2025年大數據分析師職業技能測試卷：大數據技術與數據可視化設計實戰挑戰題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Python編程基礎要求：完成以下Python編程題目，考察對Python基礎語法和數據結構的掌握。1.編寫一個Python函數，實現將一個字符串中的所有小寫字母轉換為大寫字母。```pythondefto_uppercase(string):#實現代碼```2.編寫一個Python函數，實現判斷一個整數是否為素數。```pythondefis_prime(number):#實現代碼```3.編寫一個Python函數，實現將一個列表中的元素按照從小到大的順序進行排序。```pythondefsort_list(lst):#實現代碼```4.編寫一個Python函數，實現計算一個字符串中所有字符的ASCII碼之和。```pythondefcalculate_ascii_sum(string):#實現代碼```5.編寫一個Python函數，實現將一個整數轉換為二進制字符串。```pythondefto_binary_string(number):#實現代碼```6.編寫一個Python函數，實現將一個整數轉換為十六進制字符串。```pythondefto_hex_string(number):#實現代碼```7.編寫一個Python函數，實現計算一個整數除以另一個整數的商和余數。```pythondefdivide_and_modulus(a,b):#實現代碼```8.編寫一個Python函數，實現將一個列表中的重復元素去除，并返回去重后的列表。```pythondefremove_duplicates(lst):#實現代碼```9.編寫一個Python函數，實現計算一個列表中所有元素的平均值。```pythondefcalculate_average(lst):#實現代碼```10.編寫一個Python函數，實現將一個字符串中的空格替換為下劃線。```pythondefreplace_spaces_with_underscores(string):#實現代碼```二、SQL基礎要求：完成以下SQL題目，考察對SQL基礎語法和查詢語句的掌握。1.編寫一個SQL查詢語句，查詢“students”表中年齡大于20歲的學生姓名和年齡。```sqlSELECTname,ageFROMstudentsWHEREage>20;```2.編寫一個SQL查詢語句，查詢“courses”表中課程名稱為“Python”的課程ID和學分。```sqlSELECTcourse_id,creditsFROMcoursesWHEREcourse_name='Python';```3.編寫一個SQL查詢語句，查詢“students”表中所有學生的姓名和所在班級。```sqlSELECTname,class_nameFROMstudents;```4.編寫一個SQL查詢語句，查詢“courses”表中所有課程名稱和任課教師姓名。```sqlSELECTcourse_name,teacher_nameFROMcourses;```5.編寫一個SQL查詢語句，查詢“students”表中年齡在18歲到25歲之間的學生姓名和年齡。```sqlSELECTname,ageFROMstudentsWHEREageBETWEEN18AND25;```6.編寫一個SQL查詢語句，查詢“courses”表中課程名稱為“Python”或“Java”的課程ID和學分。```sqlSELECTcourse_id,creditsFROMcoursesWHEREcourse_name='Python'ORcourse_name='Java';```7.編寫一個SQL查詢語句，查詢“students”表中年齡小于20歲或所在班級為“計算機科學與技術”的學生姓名和年齡。```sqlSELECTname,ageFROMstudentsWHEREage<20ORclass_name='計算機科學與技術';```8.編寫一個SQL查詢語句，查詢“courses”表中所有課程名稱的長度。```sqlSELECTLENGTH(course_name)FROMcourses;```9.編寫一個SQL查詢語句，查詢“students”表中年齡大于等于20歲且所在班級為“計算機科學與技術”的學生姓名和年齡。```sqlSELECTname,ageFROMstudentsWHEREage>=20ANDclass_name='計算機科學與技術';```10.編寫一個SQL查詢語句，查詢“courses”表中所有課程名稱的長度大于5的記錄。四、數據清洗與處理要求：以下數據清洗與處理題目，考察對數據預處理技術的理解和應用。1.假設你有一個包含客戶信息的CSV文件，字段包括：姓名、年齡、性別、郵箱。其中，郵箱字段可能包含無效的郵箱地址。請編寫一個Python腳本，清洗郵箱字段，移除所有無效的郵箱地址。2.你需要處理一個包含用戶評分的數據集，字段包括：用戶ID、產品ID、評分。數據集中存在大量評分缺失的情況。請編寫一個Python腳本，使用適當的方法填充缺失的評分值。3.在處理一組銷售數據時，你發現存在一些日期格式不統一的記錄。請編寫一個Python腳本，將這些日期字段統一轉換為YYYY-MM-DD格式。4.一個客戶調查數據集包含多個開放性問題，其中部分答案為空。請編寫一個Python腳本，統計每個開放性問題中空答案的比例。5.你有一個包含用戶購買歷史的數據集，字段包括：用戶ID、產品ID、購買時間、購買金額。請編寫一個Python腳本，計算每個用戶的平均購買金額。六、數據分析與可視化要求：以下數據分析與可視化題目，考察對數據分析方法和可視化工具的應用。1.使用Python中的Pandas庫，讀取一個CSV文件，包含一組學生的成績數據，字段包括：學生ID、科目1、科目2、科目3。請編寫一個Python腳本，計算每個學生的平均成績，并按照平均成績降序排列。2.使用Python中的Matplotlib庫，繪制一個柱狀圖，展示不同科目成績分布的箱線圖。數據來源同上題。3.使用Python中的Seaborn庫，讀取一個包含用戶購買行為的CSV文件，字段包括：用戶ID、產品ID、購買時間。請編寫一個Python腳本，生成一個時間序列圖，展示用戶的購買行為隨時間的變化趨勢。4.在處理一組銷售數據時，你注意到某些產品類別在特定時間段內的銷售額異常高。請編寫一個Python腳本，使用適當的方法識別這些異常值，并輸出異常產品類別和對應的銷售額。5.使用Python中的Tableau或PowerBI等工具，創建一個儀表板，展示以下數據：用戶的地理位置分布、用戶年齡分布、用戶購買頻率分布。數據來源自用戶行為數據集。請描述你如何設計儀表板，包括使用的視圖、度量值和篩選器。本次試卷答案如下：一、Python編程基礎1.解析：```pythondefto_uppercase(string):returnstring.upper()```解析思路：Python內置的字符串方法`upper()`可以將字符串中的所有小寫字母轉換為大寫字母。2.解析：```pythondefis_prime(number):ifnumber<=1:returnFalseforiinrange(2,int(number**0.5)+1):ifnumber%i==0:returnFalsereturnTrue```解析思路：判斷一個數是否為素數，需要檢查它是否能被任何小于其平方根的整數整除。3.解析：```pythondefsort_list(lst):returnsorted(lst)```解析思路：使用Python內置的`sorted()`函數對列表進行排序。4.解析：```pythondefcalculate_ascii_sum(string):returnsum(ord(char)forcharinstring)```解析思路：遍歷字符串中的每個字符，使用`ord()`函數獲取其ASCII值，并計算總和。5.解析：```pythondefto_binary_string(number):returnbin(number)[2:]```解析思路：使用`bin()`函數將整數轉換為二進制字符串，并去除前綴`0b`。6.解析：```pythondefto_hex_string(number):returnhex(number)[2:]```解析思路：使用`hex()`函數將整數轉換為十六進制字符串，并去除前綴`0x`。7.解析：```pythondefdivide_and_modulus(a,b):returna//b,a%b```解析思路：使用整數除法`//`獲取商，使用模運算`%`獲取余數。8.解析：```pythondefremove_duplicates(lst):returnlist(set(lst))```解析思路：使用集合去除列表中的重復元素，然后將結果轉換回列表。9.解析：```pythondefcalculate_average(lst):returnsum(lst)/len(lst)```解析思路：計算列表中所有元素的總和，然后除以列表的長度得到平均值。10.解析：```pythondefreplace_spaces_with_underscores(string):returnstring.replace('','_')```解析思路：使用字符串的`replace()`方法將空格替換為下劃線。二、SQL基礎1.解析：```sqlSELECTname,ageFROMstudentsWHEREage>20;```解析思路：這是一個簡單的選擇查詢，選擇年齡大于20歲的學生的姓名和年齡。2.解析：```sqlSELECTcourse_id,creditsFROMcoursesWHEREcourse_name='Python';```解析思路：選擇課程名稱為“Python”的課程ID和學分。3.解析：```sqlSELECTname,class_nameFROMstudents;```解析思路：選擇所有學生的姓名和所在班級。4.解析：```sqlSELECTcourse_name,teacher_nameFROMcourses;```解析思路：選擇所有課程名稱和任課教師姓名。5.解析：```sqlSELECTname,ageFROMstudentsWHEREageBETWEEN18AND25;```解析思路：選擇年齡在18歲到25歲之間的學生的姓名和年齡。6.解析：```sqlSELECTcourse_id,creditsFROMcoursesWHEREcourse_name='Python'ORcourse_name='Java';```解析思路：選擇課程名稱為“Python”或“Java”的課程ID和學分。7.解析：```sqlSELECTname,ageFROMstudentsWHEREage<20ORclass_name='計算機科學與技術';```解析思路：選擇年齡小于20歲或所在班級為“計算機科學與技術”的學生姓名和年齡。8.解析：```sqlSELECTLENGTH(course_name)FROMcourses;```解析思路：選擇所有課程名稱的長度。9.解析：```sqlSELECTname,ageFROMstudentsWHEREage>=20ANDclass_name='計算機科學與技術';```解析思路：選擇年齡大于等于20歲且所在班級為“計算機科學與技術”的學生姓名和年齡。10.解析：```sqlSELECTcourse_nameFROMcoursesWHERELENGTH(course_name)>5;```解析思路：選擇所有課程名稱長度大于5的記錄。三、數據清洗與處理1.解析：```pythonimportredefclean_email(string):#正則表達式匹配有效的郵箱地址pattern=r'^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$'returnstringifre.match(pattern,string)elseNone#假設emails是包含多個郵箱地址的列表cleaned_emails=[clean_email(email)foremailinemailsifclean_email(email)]```解析思路：使用正則表達式匹配有效的郵箱地址，并返回清洗后的郵箱列表。2.解析：```pythonimportnumpyasnpdeffill_missing_ratings(data):#使用均值填充缺失的評分ratings=np.array(data['rating'])filled_ratings=np.where(ratings==None,np.mean(ratings),ratings)data['rating']=filled_ratingsreturndata```解析思路：使用NumPy庫填充缺失的評分值，這里使用均值填充。3.解析：```pythonfromdateutil.parserimportparseimportpandasaspddefuniform_date_format(data,date_column):#將日期列統一轉換為YYYY-MM-DD格式data[date_column]=pd.to_datetime(data[date_column]).dt.strftime('%Y-%m-%d')returndata```解析思路：使用`dateutil.parser.parse()`函數解析日期，并使用`strftime()`方法格式化日期。4.解析：```pythondefcalculate_empty_answer_ratio(data,question_column):#計算每個問題的空答案比例empty_answers=data[question_column].isna().sum()total_answers=data.shape[0]ratio=empty_answers/total_answersreturnratio```解析思路：計算空答案的數量和總答案數量，然后計算空答案比例。5.解析：```pythondefcalculate_average_purchase(data,user_column,amount_column):#計算每個用戶的平均購買金額average_purchases=data.groupby(user_column)[amount_column].mean()returnaverage_purchases```解析思路：使用Pandas庫按照用戶ID分組，然后計算每個用戶的平均購買金額。四、數據分析與可視化1.解析：```pythonimportpandasaspddefcalculate_and_sort_average_scores(data,student_column,score_columns):#計算每個學生的平均成績，并排序average_scores=data.groupby(student_column)[score_columns].mean()sorted_scores=average_scores.sort_values(ascending=False)returnsorted_scores```解析思路：使用Pandas庫按照學生ID分組，然后計算每個學生的平均成績，并按照成績降序排列。2.解析：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltdefplot_boxplot_for_scores(data,score_columns):#繪制科目成績分布的箱線圖plt.boxplot(data[score_columns])plt.xlabel('Subjects')plt.ylabel('Scores')plt.title('ScoreDistributionbySubject')plt.show()```解析思路：使用Matplotlib庫繪制箱線圖，展示不同科目成績的分布情況。3.解析：```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdefplot_time_series_for_purchases(data,user_column,purchase_column):#繪制用戶購買行為隨時間的變化趨勢data.sort_values(by=purchase_column,inplace=True)plt.plot(data[user_column],data[purchase_column],marker='o')plt.xlabel('User')plt.ylabel('PurchaseTime')plt.title('PurchaseBehaviorOverTime')plt.show()```解析思路：使用Pandas庫對數據進行排序，并使用Matplotlib庫繪制時間序列圖，展示用戶的購買行為隨時間的變化趨勢。4.解析：```pythonimportpandasaspddefidentify_anomalies(data,category_column,amount_column):#識別異常值threshold=