2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例分析

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例分析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程要求：請(qǐng)根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程任務(wù)，并解釋每個(gè)步驟的目的。數(shù)據(jù)集描述：以下是一個(gè)關(guān)于用戶購(gòu)買行為的樣本數(shù)據(jù)集，包含用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額、商品類別、購(gòu)買渠道等字段。1.數(shù)據(jù)清洗（1）請(qǐng)刪除缺失值較多的記錄。（2）請(qǐng)將購(gòu)買時(shí)間字段中的非標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式（如“2025-01-0112:00:00”）統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）請(qǐng)將商品類別字段中的重復(fù)值合并為一個(gè)新的類別。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）請(qǐng)將購(gòu)買金額字段從字符串類型轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型。（2）請(qǐng)計(jì)算每條記錄的購(gòu)買金額占比，并添加一個(gè)新的字段。（3）請(qǐng)計(jì)算用戶購(gòu)買商品的類別多樣性，并添加一個(gè)新的字段。二、聚類分析要求：請(qǐng)使用K-means算法對(duì)以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析，并解釋每個(gè)步驟的目的。數(shù)據(jù)集描述：以下是一個(gè)關(guān)于用戶購(gòu)買行為的樣本數(shù)據(jù)集，包含用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額、商品類別、購(gòu)買渠道等字段。1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）請(qǐng)刪除缺失值較多的記錄。（2）請(qǐng)將購(gòu)買時(shí)間字段中的非標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式（如“2025-01-0112:00:00”）統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）請(qǐng)將商品類別字段中的重復(fù)值合并為一個(gè)新的類別。2.聚類分析（1）請(qǐng)選擇合適的K值進(jìn)行聚類分析。（2）請(qǐng)使用K-means算法進(jìn)行聚類，并輸出聚類結(jié)果。（3）請(qǐng)分析不同聚類結(jié)果的特征，并解釋每個(gè)聚類的含義。三、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘要求：請(qǐng)使用Apriori算法對(duì)以下數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并解釋每個(gè)步驟的目的。數(shù)據(jù)集描述：以下是一個(gè)關(guān)于用戶購(gòu)買行為的樣本數(shù)據(jù)集，包含用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額、商品類別、購(gòu)買渠道等字段。1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）請(qǐng)刪除缺失值較多的記錄。（2）請(qǐng)將購(gòu)買時(shí)間字段中的非標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式（如“2025-01-0112:00:00”）統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式（如“2025-01-0112:00”）。（3）請(qǐng)將商品類別字段中的重復(fù)值合并為一個(gè)新的類別。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（1）請(qǐng)?jiān)O(shè)置最小支持度和最小置信度閾值。（2）請(qǐng)使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并輸出結(jié)果。（3）請(qǐng)分析挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并解釋每個(gè)規(guī)則的意義。四、決策樹與隨機(jī)森林要求：請(qǐng)使用Python中的scikit-learn庫(kù)實(shí)現(xiàn)以下決策樹與隨機(jī)森林相關(guān)任務(wù)。1.決策樹分類（1）構(gòu)建一個(gè)決策樹分類器，并使用訓(xùn)練集對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。（2）使用測(cè)試集評(píng)估決策樹分類器的性能，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。（3）調(diào)整決策樹的參數(shù)，如最大深度、最小樣本分割等，觀察模型性能的變化。2.隨機(jī)森林分類（1）構(gòu)建一個(gè)隨機(jī)森林分類器，并使用訓(xùn)練集對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。（2）使用測(cè)試集評(píng)估隨機(jī)森林分類器的性能，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。（3）調(diào)整隨機(jī)森林的參數(shù)，如樹的數(shù)量、最大特征數(shù)等，觀察模型性能的變化。五、樸素貝葉斯與支持向量機(jī)要求：請(qǐng)使用Python中的scikit-learn庫(kù)實(shí)現(xiàn)以下樸素貝葉斯與支持向量機(jī)相關(guān)任務(wù)。1.樸素貝葉斯分類（1）構(gòu)建一個(gè)樸素貝葉斯分類器，并使用訓(xùn)練集對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。（2）使用測(cè)試集評(píng)估樸素貝葉斯分類器的性能，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。（3）調(diào)整樸素貝葉斯分類器的參數(shù)，如類別先驗(yàn)概率等，觀察模型性能的變化。2.支持向量機(jī)分類（1）構(gòu)建一個(gè)支持向量機(jī)分類器，并使用訓(xùn)練集對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。（2）使用測(cè)試集評(píng)估支持向量機(jī)分類器的性能，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。（3）調(diào)整支持向量機(jī)的參數(shù)，如核函數(shù)、正則化參數(shù)等，觀察模型性能的變化。六、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)要求：請(qǐng)使用Python中的TensorFlow庫(kù)實(shí)現(xiàn)以下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)相關(guān)任務(wù)。1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸（1）構(gòu)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型，使用訓(xùn)練集對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。（2）使用測(cè)試集評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型的性能，計(jì)算均方誤差（MSE）。（3）調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，如層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)、激活函數(shù)等，觀察模型性能的變化。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）圖像分類（1）構(gòu)建一個(gè)CNN圖像分類模型，使用訓(xùn)練集對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。（2）使用測(cè)試集評(píng)估CNN圖像分類模型的性能，計(jì)算準(zhǔn)確率。（3）調(diào)整CNN的參數(shù)，如卷積層大小、池化層大小、激活函數(shù)等，觀察模型性能的變化。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程1.數(shù)據(jù)清洗（1）解析思路：檢查數(shù)據(jù)集中每個(gè)字段的缺失值數(shù)量，刪除那些缺失值超過(guò)一定比例（例如20%）的記錄。（2）解析思路：使用正則表達(dá)式或日期時(shí)間庫(kù)將非標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式。（3）解析思路：統(tǒng)計(jì)商品類別字段中的重復(fù)值，創(chuàng)建一個(gè)映射表，將重復(fù)值映射到一個(gè)新的唯一類別。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（1）解析思路：使用Python的`pandas`庫(kù)中的`astype`函數(shù)將購(gòu)買金額字段從字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型。（2）解析思路：計(jì)算每條記錄的購(gòu)買金額占所有購(gòu)買金額的比例，并添加一個(gè)新的字段。（3）解析思路：計(jì)算每個(gè)用戶購(gòu)買商品的類別數(shù)量，并添加一個(gè)新的字段來(lái)表示類別多樣性。二、聚類分析1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）解析思路：使用`pandas`庫(kù)檢查數(shù)據(jù)集中的缺失值，并決定刪除哪些記錄。（2）解析思路：使用`pandas`庫(kù)中的`to_datetime`函數(shù)將購(gòu)買時(shí)間字段轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式。（3）解析思路：使用`pandas`庫(kù)中的`mode`函數(shù)找到重復(fù)值，并創(chuàng)建一個(gè)映射表進(jìn)行合并。2.聚類分析（1）解析思路：使用肘部法則或輪廓系數(shù)來(lái)確定合適的K值。（2）解析思路：使用`sklearn`庫(kù)中的`KMeans`函數(shù)進(jìn)行聚類，并使用`labels_`屬性獲取聚類結(jié)果。（3）解析思路：分析每個(gè)聚類的中心點(diǎn)，并觀察不同聚類的特征。三、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）解析思路：使用`pandas`庫(kù)檢查數(shù)據(jù)集中的缺失值，并決定刪除哪些記錄。（2）解析思路：使用`pandas`庫(kù)中的`to_datetime`函數(shù)將購(gòu)買時(shí)間字段轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式。（3）解析思路：使用`pandas`庫(kù)中的`mode`函數(shù)找到重復(fù)值，并創(chuàng)建一個(gè)映射表進(jìn)行合并。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（1）解析思路：設(shè)置最小支持度閾值，通常為20%或30%。（2）解析思路：使用`sklearn`庫(kù)中的`association_rules`函數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并使用`rules_`屬性獲取結(jié)果。（3）解析思路：根據(jù)支持度和置信度篩選出有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并解釋每個(gè)規(guī)則。四、決策樹與隨機(jī)森林1.決策樹分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫(kù)中的`DecisionTreeClassifier`進(jìn)行訓(xùn)練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫(kù)中的`classification_report`函數(shù)計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。（3）解析思路：通過(guò)調(diào)整`max_depth`和`min_samples_split`參數(shù)來(lái)觀察模型性能的變化。2.隨機(jī)森林分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫(kù)中的`RandomForestClassifier`進(jìn)行訓(xùn)練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫(kù)中的`classification_report`函數(shù)計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。（3）解析思路：通過(guò)調(diào)整`n_estimators`和`max_features`參數(shù)來(lái)觀察模型性能的變化。五、樸素貝葉斯與支持向量機(jī)1.樸素貝葉斯分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫(kù)中的`MultinomialNB`或`GaussianNB`進(jìn)行訓(xùn)練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫(kù)中的`classification_report`函數(shù)計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。（3）解析思路：通過(guò)調(diào)整先驗(yàn)概率參數(shù)來(lái)觀察模型性能的變化。2.支持向量機(jī)分類（1）解析思路：使用`sklearn`庫(kù)中的`SVC`進(jìn)行訓(xùn)練。（2）解析思路：使用`sklearn`庫(kù)中的`classification_report`函數(shù)計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。（3）解析思路：通過(guò)調(diào)整核函數(shù)和正則化參數(shù)來(lái)觀察模型性能的變化。六、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸（1）解析思路：使用`TensorFlow`庫(kù)中的`Sequential`模型構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用`tf.keras.layers`定義層。（2）解析思路：使用`tf.keras.metrics`中的`mean_squared_error`函數(shù)計(jì)算均方誤差。（3）解析思路：通過(guò)調(diào)整層數(shù)、