2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据分析与数据治理策略实战案例分析试题.docx
2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据分析与数据治理策略实战案例分析试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、数据预处理与清洗
要求：请根据以下场景，对数据进行预处理与清洗，确保数据质量。
1.数据来源：某电商平台的用户购买数据，包括用户ID、购买时间、商品ID、购买金额、商品类别等字段。
（1）数据清洗：删除重复行。
（2）数据转换：将购买时间从字符串转换为日期格式。
（3）数据填充：对缺失的购买金额字段进行填充。
（4）数据筛选：筛选出购买金额大于等于100的商品。
2.数据来源：某社交平台的用户互动数据，包括用户ID、关注时间、互动类型（评论、点赞、转发）、互动内容等字段。
（1）数据清洗：删除重复行。
（2）数据转换：将关注时间从字符串转换为日期格式。
（3）数据填充：对缺失的互动内容字段进行填充。
（4）数据筛选：筛选出互动类型为评论的用户。
3.数据来源：某在线教育平台的课程学习数据，包括用户ID、课程ID、学习进度、评分等字段。
（1）数据清洗：删除重复行。
（2）数据转换：将学习进度从百分比转换为整数。
（3）数据填充：对缺失的评分字段进行填充。
（4）数据筛选：筛选出评分大于等于4.5的用户。
4.数据来源：某旅游平台的用户出行数据，包括用户ID、出行时间、出行方式、目的地、花费等字段。
（1）数据清洗：删除重复行。
（2）数据转换：将出行时间从字符串转换为日期格式。
（3）数据填充：对缺失的花费字段进行填充。
（4）数据筛选：筛选出花费大于等于500的用户。
5.数据来源：某招聘网站的求职数据，包括用户ID、求职岗位、求职地区、求职状态等字段。
（1）数据清洗：删除重复行。
（2）数据转换：将求职状态从字符串转换为整数。
（3）数据填充：对缺失的求职地区字段进行填充。
（4）数据筛选：筛选出求职状态为已入职的用户。
6.数据来源：某电商平台的产品评论数据，包括商品ID、评论时间、评论内容、评分等字段。
（1）数据清洗：删除重复行。
（2）数据转换：将评论时间从字符串转换为日期格式。
（3）数据填充：对缺失的评分字段进行填充。
（4）数据筛选：筛选出评分大于等于4的用户。
7.数据来源：某在线视频平台的观看数据，包括用户ID、观看时间、视频ID、观看时长等字段。
（1）数据清洗：删除重复行。
（2）数据转换：将观看时间从字符串转换为日期格式。
（3）数据填充：对缺失的观看时长字段进行填充。
（4）数据筛选：筛选出观看时长大于等于60分钟的用户。
8.数据来源：某在线游戏平台的用户数据，包括用户ID、注册时间、等级、经验值等字段。
（1）数据清洗：删除重复行。
（2）数据转换：将注册时间从字符串转换为日期格式。
（3）数据填充：对缺失的经验值字段进行填充。
（4）数据筛选：筛选出等级大于等于10的用户。
9.数据来源：某在线购物平台的用户浏览数据，包括用户ID、浏览时间、浏览商品ID、浏览时长等字段。
（1）数据清洗：删除重复行。
（2）数据转换：将浏览时间从字符串转换为日期格式。
（3）数据填充：对缺失的浏览时长字段进行填充。
（4）数据筛选：筛选出浏览时长大于等于30分钟的用户。
10.数据来源：某在线音乐平台的用户收听数据，包括用户ID、收听时间、歌曲ID、播放时长等字段。
（1）数据清洗：删除重复行。
（2）数据转换：将收听时间从字符串转换为日期格式。
（3）数据填充：对缺失的播放时长字段进行填充。
（4）数据筛选：筛选出播放时长大于等于300秒的用户。
四、数据可视化与报告制作
要求：根据以下数据，使用合适的可视化工具制作一份数据报告，并解释报告中的关键发现。
1.数据来源：某城市交通管理部门提供的交通流量数据，包括时间（小时）、路段ID、流量（辆/小时）等字段。
（1）绘制流量随时间变化的折线图，展示一天中不同时间段的流量变化趋势。
（2）根据路段ID，绘制流量柱状图，比较不同路段的流量差异。
（3）计算并展示一天中流量最高的三个时间段，以及对应的流量值。
（4）分析并总结交通流量数据，提出可能的优化建议。
2.数据来源：某电商平台的产品销售数据，包括产品ID、销售时间、销售额、产品类别等字段。
（1）绘制销售额随时间变化的折线图，展示一段时间内销售额的变化趋势。
（2）根据产品类别，绘制销售额饼图，展示不同类别产品的销售额占比。
（3