2025年大數據分析師職業技能測試卷：大數據分析與數據挖掘算法試題考試時間：______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，完成數據預處理和數據清洗工作，確保數據符合后續分析的要求。1.假設你是一位數據分析師，現在有一份關于某電商平臺的用戶購買數據，數據包含以下字段：用戶ID、購買時間、商品類別、商品名稱、購買金額。請根據以下數據片段，完成數據預處理和數據清洗工作。數據片段：|用戶ID|購買時間|商品類別|商品名稱|購買金額||--------|----------|----------|----------|----------||1|2022-01-0110:00:00|1|商品A|100.00||2|2022-01-0215:00:00|2|商品B|200.00||3|2022-01-0320:00:00|1|商品A|150.00||4|2022-01-0409:00:00|3|商品C|300.00||5|2022-01-0514:00:00|2|商品B|250.00|請回答以下問題：（1）檢查數據是否存在缺失值，并處理缺失值。（2）檢查數據是否存在異常值，并處理異常值。（3）將購買時間轉換為時間戳格式。（4）將商品類別和商品名稱進行合并，生成新的字段“商品描述”。（5）計算每個用戶的購買金額總和。2.假設你是一位數據分析師，現在有一份關于某社交平臺的用戶行為數據，數據包含以下字段：用戶ID、登錄時間、瀏覽頁面、停留時間。請根據以下數據片段，完成數據預處理和數據清洗工作。數據片段：|用戶ID|登錄時間|瀏覽頁面|停留時間||--------|----------|----------|----------||1|2022-01-0108:00:00|頁面1|10分鐘||2|2022-01-0109:00:00|頁面2|5分鐘||3|2022-01-0110:00:00|頁面1|20分鐘||4|2022-01-0111:00:00|頁面3|30分鐘||5|2022-01-0112:00:00|頁面1|15分鐘|請回答以下問題：（1）檢查數據是否存在缺失值，并處理缺失值。（2）檢查數據是否存在異常值，并處理異常值。（3）將登錄時間轉換為時間戳格式。（4）將瀏覽頁面和停留時間進行合并，生成新的字段“頁面停留信息”。（5）計算每個用戶的總停留時間。二、數據探索與分析要求：請根據以下數據集，進行數據探索與分析，找出數據中的關鍵信息。1.假設你是一位數據分析師，現在有一份關于某電商平臺用戶購買數據，數據包含以下字段：用戶ID、購買時間、商品類別、商品名稱、購買金額。請根據以下數據片段，進行數據探索與分析。數據片段：|用戶ID|購買時間|商品類別|商品名稱|購買金額||--------|----------|----------|----------|----------||1|2022-01-0110:00:00|1|商品A|100.00||2|2022-01-0215:00:00|2|商品B|200.00||3|2022-01-0320:00:00|1|商品A|150.00||4|2022-01-0409:00:00|3|商品C|300.00||5|2022-01-0514:00:00|2|商品B|250.00|請回答以下問題：（1）統計各個商品類別的銷售金額總和。（2）統計每個商品的銷售數量。（3）計算每個用戶的平均購買金額。（4）找出銷售金額最高的商品名稱和銷售金額。（5）計算商品類別的銷售占比。2.假設你是一位數據分析師，現在有一份關于某社交平臺用戶行為數據，數據包含以下字段：用戶ID、登錄時間、瀏覽頁面、停留時間。請根據以下數據片段，進行數據探索與分析。數據片段：|用戶ID|登錄時間|瀏覽頁面|停留時間||--------|----------|----------|----------||1|2022-01-0108:00:00|頁面1|10分鐘||2|2022-01-0109:00:00|頁面2|5分鐘||3|2022-01-0110:00:00|頁面1|20分鐘||4|2022-01-0111:00:00|頁面3|30分鐘||5|2022-01-0112:00:00|頁面1|15分鐘|請回答以下問題：（1）統計各個瀏覽頁面的用戶訪問次數。（2）統計每個瀏覽頁面的平均停留時間。（3）計算每個用戶的總停留時間。（4）找出停留時間最長的瀏覽頁面和停留時間。（5）計算瀏覽頁面的訪問占比。四、數據可視化與報告撰寫要求：根據以下數據集，使用Python進行數據可視化，并撰寫一份數據報告。1.假設你是一位數據分析師，現在有一份關于某電商平臺的用戶購買數據，數據包含以下字段：用戶ID、購買時間、商品類別、商品名稱、購買金額。請使用Python進行以下數據可視化操作：（1）繪制用戶購買金額的直方圖，展示不同金額區間的用戶數量。（2）繪制商品類別的餅圖，展示各個商品類別的銷售占比。（3）繪制用戶購買金額的時間序列圖，展示不同時間段的購買金額趨勢。2.假設你是一位數據分析師，現在有一份關于某社交平臺的用戶行為數據，數據包含以下字段：用戶ID、登錄時間、瀏覽頁面、停留時間。請使用Python進行以下數據可視化操作：（1）繪制用戶停留時間的直方圖，展示不同停留時間區間的用戶數量。（2）繪制瀏覽頁面的柱狀圖，展示各個瀏覽頁面的用戶訪問次數。（3）繪制用戶登錄時間的時間序列圖，展示不同時間段的用戶登錄趨勢。五、機器學習與預測要求：根據以下數據集，使用Python進行機器學習建模，并對未來數據進行預測。1.假設你是一位數據分析師，現在有一份關于某電商平臺的用戶購買數據，數據包含以下字段：用戶ID、購買時間、商品類別、商品名稱、購買金額。請使用Python進行以下機器學習操作：（1）使用用戶ID、購買時間、商品類別和商品名稱作為特征，購買金額作為目標變量，構建一個分類模型，預測用戶是否購買商品。（2）使用用戶ID、購買時間、商品類別和商品名稱作為特征，購買金額作為目標變量，構建一個回歸模型，預測用戶購買金額。2.假設你是一位數據分析師，現在有一份關于某社交平臺的用戶行為數據，數據包含以下字段：用戶ID、登錄時間、瀏覽頁面、停留時間。請使用Python進行以下機器學習操作：（1）使用用戶ID、登錄時間、瀏覽頁面和停留時間作為特征，預測用戶是否瀏覽特定頁面。（2）使用用戶ID、登錄時間、瀏覽頁面和停留時間作為特征，預測用戶在特定頁面的停留時間。六、大數據分析與大數據技術要求：請根據以下數據集，使用大數據技術進行數據分析。1.假設你是一位數據分析師，現在有一份關于某電商平臺的用戶購買數據，數據包含以下字段：用戶ID、購買時間、商品類別、商品名稱、購買金額。請使用Hadoop和Spark進行以下大數據分析操作：（1）使用Hadoop進行數據預處理，包括數據清洗、數據轉換和數據合并。（2）使用Spark進行數據挖掘，包括用戶購買行為分析、商品銷售分析等。2.假設你是一位數據分析師，現在有一份關于某社交平臺的用戶行為數據，數據包含以下字段：用戶ID、登錄時間、瀏覽頁面、停留時間。請使用Hadoop和Spark進行以下大數據分析操作：（1）使用Hadoop進行數據預處理，包括數據清洗、數據轉換和數據合并。（2）使用Spark進行數據挖掘，包括用戶行為分析、頁面訪問分析等。本次試卷答案如下：一、數據預處理與數據清洗1.數據預處理與數據清洗步驟如下：（1）檢查數據是否存在缺失值，并處理缺失值。解析：通過檢查每列是否有空值，可以使用均值、中位數或眾數填充缺失值，或者根據實際情況刪除含有缺失值的行。（2）檢查數據是否存在異常值，并處理異常值。解析：通過分析購買金額，可以使用箱線圖或Z-score方法識別異常值，然后根據具體情況決定是刪除、替換還是保留這些異常值。（3）將購買時間轉換為時間戳格式。解析：使用Python的datetime模塊將日期時間字符串轉換為時間戳。（4）將商品類別和商品名稱進行合并，生成新的字段“商品描述”。解析：創建一個新的列，將商品類別和商品名稱拼接起來，例如："類別1-商品A"。（5）計算每個用戶的購買金額總和。解析：使用Pandas庫的groupby函數按用戶ID分組，然后使用sum函數計算每個用戶的總購買金額。二、數據探索與分析1.數據探索與分析步驟如下：（1）統計各個商品類別的銷售金額總和。解析：使用Pandas庫的groupby函數按商品類別分組，然后使用sum函數計算每個類別的銷售金額總和。（2）統計每個商品的銷售數量。解析：使用Pandas庫的groupby函數按商品名稱分組，然后使用size函數計算每個商品的銷售數量。（3）計算每個用戶的平均購買金額。解析：使用Pandas庫的groupby函數按用戶ID分組，然后使用mean函數計算每個用戶的平均購買金額。（4）找出銷售金額最高的商品名稱和銷售金額。解析：使用Pandas庫的groupby函數按商品名稱分組，然后使用sum函數計算每個商品的銷售金額，并使用max函數找出銷售金額最高的商品。（5）計算商品類別的銷售占比。解析：使用Pandas庫的groupby函數按商品類別分組，然后使用sum函數計算每個類別的銷售金額總和，接著使用unstack函數將結果轉換為多級索引，最后使用apply函數計算占比。三、數據可視化與報告撰寫1.數據可視化與報告撰寫步驟如下：（1）繪制用戶購買金額的直方圖，展示不同金額區間的用戶數量。解析：使用Matplotlib庫的hist函數繪制直方圖，指定bins參數來定義直方圖的區間。（2）繪制商品類別的餅圖，展示各個商品類別的銷售占比。解析：使用Matplotlib庫的pie函數繪制餅圖，指定labels和sizes參數來定義餅圖的標簽和大小。（3）繪制用戶購買金額的時間序列圖，展示不同時間段的購買金額趨勢。解析：使用Matplotlib庫的plot函數繪制時間序列圖，指定x和y參數來定義x軸和y軸的數據。四、機器學習與預測1.機器學習與預測步驟如下：（1）使用用戶ID、購買時間、商品類別和商品名稱作為特征，購買金額作為目標變量，構建一個分類模型，預測用戶是否購買商品。解析：可以使用邏輯回歸、決策樹或隨機森林等分類算法進行建模，使用scikit-learn庫實現。（2）使用用戶ID、購買時間、商品類別和商品名稱作為特征，購買金額作為目標變量，構建一個回歸模型，預測用戶購買金額。解析：可以使用線性回歸、嶺回歸或LASSO回歸等回歸算法進行