2025年《数据分析》模拟卷含截图

2025年《数据分析》模拟卷含截图考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述数据分析在商业决策中扮演的角色及其核心价值。二、解释什么是数据清洗，并列出至少三种常见的数据清洗任务及其目的。三、描述探索性数据分析（EDA）的主要目的和常用方法。四、假设你是一家电商公司的数据分析师，近三个月来的销售数据显示，某款产品的销售额呈现明显下降趋势。请基于此情景，提出至少三个你可能需要进一步探究的方向，并简述每个方向的分析思路。五、解释以下统计术语的含义：相关系数、均值、中位数、标准差。并简述在什么情况下使用中位数比使用均值更合适。六、某市场调研项目收集了关于消费者购买意愿的数据，数据中包含年龄、性别、收入水平三个字段。请设想至少三种不同的可视化方式来展示这些数据，并说明每种方式试图揭示哪些信息。七、描述在使用线性回归模型进行预测时，可能遇到的多重共线性问题，并简述一种解决该问题的常用方法。八、假设你正在使用Python的Pandas库处理一个包含数万行记录的销售数据集。请写出两条Pandas代码语句，分别实现以下功能：1.选择出所有“2024-01”月份的订单记录。2.计算每个产品类别的平均销售额，并将结果按平均销售额从高到低排序。九、解释什么是K-Means聚类算法，并简述其基本工作流程。十、描述特征工程在机器学习项目中的重要性，并举例说明一种常见的特征工程方法及其作用。试卷答案一、数据分析通过提供数据驱动的洞察，帮助商业决策者更科学、更准确地理解市场、客户和运营状况，从而制定更有效的策略，识别增长机会，降低风险，优化资源配置，最终提升企业竞争力和盈利能力。二、数据清洗是指对原始数据进行检查、修正或删除错误、不完整、不一致、重复等问题的过程，目的是提高数据的质量，使其适合后续的分析和使用。常见的数据清洗任务包括：1.处理缺失值：通过删除、填充（均值、中位数、众数、模型预测等）等方式处理数据中的空白或缺失部分。2.处理重复值：识别并删除数据集中完全相同或高度相似的记录。3.处理异常值：检测并处理不符合数据集正常分布或业务逻辑的极端值。4.数据格式统一：确保日期、时间、文本格式等保持一致性。5.数据类型转换：将数据转换为合适的格式（如将字符串转换为日期或数值）。三、探索性数据分析（EDA）的主要目的是通过对数据集进行初步、非正式的检查，来理解数据的结构、分布、变量间关系以及可能存在的模式或异常，为后续的建模和决策提供方向。常用方法包括：描述性统计（计算均值、中位数、标准差等）、数据可视化（绘制直方图、散点图、箱线图等）、数据探索（查找异常值、缺失值、重复值）、相关性分析等。四、可能需要进一步探究的方向及其分析思路：1.产品自身因素分析：检查该产品近期是否有价格变动、功能更新或质量问题。分析思路：对比产品变动的销售数据，查看用户评价。2.市场与竞争环境分析：调研市场是否出现新的竞争对手、替代品，或者市场整体需求是否下降。分析思路：收集竞品销售信息、市场趋势报告，进行市场对比分析。3.销售渠道与推广策略分析：评估当前的销售渠道（线上/线下）效率和推广活动的效果。分析思路：按渠道/活动划分销售额，分析各渠道表现差异，评估ROI。五、1.相关系数：用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计指标，取值范围在-1到1之间。正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无线性相关。2.均值：数据集中所有数值的总和除以数值的数量，代表数据的算术平均水平。3.中位数：将数据集按大小排序后位于中间位置的数值，代表数据的中间水平。4.标准差：衡量数据集中数值相对于均值的分散程度或波动大小的统计量。在数据存在异常值或偏态分布的情况下，中位数比均值更能代表数据的典型值，因为它不受极端值的影响。六、可视化方式及其试图揭示的信息：1.条形图/柱状图：可以按性别、年龄段等维度划分，展示不同群体在各收入水平上的分布情况，揭示人口统计学特征与收入的关系。2.散点图：可以展示年龄与收入水平的关系，揭示是否存在年龄与收入的相关性。3.饼图/堆叠条形图：可以展示不同性别或年龄段在总样本中的占比，或者在不同收入水平下的分布比例，揭示样本结构。七、多重共线性问题是指在多元线性回归模型中，两个或多个自变量之间存在高度线性相关关系。这会导致模型系数估计不稳定、方差增大，使得系数的显著性检验结果不可靠，难以解释每个自变量对因变量的独立影响。解决方法之一是移除其中一个高度相关的自变量，或者使用岭回归（RidgeRegression）等正则化方法。八、1.`filtered_data=df[df['订单日期'].str.startswith('2024-01')]`2.`category_avg_sales=df.groupby('产品类别')['销售额'].mean().sort_values(ascending=False)`九、K-Means聚类算法是一种无监督学习算法，旨在将数据集中的样本划分为K个不同的簇（Cluster），使得同一簇内的样本彼此相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。其基本工作流程通常包括：1.随机初始化K个簇的中心点。2.将每个样本分配给距离其最近的中心点所在的簇。3.重新计算每个簇的中心点（通常是簇内所有样本的均值）。4.重复步骤2和3，直到簇的中心点不再发生显著变化或达到预设的迭代次数。十、特征工程是将原始数据转换为更适合机器学习模型学习和预测的特征的过程。它对于提升模型性能至关重要，因为高质量的输入特征往往能显著改善模型的准确性和泛化能力。特征工程方法包