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文件名称:2025年大数据分析师职业技能测试卷:数据清洗与数据预处理实战试题解析.docx
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总页数:18 页
更新时间:2025-03-14
总字数:约9.82千字
文档摘要

2025年大数据分析师职业技能测试卷:数据清洗与数据预处理实战试题解析

考试时间:______分钟总分:______分姓名:______

一、Excel数据清洗与处理

要求:熟悉Excel的基本操作,能够对数据进行清洗和处理,掌握数据排序、筛选、条件格式等技能。

1.以下哪个不是Excel的数据排序功能?()

A.升序排序

B.降序排序

C.手动排序

D.随机排序

2.在Excel中,如何将数字格式化为货币格式?()

A.使用“文本”函数

B.使用“货币”格式

C.使用“格式刷”

D.使用“自定义”格式

3.以下哪个操作不是Excel的数据筛选功能?()

A.自动筛选

B.高级筛选

C.单元格筛选

D.模糊筛选

4.在Excel中,如何删除一列或一行?()

A.选择整列或整行,右键点击选择“删除”

B.点击“开始”菜单,选择“删除”

C.点击“数据”菜单,选择“删除”

D.点击“视图”菜单,选择“删除”

5.在Excel中,如何使用条件格式?()

A.点击“开始”菜单,选择“条件格式”

B.点击“格式”菜单,选择“条件格式”

C.点击“数据”菜单,选择“条件格式”

D.点击“插入”菜单,选择“条件格式”

6.在Excel中,如何复制单元格格式?()

A.使用“格式刷”

B.使用“复制”和“粘贴格式”

C.使用“Ctrl+C”和“Ctrl+V”

D.使用“Ctrl+X”和“Ctrl+V”

7.在Excel中,如何查找和替换文本?()

A.使用“查找”和“替换”功能

B.使用“Ctrl+F”和“Ctrl+H”

C.使用“开始”菜单,选择“查找”和“替换”

D.使用“视图”菜单,选择“查找”和“替换”

8.在Excel中,如何将文本转换为数值?()

A.使用“文本”函数

B.使用“数值”格式

C.使用“转换”功能

D.使用“Ctrl+C”和“Ctrl+V”

9.在Excel中,如何插入或删除单元格?()

A.选择整列或整行,右键点击选择“插入”或“删除”

B.点击“开始”菜单,选择“插入”或“删除”

C.点击“数据”菜单,选择“插入”或“删除”

D.点击“视图”菜单,选择“插入”或“删除”

10.在Excel中,如何使用公式和函数?()

A.点击“公式”菜单,选择所需公式或函数

B.使用“Ctrl+Shift+~”键

C.使用“开始”菜单,选择“公式”

D.使用“视图”菜单,选择“公式”

二、Python数据处理与清洗

要求:熟悉Python编程,能够使用Pandas库对数据进行清洗和处理,掌握数据导入、导出、排序、筛选、条件格式等技能。

1.在Python中,以下哪个不是Pandas库的常见模块?()

A.Series

B.DataFrame

C.NumPy

D.Matplotlib

2.以下哪个不是Pandas库中的数据类型?()

A.int64

B.float64

C.object

D.datetime64

3.在Python中,如何使用Pandas读取CSV文件?()

A.`pandas.read_csv(filename.csv)`

B.`pandas.load_csv(filename.csv)`

C.`pandas.csv(filename.csv)`

D.`pandas.get_csv(filename.csv)`

4.在Python中,如何使用Pandas筛选DataFrame中的数据?()

A.`df.loc[df[column]value]`

B.`df[df[column]value]`

C.`df.filter(df[column]value)`

D.`df.select(df[column]value)`

5.在Python中,如何使用Pandas对数据进行排序?()

A.`df.sort_values(by=column,ascending=True)`

B.`df.sort(by=column,ascending=True)`

C.`df.sort_values(by=column)`

D.`df.sort(by=column)`

6.在Python中,如何使用Pandas删除重复行?()

A.`df.drop_duplicates()`

B.`df.drop_duplicates(subset=column)`

C.`df.duplicated()`

D.`df.duplicate()`

7.在Python中,如何使用Pandas将数据转换为日期格式?()

A.`df[column]=pd.to_d