2025年大數據分析師職業技能測試卷：數據挖掘與機器學習實戰案例分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理與特征工程要求：請根據以下數據集，完成數據預處理和特征工程任務，并解釋每個步驟的目的。數據集描述：以下是一個關于用戶購買行為的樣本數據集，包含用戶ID、購買時間、購買金額、商品類別、購買渠道等字段。1.數據清洗（1）請刪除缺失值較多的記錄。（2）請將購買時間字段中的非標準時間格式（如“2025-01-0112:00:00”）統一轉換為標準時間格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）請將商品類別字段中的重復值合并為一個新的類別。2.數據轉換（1）請將購買金額字段從字符串類型轉換為數值類型。（2）請計算每條記錄的購買金額占比，并添加一個新的字段。（3）請計算用戶購買商品的類別多樣性，并添加一個新的字段。二、聚類分析要求：請使用K-means算法對以下數據集進行聚類分析，并解釋每個步驟的目的。數據集描述：以下是一個關于用戶購買行為的樣本數據集，包含用戶ID、購買時間、購買金額、商品類別、購買渠道等字段。1.數據預處理（1）請刪除缺失值較多的記錄。（2）請將購買時間字段中的非標準時間格式（如“2025-01-0112:00:00”）統一轉換為標準時間格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）請將商品類別字段中的重復值合并為一個新的類別。2.聚類分析（1）請選擇合適的K值進行聚類分析。（2）請使用K-means算法進行聚類，并輸出聚類結果。（3）請分析不同聚類結果的特征，并解釋每個聚類的含義。三、關聯規則挖掘要求：請使用Apriori算法對以下數據集進行關聯規則挖掘，并解釋每個步驟的目的。數據集描述：以下是一個關于用戶購買行為的樣本數據集，包含用戶ID、購買時間、購買金額、商品類別、購買渠道等字段。1.數據預處理（1）請刪除缺失值較多的記錄。（2）請將購買時間字段中的非標準時間格式（如“2025-01-0112:00:00”）統一轉換為標準時間格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）請將商品類別字段中的重復值合并為一個新的類別。2.關聯規則挖掘（1）請設置最小支持度和最小置信度閾值。（2）請使用Apriori算法進行關聯規則挖掘，并輸出結果。（3）請分析挖掘出的關聯規則，并解釋每個規則的意義。四、決策樹與隨機森林要求：請使用Python中的scikit-learn庫實現以下決策樹與隨機森林相關任務。1.決策樹分類（1）構建一個決策樹分類器，并使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估決策樹分類器的性能，計算準確率、召回率和F1分數。（3）調整決策樹的參數，如最大深度、最小樣本分割等，觀察模型性能的變化。2.隨機森林分類（1）構建一個隨機森林分類器，并使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估隨機森林分類器的性能，計算準確率、召回率和F1分數。（3）調整隨機森林的參數，如樹的數量、最大特征數等，觀察模型性能的變化。五、樸素貝葉斯與支持向量機要求：請使用Python中的scikit-learn庫實現以下樸素貝葉斯與支持向量機相關任務。1.樸素貝葉斯分類（1）構建一個樸素貝葉斯分類器，并使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估樸素貝葉斯分類器的性能，計算準確率、召回率和F1分數。（3）調整樸素貝葉斯分類器的參數，如類別先驗概率等，觀察模型性能的變化。2.支持向量機分類（1）構建一個支持向量機分類器，并使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估支持向量機分類器的性能，計算準確率、召回率和F1分數。（3）調整支持向量機的參數，如核函數、正則化參數等，觀察模型性能的變化。六、神經網絡與深度學習要求：請使用Python中的TensorFlow庫實現以下神經網絡與深度學習相關任務。1.神經網絡回歸（1）構建一個神經網絡回歸模型，使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估神經網絡回歸模型的性能，計算均方誤差（MSE）。（3）調整神經網絡的參數，如層數、神經元數、激活函數等，觀察模型性能的變化。2.卷積神經網絡（CNN）圖像分類（1）構建一個CNN圖像分類模型，使用訓練集對其進行訓練。（2）使用測試集評估CNN圖像分類模型的性能，計算準確率。（3）調整CNN的參數，如卷積層大小、池化層大小、激活函數等，觀察模型性能的變化。本次試卷答案如下：一、數據預處理與特征工程1.數據清洗（1）解析思路：檢查數據集中每個字段的缺失值數量，刪除那些缺失值超過一定比例（例如20%）的記錄。（2）解析思路：使用正則表達式或日期時間庫將非標準時間格式轉換為統一的標準時間格式。（3）解析思路：統計商品類別字段中的重復值，創建一個映射表，將重復值映射到一個新的唯一類別。2.數據轉換（1）解析思路：使用Python的`pandas`庫中的`astype`函數將購買金額字段從字符串轉換為數值類型。（2）解析思路：計算每條記錄的購買金額占所有購買金額的比例，并添加一個新的字段。（3）解析思路：計算每個用戶購買商品的類別數量，并添加一個新的字段來表示類別多樣性。二、聚類分析1.數據預處理（1）解析思路：使用`pandas`庫檢查數據集中的缺失值，并決定刪除哪些記錄。（2）解析思路：使用`pandas`庫中的`to_datetime`函數將購買時間字段轉換為標準時間格式。（3）解析思路：使用`pandas`庫中的`mode`函數找到重復值，并創建一個映射表進行合并。2.聚類分析（1）解析思路：使用肘部法則或輪廓系數來確定合適的K值。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`KMeans`函數進行聚類，并使用`labels_`屬性獲取聚類結果。（3）解析思路：分析每個聚類的中心點，并觀察不同聚類的特征。三、關聯規則挖掘1.數據預處理（1）解析思路：使用`pandas`庫檢查數據集中的缺失值，并決定刪除哪些記錄。（2）解析思路：使用`pandas`庫中的`to_datetime`函數將購買時間字段轉換為標準時間格式。（3）解析思路：使用`pandas`庫中的`mode`函數找到重復值，并創建一個映射表進行合并。2.關聯規則挖掘（1）解析思路：設置最小支持度閾值，通常為20%或30%。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`association_rules`函數進行關聯規則挖掘，并使用`rules_`屬性獲取結果。（3）解析思路：根據支持度和置信度篩選出有意義的關聯規則，并解釋每個規則。四、決策樹與隨機森林1.決策樹分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫中的`DecisionTreeClassifier`進行訓練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`classification_report`函數計算準確率、召回率和F1分數。（3）解析思路：通過調整`max_depth`和`min_samples_split`參數來觀察模型性能的變化。2.隨機森林分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫中的`RandomForestClassifier`進行訓練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`classification_report`函數計算準確率、召回率和F1分數。（3）解析思路：通過調整`n_estimators`和`max_features`參數來觀察模型性能的變化。五、樸素貝葉斯與支持向量機1.樸素貝葉斯分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫中的`MultinomialNB`或`GaussianNB`進行訓練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`classification_report`函數計算準確率、召回率和F1分數。（3）解析思路：通過調整先驗概率參數來觀察模型性能的變化。2.支持向量機分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫中的`SVC`進行訓練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫中的`classification_report`函數計算準確率、召回率和F1分數。（3）解析思路：通過調整核函數和正則化參數來觀察模型性能的變化。六、神經網絡與深度學習1.神經網絡回歸（1）解析思路：使用`TensorFlow`庫中的`Sequential`模型構建神經網絡，并使用`tf.keras.layers`定義層。（2）解析思路：使用`tf.keras.metrics`中的`mean_squared_error`函數計算均方誤差。（3）解析思路：通過調整層數、