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揭秘大数据高手：实战测试题，轻松提升数据分析技能

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引言

大数据时代，数据分析能力已成为一项至关重要的技能。无论是企业决策者还是数据分析师，掌握数据分析的方法和技巧都至关重要。本文将为您提供一系列实战测试题，帮助您在轻松的氛围中提升数据分析技能。

第一部分：数据预处理

1.1 数据清洗

题目描述：给定一个包含缺失值、异常值和重复数据的CSV文件，请编写Python代码进行数据清洗。

参考代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除重复行
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 处理异常值，例如年龄数据
data['age'] = pd.to_numeric(data['age'], errors='coerce')
data = data[data['age'].between(18, 65)]

# 输出清洗后的数据
print(data)

1.2 数据转换

题目描述：将以下日期字符串转换为日期格式，并计算每个用户的注册时间。

参考代码：

import pandas as pd

# 日期字符串
date_str = '2021-01-01,2021-02-01,2021-03-01'

# 转换为日期格式
date_list = pd.to_datetime(date_str.split(','))

# 计算注册时间
data = pd.DataFrame({'date': date_list})
data['register_time'] = data['date'].apply(lambda x: (pd.Timestamp.now() - x).days)
print(data)

第二部分：数据探索与分析

2.1 描述性统计

题目描述：对以下数据集进行描述性统计分析。

参考代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 描述性统计分析
print(data.describe())

2.2 数据可视化

题目描述：根据以下数据，绘制散点图和折线图。

参考代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

# 绘制折线图
plt.plot(data['date'], data['value'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Line Plot')
plt.show()

第三部分：数据挖掘与预测

3.1 决策树

题目描述：使用决策树对以下数据集进行分类。

参考代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
print(accuracy_score(y_test, y_pred))

3.2 机器学习算法

题目描述：使用K-最近邻算法对以下数据集进行分类。

参考代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建K-最近邻模型
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
print(accuracy_score(y_test, y_pred))

总结

通过以上实战测试题，您可以在轻松的氛围中提升数据分析技能。在实际工作中，数据分析是一个不断学习和实践的过程，希望这些测试题能对您有所帮助。祝您在数据分析的道路上越走越远！

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