网站大量收购独家精品文档,联系QQ:2885784924

2025年大数据分析师职业技能测试卷:大数据分析与数据可视化实战技巧与应用案例分析试题.docxVIP

2025年大数据分析师职业技能测试卷:大数据分析与数据可视化实战技巧与应用案例分析试题.docx

  1. 1、本文档共10页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

2025年大数据分析师职业技能测试卷:大数据分析与数据可视化实战技巧与应用案例分析试题

考试时间:______分钟总分:______分姓名:______

一、数据分析基础知识与应用

要求:测试学生对数据分析基础知识的掌握,包括数据类型、数据分析流程、数据清洗等。

1.选择题(每题2分,共10分)

(1)以下哪种类型的数据不能直接用于数据分析?

A.文本数据

B.数值数据

C.日期时间数据

D.二进制数据

(2)在数据分析过程中,以下哪个步骤属于数据预处理?

A.数据分析

B.数据采集

C.数据清洗

D.数据可视化

(3)以下哪个工具主要用于数据可视化?

A.Excel

B.Python

C.SQL

D.Tableau

(4)数据清洗过程中,以下哪个步骤是必不可少的?

A.数据脱敏

B.数据去重

C.数据转换

D.数据编码

(5)以下哪种数据清洗方法是用于处理缺失值的?

A.数据填充

B.数据删除

C.数据替换

D.数据插值

2.填空题(每题2分,共10分)

(1)数据分析的基本流程包括______、______、______、______、______等步骤。

(2)数据清洗的目的是为了______、______、______、______等。

(3)数据可视化的主要目的是为了______、______、______等。

二、数据可视化实战技巧与应用

要求:测试学生对数据可视化实战技巧的掌握,包括图表类型选择、图表美化等。

1.选择题(每题2分,共10分)

(1)以下哪个图表适合展示数据分布?

A.柱状图

B.折线图

C.饼图

D.散点图

(2)在展示多个数据系列时,以下哪种图表比较合适?

A.柱状图

B.折线图

C.饼图

D.散点图

(3)以下哪种数据可视化工具可以实现交互式图表?

A.Excel

B.Python

C.SQL

D.Tableau

(4)以下哪个技巧可以增强图表的可读性?

A.使用清晰的标题和标签

B.选择合适的颜色搭配

C.优化图表布局

D.以上都是

(5)以下哪个技巧可以提升图表的视觉效果?

A.使用图表动画

B.添加数据标签

C.选择合适的图表类型

D.以上都是

2.简答题(每题5分,共10分)

(1)请简述选择合适图表类型的重要性。

(2)请列举3种美化数据可视化的技巧。

四、大数据分析实战案例分析

要求:测试学生运用大数据分析理论解决实际问题的能力。

3.案例分析题(共20分)

(1)某电商平台希望了解用户购买行为,通过分析用户浏览、点击和购买数据,找出影响用户购买决策的关键因素。请根据以下数据,分析并回答以下问题:

a.用户浏览、点击和购买数据如下表所示,请计算每个用户的浏览、点击和购买转化率(5分)。

b.根据转化率,分析哪些因素可能影响用户的购买决策(5分)。

c.建议电商平台如何优化用户体验以提高转化率(5分)。

|用户ID|浏览次数|点击次数|购买次数|

|--------|----------|----------|----------|

|1|100|20|5|

|2|150|30|10|

|3|200|40|15|

|4|250|50|20|

|5|300|60|25|

5.数据挖掘与预测分析

要求:测试学生运用数据挖掘技术进行预测分析的能力。

4.数据挖掘题(共20分)

(1)某在线教育平台收集了学生的成绩数据,包括课程成绩、学习时长、学习频率等。请根据以下数据,使用适当的算法进行预测分析,预测学生在下一门课程中的成绩(10分)。

a.请选择一个合适的预测算法,并简述其原理(5分)。

b.使用该算法对以下数据集进行预测,并给出预测结果(5分)。

|学生ID|课程成绩|学习时长|学习频率|

|--------|----------|----------|----------|

|1|85|120|3|

|2|90|150|4|

|3|75|90|2|

文档评论(0)

157****8295 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档