2025年大数据分析师职业技能测试卷:Python数据分析与数据清洗实战案例实战试题.docx
2025年大数据分析师职业技能测试卷:Python数据分析与数据清洗实战案例实战试题
考试时间:______分钟总分:______分姓名:______
一、Python基础语法与应用
要求:熟练掌握Python的基础语法,包括变量、数据类型、运算符、控制流语句、函数等。
1.简答题:
(1)什么是变量?请举例说明。
(2)Python中有哪些基本数据类型?请列举并说明其特点。
(3)请解释Python中的运算符及其作用。
(4)什么是控制流语句?请举例说明if、elif、else、for、while语句的使用。
(5)什么是函数?请举例说明如何定义和调用函数。
2.选择题:
(1)以下哪个不是Python的数据类型?
A.intB.floatC.stringD.array
(2)以下哪个不是Python中的运算符?
A.+B.-C.*D.
(3)以下哪个不是控制流语句?
A.ifB.forC.defD.while
(4)以下哪个函数的作用是输出“Hello,World!”?
A.print(“Hello,World!”)B.print(“Hello,World”)C.print(“Hello”,“World!”)D.print(“Hello,World”)
(5)以下哪个函数可以定义一个名为“my_function”的函数,并传入参数a和b,返回它们的和?
A.defmy_function(a,b):returna+bB.defmy_function(a,b):a+bC.defmy_function(a,b):returna*bD.defmy_function(a,b):a*b
二、数据清洗与预处理
要求:掌握数据清洗与预处理的基本方法,包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
1.简答题:
(1)什么是数据清洗?请举例说明。
(2)数据清洗中常见的缺失值处理方法有哪些?
(3)如何识别和处理异常值?
(4)数据转换有哪些常见方法?请举例说明。
(5)请解释数据预处理的步骤及其重要性。
2.选择题:
(1)以下哪种情况不属于数据清洗的范畴?
A.处理缺失值B.异常值处理C.数据类型转换D.数据可视化
(2)以下哪种方法不适合处理缺失值?
A.填充缺失值B.删除缺失值C.使用均值/中位数填充D.使用众数填充
(3)以下哪个函数可以计算数据的最大值?
A.max()B.min()C.sum()D.mean()
(4)以下哪个函数可以将字符串转换为整数?
A.int()B.float()C.str()D.list()
(5)以下哪个方法可以将列表中的每个元素都乘以2?
A.map()B.filter()C.reduce()D.lambda()
四、Pandas库应用与数据处理
要求:熟练使用Pandas库进行数据操作,包括数据读取、筛选、排序、分组、聚合等。
1.简答题:
(1)什么是Pandas库?请列举Pandas库中常用的几个功能模块。
(2)如何使用Pandas读取CSV文件?
(3)请说明如何使用Pandas进行数据筛选和排序。
(4)如何使用Pandas进行数据分组和聚合操作?
(5)请解释Pandas中的DataFrame、Series、Index等概念。
2.选择题:
(1)以下哪个不是Pandas库中的模块?
A.numpyB.pandasC.matplotlibD.scikit-learn
(2)以下哪个函数可以创建一个空的DataFrame?
A.DataFrame()B.Series()C.Index()D.merge()
(3)以下哪个函数可以将两个DataFrame合并在一起?
A.concatenate()B.append()C.join()D.merge()
(4)以下哪个函数可以按照特定列对DataFrame进行排序?
A.sort_values()B.sort_index()C.sort_keys()D.sort()
(5)以下哪个函数可以对DataFrame进行分组操作?
A.groupby()B.aggregate()C.pivot_table()D.reshape()
五、数据分析与可视化
要求:掌握数据分析的基本方法,能够使用Python进行数据可视化,包括柱状图、折线图、散点图等。
1.简答题:
(1)什么是数据分析?请列举数据分析的基本步骤。
(2)数据分析中常用的统计方法有哪些?
(3)如何使用