2025年大數據分析師職業技能測試卷：大數據技術與數據挖掘實踐挑戰題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理與數據清洗要求：請根據以下數據集，完成數據預處理與數據清洗的任務，包括缺失值處理、異常值處理、重復值處理等。1.數據集描述：以下是一份關于用戶購買行為的原始數據集，包含用戶ID、購買時間、購買金額、商品類別、用戶年齡、用戶性別等字段。2.數據集內容：|用戶ID|購買時間|購買金額|商品類別|用戶年齡|用戶性別||------|--------|--------|--------|--------|--------||1|2021-01-01|100|電子產品|25|男||2|2021-01-02|200|服裝|30|女||3|2021-01-03|150|電子產品|28|男||4|2021-01-04|300|服裝|35|女||5|2021-01-05|250|電子產品|32|男||6|2021-01-06|180|服裝|29|女||7|2021-01-07|120|電子產品|26|男||8|2021-01-08|220|服裝|31|女||9|2021-01-09|200|電子產品|27|男||10|2021-01-10|180|服裝|33|女||11|2021-01-11|280|電子產品|29|男||12|2021-01-12|190|服裝|34|女||13|2021-01-13|160|電子產品|30|男||14|2021-01-14|210|服裝|28|女||15|2021-01-15|170|電子產品|31|男||16|2021-01-16|200|服裝|32|女||17|2021-01-17|180|電子產品|26|男||18|2021-01-18|190|服裝|29|女||19|2021-01-19|220|電子產品|27|男||20|2021-01-20|210|服裝|33|女|3.任務要求：（1）處理缺失值：對于缺失的用戶年齡字段，請用平均年齡填充。（2）處理異常值：對于購買金額字段，若購買金額小于0或大于500，請將其視為異常值，并刪除該條記錄。（3）處理重復值：刪除數據集中的重復記錄。二、數據可視化要求：請根據以下數據集，使用合適的圖表展示數據，并對圖表進行簡要說明。1.數據集描述：以下是一份關于我國各省市區2024年GDP的數據集，包含省份、城市、GDP等字段。2.數據集內容：|省份|城市|GDP（億元）||----|----|----------||北京|北京市|36700||上海|上海市|38100||廣東|深圳市|25600||江蘇|蘇州市|23100||浙江|杭州市|24800||山東|濟南市|23400||福建|福州市|22900||遼寧|沈陽市|21000||湖南|長沙市|19700||湖北|武漢市|21400|3.任務要求：（1）使用柱狀圖展示我國各省市區2024年GDP情況。（2）使用地圖展示我國各省市區2024年GDP情況。三、數據挖掘與機器學習要求：請根據以下數據集，使用機器學習方法進行數據挖掘，并對結果進行簡要說明。1.數據集描述：以下是一份關于用戶消費行為的原始數據集，包含用戶ID、購買時間、購買金額、商品類別、用戶年齡、用戶性別等字段。2.數據集內容：|用戶ID|購買時間|購買金額|商品類別|用戶年齡|用戶性別||------|--------|--------|--------|--------|--------||1|2021-01-01|100|電子產品|25|男||2|2021-01-02|200|服裝|30|女||3|2021-01-03|150|電子產品|28|男||4|2021-01-04|300|服裝|35|女||5|2021-01-05|250|電子產品|32|男||6|2021-01-06|180|服裝|29|女||7|2021-01-07|120|電子產品|26|男||8|2021-01-08|220|服裝|31|女||9|2021-01-09|200|電子產品|27|男||10|2021-01-10|180|服裝|33|女||11|2021-01-11|280|電子產品|29|男||12|2021-01-12|190|服裝|34|女||13|2021-01-13|160|電子產品|30|男||14|2021-01-14|210|服裝|28|女||15|2021-01-15|170|電子產品|31|男||16|2021-01-16|200|服裝|32|女||17|2021-01-17|180|電子產品|26|男||18|2021-01-18|190|服裝|29|女||19|2021-01-19|220|電子產品|27|男||20|2021-01-20|210|服裝|33|女|3.任務要求：（1）使用K-means聚類算法對用戶進行分組，并分析不同組別用戶的購買行為。（2）使用決策樹算法對用戶購買行為進行預測，并評估模型的準確率。四、關聯規則挖掘要求：請根據以下數據集，使用Apriori算法進行關聯規則挖掘，并找出支持度大于30%且置信度大于70%的關聯規則。1.數據集描述：以下是一份關于超市購物籃的數據集，包含商品ID、購買數量等字段。2.數據集內容：|商品ID|購買數量||------|--------||1|2||2|1||3|1||4|2||5|1||6|1||7|2||8|1||9|1||10|2|3.任務要求：（1）列出所有可能的商品組合。（2）計算每個商品組合的支持度。（3）找出支持度大于30%的頻繁項集。（4）根據頻繁項集，生成關聯規則，并計算置信度。五、時間序列分析要求：請根據以下數據集，使用ARIMA模型進行時間序列預測，并分析模型的擬合效果。1.數據集描述：以下是一份關于某城市月均氣溫的數據集，包含月份、氣溫等字段。2.數據集內容：|月份|氣溫||----|----||1|5||2|6||3|7||4|8||5|9||6|10||7|11||8|12||9|13||10|14||11|15||12|16|3.任務要求：（1）對氣溫數據進行平穩性檢驗。（2）根據平穩性檢驗結果，選擇合適的ARIMA模型參數。（3）使用ARIMA模型進行預測，并計算預測值。（4）分析模型的擬合效果，包括均方誤差（MSE）和均方根誤差（RMSE）。六、聚類分析要求：請根據以下數據集，使用K-means算法進行聚類分析，并分析不同聚類結果。1.數據集描述：以下是一份關于用戶畫像的數據集，包含用戶ID、年齡、收入、消費習慣等字段。2.數據集內容：|用戶ID|年齡|收入|消費習慣||------|----|----|--------||1|25|5000|網購||2|30|8000|網購||3|35|10000|線下購物||4|28|6000|線下購物||5|32|9000|網購||6|29|7000|線下購物||7|33|11000|網購||8|27|5500|線下購物||9|31|8500|網購||10|26|6500|線下購物|3.任務要求：（1）對數據進行標準化處理。（2）使用K-means算法進行聚類分析，選擇合適的聚類數目。（3）分析不同聚類結果，包括聚類中心、聚類成員等。（4）根據聚類結果，對用戶進行市場細分。本次試卷答案如下：一、數據預處理與數據清洗1.處理缺失值：將用戶年齡字段的缺失值用平均年齡填充。解析思路：計算所有用戶的平均年齡，即(25+30+28+35+32+29+26+31+27+33+29+34+30+28+31+32+26+29+27+33)/20=30.3。將所有缺失的用戶年齡字段用30.3填充。2.處理異常值：刪除購買金額小于0或大于500的記錄。解析思路：檢查購買金額字段，刪除購買金額小于0或大于500的記錄。3.處理重復值：刪除數據集中的重復記錄。解析思路：檢查數據集中的每條記錄，如果存在重復的用戶ID，則刪除其中一條。二、數據可視化1.使用柱狀圖展示我國各省市區2024年GDP情況。解析思路：將省份作為橫坐標，GDP（億元）作為縱坐標，繪制柱狀圖，展示各省市區GDP的分布情況。2.使用地圖展示我國各省市區2024年GDP情況。解析思路：利用地圖軟件或可視化工具，將我國各省市區標記在地圖上，并使用不同顏色或大小表示GDP的數值，直觀展示各省市區GDP的差異。三、數據挖掘與機器學習1.使用K-means聚類算法對用戶進行分組，并分析不同組別用戶的購買行為。解析思路：將用戶數據輸入K-means聚類算法，選擇合適的聚類數目（例如3），根據聚類結果將用戶分為不同的組別，分析每個組別用戶的購買行為，如購買金額、商品類別等。2.使用決策樹算法對用戶購買行為進行預測，并評估模型的準確率。解析思路：將用戶數據輸入決策樹算法，構建決策樹模型，使用交叉驗證等方法評估模型的準確率，分析模型對用戶購買行為的預測能力。四、關聯規則挖掘1.列出所有可能的商品組合。解析思路：根據數據集，列出所有可能的商品組合，包括單個商品和兩個商品的組合。2.計算每個商品組合的支持度。解析思路：計算每個商品組合在數據集中出現的次數，除以數據集的總記錄數，得到支持度。3.找出支持度大于30%的頻繁項集。解析思路：根據支持度閾值，篩選出支持度大于30%的頻繁項集。4.根據頻繁項集，生成關聯規則，并計算置信