2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)清洗與預處理技巧

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)清洗與預處理技巧考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪項不是數(shù)據(jù)清洗的步驟？A.數(shù)據(jù)識別B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)歸檔2.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種方法可以用于處理缺失值？A.刪除含有缺失值的記錄B.填充缺失值C.忽略缺失值D.以上都是3.以下哪個工具不是數(shù)據(jù)清洗和預處理常用的工具？A.PythonB.RC.ExcelD.SQL4.數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種操作可以用于處理重復數(shù)據(jù)？A.刪除重復數(shù)據(jù)B.合并重復數(shù)據(jù)C.以上都是D.以上都不是5.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種方法可以用于處理異常值？A.刪除異常值B.替換異常值C.忽略異常值D.以上都是6.以下哪個函數(shù)可以用于計算數(shù)據(jù)的平均值？A.mean()B.median()C.mode()D.sum()7.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種操作可以用于處理分類數(shù)據(jù)？A.標準化B.規(guī)范化C.編碼D.以上都是8.以下哪個函數(shù)可以用于計算數(shù)據(jù)的方差？A.var()B.std()C.max()D.min()9.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種操作可以用于處理時間序列數(shù)據(jù)？A.日期格式化B.時間差計算C.時間序列分解D.以上都是10.以下哪個函數(shù)可以用于計算數(shù)據(jù)的眾數(shù)？A.mean()B.median()C.mode()D.sum()二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述數(shù)據(jù)清洗的步驟。2.簡述處理缺失值的方法。3.簡述處理重復數(shù)據(jù)的方法。4.簡述處理異常值的方法。5.簡述處理分類數(shù)據(jù)的方法。三、案例分析題（共10分）假設你是一位大數(shù)據(jù)分析師，負責對一家電商平臺的用戶數(shù)據(jù)進行清洗和預處理。以下是你收集到的用戶數(shù)據(jù)：|用戶ID|年齡|性別|收入|購買次數(shù)||--------|------|------|------|----------||1|25|男|5000|10||2|30|女|8000|5||3|22|男|4000|8||4|28|女|6000|6||5|35|男|9000|3|請根據(jù)以上數(shù)據(jù)，完成以下任務：1.分析數(shù)據(jù)中可能存在的缺失值、重復值、異常值，并給出相應的處理方法。2.對年齡、收入、購買次數(shù)等數(shù)據(jù)進行預處理，包括標準化、規(guī)范化、編碼等操作。3.分析用戶性別與購買次數(shù)之間的關(guān)系，并給出相應的結(jié)論。四、編程題（共15分）要求：使用Python編寫代碼，對以下數(shù)據(jù)進行清洗和預處理。假設你是一位數(shù)據(jù)分析師，收到以下用戶評分數(shù)據(jù)，其中包含一些錯誤和缺失值。請編寫代碼完成以下任務：```pythonratings=[{"user_id":1,"product_id":101,"rating":5},{"user_id":2,"product_id":102,"rating":None},{"user_id":3,"product_id":103,"rating":4},{"user_id":4,"product_id":101,"rating":3},{"user_id":5,"product_id":104,"rating":1},{"user_id":6,"product_id":102,"rating":5},{"user_id":7,"product_id":103,"rating":2},{"user_id":8,"product_id":101,"rating":5},{"user_id":9,"product_id":104,"rating":4},{"user_id":10,"product_id":102,"rating":"five"}]#任務1:刪除包含空字符串或None值的記錄#任務2:將所有非數(shù)字的評分轉(zhuǎn)換為整數(shù)#任務3:統(tǒng)計每個產(chǎn)品的平均評分```五、問答題（共15分）要求：根據(jù)以下場景，回答問題。場景：你是一位負責社交媒體數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)分析師。公司要求你分析用戶在特定時間段內(nèi)的活動情況，以確定用戶的活躍度和參與度。1.請描述如何識別和標記活躍用戶。2.請說明如何計算用戶的參與度。3.請列舉至少三種可以用來提高用戶參與度的策略。六、綜合分析題（共15分）要求：根據(jù)以下數(shù)據(jù)，分析用戶的購買行為，并回答問題。假設你是一位電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析師，收集了以下用戶購買數(shù)據(jù)：```pythonpurchases=[{"user_id":1,"product_id":101,"purchase_date":"2025-01-01","quantity":2},{"user_id":2,"product_id":102,"purchase_date":"2025-01-02","quantity":1},{"user_id":3,"product_id":103,"purchase_date":"2025-01-03","quantity":3},{"user_id":4,"product_id":101,"purchase_date":"2025-01-04","quantity":1},{"user_id":5,"product_id":104,"purchase_date":"2025-01-05","quantity":2},{"user_id":6,"product_id":102,"purchase_date":"2025-01-06","quantity":2},{"user_id":7,"product_id":103,"purchase_date":"2025-01-07","quantity":1},{"user_id":8,"product_id":101,"purchase_date":"2025-01-08","quantity":3},{"user_id":9,"product_id":104,"purchase_date":"2025-01-09","quantity":1},{"user_id":10,"product_id":102,"purchase_date":"2025-01-10","quantity":2}]1.請分析哪些產(chǎn)品在特定時間段內(nèi)最受歡迎。2.請分析用戶的購買頻率和購買量之間的關(guān)系。3.請?zhí)岢鲋辽賰煞N方法來提高用戶的購買轉(zhuǎn)化率。本次試卷答案如下：一、選擇題（每題2分，共20分）1.A。數(shù)據(jù)清洗的步驟通常包括數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸檔。數(shù)據(jù)識別是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的問題，數(shù)據(jù)清洗是處理這些問題，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的形式，數(shù)據(jù)歸檔是將處理后的數(shù)據(jù)存儲起來。2.B。處理缺失值的方法之一是填充缺失值，例如使用平均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充。3.D。Python、R和Excel都是數(shù)據(jù)清洗和預處理常用的工具，而SQL主要用于數(shù)據(jù)庫查詢和管理。4.C。處理重復數(shù)據(jù)的方法之一是忽略重復數(shù)據(jù)，即保留一個記錄，刪除其他重復的記錄。5.D。處理異常值的方法包括刪除異常值、替換異常值或忽略異常值，根據(jù)具體情況選擇合適的方法。6.A。mean()函數(shù)用于計算數(shù)據(jù)的平均值。7.C。處理分類數(shù)據(jù)的方法之一是編碼，即將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式，以便進行數(shù)學計算。8.B。std()函數(shù)用于計算數(shù)據(jù)的方差。9.D。處理時間序列數(shù)據(jù)的方法包括日期格式化、時間差計算和時間序列分解。10.C。mode()函數(shù)用于計算數(shù)據(jù)的眾數(shù)。二、簡答題（每題5分，共25分）1.數(shù)據(jù)清洗的步驟通常包括：數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸檔。數(shù)據(jù)識別是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的問題，數(shù)據(jù)清洗是處理這些問題，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的形式，數(shù)據(jù)歸檔是將處理后的數(shù)據(jù)存儲起來。2.處理缺失值的方法包括：刪除含有缺失值的記錄、填充缺失值和忽略缺失值。根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和缺失值的比例選擇合適的方法。3.處理重復數(shù)據(jù)的方法包括：刪除重復數(shù)據(jù)、合并重復數(shù)據(jù)和標記重復數(shù)據(jù)。刪除重復數(shù)據(jù)是最常見的方法。4.處理異常值的方法包括：刪除異常值、替換異常值和忽略異常值。根據(jù)異常值對分析結(jié)果的影響選擇合適的方法。5.處理分類數(shù)據(jù)的方法包括：標準化、規(guī)范化和編碼。標準化和規(guī)范化是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，編碼是將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式。三、案例分析題（共10分）1.分析數(shù)據(jù)中可能存在的缺失值、重復值、異常值，并給出相應的處理方法。-缺失值：第二行和第十行數(shù)據(jù)中的"rating"字段為None，可以選擇填充這些缺失值，例如使用平均值（4）。-重復值：第一行和第八行數(shù)據(jù)中的"user_id"和"product_id"相同，可以選擇刪除重復的記錄。-異常值：第五行數(shù)據(jù)中的"rating"為"five"，可以選擇將其替換為整數(shù)5。2.對年齡、收入、購買次數(shù)等數(shù)據(jù)進行預處理，包括標準化、規(guī)范化、編碼等操作。-標準化：將數(shù)據(jù)縮放到均值為0，標準差為1的范圍。-規(guī)范化：將數(shù)據(jù)縮放到0到1的范圍。-編碼：將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式，例如使用獨熱編碼。3.分析用戶性別與購買次數(shù)之間的關(guān)系，并給出相應的結(jié)論。-分析用戶性別與購買次數(shù)之間的關(guān)系，可以使用交叉表分析或卡方檢驗。-結(jié)論：根據(jù)分析結(jié)果，可以得出用戶性別與購買次數(shù)之間是否存在顯著關(guān)系的結(jié)論。四、編程題（共15分）```pythonratings=[{"user_id":1,"product_id":101,"rating":5},{"user_id":2,"product_id":102,"rating":None},{"user_id":3,"product_id":103,"rating":4},{"user_id":4,"product_id":101,"rating":3},{"user_id":5,"product_id":104,"rating":1},{"user_id":6,"product_id":102,"rating":5},{"user_id":7,"product_id":103,"rating":2},{"user_id":8,"product_id":101,"rating":5},{"user_id":9,"product_id":104,"rating":4},{"user_id":10,"product_id":102,"rating":"five"}]#任務1:刪除包含空字符串或None值的記錄cleaned_ratings=[ratingforratinginratingsifrating['rating']isnotNoneandrating['rating']!='']#任務2:將所有非數(shù)字的評分轉(zhuǎn)換為整數(shù)forratingincleaned_ratings:ifisinstance(rating['rating'],str):rating['rating']=int(rating['rating'])#任務3:統(tǒng)計每個產(chǎn)品的平均評分product_ratings={}forratingincleaned_ratings:product_id=rating['product_id']rating_value=rating['rating']ifproduct_idnotinproduct_ratings:product_ratings[product_id]=[]product_ratings[product_id].append(rating_value)forproduct_id,ratingsinproduct_ratings.items():average_rating=sum(ratings)/len(ratings)print(f"Product{product_id}averagerating:{average_rating}")```五、問答題（共15分）1.識別和標記活躍用戶的方法包括：計算用戶在一定時間內(nèi)的登錄次數(shù)、活躍天數(shù)、發(fā)帖數(shù)量等指標，并根據(jù)這些指標設定閾值來識別活躍用戶。2.計算用戶參與度的方法包括：