2026年数据科学家考试数据挖掘与分析实操题

2026年数据科学家考试数据挖掘与分析实操题一、数据预处理与探索性分析（共3题，每题10分，共30分）1.数据清洗与缺失值处理背景：某电商平台收集了2023年1月至2024年12月全国主要城市的用户购买数据，用于分析消费趋势。数据中包含用户ID、订单号、购买金额、购买时间、城市、性别、年龄等字段。部分数据存在缺失值和异常值，需要预处理。任务：（1）假设“购买金额”存在异常值，请提出至少两种检测异常值的方法，并说明原理。（2）假设“城市”字段存在少量错别字（如“上海新区”应为“上海”），请提出一种修正错别字的方法，并说明原理。（3）假设“年龄”字段存在缺失值，请选择一种填充方法（均值、中位数、众数或KNN），并说明选择理由。2.探索性数据分析（EDA）背景：某银行收集了2023年1月至2024年12月的信用卡用户数据，包含用户ID、性别、年龄、收入、消费金额、逾期次数等字段，用于分析用户信用风险。任务：（1）请提出至少三种可视化方法，分析用户的消费金额分布特征。（2）请提出至少两种方法，分析用户的信用风险（逾期次数）与收入、年龄的关系。（3）请描述如何通过相关性分析，识别可能影响用户信用风险的关键因素。3.特征工程背景：某共享单车公司收集了2023年1月至2024年12月的用户骑行数据，包含用户ID、骑行时间、骑行距离、起止站点、天气等字段，用于预测用户骑行需求。任务：（1）请提出至少三种特征衍生方法，提升模型的预测能力。（2）请说明如何通过特征编码（如独热编码、标签编码）处理“天气”字段。（3）请解释如何通过特征选择（如Lasso回归、随机森林）筛选关键特征。二、分类模型实战（共2题，每题15分，共30分）4.电信客户流失预测背景：某电信运营商收集了2023年1月至2024年12月的客户数据，包含客户ID、套餐类型、月消费金额、合约期限、投诉次数等字段，用于预测客户流失风险。任务：（1）请选择一种分类模型（如逻辑回归、决策树、随机森林），并说明选择理由。（2）请提出至少两种方法，评估模型的性能（如准确率、召回率、F1分数）。（3）请解释如何通过模型调参（如网格搜索）提升模型效果。5.网易新闻点击率预测背景：某新闻平台收集了2023年1月至2024年12月的新闻点击数据，包含新闻ID、标题、类别、发布时间、用户属性等字段，用于预测新闻的点击率。任务：（1）请提出至少两种方法，处理新闻标题中的文本数据（如分词、TF-IDF）。（2）请选择一种分类模型（如逻辑回归、XGBoost），并说明选择理由。（3）请解释如何通过交叉验证（如K折交叉验证）避免模型过拟合。三、聚类与关联规则分析（共2题，每题15分，共30分）6.顾客细分分析背景：某零售商收集了2023年1月至2024年12月的顾客购买数据，包含顾客ID、购买商品类别、购买金额、购买频率等字段，用于分析顾客消费行为。任务：（1）请选择一种聚类算法（如K-Means、层次聚类），并说明选择理由。（2）请提出至少两种方法，评估聚类效果（如轮廓系数、肘部法则）。（3）请解释如何通过聚类结果，制定差异化营销策略。7.购物篮分析背景：某超市收集了2023年1月至2024年12月的顾客购物数据，包含订单号、商品名称等字段，用于分析商品之间的关联关系。任务：（1）请提出至少两种方法，挖掘商品之间的关联规则（如Apriori算法、FP-Growth）。（2）请解释如何设定最小支持度和最小置信度，筛选有效规则。（3）请说明如何通过关联规则结果，优化商品陈列或促销策略。四、时间序列分析与预测（共1题，20分）8.淘宝双11销售额预测背景：某电商平台收集了2015年至2024年双11期间的日销售额数据，用于预测2025年双11的销售额。任务：（1）请提出至少两种时间序列预测模型（如ARIMA、LSTM），并说明选择理由。（2）请解释如何通过季节性分解（如STL分解）处理时间序列数据。（3）请说明如何通过模型评估（如MAPE、RMSE）选择最佳模型。答案与解析一、数据预处理与探索性分析1.数据清洗与缺失值处理（1）异常值检测方法：-箱线图法：通过IQR（四分位数间距）识别异常值，公式为：下限=Q1-1.5IQR，上限=Q3+1.5IQR。-Z-score法：计算数据与均值的标准化距离，通常|Z|>3视为异常值。（2）错别字修正方法：-使用模糊匹配（如Levenshtein距离）或词典校对，将“上海新区”映射为“上海”。（3）缺失值填充方法：-选择KNN填充，因为年龄数据分布不均，KNN能更好地保留邻域特征。2.探索性数据分析（EDA）（1）可视化方法：-直方图：分析消费金额分布。-箱线图：比较不同性别或年龄段的消费金额差异。-散点图：分析逾期次数与收入的关系。（2）相关性分析：-计算Pearson相关系数，识别与信用风险（逾期次数）高度相关的特征（如收入、年龄）。3.特征工程（1）特征衍生方法：-时间特征：提取骑行时间的星期几、是否节假日。-距离特征：计算起点与终点之间的地理距离。（2）特征编码：-独热编码适用于分类变量少的“天气”字段。（3）特征选择：-使用Lasso回归自动筛选与骑行需求高度相关的特征。二、分类模型实战4.电信客户流失预测（1）选择随机森林，因为能处理高维数据且不易过拟合。（2）评估指标：准确率（避免误判）、召回率（减少客户流失）。（3）调参：通过网格搜索优化树的数量和深度。5.网易新闻点击率预测（1）文本处理：使用jieba分词，结合TF-IDF提取关键词。（2）选择XGBoost，因为能处理不平衡数据且计算效率高。（3）交叉验证：避免模型对特定数据集过拟合。三、聚类与关联规则分析6.顾客细分分析（1）选择K-Means，因为能快速处理大规模数据。（2）评估方法：轮廓系数（衡量聚类紧密度）和肘部法则（选择最优K值）。（3）营销策略：针对不同细分群体制定个性化推荐。7.购物篮分析（1）挖掘方法：Apriori算法通过支持度筛选高频项集。（2）最小支持度/置信度：例如，支持度>0.05，置信度>0.7。（3）优化策略：将关联商品放在一起陈列。四、时