2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘与数据可视化结合试题解析

年大数据分析师职业技能测试卷数据2025挖掘与数据可视化结合试题解析考试时间分钟总分分姓名

一、选择题每题2分，共20分

1.下列哪项不是大数据的四大V特性？A.体积VolumeB.速度VelocityC.价值ValueD,速度Velocity

2.在数据挖掘过程中，下列哪项不属于数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据归一化D.数据可视化

3.下列哪项不是数据挖掘中的分类算法？A.决策树B.K-means聚类C.支持向量机D.神经网络

4.在数据可视化中，下列哪项不是常用的图表类型？A.折线图B.饼图for feature_index infeature_indices:threshold,leftdata,right_data=split_datadata,feature_index1ef t_num_sanip les=len left_datar ightnumsamples=lenrightdataleft_num_positive=sumrow[-1]for rowin left_dataright_num_positive=sumrow[-1]for rowin right_datainformation_gain=information_gaindata,left_data,rightdataif information_gainbest_information_gain:best_information_gain=informat ion_ga inbest_feature_index=feature_indexbest_threshold=thresholdleft_tree=build_treeleft_data,feature_indices,current depthright_tree=build_treeright_data,feature_indices,current_depthreturn TreeNodebest_feature_index,best_threshold,left_tree,right_tree,1eft numpositive/num samplesdefsplit_datadata,feature_index:threshold=maxdata[:,feature_index]/2left data=[]right_data=[]for rowin data:if row[feature index]=threshold:left_data.appendrowelse:right_data.appendrowreturn threshold,np.arrayleft_data,np.arrayright_data definformationgaindata,leftdata,rightdata:total_entropy=entropydata[:,-1]left_entropy=entropyleft_data[:,-1]right_entropy二entropyright_data[:,-11weight_left=len left_data/lendataweight right=lenright data/lendatareturn total_entropy-weight_left*left_entropy+weight_right*right_entropydef entropydata:unique_elements,counts=np.uniquedata,return_counts=Trueprobabilities=counts/lendataentropy=-np.sumprobabilities*np.Iog2probabilitiesreturn entropy#测试代码data=np.array[[1,2,0],[2,2,1],[2,3,1],[8,7,0],[8,8,1],[25,80,0]feature_indices=list rangedata,shape

[1]-1maxdepth=2tree=build_treedata,feature_indices,max_depthprint_treetree,0def print_treetree,depth:indent=*depthif treeis notNone:print fz，{indentFeature:{tree.feature_index,Threshold:{tree,threshold}/zprint fz，indent Label:{tree,label}〃print fz/{indent}Left:〃print_treetree,left,depth+1print fz，{indent Right:〃print_treetree,right,depth+1#输出决策树print_tree tree,

0、、、

2.决策树模型构建及决策过程输出、、、Feature:0,Threshold:

8.0Left:Feature:1,Threshold:

8.0Label:

0.0Left:Feature:2,Threshold:

0.0Label:

0.0Right:Feature:2,Threshold:

0.0Label:

0.0Right:Feature:1,Threshold:

8.0Label:

1.0Left:Feature:2,Threshold:

0.0Label:

1.0Right:Feature:2,Threshold:

0.0Label:

1.

0、、、

六、论述题答案及解析

1.数据挖掘与数据可视化的关系及其在实际应用中的重要性:―关系-数据挖掘从大量数据中提取有价值的信息和知识-数据可视化将数据转化为图形化展示，便于理解和分析-关系数据挖掘和数据可视化相辅相成，数据挖掘提供数据分析和处理的方法，数据可视化提供直观的数据展示-重要性-发现数据规律通过数据可视化，更容易发现数据中的异常值、趋势和关联关系-提高决策效率为决策者提供直观的数据支持，加快决策过程-优化模型性能数据可视化有助于理解模型的工作原理，优化模型参数-促进知识发现数据挖掘与数据可视化结合，有助于发现数据中的潜在规律和知识C.散点图D.热力图

5.下列哪项不是数据挖掘中的关联规则算法？A.Apr iori算法B.FP-growth算法C.K-means聚类D.决策树

6.在数据挖掘中，下列哪项不是特征选择方法A.基于信息的特征选择B.基于距离的特征选择C.基于密度的特征选择D.基于相似度的特征选择

7.下列哪项不是数据可视化中的交互式分析？A.鼠标悬停

8.鼠标点击C.滚动条D.颜色选择

8.在数据挖掘中，下列哪项不是聚类算法？A.K-means聚类B.层次聚类C.决策树D.神经网络

9.下列哪项不是数据挖掘中的关联规则算法？A.Apr iori算法B.FP-growth算法C.K-means聚类D.决策树

10.在数据可视化中，下列哪项不是常用的图表类型A.折线图B.饼图C.散点图D.热力图

二、简答题（每题5分，共25分）

1.简述大数据的四大V特性

2.简述数据挖掘的流程

3.简述数据可视化在数据挖掘中的作用

4.简述关联规则算法在数据挖掘中的应用

5.简述特征选择在数据挖掘中的作用

三、应用题（每题10分，共30分）

1.根据以下数据，使用Apr iori算法挖掘关联规则商品A:1000次商品B:800次商品C:600次商品D:500次商品A、B:400次商品B、C:300次商品C、D:200次商品A、B、C:100次

2.根据以下数据，使用K-means聚类算法对数据集进行聚类数据集[1,2],[2,2],[2,3],[8,7],[8,8],[25,80]

3.根据以下数据，使用决策树算法进行分类数据集:[1,2,0],[2,2,1],[2,3,1],[8,7,0],[8,8,1],[25,80,0]

四、案例分析题（每题10分，共20分）

1.案例背景某电商公司为了提高用户体验和销售额，希望通过数据挖掘技术分析用户购买行为，从而优化产品推荐系统公司提供了以下数据-用户性别男、女-用户年龄20-30岁、31-40岁、41-50岁、50岁以上-用户购买商品类别服装、电子产品、家居用品-用户购买次数1-5次、6-10次、11-20次、20次以上-用户消费金额1000元以下、1000-3000元、3000-5000元、5000元以上要求

（1）请分析用户购买行为的关键因素，并给出相应的分析结果

（2）基于分析结果，设计一个针对不同购买行为的用户推荐策略

五、编程题（每题10分，共20分）

2.编写Python代码，使用决策树算法对以下数据集进行分类数据集:[1,2,0],[2,2,1],[2,3,1],[8,7,0],[8,8,1],[25,80,0]要求1实现决策树算法的核心功能，包括树节点创建、递归分割、特征选择等2根据给定的数据集，构建决策树模型，并输出决策树的决策过程

六、论述题每题10分，共20分

3.论述数据挖掘与数据可视化的关系及其在实际应用中的重要性要求1阐述数据挖掘与数据可视化之间的联系2分析数据可视化在数据挖掘过程中的作用3举例说明数据挖掘与数据可视化在实际应用中的重要性本次试卷答案如下

一、选择题答案及解析

1.Co大数据的四大V特性包括体积Volume＞速度Velocity＞多样性Variety和价值Value,其中不包括速度Velocity□

2.Do数据预处理步骤包括数据清洗、数据集成、数据归一化和数据转换，数据可视化不属于数据预处理步骤

3.Bo数据挖掘中的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，K-means聚类属于聚类算法

4.Do数据可视化中常用的图表类型包括折线图、饼图、散点图、热力图等,颜色选择不属于图表类型

5.Co数据挖掘中的关联规则算法包括Apriori算法、FP-growth算法、Eclat算法等，K-means聚类属于聚类算法

6.Do数据挖掘中的特征选择方法包括基于信息的特征选择、基于距离的特征选择、基于密度的特征选择、基于相似度的特征选择等

7.Do数据可视化中的交互式分析包括鼠标悬停、鼠标点击、滚动条等，颜色选择不属于交互式分析

8.Co数据挖掘中的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等，决策树属于分类算法

9.Co数据挖掘中的关联规则算法包括Apriori算法、FP-growth算法、Eclat算法等，K-means聚类属于聚类算法

10.Do数据可视化中常用的图表类型包括折线图、饼图、散点图、热力图等，热力图不属于常用图表类型

二、简答题答案及解析

1.大数据的四大V特性-体积Volume指数据的规模，即数据的数量-速度Velocity指数据的生成速度，即数据更新的频率-多样性Variety:指数据的类型和格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据-价值Value指数据的价值，即数据对业务决策、研究和分析的意义

2.数据挖掘的流程-确定问题明确数据挖掘的目标和需求-数据准备收集、清洗和预处理数据-数据挖掘选择合适的数据挖掘算法，对数据进行挖掘-结果评估评估挖掘结果的有效性和准确性-模型部署将挖掘结果应用于实际业务场景

3.数据可视化在数据挖掘中的作用-提高数据可读性将复杂的数据转化为图形化展示，便于理解和分析-发现数据规律通过可视化分析，更容易发现数据中的异常值和趋势-优化数据挖掘过程辅助数据挖掘算法的选择和参数调整-提高决策效率为决策者提供直观的数据支持

4.关联规则算法在数据挖掘中的应用-超市销售分析分析顾客购买商品的关联关系，优化商品陈列和促销策略-金融服务分析客户行为，识别欺诈行为和信用风险-互联网广告分析用户浏览和点击行为，提高广告投放效果

5.特征选择在数据挖掘中的作用-提高模型性能减少冗余特征，提高模型的准确性和泛化能力-减少计算复杂度降低模型的训练时间和计算资源消耗-提高可解释性有助于理解模型的工作原理

三、应用题答案及解析

1.关联规则挖掘-关联规则挖掘结果如下-商品A-＞商品B（支持度

0.4）-商品B-＞商品C（支持度

0.3）-商品C-＞商品D（支持度

0.2）-商品A-＞商品C（支持度

0.1）-推荐策略-对于购买商品A的用户，推荐商品B和商品C-对于购买商品B的用户，推荐商品C-对于购买商品C的用户，推荐商品D

2.K-means聚类算法-聚类结果如下-聚类1[1,2],[2,2],[2,3]-聚类2[8,7],[8,8],[25,80]

3.决策树算法-决策树模型构建如下:-根节点判断第一个特征是否大于等于8,若为真，则进入左子树;否则，进入右子树-左子树判断第二个特征是否大于等于8,若为真，则进入左子树;否则，进入右子树-右子树判断第三个特征是否大于等于0,若为真，则进入左子树;否则，进入右子树

四、案例分析题答案及解析

1.用户购买行为分析-关键因素分析-用户性别女性购买次数较多，消费金额较高-用户年龄31-40岁年龄段的用户购买次数和消费金额较高-用户购买商品类别服装和家居用品是用户购买最多的商品类别-用户购买次数购买次数较多的用户消费金额较高-用户消费金额消费金额较高的用户购买次数较多-用户推荐策略-针对女性用户，推荐服装和家居用品-针对31-40岁年龄段的用户，推荐服装、家居用品和电子产品-针对购买次数较多的用户，推荐相关联的商品，提高交叉销售率

五、编程题答案及解析

1.决策树算法实现-代码实现Python pythonclassTreeNode:def initself,fcaturc_indcx,threshold,lcft=Nonc,right=None,label=None:self.feature_index=feature_indexself,threshold=thresholdself,left=leftself,right=rightself,label二labeldef build_treedata,feature_indices,depth=0:if notdata:return Nonecurrent_depth=depth+1num samples=lendatanum_features=len data

[0]numpositive=sumrow[-1]for rowin datanum_negative=num_samples一num_positiveif num_samples==0:return Noneifnum_positive==0:return TreeNodeNone,None,None,None,0if numnegative=二0:return TreeNodeNone,None,None,None,1if depth=maxdepth:return TreeNodeNone,None,None,None,num_positive/num_samplesbest_feature_index,best_threshold=0,0best_information_gain=0。