2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据项目实施与团队协作实战案例试题.docx

2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据项目实施与团队协作实战案例试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、数据处理与清洗

要求：本部分主要考察对大数据中数据清洗与处理的能力，包括数据清洗的常见方法、数据转换技巧以及异常值处理。

1.数据清洗的目的是什么？

（1）A.提高数据质量

（2）B.降低数据存储成本

（3）C.提高数据处理效率

（4）D.以上都是

2.数据清洗过程中，以下哪个操作不是数据清洗的步骤？

（1）A.数据抽取

（2）B.数据转换

（3）C.数据去重

（4）D.数据校验

3.在数据清洗中，以下哪种方法可以用来处理缺失值？

（1）A.删除

（2）B.填充

（3）C.标记

（4）D.以上都是

4.以下哪个工具在数据清洗过程中常用来进行数据去重？

（1）A.Pythonpandas

（2）B.Excel

（3）C.MySQL

（4）D.Oracle

5.数据清洗过程中，如何处理异常值？

（1）A.删除

（2）B.填充

（3）C.标记

（4）D.以上都是

6.数据清洗的常见方法有哪些？

（1）A.数据抽取

（2）B.数据转换

（3）C.数据去重

（4）D.数据校验

7.在数据清洗过程中，如何处理重复记录？

（1）A.删除

（2）B.填充

（3）C.标记

（4）D.以上都是

8.数据清洗过程中，如何处理数据格式不统一的问题？

（1）A.删除

（2）B.填充

（3）C.标记

（4）D.以上都是

9.在数据清洗过程中，以下哪种方法不是处理缺失值的方法？

（1）A.删除

（2）B.填充

（3）C.标记

（4）D.数据抽取

10.数据清洗过程中，如何处理异常值？

（1）A.删除

（2）B.填充

（3）C.标记

（4）D.数据转换

二、数据仓库设计与构建

要求：本部分主要考察对数据仓库设计与构建的能力，包括数据仓库的架构、数据仓库的设计原则以及ETL（提取、转换、加载）过程。

1.数据仓库的架构包括哪些层次？

（1）A.数据源层

（2）B.数据存储层

（3）C.应用层

（4）D.以上都是

2.数据仓库的设计原则有哪些？

（1）A.实用性原则

（2）B.一致性原则

（3）C.可扩展性原则

（4）D.以上都是

3.ETL过程包括哪些步骤？

（1）A.数据抽取

（2）B.数据转换

（3）C.数据加载

（4）D.以上都是

4.数据仓库中，以下哪个不是数据仓库的架构层次？

（1）A.数据源层

（2）B.数据存储层

（3）C.数据访问层

（4）D.以上都是

5.数据仓库的设计原则不包括以下哪个？

（1）A.实用性原则

（2）B.一致性原则

（3）C.可维护性原则

（4）D.可扩展性原则

6.ETL过程中的“E”代表什么？

（1）A.数据抽取

（2）B.数据转换

（3）C.数据加载

（4）D.以上都是

7.数据仓库中，以下哪个不是数据仓库的架构层次？

（1）A.数据源层

（2）B.数据存储层

（3）C.应用层

（4）D.数据访问层

8.数据仓库的设计原则不包括以下哪个？

（1）A.实用性原则

（2）B.一致性原则

（3）C.可维护性原则

（4）D.可扩展性原则

9.ETL过程中的“T”代表什么？

（1）A.数据抽取

（2）B.数据转换

（3）C.数据加载

（4）D.以上都是

10.数据仓库中，以下哪个不是数据仓库的架构层次？

（1）A.数据源层

（2）B.数据存储层

（3）C.应用层

（4）D.数据访问层

三、大数据分析与挖掘

要求：本部分主要考察对大数据分析与挖掘的能力，包括数据挖掘的方法、数据分析的技巧以及挖掘结果的应用。

1.数据挖掘的目的是什么？

（1）A.提取数据中的潜在模式

（2）B.预测未来的数据趋势

（3）C.分析数据背后的业务问题

（4）D.以上都是

2.数据挖掘常用的算法有哪些？

（1）A.决策树

（2）B.K-means

（3）C.支持向量机

（4）D.以上都是

3.数据分析常用的工具有哪些？

（1）A.Python

（2）B.R

（3）C.Excel

（4）D.以上都是

4.数据挖掘结果的应用领域有哪些？

（1）A.银行风控

（2）B.电商推荐

（3）C.医疗健康

（4）D.以上都是

5.数据挖掘的常用算法不包括以下哪个？

（1）A.决策树

（2）B.K-means

（3）C.主成分分析

（4）D.以上都是

6.数据分析常用的工具不包括以下哪个？

（1）A.Python

（2）B.R

（3）C.MySQL

（4）