2025年大数据分析师技能考核试卷（实战解析）.docx

2025年大数据分析师技能考核试卷（实战解析）

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、数据清洗与预处理

要求：本部分旨在考察学生对数据清洗与预处理的基本概念、方法和应用的理解。请根据所学知识，完成以下题目。

1.数据清洗通常包括哪些步骤？

（1）去除重复记录

（2）填补缺失值

（3）去除异常值

（4）数据标准化

（5）数据归一化

（6）数据转换

2.数据预处理的主要目的是什么？

（1）提高数据质量

（2）降低计算复杂度

（3）便于后续分析

（4）提高数据可视化效果

（5）减少模型过拟合

（6）便于数据传输

3.在数据清洗过程中，以下哪种方法可以用于填补缺失值？

（1）均值填充

（2）中位数填充

（3）众数填充

（4）线性插值

（5）多项式插值

（6）K最近邻插值

4.以下哪种方法可以用于去除异常值？

（1）Z-score方法

（2）IQR方法

（3）DBSCAN算法

（4）K-means算法

（5）KNN算法

（6）决策树算法

5.数据标准化和归一化的区别是什么？

（1）数据标准化是将数据缩放到0-1之间

（2）数据归一化是将数据缩放到-1到1之间

（3）数据标准化和归一化都是将数据缩放到0-1之间

（4）数据标准化和归一化都是将数据缩放到-1到1之间

（5）数据标准化和归一化都是将数据缩放到0-1之间或-1到1之间

（6）数据标准化和归一化没有区别

6.数据转换包括哪些类型？

（1）数据类型转换

（2）数据格式转换

（3）数据结构转换

（4）数据维度转换

（5）数据压缩

（6）数据加密

二、数据可视化

要求：本部分旨在考察学生对数据可视化的基本概念、方法和应用的理解。请根据所学知识，完成以下题目。

7.数据可视化有哪些作用？

（1）帮助理解数据

（2）发现数据规律

（3）提高数据质量

（4）便于数据展示

（5）便于数据交流

（6）便于数据存储

8.以下哪种图表适用于展示数据分布？

（1）柱状图

（2）折线图

（3）散点图

（4）饼图

（5）雷达图

（6）树状图

9.以下哪种图表适用于展示数据趋势？

（1）柱状图

（2）折线图

（3）散点图

（4）饼图

（5）雷达图

（6）树状图

10.以下哪种图表适用于展示数据关系？

（1）柱状图

（2）折线图

（3）散点图

（4）饼图

（5）雷达图

（6）树状图

11.以下哪种图表适用于展示数据对比？

（1）柱状图

（2）折线图

（3）散点图

（4）饼图

（5）雷达图

（6）树状图

12.以下哪种图表适用于展示数据层次结构？

（1）柱状图

（2）折线图

（3）散点图

（4）饼图

（5）雷达图

（6）树状图

13.以下哪种图表适用于展示数据动态变化？

（1）柱状图

（2）折线图

（3）散点图

（4）饼图

（5）雷达图

（6）树状图

14.以下哪种图表适用于展示数据空间分布？

（1）柱状图

（2）折线图

（3）散点图

（4）饼图

（5）雷达图

（6）树状图

15.以下哪种图表适用于展示数据密度分布？

（1）柱状图

（2）折线图

（3）散点图

（4）饼图

（5）雷达图

（6）树状图

三、数据分析与挖掘

要求：本部分旨在考察学生对数据分析与挖掘的基本概念、方法和应用的理解。请根据所学知识，完成以下题目。

16.数据分析的主要任务有哪些？

（1）描述性分析

（2）相关性分析

（3）聚类分析

（4）分类分析

（5）预测分析

（6）异常检测

17.以下哪种算法属于描述性分析？

（1）K-means算法

（2）决策树算法

（3）支持向量机算法

（4）朴素贝叶斯算法

（5）主成分分析

（6）线性回归

18.以下哪种算法属于相关性分析？

（1）K-means算法

（2）决策树算法

（3）支持向量机算法

（4）朴素贝叶斯算法

（5）主成分分析

（6）线性回归

19.以下哪种算法属于聚类分析？

（1）K-means算法

（2）决策树算法

（3）支持向量机算法

（4）朴素贝叶斯算法

（5）主成分分析

（6）线性回归

20.以下哪种算法属于分类分析？

（1）K-means算法

（2）决策树算法

（3）支持向量机算法

（4）朴素贝叶斯算法

（5）主成分分析

（6）线性回归

21.以下哪种算法属于预测分析？

（1）K-means算法

（2）决策树算法

（3）支持向量机算法

（4）朴素贝叶斯算法

（5）主成分分析

（6）线性回归

22.以下哪种算法属于异常检测？

（1）K-means算法

（2）决策树算法

（3）支持向量机算法

（4）朴素贝叶斯算法

（5）主成分分析

（6）线性回归

四、数据挖掘算法应用

要求：本部分旨在考察学生对常见数据挖掘算法的理解和应用能力。请根据所学知识，完成以下题目。

23.请简述决策树算法的基本原理。