2025年大數據分析師職業技能測試卷：大數據分析與決策支持試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理要求：請根據所給數據集，完成數據清洗、數據轉換和數據集成等預處理工作，確保數據質量滿足后續分析需求。1.數據清洗（1）從以下數據集中刪除重復記錄：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）從以下數據集中刪除缺失值：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（3）將以下數據集中的數值型字段進行歸一化處理：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A102.數據轉換（1）將以下數據集中的日期字段轉換為年月日格式：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）將以下數據集中的分類字段轉換為數值型字段：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A103.數據集成（1）將以下數據集合并為一個數據集，并去除重復字段：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）將以下數據集合并為一個數據集，并添加新字段：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10二、數據可視化要求：請根據所給數據集，完成以下數據可視化任務。1.統計圖表（1）繪制以下數據集的柱狀圖，展示各分類的分布情況：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）繪制以下數據集的折線圖，展示時間序列數據的趨勢：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A102.地理信息系統（GIS）（1）根據以下數據集，繪制中國地圖，并標注主要城市：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）根據以下數據集，繪制全球地圖，并標注主要國家：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10三、統計分析要求：請根據所給數據集，完成以下統計分析任務。1.描述性統計（1）計算以下數據集的平均值、中位數、眾數、標準差、最大值和最小值：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）計算以下數據集的卡方檢驗結果，判斷是否存在顯著差異：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A102.相關性分析（1）計算以下數據集的皮爾遜相關系數和斯皮爾曼相關系數，判斷變量間是否存在線性關系：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）計算以下數據集的偏相關系數，判斷變量間是否存在部分相關關系：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10四、機器學習模型構建要求：請根據所給數據集，選擇合適的機器學習算法，構建預測模型，并對模型進行評估。1.模型選擇（1）根據以下數據集，選擇合適的分類算法：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）根據以下數據集，選擇合適的回歸算法：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A102.模型訓練與評估（1）使用以下數據集，對所選模型進行訓練，并使用交叉驗證方法評估模型性能：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）根據評估結果，調整模型參數，以提高模型準確率：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10五、數據挖掘與分析要求：請根據所給數據集，進行數據挖掘與分析，找出潛在的模式和趨勢。1.聚類分析（1）使用以下數據集，進行K-means聚類分析，找出數據集中的主要類別：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）根據聚類結果，分析各類別特征，并解釋其含義：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A102.關聯規則挖掘（1）使用以下數據集，進行關聯規則挖掘，找出數據集中的頻繁項集和關聯規則：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）根據挖掘結果，分析潛在的市場營銷策略：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10六、大數據技術應用要求：請根據所給數據集，應用大數據技術，解決實際問題。1.分布式計算（1）使用以下數據集，設計并實現一個分布式計算任務，處理大規模數據：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）分析分布式計算過程中的性能瓶頸，并提出優化方案：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A102.實時數據處理（1）使用以下數據集，設計并實現一個實時數據處理系統，對數據進行實時分析：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10（2）評估實時數據處理系統的性能，并提出改進措施：A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10本次試卷答案如下：一、數據預處理1.數據清洗（1）刪除重復記錄：解析：通過遍歷數據集，檢查每條記錄是否已存在于數據集中，若存在，則刪除。（2）刪除缺失值：解析：檢查數據集中的每條記錄，對于缺失值字段，刪除該記錄。（3）數值型字段歸一化處理：解析：使用Min-Max標準化方法，將數值型字段的范圍縮放到[0,1]。2.數據轉換（1）日期字段轉換為年月日格式：解析：使用日期解析庫，將字符串轉換為日期對象，并格式化為年月日格式。（2）分類字段轉換為數值型字段：解析：使用獨熱編碼（One-HotEncoding）方法，將分類字段轉換為數值型字段。3.數據集成（1）合并數據集，去除重復字段：解析：使用數據集合并方法，合并數據集，并使用去重函數刪除重復字段。（2）合并數據集，添加新字段：解析：使用數據集合并方法，合并數據集，并使用數據填充方法添加新字段。二、數據可視化1.統計圖表（1）柱狀圖：解析：使用柱狀圖庫，根據分類字段繪制柱狀圖，展示各分類的分布情況。（2）折線圖：解析：使用折線圖庫，根據時間序列字段繪制折線圖，展示數據趨勢。2.地理信息系統（GIS）（1）中國地圖標注主要城市：解析：使用GIS庫，繪制中國地圖，并使用點標記標注主要城市。（2）全球地圖標注主要國家：解析：使用GIS庫，繪制全球地圖，并使用點標記標注主要國家。三、統計分析1.描述性統計（1）計算平均值、中位數、眾數、標準差、最大值和最小值：解析：使用統計函數，計算數值型字段的平均值、中位數、眾數、標準差、最大值和最小值。（2）卡方檢驗：解析：使用卡方檢驗函數，判斷分類字段之間是否存在顯著差異。2.相關性分析（1）皮爾遜相關系數和斯皮爾曼相關系數：解析：使用相關系數函數，計算數值型變量之間的皮爾遜相關系數和斯皮爾曼相關系數。（2）偏相關系數：解析：使用偏相關系數函數，計算數值型變量之間的部分相關關系。四、機器學習模型構建1.模型選擇（1）分類算法：解析：根據數據集特征，選擇適合的分類算法，如決策樹、支持向量機等。（2）回歸算法：解析：根據數據集特征，選擇適合的回歸算法，如線性回歸、嶺回歸等。2.模型訓練與評估（1）交叉驗證：解析：使用交叉驗證方法，將數據集劃分為訓練集和測試集，對模型進行訓練和評估。（2）調整模型參數：解析：根據評估結果，調整模型參數，如學習率、正則化系數等，以提高模型準確率。五、數據挖掘與分析1.聚類分析（1）K-means聚類分析：解析：使用K-means聚類算法，將數據集劃分為K個類別，并分析各類別特征。（2）分析聚類結果：解析：根據聚類結果，分析各類別特征，并解釋其含義。2.關聯規則挖掘（1）頻繁項集和關聯規則：解析：使用Apriori算法或FP-growth算法，挖掘數據集中的頻繁項集和關聯規則。（2）分析挖掘結果：解析：根據挖掘結果，分析潛在的市場營銷策略。六、大數據技術應用1.分布式計算（1）分布式計算任務設計：解