势分析需用折线图或柱状图，饼图用于占比。三、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.√8.√9.×10.×解析：-5题：DAX支持实时计算。-6题：异常值可能由自然波动或政策导致。四、简答题答案1.异常值处理方法：-识别：绘制箱线图或使用`describe()`统计分位数；-处理：删除异常值（`dropna()`）、填充均值/中位数（`fillna()`）。2.DAX公式：DAXSalesShare=DIVIDE(SUM(SalesAmount),SUMX(ALL('Table'),'Table'[SalesAmount]))说明：`SUMX`计算总销售额。3.Pandas处理缺失值：-删除：`df.dropna()`；-填充：`df.fillna(value)`或`interpolate()`插值。4.数据透视表操作：-放置维度：年份/季度→行；销售额→值；-汇总方式：勾选“按季度汇总”。5.SQL查询：SQLSELECTIndustry,SUM(Revenue)ASTotalRevenueFROMtableWHEREYear=2025ANDIndustryIN('制造业','服务业')GROUPBYIndustryORDERBYTotalRevenueDESC五、操作题答案（模拟）1.Excel+Python：-Excel筛选结果（模拟）：A区（10万元）、C区（10万元）。-Python代码：pythonimportpandasaspddf=pd.read_excel('data.xlsx')df['人均GDP']=df['GDP']/df['人口']print(df[df['人均GDP']>10])计算增长率df['增长率']=df['GDP'].pct_change().fillna(0)100print(df.sort_values('增长率',ascending=False))2.PowerBI仪表板设计：-饼图：`SalesShare=DIVIDE(SUM(SalesAmount),SUMX(ALL('Table'),'Table'[SalesAmount]))`；-折线图：`SalesGrow