2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘与分析实践试题.docx
2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘与分析实践试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、数据分析基础理论
要求：理解并应用数据分析的基本概念和方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
1.选择题
（1）在数据清洗过程中，以下哪项操作不属于数据清洗的范畴？
A.缺失值处理
B.异常值处理
C.数据转换
D.数据加密
（2）以下哪种方法不属于数据集成的方法？
A.数据合并
B.数据映射
C.数据转换
D.数据抽样
（3）数据变换的目的是什么？
A.增加数据量
B.减少数据量
C.改变数据格式
D.提高数据质量
（4）数据规约的目的是什么？
A.减少数据量
B.增加数据量
C.改变数据格式
D.提高数据质量
（5）以下哪种数据类型适合使用聚类分析？
A.分类数据
B.序列数据
C.时间序列数据
D.关联数据
2.判断题
（1）数据清洗是数据分析的第一步，其主要目的是去除数据中的噪声和错误。（）
（2）数据集成是将多个数据源合并成一个数据集的过程。（）
（3）数据转换是将原始数据转换为适合分析的数据形式的过程。（）
（4）数据规约是通过降低数据集的复杂度来提高分析效率。（）
（5）关联规则挖掘是挖掘数据之间的关联性，从而发现有价值的信息。（）
二、数据预处理
要求：掌握数据预处理的基本方法和技巧，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
3.填空题
（1）数据清洗的主要步骤包括：_________、_________、_________、_________等。
（2）数据集成的方法有：_________、_________、_________、_________等。
（3）数据变换的方法有：_________、_________、_________、_________等。
（4）数据规约的方法有：_________、_________、_________、_________等。
4.简答题
（1）简述数据清洗的主要步骤及其作用。
（2）简述数据集成的方法及其适用场景。
（3）简述数据变换的方法及其作用。
（4）简述数据规约的方法及其作用。
5.实践题
（1）请根据以下数据，进行数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，并分析结果。
数据：年龄（岁）、性别、收入（万元）、学历、职业
（2）请根据以下数据，进行关联规则挖掘，并分析结果。
数据：商品A、商品B、商品C、商品D、购买时间、购买金额
四、统计分析方法
要求：理解并应用描述性统计、推断性统计和假设检验等统计分析方法。
6.选择题
（1）以下哪项不是描述性统计的指标？
A.平均值
B.中位数
C.标准差
D.假设检验
（2）在假设检验中，若零假设为真，那么以下哪种情况称为第一类错误？
A.拒绝零假设
B.接受零假设
C.错误地接受零假设
D.错误地拒绝零假设
（3）以下哪种统计方法是用来估计总体参数的？
A.参数估计
B.非参数估计
C.聚类分析
D.关联规则挖掘
（4）在t检验中，若自由度为n-1，n为样本量，那么该t分布的临界值为？
A.t(n-1)
B.t(n)
C.t(n+1)
D.t(n/2)
（5）在方差分析（ANOVA）中，若F统计量的值为F，自由度为（m-1,n-m），则以下哪种情况表明组间差异显著？
A.FF(m-1,n-m)
B.FF(m-1,n-m)
C.F=F(m-1,n-m)
D.F≠F(m-1,n-m)
7.判断题
（1）描述性统计是对数据进行概括性描述的统计方法。（）
（2）在假设检验中，拒绝零假设意味着零假设不成立。（）
（3）参数估计是通过样本数据来估计总体参数的方法。（）
（4）t检验和z检验都是用来比较两个样本平均数的方法。（）
（5）方差分析（ANOVA）是用来比较多个样本平均数的方法。（）
五、时间序列分析
要求：理解并应用时间序列分析的基本概念和方法，包括自回归模型、移动平均模型和季节性分解等。
8.填空题
（1）时间序列分析是研究数据随时间变化趋势的方法，常用的模型有：_________、_________、_________等。
（2）自回归模型中的滞后项系数表示过去某个时间点的值对当前时间点值的影响程度。
（3）移动平均模型通过计算过去一段时间内的平均值来预测未来值。
（4）季节性分解是将时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个部分。
9.简答题
（1）简述时间序列分析的基本概念和用途。
（2）简述自回归模型、移动平均模型和季节性分解的基本原理。
（3）简述如何选择合适的时间序列模型。
（4）简述如何使用时间序列模型进