初級大數據分析師數據處理與分析真題匯編（2025年版）一、數據清洗與預處理要求：請根據以下數據集，完成數據清洗與預處理工作，包括但不限于缺失值處理、異常值處理、數據類型轉換等。數據集描述：某電商平臺用戶購買行為數據，包含以下字段：用戶ID（user_id）、購買時間（purchase_time）、商品ID（product_id）、商品類別（category）、購買金額（amount）、用戶評分（rating）。1.填充缺失值：對于缺失的用戶ID、購買時間、商品ID、購買金額、用戶評分字段，請選擇合適的填充方法進行填充。2.異常值處理：對于購買金額字段，請找出異常值，并對其進行處理。3.數據類型轉換：將購買時間字段轉換為日期類型。二、數據可視化要求：請根據以下數據集，使用Python進行數據可視化，展示數據分布情況。數據集描述：某電商平臺用戶購買行為數據，包含以下字段：用戶ID（user_id）、購買時間（purchase_time）、商品ID（product_id）、商品類別（category）、購買金額（amount）、用戶評分（rating）。1.繪制用戶購買金額的直方圖，展示用戶購買金額的分布情況。2.繪制商品類別的餅圖，展示不同商品類別的占比情況。3.繪制用戶評分的箱線圖，展示用戶評分的分布情況。三、數據分析與挖掘要求：請根據以下數據集，使用Python進行數據分析與挖掘，找出潛在的用戶購買行為規律。數據集描述：某電商平臺用戶購買行為數據，包含以下字段：用戶ID（user_id）、購買時間（purchase_time）、商品ID（product_id）、商品類別（category）、購買金額（amount）、用戶評分（rating）。1.分析用戶購買金額與用戶評分之間的關系，找出相關系數。2.分析不同商品類別之間的關聯性，使用關聯規則挖掘算法找出強關聯規則。3.分析用戶購買行為的時間規律，使用時間序列分析找出高峰期和低谷期。四、用戶行為分析要求：請使用以下數據集，進行用戶行為分析，包括用戶活躍度分析、用戶購買頻率分析以及用戶購買偏好分析。數據集描述：某電商平臺用戶行為數據，包含以下字段：用戶ID（user_id）、登錄時間（login_time）、購買次數（purchase_count）、購買商品類別（purchase_category）、最近一次購買時間（last_purchase_time）。1.用戶活躍度分析：計算每個用戶的活躍度得分，得分越高表示用戶活躍度越高。活躍度得分計算公式為：活躍度得分=（最近一次購買時間-最后一次登錄時間）/30天。2.用戶購買頻率分析：統計每個用戶的平均購買頻率，即平均每多少天購買一次。3.用戶購買偏好分析：根據用戶購買商品類別統計，分析用戶的主要購買偏好，并列出前三個最受歡迎的商品類別。五、商品銷售分析要求：請使用以下數據集，進行商品銷售分析，包括商品銷售趨勢分析、商品銷售占比分析以及商品銷售增長率分析。數據集描述：某電商平臺商品銷售數據，包含以下字段：商品ID（product_id）、銷售數量（sales_quantity）、銷售金額（sales_amount）、銷售日期（sales_date）、商品類別（category）。1.商品銷售趨勢分析：繪制商品銷售數量的時間序列圖，展示商品銷售隨時間的變化趨勢。2.商品銷售占比分析：計算每個商品類別在總銷售金額中的占比，并繪制餅圖展示。3.商品銷售增長率分析：計算每個商品類別在過去一年內的銷售增長率，并按照增長率從高到低排序。六、市場細分與目標客戶定位要求：請使用以下數據集，進行市場細分與目標客戶定位分析。數據集描述：某電商平臺用戶數據，包含以下字段：用戶ID（user_id）、年齡（age）、性別（gender）、購買金額（amount）、購買頻率（purchase_frequency）、用戶評分（rating）。1.市場細分：根據年齡、性別、購買金額、購買頻率和用戶評分等特征，使用聚類算法對用戶進行市場細分。2.目標客戶定位：根據市場細分結果，確定每個細分市場的目標客戶特征，并分析如何針對不同細分市場的目標客戶進行營銷策略制定。本次試卷答案如下：一、數據清洗與預處理答案：1.缺失值處理：-用戶ID：使用上一個有效用戶的ID進行填充。-購買時間：使用上一個有效購買時間的下一個時間點進行填充。-商品ID：使用上一個有效商品ID進行填充。-購買金額：使用該商品類別平均購買金額進行填充。-用戶評分：使用該商品類別平均評分進行填充。2.異常值處理：-購買金額：使用IQR（四分位數范圍）方法識別異常值，將小于第一四分位數-1.5倍IQR和大于第三四分位數+1.5倍IQR的值視為異常值，并進行刪除或替換。3.數據類型轉換：-購買時間：使用pandas庫中的to_datetime函數將購買時間字符串轉換為datetime類型。解析思路：-對于缺失值處理，首先需要識別哪些字段存在缺失值，然后根據字段的特點選擇合適的填充方法。例如，用戶ID是唯一的，可以使用前一個有效用戶的ID進行填充；購買時間可以根據時間序列的特性進行填充；商品ID和購買金額可以使用該商品類別或整個數據集的平均值進行填充；用戶評分可以使用該商品類別的平均值進行填充。-異常值處理通常使用統計方法，如IQR方法，來識別和剔除數據集中的異常值。這種方法可以有效地識別出由于數據錄入錯誤或數據質量問題導致的異常值。-數據類型轉換是數據處理的基礎步驟，確保數據在后續分析中能夠正確地被處理和使用。二、數據可視化答案：1.用戶購買金額的直方圖：使用matplotlib庫中的hist函數繪制直方圖，設置合適的bins參數來展示購買金額的分布情況。2.商品類別的餅圖：使用matplotlib庫中的pie函數繪制餅圖，設置labels參數為商品類別，sizes參數為各類別對應的銷售金額。3.用戶評分的箱線圖：使用matplotlib庫中的boxplot函數繪制箱線圖，設置xlabels參數為用戶評分，展示評分的分布情況。解析思路：-直方圖是展示連續變量分布情況的有效工具，通過設置合適的bins參數可以清晰地展示數據的分布。-餅圖適用于展示不同類別在整體中的占比，通過設置labels和sizes參數可以直觀地展示每個類別的銷售金額占比。-箱線圖可以展示數據分布的五個統計量：最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數和最大值，同時可以識別出異常值。三、數據分析與挖掘答案：1.用戶購買金額與用戶評分之間的關系：使用numpy庫中的corrcoef函數計算相關系數，分析兩者之間的線性關系。2.不同商品類別之間的關聯性：使用apyori庫中的apriori算法進行關聯規則挖掘，設置支持度和置信度閾值來篩選強關聯規則。3.用戶購買行為的時間規律：使用statsmodels庫中的ARIMA模型進行時間序列分析，識別高峰期和低谷期。解析思路：-相關系數可以衡量兩個變量之間的線性關系強度，通過計算相關系數可以了解用戶購買金額和用戶評分之間的關聯程度。-關聯規則挖掘可以找出數據集中不同項目之間的關聯性，通過設置支持度和置信度閾值可以篩選出具有實際意義的關聯規則。-時間序列分析可以識別數據中的趨勢、季節性和周期性，通過ARIMA模型可以預測未來的購買行為，并識別高峰期和低谷期。四、用戶行為分析答案：1.用戶活躍度分析：使用pandas庫中的shift函數計算每次登錄與上次購買之間的時間差，然后計算活躍度得分。2.用戶購買頻率分析：使用pandas庫中的resample函數按天或月對購買次數進行分組，計算平均購買頻率。3.用戶購買偏好分析：使用pandas庫中的value_counts函數統計每個用戶購買商品類別的次數，然后按次數降序排列。解析思路：-用戶活躍度分析需要計算用戶每次登錄與上次購買之間的時間差，然后根據時間差計算活躍度得分，得分越高表示用戶越活躍。-用戶購買頻率分析需要按時間周期對購買次數進行分組，然后計算每個時間周期內的平均購買頻率。-用戶購買偏好分析需要統計每個用戶購買商品類別的次數，然后根據次數進行排序，以確定用戶的購買偏好。五、商品銷售分析答案：1.商品銷售趨勢分析：使用matplotlib庫中的plot函數繪制時間序列圖，設置x和y軸分別為銷售日期和銷售數量。2.商品銷售占比分析：使用pandas庫中的groupby和sum函數計算每個商品類別的總銷售金額，然后計算占比。3.商品銷售增長率分析：使用pandas庫中的shift函數計算每個商品類別前一年的銷售金額，然后計算增長率。解析思路：-商品銷售趨勢分析需要將銷售數量與銷售日期關聯，使用plot函數繪制時間序列圖，可以直觀地展示銷售趨勢。-商品銷售占比分析需要計算每個商品類別的總銷售金額，并計算其在總銷售金額中的占比，使用餅圖可以更直觀地展示占比情況。-商品銷售增長率分析需要計算每個商品類別前一年的銷售金額，并與當前年份的銷售金額進行比較，計算增長率。六、市場細分與目標客戶定位答案：1.市場細分：使用sklear