2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：大數(shù)據(jù)技術(shù)在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：大數(shù)據(jù)技術(shù)在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、SQL查詢語(yǔ)言基礎(chǔ)要求：請(qǐng)根據(jù)以下給出的數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)，使用SQL語(yǔ)句完成相應(yīng)的查詢操作。表結(jié)構(gòu)：?jiǎn)T工表（Employee）-idINT-nameVARCHAR(50)-ageINT-department_idINT-salaryDECIMAL(10,2)數(shù)據(jù)：1.id|name|age|department_id|salary2.1|張三|25|10|8000.003.2|李四|30|10|9000.004.3|王五|28|20|7000.005.4|趙六|32|20|8500.006.5|周七|26|10|9500.001.查詢年齡大于30歲的員工信息。2.查詢部門編號(hào)為10的員工姓名和工資。3.查詢所有員工的姓名和年齡，按年齡升序排序。4.查詢工資在8000到10000之間的員工信息。5.查詢年齡小于30歲的員工中，工資最高的員工信息。6.查詢部門編號(hào)為10的員工數(shù)量。7.查詢平均工資超過9000的部門編號(hào)。8.查詢所有員工的姓名，并去除重復(fù)值。9.查詢工資最高的員工姓名和工資。10.查詢部門編號(hào)為20的員工中，年齡最小的員工信息。二、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)要求：請(qǐng)根據(jù)以下給出的業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型。業(yè)務(wù)需求：1.需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)部門的員工數(shù)量。2.需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)部門的平均工資。3.需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)部門的員工年齡分布。表結(jié)構(gòu)：1.部門表（Department）-idINT-nameVARCHAR(50)2.員工表（Employee）-idINT-nameVARCHAR(50)-ageINT-department_idINT-salaryDECIMAL(10,2)1.設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，包括事實(shí)表和維度表。2.根據(jù)業(yè)務(wù)需求，確定事實(shí)表和維度表之間的關(guān)系。3.設(shè)計(jì)事實(shí)表和維度表的結(jié)構(gòu)，包括字段名稱和數(shù)據(jù)類型。4.根據(jù)業(yè)務(wù)需求，編寫SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的建立。5.編寫SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)部門員工數(shù)量的統(tǒng)計(jì)。6.編寫SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)部門平均工資的統(tǒng)計(jì)。7.編寫SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)部門員工年齡分布的統(tǒng)計(jì)。8.根據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，設(shè)計(jì)一個(gè)查詢，統(tǒng)計(jì)每個(gè)部門的員工數(shù)量、平均工資和年齡分布。9.根據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，設(shè)計(jì)一個(gè)查詢，統(tǒng)計(jì)年齡大于30歲的部門員工數(shù)量。10.根據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，設(shè)計(jì)一個(gè)查詢，統(tǒng)計(jì)每個(gè)部門的最高工資。四、大數(shù)據(jù)處理框架Hadoop應(yīng)用要求：請(qǐng)根據(jù)以下給出的Hadoop集群環(huán)境，完成以下任務(wù)。Hadoop集群環(huán)境：-偽分布式模式-Hadoop版本：Hadoop3.3.1-HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)：/user/hadoop/input-YARN資源管理器：localhost:8088任務(wù)：1.使用Hadoop命令行工具，創(chuàng)建一個(gè)名為"mydata"的HDFS目錄。2.將本地文件"localfile.txt"上傳到HDFS目錄"/user/hadoop/input"下。3.編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的MapReduce程序，讀取HDFS中的"localfile.txt"文件，計(jì)算每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。4.編譯并運(yùn)行MapReduce程序，將結(jié)果輸出到HDFS目錄"/user/hadoop/output/mroutput"。5.使用Hadoop命令行工具，查看MapReduce程序輸出的結(jié)果。6.使用Hadoop命令行工具，刪除HDFS目錄"/user/hadoop/output/mroutput"及其內(nèi)容。五、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)際案例分析要求：請(qǐng)根據(jù)以下給出的案例分析，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決問題。案例分析：某電商平臺(tái)希望通過分析用戶購(gòu)買行為，預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)購(gòu)買特定商品。數(shù)據(jù)集：-用戶ID-商品ID-購(gòu)買時(shí)間-用戶性別-用戶年齡-用戶職業(yè)-商品類別-商品價(jià)格-用戶購(gòu)買歷史任務(wù)：1.分析用戶購(gòu)買歷史，識(shí)別用戶的購(gòu)買偏好。2.根據(jù)用戶購(gòu)買偏好，為用戶推薦可能的商品。3.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法（如Apriori算法），找出用戶購(gòu)買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。4.根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則，構(gòu)建推薦系統(tǒng)，為用戶推薦商品。5.評(píng)估推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。6.根據(jù)分析結(jié)果，提出改進(jìn)電商平臺(tái)的策略。六、數(shù)據(jù)可視化工具應(yīng)用要求：請(qǐng)根據(jù)以下給出的數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)可視化工具完成以下任務(wù)。數(shù)據(jù)集：-銷售數(shù)據(jù)（日期，銷售額，銷售量，地區(qū)）任務(wù)：1.使用數(shù)據(jù)可視化工具，創(chuàng)建銷售額隨時(shí)間變化的折線圖。2.使用數(shù)據(jù)可視化工具，創(chuàng)建銷售量隨時(shí)間變化的折線圖。3.使用數(shù)據(jù)可視化工具，創(chuàng)建銷售額按地區(qū)分布的餅圖。4.使用數(shù)據(jù)可視化工具，創(chuàng)建銷售量按地區(qū)分布的餅圖。5.使用數(shù)據(jù)可視化工具，創(chuàng)建銷售額和銷售量的散點(diǎn)圖，以觀察兩者之間的關(guān)系。6.使用數(shù)據(jù)可視化工具，創(chuàng)建一個(gè)綜合儀表盤，展示銷售額、銷售量和地區(qū)分布的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。本次試卷答案如下：一、SQL查詢語(yǔ)言基礎(chǔ)1.查詢年齡大于30歲的員工信息。解析：使用SELECT語(yǔ)句和WHERE子句進(jìn)行條件查詢。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREage>30;`2.查詢部門編號(hào)為10的員工姓名和工資。解析：使用SELECT語(yǔ)句選擇特定的列，并使用WHERE子句進(jìn)行條件過濾。答案：`SELECTname,salaryFROMEmployeeWHEREdepartment_id=10;`3.查詢所有員工的姓名和年齡，按年齡升序排序。解析：使用SELECT語(yǔ)句選擇所需的列，并使用ORDERBY子句進(jìn)行排序。答案：`SELECTname,ageFROMEmployeeORDERBYageASC;`4.查詢工資在8000到10000之間的員工信息。解析：使用SELECT語(yǔ)句和BETWEEN操作符進(jìn)行范圍查詢。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREsalaryBETWEEN8000AND10000;`5.查詢年齡小于30歲的員工中，工資最高的員工信息。解析：使用SELECT語(yǔ)句，并使用子查詢找到工資最高的員工。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREage<30ANDsalary=(SELECTMAX(salary)FROMEmployeeWHEREage<30);`6.查詢部門編號(hào)為10的員工數(shù)量。解析：使用SELECT語(yǔ)句和COUNT聚合函數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。答案：`SELECTCOUNT(*)FROMEmployeeWHEREdepartment_id=10;`7.查詢平均工資超過9000的部門編號(hào)。解析：使用SELECT語(yǔ)句和GROUPBY子句進(jìn)行分組，并使用HAVING子句進(jìn)行條件過濾。答案：`SELECTdepartment_idFROMEmployeeGROUPBYdepartment_idHAVINGAVG(salary)>9000;`8.查詢所有員工的姓名，并去除重復(fù)值。解析：使用SELECT語(yǔ)句和DISTINCT關(guān)鍵字去除重復(fù)的姓名。答案：`SELECTDISTINCTnameFROMEmployee;`9.查詢工資最高的員工姓名和工資。解析：使用SELECT語(yǔ)句和MAX聚合函數(shù)找到最高工資。答案：`SELECTname,salaryFROMEmployeeWHEREsalary=(SELECTMAX(salary)FROMEmployee);`10.查詢部門編號(hào)為20的員工中，年齡最小的員工信息。解析：使用SELECT語(yǔ)句，并使用子查詢找到年齡最小的員工。答案：`SELECT*FROMEmployeeWHEREage=(SELECTMIN(age)FROMEmployeeWHEREdepartment_id=20);`二、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)1.設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，包括事實(shí)表和維度表。解析：根據(jù)業(yè)務(wù)需求，事實(shí)表用于存儲(chǔ)量化數(shù)據(jù)，維度表用于存儲(chǔ)描述性數(shù)據(jù)。答案：事實(shí)表：Employee_Sales_Fact，包含日期、銷售額、銷售量；維度表：Department_Dim，包含部門ID和部門名稱。2.根據(jù)業(yè)務(wù)需求，確定事實(shí)表和維度表之間的關(guān)系。解析：通過外鍵建立事實(shí)表和維度表之間的關(guān)系。答案：Employee_Sales_Fact表的department_id字段與Department_Dim表的id字段建立外鍵關(guān)系。3.設(shè)計(jì)事實(shí)表和維度表的結(jié)構(gòu)，包括字段名稱和數(shù)據(jù)類型。解析：根據(jù)需求定義字段名稱和數(shù)據(jù)類型。答案：Employee_Sales_Fact表：dateDATE,salesDECIMAL(10,2),quantityINT;Department_Dim表：idINT,nameVARCHAR(50);4.根據(jù)業(yè)務(wù)需求，編寫SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的建立。解析：使用CREATETABLE語(yǔ)句創(chuàng)建事實(shí)表和維度表。答案：`CREATETABLEEmployee_Sales_Fact(dateDATE,salesDECIMAL(10,2),quantityINT);CREATETABLEDepartment_Dim(idINT,nameVARCHAR(50));`5.編寫SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)部門員工數(shù)量的統(tǒng)計(jì)。解析：使用SELECT語(yǔ)句和COUNT聚合函數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。答案：`SELECT,COUNT(e.id)ASemployee_countFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY;`6.編寫SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)部門平均工資的統(tǒng)計(jì)。解析：使用SELECT語(yǔ)句和AVG聚合函數(shù)進(jìn)行平均值的計(jì)算。答案：`SELECT,AVG(e.salary)ASaverage_salaryFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY;`7.編寫SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)部門員工年齡分布的統(tǒng)計(jì)。解析：使用SELECT語(yǔ)句和COUNT聚合函數(shù)進(jìn)行年齡的分組統(tǒng)計(jì)。答案：`SELECTe.age,COUNT(*)ASage_countFROMEmployeeeGROUPBYe.age;`8.根據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，設(shè)計(jì)一個(gè)查詢，統(tǒng)計(jì)每個(gè)部門的員工數(shù)量、平均工資和年齡分布。解析：使用JOIN語(yǔ)句連接事實(shí)表和維度表，并使用GROUPBY子句進(jìn)行分組。答案：`SELECT,COUNT(e.id)ASemployee_count,AVG(e.salary)ASaverage_salary,e.ageFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY,e.age;`9.根據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，設(shè)計(jì)一個(gè)查詢，統(tǒng)計(jì)年齡大于30歲的部門員工數(shù)量。解析：使用SELECT語(yǔ)句和COUNT聚合函數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，并使用HAVING子句進(jìn)行條件過濾。答案：`SELECT,COUNT(e.id)ASemployee_countFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idWHEREe.age>30GROUPBY;`10.根據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，設(shè)計(jì)一個(gè)查詢，統(tǒng)計(jì)每個(gè)部門的最高工資。解析：使用SELECT語(yǔ)句和子查詢找到每個(gè)部門的最高工資。答案：`SELECT,MAX(e.salary)ASmax_salaryFROMDepartment_DimdLEFTJOINEmployeeeONd.id=e.department_idGROUPBY;`三、大數(shù)據(jù)處理框架Hadoop應(yīng)用1.使用Hadoop命令行工具，創(chuàng)建一個(gè)名為"mydata"的HDFS目錄。解析：使用hadoopfs-mkdir命令創(chuàng)建HDFS目錄。答案：`hadoopfs-mkdir/user/hadoop/mydata`2.將本地文件"localfile.txt"上傳到HDFS目錄"/user/hadoop/input"下。解析：使用hadoopfs-put命令上傳文件到HDFS。答案：`hadoopfs-putlocalfile.txt/user/hadoop/input/localfile.txt`3.編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的MapReduce程序，讀取HDFS中的"localfile.txt"文件，計(jì)算每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。解析：