2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)挖掘與算法應(yīng)用試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)挖掘與算法應(yīng)用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)（10題）要求：請根據(jù)所給數(shù)據(jù)，進行描述性統(tǒng)計分析，并回答相關(guān)問題。1.以下是一組數(shù)據(jù)：10,20,15,18,25，求該數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)和眾數(shù)。2.某公司最近三個月的銷售額分別為：200萬、210萬、230萬、240萬、250萬，求這三個月銷售額的極差。3.已知一組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差為3，求該數(shù)據(jù)的方差。4.下列數(shù)據(jù)中，哪個值屬于小概率事件？（A.0.5，B.0.1，C.0.01，D.0.001）5.下列關(guān)于概率的說法，正確的是？（A.概率一定大于0且小于1，B.概率一定大于0，C.概率一定小于1，D.概率可能大于1）6.下列數(shù)據(jù)中，哪個值屬于絕對離差？（A.10，B.3，C.5，D.8）7.以下是一組數(shù)據(jù)：1,3,5,7,9，求該數(shù)據(jù)的離散系數(shù)。8.某產(chǎn)品的質(zhì)量檢測合格率在80%到90%之間波動，若進行抽樣檢測，抽取的樣本數(shù)為100，那么該批次產(chǎn)品預(yù)計不合格的個數(shù)是多少？9.下列數(shù)據(jù)中，哪個值屬于標(biāo)準(zhǔn)離差？（A.3，B.5，C.2，D.4）10.某城市連續(xù)五天的氣溫分別為：5℃，10℃，7℃，6℃，8℃，求這五天氣溫的平均氣溫。二、Excel數(shù)據(jù)分析應(yīng)用（10題）要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)，運用Excel進行數(shù)據(jù)處理，并回答相關(guān)問題。某公司2019-2023年銷售數(shù)據(jù)如下表所示：|年份|銷售額（萬元）||----|--------------||2019|150||2020|160||2021|170||2022|180||2023|190|1.計算上述五年銷售額的平均值。2.將銷售額最高的年份填寫到單元格C2中。3.求銷售額的增長率，并將結(jié)果填寫到單元格D2中。4.根據(jù)銷售額，將年份分為三個區(qū)間：A（2019年），B（2020年和2021年），C（2022年和2023年），分別計算每個區(qū)間的銷售額平均值。5.計算銷售額的極差。6.根據(jù)銷售額，將年份與銷售額繪制成柱狀圖。7.將銷售額最高的年份與銷售額繪制成散點圖。8.利用Excel的公式，計算銷售額的標(biāo)準(zhǔn)差。9.利用Excel的數(shù)據(jù)透視表功能，將銷售額按年份進行分組統(tǒng)計。10.利用Excel的排序功能，將銷售額按降序排列，并篩選出銷售額最高的三個年份。三、SQL語言基礎(chǔ)（10題）要求：請根據(jù)以下SQL語句，回答相關(guān)問題。1.下列SQL語句中，正確的是？（A.SELECT*FROMtableWHEREcolumn>10，B.SELECT*FROMtableWHEREcolumn<=10，C.SELECT*FROMtableWHEREcolumn!=10，D.SELECT*FROMtableWHEREcolumn<10）2.以下哪個SQL語句用于查詢表中所有數(shù)據(jù)？（A.SELECT*FROMtable，B.SELECTtable.*，C.SELECT*FROMtable.*，D.SELECT*FROMtableINNERJOIN）3.下列SQL語句中，哪個用于刪除表中數(shù)據(jù)？（A.DELETEFROMtable，B.DROPTABLEtable，C.INSERTINTOtable，D.UPDATEtable）4.下列SQL語句中，哪個用于創(chuàng)建表？（A.CREATETABLEtable(column1datatype1,column2datatype2)，B.CREATETABLEtableASSELECTcolumn1,column2FROMtable，C.INSERTINTOtable(column1,column2)VALUES(value1,value2)，D.SELECT*FROMtable）5.下列SQL語句中，哪個用于修改表中數(shù)據(jù)？（A.UPDATEtableSETcolumn=value，B.ALTERTABLEtableADDcolumndatatype，C.DROPTABLEtable，D.INSERTINTOtable）6.下列SQL語句中，哪個用于查詢滿足特定條件的記錄？（A.SELECT*FROMtableWHEREcolumn>value，B.SELECT*FROMtableWHEREcolumn<value，C.SELECT*FROMtableWHEREcolumn>=value，D.SELECT*FROMtableWHEREcolumn<=value）7.下列SQL語句中，哪個用于刪除滿足特定條件的記錄？（A.DELETEFROMtableWHEREcolumn>value，B.DELETEFROMtableWHEREcolumn<value，C.DELETEFROMtableWHEREcolumn>=value，D.DELETEFROMtableWHEREcolumn<=value）8.下列SQL語句中，哪個用于插入數(shù)據(jù)？（A.INSERTINTOtable(column1,column2)VALUES(value1,value2)，B.INSERTINTOtable(column1,column2)VALUES(value2,value1)，C.SELECT*FROMtableWHEREcolumn>value，D.SELECT*FROMtableWHEREcolumn<value）9.下列SQL語句中，哪個用于更新表中數(shù)據(jù)？（A.UPDATEtableSETcolumn=value，B.UPDATEtableFROMtable1JOINtable2ONtable1.column=table2.columnSETcolumn=value，C.SELECT*FROMtableWHEREcolumn>value，D.SELECT*FROMtableWHEREcolumn<value）10.下列SQL語句中，哪個用于創(chuàng)建視圖？（A.CREATEVIEWview_nameASSELECT*FROMtable，B.CREATEVIEWview_nameASSELECTcolumn1,column2FROMtable，C.SELECT*FROMview_name，D.INSERTINTOview_nameSELECTcolumn1,column2FROMtable）四、Python數(shù)據(jù)分析應(yīng)用（10題）要求：請根據(jù)以下Python代碼，完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，并回答相關(guān)問題。```pythonimportpandasaspd#創(chuàng)建一個DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'Age':[25,30,35,40,45],'Salary':[50000,55000,60000,65000,70000]}df=pd.DataFrame(data)#以下為Python代碼，請根據(jù)代碼完成以下題目```4.1計算年齡的平均值。4.2找出工資最高的員工。4.3將年齡大于35歲的員工工資增加5%。4.4統(tǒng)計每個年齡段的員工數(shù)量。4.5按年齡對員工進行排序。4.6找出工資在55000到65000之間的員工。4.7計算工資的中位數(shù)。4.8將DataFrame中的年齡列轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型。4.9刪除包含重復(fù)姓名的行。4.10將DataFrame中的姓名列轉(zhuǎn)換為小寫。五、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（10題）要求：請根據(jù)以下機器學(xué)習(xí)問題，選擇合適的算法，并解釋原因。5.1某公司希望預(yù)測員工的離職率，以下哪種算法更適合？（A.決策樹，B.支持向量機，C.K-最近鄰，D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）5.2以下哪種算法適合處理分類問題？（A.回歸分析，B.聚類分析，C.決策樹，D.主成分分析）5.3在處理異常值時，以下哪種方法更適合？（A.刪除異常值，B.平滑處理，C.使用中位數(shù)，D.使用眾數(shù)）5.4以下哪種算法適合處理時間序列數(shù)據(jù)？（A.決策樹，B.支持向量機，C.K-最近鄰，D.線性回歸）5.5在進行特征選擇時，以下哪種方法更適合？（A.單變量特征選擇，B.基于模型的特征選擇，C.隨機森林，D.主成分分析）5.6以下哪種算法適合處理無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題？（A.線性回歸，B.決策樹，C.K-最近鄰，D.聚類分析）5.7在處理高維數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以降低數(shù)據(jù)的維度？（A.線性回歸，B.決策樹，C.主成分分析，D.K-最近鄰）5.8以下哪種算法適合處理回歸問題？（A.決策樹，B.支持向量機，C.K-最近鄰，D.線性回歸）5.9在進行機器學(xué)習(xí)項目時，以下哪個步驟是錯誤的？（A.數(shù)據(jù)預(yù)處理，B.特征選擇，C.模型訓(xùn)練，D.模型評估）5.10以下哪種算法適合處理文本數(shù)據(jù)？（A.決策樹，B.支持向量機，C.K-最近鄰，D.詞袋模型）六、數(shù)據(jù)可視化（10題）要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)，選擇合適的可視化工具和圖表類型，并解釋原因。6.1某公司希望展示不同部門的銷售額，以下哪種圖表更適合？（A.餅圖，B.柱狀圖，C.折線圖，D.散點圖）6.2以下哪種圖表適合展示時間序列數(shù)據(jù)？（A.餅圖，B.柱狀圖，C.折線圖，D.散點圖）6.3某公司希望展示不同城市的人口密度，以下哪種圖表更適合？（A.餅圖，B.柱狀圖，C.地圖，D.散點圖）6.4以下哪種圖表適合展示兩個變量之間的關(guān)系？（A.餅圖，B.柱狀圖，C.折線圖，D.散點圖）6.5某公司希望展示不同產(chǎn)品的銷售趨勢，以下哪種圖表更適合？（A.餅圖，B.柱狀圖，C.折線圖，D.散點圖）6.6以下哪種圖表適合展示多個數(shù)據(jù)集之間的比較？（A.餅圖，B.柱狀圖，C.折線圖，D.散點圖）6.7某公司希望展示不同地區(qū)的銷售額，以下哪種圖表更適合？（A.餅圖，B.柱狀圖，C.地圖，D.散點圖）6.8以下哪種圖表適合展示數(shù)據(jù)的分布情況？（A.餅圖，B.柱狀圖，C.折線圖，D.散點圖）6.9某公司希望展示不同產(chǎn)品的銷售量，以下哪種圖表更適合？（A.餅圖，B.柱狀圖，C.折線圖，D.散點圖）6.10以下哪種圖表適合展示數(shù)據(jù)的趨勢變化？（A.餅圖，B.柱狀圖，C.折線圖，D.散點圖）本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)（10題）1.均值：(10+20+15+18+25)/5=18中位數(shù)：將數(shù)據(jù)排序后中間的數(shù)，即第3個數(shù)，15眾數(shù)：數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)，無重復(fù)數(shù)，故無眾數(shù)2.極差：最大值-最小值=250-10=2403.方差：[(10-18)^2+(20-18)^2+(15-18)^2+(18-18)^2+(25-18)^2]/5=324.小概率事件：C.0.015.正確選項：A.概率一定大于0且小于16.絕對離差：|10-平均值|7.離散系數(shù)：標(biāo)準(zhǔn)差/均值8.預(yù)計不合格的個數(shù)：100*(1-0.8)=209.標(biāo)準(zhǔn)離差：310.平均氣溫：(5+10+7+6+8)/5=7二、Excel數(shù)據(jù)分析應(yīng)用（10題）1.平均值：AVERAGE(A2:A6)2.C2單元格：=MAX(A2:A6)3.D2單元格：=AVERAGE(A2:A6)4.區(qū)間銷售額平均值：-A區(qū)間（2019年）：AVERAGEIF(A2:A6,"2019")-B區(qū)間（2020年和2021年）：AVERAGEIF(A2:A6,"2020")+AVERAGEIF(A2:A6,"2021")-C區(qū)間（2022年和2023年）：AVERAGEIF(A2:A6,"2022")+AVERAGEIF(A2:A6,"2023")5.極差：MAX(A2:A6)-MIN(A2:A6)6.柱狀圖：插入柱狀圖，數(shù)據(jù)區(qū)域選擇A2:A6，類別軸選擇A2:A67.散點圖：插入散點圖，數(shù)據(jù)區(qū)域選擇A2:A6，X軸選擇A2:A6，Y軸選擇A2:A68.標(biāo)準(zhǔn)差：STDEVA(A2:A6)9.數(shù)據(jù)透視表：插入數(shù)據(jù)透視表，選擇數(shù)據(jù)區(qū)域A2:A6，添加行標(biāo)簽為“年份”，值標(biāo)簽為“銷售額”10.排序和篩選：按銷售額降序排列，使用篩選功能選擇銷售額最高的三個年份三、SQL語言基礎(chǔ)（10題）1.正確選項：B.SELECT*FROMtableWHEREcolumn<=102.正確選項：A.SELECT*FROMtable3.正確選項：A.DELETEFROMtable4.正確選項：A.CREATETABLEtable(column1datatype1,column2datatype2)5.正確選項：A.UPDATEtableSETcolumn=value6.正確選項：A.SELECT*FROMtableWHEREcolumn>value7.正確選項：A.DELETEFROMtableWHEREcolumn>value8.正確選項：A.INSERTINTOtable(column1,column2)VALUES(value1,value2)9.正確選項：B.UPDATEtableFROMtable1JOINtable2ONtable1.column=table2.columnSETcolumn=value10.正確選項：A.CREATEVIEWview_nameASSELECT*FROMtable四、Python數(shù)據(jù)分析應(yīng)用（10題）4.1計算年齡的平均值：`mean_age=df['Age'].mean()`4.2找出工資最高的員工：`highest_salary=df.loc[df['Salary'].idxmax()]`4.3將年齡大于35歲的員工工資增加5%：`df.loc[df['Age']>35,'Salary']*=1.05`4.4統(tǒng)計每個年齡段的員工數(shù)量：`age_counts=df['Age'].value_counts(bins=[25,30,35,40,45],sort=False)`4.5按年齡對員工進行排序：`df.sort_values(by='Age',inplace=True)`4.6找出工資在55000到65000之間的員工：`df.loc[(df['Salary']>=55000)&(df['Salary']<=65000)]`4.7計算工資的中位數(shù)：`median_salary=df['Salary'].median()`4.8將DataFrame中的年齡列轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型：`df['Age']=df['Age'].astype(int)`4.9刪除包含重復(fù)姓名的行：`df.drop_duplicates(subset='Name',inplace=True)`4.10將DataFrame中的姓名列轉(zhuǎn)換為小寫：