初級大數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)處理與分析真題匯編（2025年版）

初級大數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)處理與分析真題匯編（2025年版）一、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理工作，包括但不限于缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)集描述：某電商平臺用戶購買行為數(shù)據(jù)，包含以下字段：用戶ID（user_id）、購買時間（purchase_time）、商品ID（product_id）、商品類別（category）、購買金額（amount）、用戶評分（rating）。1.填充缺失值：對于缺失的用戶ID、購買時間、商品ID、購買金額、用戶評分字段，請選擇合適的填充方法進(jìn)行填充。2.異常值處理：對于購買金額字段，請找出異常值，并對其進(jìn)行處理。3.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：將購買時間字段轉(zhuǎn)換為日期類型。二、數(shù)據(jù)可視化要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，展示數(shù)據(jù)分布情況。數(shù)據(jù)集描述：某電商平臺用戶購買行為數(shù)據(jù)，包含以下字段：用戶ID（user_id）、購買時間（purchase_time）、商品ID（product_id）、商品類別（category）、購買金額（amount）、用戶評分（rating）。1.繪制用戶購買金額的直方圖，展示用戶購買金額的分布情況。2.繪制商品類別的餅圖，展示不同商品類別的占比情況。3.繪制用戶評分的箱線圖，展示用戶評分的分布情況。三、數(shù)據(jù)分析與挖掘要求：請根據(jù)以下數(shù)據(jù)集，使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘，找出潛在的用戶購買行為規(guī)律。數(shù)據(jù)集描述：某電商平臺用戶購買行為數(shù)據(jù)，包含以下字段：用戶ID（user_id）、購買時間（purchase_time）、商品ID（product_id）、商品類別（category）、購買金額（amount）、用戶評分（rating）。1.分析用戶購買金額與用戶評分之間的關(guān)系，找出相關(guān)系數(shù)。2.分析不同商品類別之間的關(guān)聯(lián)性，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法找出強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。3.分析用戶購買行為的時間規(guī)律，使用時間序列分析找出高峰期和低谷期。四、用戶行為分析要求：請使用以下數(shù)據(jù)集，進(jìn)行用戶行為分析，包括用戶活躍度分析、用戶購買頻率分析以及用戶購買偏好分析。數(shù)據(jù)集描述：某電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)，包含以下字段：用戶ID（user_id）、登錄時間（login_time）、購買次數(shù)（purchase_count）、購買商品類別（purchase_category）、最近一次購買時間（last_purchase_time）。1.用戶活躍度分析：計算每個用戶的活躍度得分，得分越高表示用戶活躍度越高?；钴S度得分計算公式為：活躍度得分=（最近一次購買時間-最后一次登錄時間）/30天。2.用戶購買頻率分析：統(tǒng)計每個用戶的平均購買頻率，即平均每多少天購買一次。3.用戶購買偏好分析：根據(jù)用戶購買商品類別統(tǒng)計，分析用戶的主要購買偏好，并列出前三個最受歡迎的商品類別。五、商品銷售分析要求：請使用以下數(shù)據(jù)集，進(jìn)行商品銷售分析，包括商品銷售趨勢分析、商品銷售占比分析以及商品銷售增長率分析。數(shù)據(jù)集描述：某電商平臺商品銷售數(shù)據(jù)，包含以下字段：商品ID（product_id）、銷售數(shù)量（sales_quantity）、銷售金額（sales_amount）、銷售日期（sales_date）、商品類別（category）。1.商品銷售趨勢分析：繪制商品銷售數(shù)量的時間序列圖，展示商品銷售隨時間的變化趨勢。2.商品銷售占比分析：計算每個商品類別在總銷售金額中的占比，并繪制餅圖展示。3.商品銷售增長率分析：計算每個商品類別在過去一年內(nèi)的銷售增長率，并按照增長率從高到低排序。六、市場細(xì)分與目標(biāo)客戶定位要求：請使用以下數(shù)據(jù)集，進(jìn)行市場細(xì)分與目標(biāo)客戶定位分析。數(shù)據(jù)集描述：某電商平臺用戶數(shù)據(jù)，包含以下字段：用戶ID（user_id）、年齡（age）、性別（gender）、購買金額（amount）、購買頻率（purchase_frequency）、用戶評分（rating）。1.市場細(xì)分：根據(jù)年齡、性別、購買金額、購買頻率和用戶評分等特征，使用聚類算法對用戶進(jìn)行市場細(xì)分。2.目標(biāo)客戶定位：根據(jù)市場細(xì)分結(jié)果，確定每個細(xì)分市場的目標(biāo)客戶特征，并分析如何針對不同細(xì)分市場的目標(biāo)客戶進(jìn)行營銷策略制定。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理答案：1.缺失值處理：-用戶ID：使用上一個有效用戶的ID進(jìn)行填充。-購買時間：使用上一個有效購買時間的下一個時間點進(jìn)行填充。-商品ID：使用上一個有效商品ID進(jìn)行填充。-購買金額：使用該商品類別平均購買金額進(jìn)行填充。-用戶評分：使用該商品類別平均評分進(jìn)行填充。2.異常值處理：-購買金額：使用IQR（四分位數(shù)范圍）方法識別異常值，將小于第一四分位數(shù)-1.5倍IQR和大于第三四分位數(shù)+1.5倍IQR的值視為異常值，并進(jìn)行刪除或替換。3.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：-購買時間：使用pandas庫中的to_datetime函數(shù)將購買時間字符串轉(zhuǎn)換為datetime類型。解析思路：-對于缺失值處理，首先需要識別哪些字段存在缺失值，然后根據(jù)字段的特點選擇合適的填充方法。例如，用戶ID是唯一的，可以使用前一個有效用戶的ID進(jìn)行填充；購買時間可以根據(jù)時間序列的特性進(jìn)行填充；商品ID和購買金額可以使用該商品類別或整個數(shù)據(jù)集的平均值進(jìn)行填充；用戶評分可以使用該商品類別的平均值進(jìn)行填充。-異常值處理通常使用統(tǒng)計方法，如IQR方法，來識別和剔除數(shù)據(jù)集中的異常值。這種方法可以有效地識別出由于數(shù)據(jù)錄入錯誤或數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導(dǎo)致的異常值。-數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)步驟，確保數(shù)據(jù)在后續(xù)分析中能夠正確地被處理和使用。二、數(shù)據(jù)可視化答案：1.用戶購買金額的直方圖：使用matplotlib庫中的hist函數(shù)繪制直方圖，設(shè)置合適的bins參數(shù)來展示購買金額的分布情況。2.商品類別的餅圖：使用matplotlib庫中的pie函數(shù)繪制餅圖，設(shè)置labels參數(shù)為商品類別，sizes參數(shù)為各類別對應(yīng)的銷售金額。3.用戶評分的箱線圖：使用matplotlib庫中的boxplot函數(shù)繪制箱線圖，設(shè)置xlabels參數(shù)為用戶評分，展示評分的分布情況。解析思路：-直方圖是展示連續(xù)變量分布情況的有效工具，通過設(shè)置合適的bins參數(shù)可以清晰地展示數(shù)據(jù)的分布。-餅圖適用于展示不同類別在整體中的占比，通過設(shè)置labels和sizes參數(shù)可以直觀地展示每個類別的銷售金額占比。-箱線圖可以展示數(shù)據(jù)分布的五個統(tǒng)計量：最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)和最大值，同時可以識別出異常值。三、數(shù)據(jù)分析與挖掘答案：1.用戶購買金額與用戶評分之間的關(guān)系：使用numpy庫中的corrcoef函數(shù)計算相關(guān)系數(shù)，分析兩者之間的線性關(guān)系。2.不同商品類別之間的關(guān)聯(lián)性：使用apyori庫中的apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，設(shè)置支持度和置信度閾值來篩選強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。3.用戶購買行為的時間規(guī)律：使用statsmodels庫中的ARIMA模型進(jìn)行時間序列分析，識別高峰期和低谷期。解析思路：-相關(guān)系數(shù)可以衡量兩個變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，通過計算相關(guān)系數(shù)可以了解用戶購買金額和用戶評分之間的關(guān)聯(lián)程度。-關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以找出數(shù)據(jù)集中不同項目之間的關(guān)聯(lián)性，通過設(shè)置支持度和置信度閾值可以篩選出具有實際意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。-時間序列分析可以識別數(shù)據(jù)中的趨勢、季節(jié)性和周期性，通過ARIMA模型可以預(yù)測未來的購買行為，并識別高峰期和低谷期。四、用戶行為分析答案：1.用戶活躍度分析：使用pandas庫中的shift函數(shù)計算每次登錄與上次購買之間的時間差，然后計算活躍度得分。2.用戶購買頻率分析：使用pandas庫中的resample函數(shù)按天或月對購買次數(shù)進(jìn)行分組，計算平均購買頻率。3.用戶購買偏好分析：使用pandas庫中的value_counts函數(shù)統(tǒng)計每個用戶購買商品類別的次數(shù)，然后按次數(shù)降序排列。解析思路：-用戶活躍度分析需要計算用戶每次登錄與上次購買之間的時間差，然后根據(jù)時間差計算活躍度得分，得分越高表示用戶越活躍。-用戶購買頻率分析需要按時間周期對購買次數(shù)進(jìn)行分組，然后計算每個時間周期內(nèi)的平均購買頻率。-用戶購買偏好分析需要統(tǒng)計每個用戶購買商品類別的次數(shù)，然后根據(jù)次數(shù)進(jìn)行排序，以確定用戶的購買偏好。五、商品銷售分析答案：1.商品銷售趨勢分析：使用matplotlib庫中的plot函數(shù)繪制時間序列圖，設(shè)置x和y軸分別為銷售日期和銷售數(shù)量。2.商品銷售占比分析：使用pandas庫中的groupby和sum函數(shù)計算每個商品類別的總銷售金額，然后計算占比。3.商品銷售增長率分析：使用pandas庫中的shift函數(shù)計算每個商品類別前一年的銷售金額，然后計算增長率。解析思路：-商品銷售趨勢分析需要將銷售數(shù)量與銷售日期關(guān)聯(lián)，使用plot函數(shù)繪制時間序列圖，可以直觀地展示銷售趨勢。-商品銷售占比分析需要計算每個商品類別的總銷售金額，并計算其在總銷售金額中的占比，使用餅圖可以更直觀地展示占比情況。-商品銷售增長率分析需要計算每個商品類別前一年的銷售金額，并與當(dāng)前年份的銷售金額進(jìn)行比較，計算增長率。六、市場細(xì)分與目標(biāo)客戶定位答案：1.市場細(xì)分：使用sklear