2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目案例試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目案例試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預(yù)處理要求：對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約等操作，并解釋每個(gè)步驟的目的和意義。1.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成數(shù)據(jù)清洗步驟，刪除重復(fù)行，并處理缺失值。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|Alice|28|50000||5|David|35|70000||6||30|65000|2.將以下數(shù)據(jù)集中的年齡列轉(zhuǎn)換為年齡組（例如：20-29歲、30-39歲等），并解釋轉(zhuǎn)換的目的。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|3.將以下數(shù)據(jù)集中的ID列轉(zhuǎn)換為有序編號(hào)，并解釋編號(hào)的目的。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|二、特征工程要求：對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征工程，包括特征提取、特征選擇、特征編碼等操作，并解釋每個(gè)步驟的目的和意義。1.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成特征提取步驟，提取年齡與薪資之間的相關(guān)性指標(biāo)，并解釋指標(biāo)的意義。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|2.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成特征選擇步驟，選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性最高的兩個(gè)特征，并解釋選擇的原因。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|3.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)完成特征編碼步驟，將年齡列轉(zhuǎn)換為獨(dú)熱編碼，并解釋編碼的目的。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|四、模型訓(xùn)練與評(píng)估要求：使用適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能。1.使用隨機(jī)森林算法對(duì)以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的性能。|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|2.使用決策樹算法對(duì)以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并計(jì)算模型的準(zhǔn)確率。|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|五、模型調(diào)優(yōu)要求：根據(jù)模型評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，以提高模型的性能。1.使用網(wǎng)格搜索（GridSearch）對(duì)以下模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，以找到最佳參數(shù)組合。模型：支持向量機(jī)（SVM）參數(shù)：C（正則化參數(shù)）、gamma（核函數(shù)系數(shù)）|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|2.使用隨機(jī)森林算法對(duì)以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并嘗試不同的樹的數(shù)量和最大深度來(lái)調(diào)優(yōu)模型。|ID|Name|Age|Salary|Category||----|------|-----|--------|----------||1|Alice|28|50000|A||2|Bob|32|60000|B||3|Charlie|28|55000|A||4|David|35|70000|B||5||30|65000|A||6||40|75000|B|六、模型應(yīng)用要求：使用調(diào)優(yōu)后的模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并解釋預(yù)測(cè)結(jié)果的意義。1.使用調(diào)優(yōu)后的支持向量機(jī)模型對(duì)以下新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||7|Emily|29|52000||8|Frank|33|62000||9|Grace|27|48000||10|Harry|31|63000|2.使用調(diào)優(yōu)后的隨機(jī)森林模型對(duì)以下新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。|ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||7|Emily|29|52000||8|Frank|33|62000||9|Grace|27|48000||10|Harry|31|63000|本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預(yù)處理1.解析思路：-刪除重復(fù)行：通過比較每行的ID值，找出并刪除重復(fù)的行。-處理缺失值：對(duì)于缺失的年齡和薪資數(shù)據(jù)，可以選擇填充平均值、中位數(shù)或刪除該行。答案：-刪除重復(fù)行后，數(shù)據(jù)集變?yōu)椋簗ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|-處理缺失值：將年齡和薪資的缺失值填充為該列的平均值。2.解析思路：-將年齡列轉(zhuǎn)換為年齡組：根據(jù)年齡值將年齡分為不同的組別。-轉(zhuǎn)換的目的：方便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，例如分析不同年齡組的薪資水平。答案：-年齡組轉(zhuǎn)換后，數(shù)據(jù)集變?yōu)椋簗ID|Name|AgeGroup|Salary||----|------|----------|--------||1|Alice|20-29|50000||2|Bob|30-39|60000||3|Charlie|20-29|55000||4|David|30-39|70000||5||30-39|65000||6||40-49|75000|3.解析思路：-將ID列轉(zhuǎn)換為有序編號(hào)：對(duì)ID列進(jìn)行排序，并賦予新的有序編號(hào)。-編號(hào)的目的：方便進(jìn)行數(shù)據(jù)排序和比較。答案：-ID列轉(zhuǎn)換為有序編號(hào)后，數(shù)據(jù)集變?yōu)椋簗ID|Name|Age|Salary||----|------|-----|--------||1|Alice|28|50000||2|Bob|32|60000||3|Charlie|28|55000||4|David|35|70000||5||30|65000||6||40|75000|二、特征工程1.解析思路：-提取年齡與薪資之間的相關(guān)性指標(biāo)：可以使用相關(guān)系數(shù)（如皮爾遜相關(guān)系數(shù)）來(lái)衡量年齡與薪資之間的線性關(guān)系。-指標(biāo)的意義：相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越接近1，表示年齡與薪資之間的線性關(guān)系越強(qiáng)。答案：-提取的相關(guān)性指標(biāo)為0.8，表示年齡與薪資之間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系。2.解析思路：-選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性最高的兩個(gè)特征：可以使用特征選擇方法（如卡方檢驗(yàn)、互信息等）來(lái)評(píng)估特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性。-選擇的原因：相關(guān)性最高的特征對(duì)目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)能力更強(qiáng)。答案：-選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性最高的兩個(gè)特征為Age和Salary。3.解析思路：-將年齡列轉(zhuǎn)換為獨(dú)熱編碼：將年齡的每個(gè)值轉(zhuǎn)換為一個(gè)新的二進(jìn)制列，表示該年齡組是否存在于數(shù)據(jù)集中。-編碼的目的：將類別變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量，以便模型進(jìn)行計(jì)算。答案：-年齡列轉(zhuǎn)換為獨(dú)熱編碼后，數(shù)據(jù)集變?yōu)椋簗ID|Name|Age_20-29|Age_30-39|Age_40-49|Salary||----|------|----------|----------|----------|--------||1|Alice|1|1|0|50000||