2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：R語言在數(shù)據(jù)分析中的應用試題解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、R語言基礎操作與應用要求：請根據(jù)所學知識，完成以下操作題。1.在R中創(chuàng)建一個向量v，包含元素1，2，3，4，5，并計算其長度。2.將向量v的元素值乘以2，并賦值給新向量w。3.對向量w進行排序，并輸出結果。4.創(chuàng)建一個矩陣m，其行數(shù)為3，列數(shù)為4，并初始化所有元素為0。5.將向量v中的元素1，3，5賦值給矩陣m的第一行。6.計算矩陣m的第一行和第二行的和，并賦值給新向量s。7.統(tǒng)計矩陣m中非零元素的數(shù)量。8.創(chuàng)建一個列表l，包含元素：向量v，矩陣m，字符串"Hello,R!"。9.輸出列表l中第一個元素的長度。10.從列表l中刪除字符串"Hello,R!"，并輸出修改后的列表。二、數(shù)據(jù)讀取與處理要求：請根據(jù)所學知識，完成以下操作題。1.使用read.csv函數(shù)讀取名為"data.csv"的文件，并將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)框df中。2.查看數(shù)據(jù)框df的前5行數(shù)據(jù)。3.選擇數(shù)據(jù)框df中的"age"列，并計算其平均值。4.統(tǒng)計數(shù)據(jù)框df中"gender"列中男性（"male"）和女性（"female"）的數(shù)量。5.使用subset函數(shù)篩選出數(shù)據(jù)框df中年齡大于30歲的男性記錄。6.使用mutate函數(shù)在數(shù)據(jù)框df中添加一列，列名為"age_category"，根據(jù)年齡將數(shù)據(jù)分為三個類別："少年"（age<18）、"成年"（18<=age<60）和"老年"（age>=60）。7.使用filter函數(shù)篩選出數(shù)據(jù)框df中年齡在18到60歲之間的記錄。8.使用arrange函數(shù)按照數(shù)據(jù)框df中的"age"列降序排列數(shù)據(jù)。9.使用select函數(shù)選擇數(shù)據(jù)框df中的"age"、"gender"和"age_category"列。10.使用ungroup函數(shù)將數(shù)據(jù)框df中的分組操作取消。四、數(shù)據(jù)可視化要求：請使用R語言中的繪圖函數(shù)，完成以下可視化任務。1.繪制數(shù)據(jù)框df中"age"和"salary"列的散點圖，并添加適當?shù)臉祟}和坐標軸標簽。2.根據(jù)數(shù)據(jù)框df中的"gender"列，繪制"age"和"salary"的箱線圖，并比較男女兩組數(shù)據(jù)的分布情況。3.使用ggplot2包創(chuàng)建一個分組柱狀圖，展示不同"age_category"的"salary"分布。4.繪制一個時間序列圖，展示數(shù)據(jù)框df中某列隨時間變化的趨勢。5.使用ggplot2包創(chuàng)建一個堆疊柱狀圖，展示不同性別在不同年齡段的"salary"分布。6.繪制一個熱力圖，展示數(shù)據(jù)框df中兩個數(shù)值變量之間的相關性。五、統(tǒng)計分析要求：請使用R語言中的統(tǒng)計函數(shù)，完成以下統(tǒng)計分析任務。1.對數(shù)據(jù)框df中的"salary"列進行描述性統(tǒng)計分析，包括均值、中位數(shù)、標準差、最小值和最大值。2.使用t.test函數(shù)對數(shù)據(jù)框df中的"age"列進行獨立樣本t檢驗，比較兩組數(shù)據(jù)的年齡差異是否顯著。3.使用chisq.test函數(shù)對數(shù)據(jù)框df中的"gender"列進行卡方檢驗，檢驗性別分布是否均勻。4.使用aov函數(shù)對數(shù)據(jù)框df中的"salary"列進行方差分析，考慮"age"和"gender"作為因素變量。5.使用lm函數(shù)對數(shù)據(jù)框df中的"salary"和"age"進行線性回歸分析，并評估模型的擬合優(yōu)度。6.使用kruskal.test函數(shù)對數(shù)據(jù)框df中的"age"和"salary"進行Kruskal-WallisH檢驗，比較不同年齡組在"salary"上的差異。六、數(shù)據(jù)挖掘與預測要求：請使用R語言中的數(shù)據(jù)挖掘和預測函數(shù)，完成以下任務。1.使用caret包中的train函數(shù)，對數(shù)據(jù)框df中的"salary"進行隨機森林回歸模型的訓練，并設置10折交叉驗證。2.使用caret包中的train函數(shù)，對數(shù)據(jù)框df中的"gender"進行邏輯回歸模型的訓練，并設置10折交叉驗證。3.使用caret包中的train函數(shù)，對數(shù)據(jù)框df中的"age"進行支持向量機（SVM）回歸模型的訓練，并設置10折交叉驗證。4.使用caret包中的train函數(shù)，對數(shù)據(jù)框df中的"age"進行決策樹回歸模型的訓練，并設置10折交叉驗證。5.使用caret包中的train函數(shù)，對數(shù)據(jù)框df中的"salary"進行梯度提升樹（GBM）回歸模型的訓練，并設置10折交叉驗證。6.使用caret包中的train函數(shù)，對數(shù)據(jù)框df中的"age"和"salary"進行神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型的訓練，并設置10折交叉驗證。本次試卷答案如下：一、R語言基礎操作與應用1.v<-c(1,2,3,4,5)length(v)解析：創(chuàng)建向量v，并使用length函數(shù)計算其長度，結果應為5。2.w<-v*2解析：將向量v的每個元素乘以2，賦值給新向量w。3.sort(w)解析：對向量w進行排序，結果應為c(2,4,6,8,10)。4.m<-matrix(0,nrow=3,ncol=4)解析：創(chuàng)建一個3行4列的矩陣m，所有元素初始化為0。5.m[1,]<-c(1,3,5)解析：將向量c(1,3,5)賦值給矩陣m的第一行。6.s<-rowSums(m[1:2,])解析：計算矩陣m的第一行和第二行的和，賦值給向量s。7.sum(!is.na(m))解析：計算矩陣m中非零且非NA元素的數(shù)量。8.l<-list(v,m,"Hello,R!")解析：創(chuàng)建一個列表l，包含向量v，矩陣m和字符串"Hello,R!"。9.nchar(l[[1]])解析：輸出列表l中第一個元素的長度，即向量v的長度。10.l<-l[-4]解析：從列表l中刪除第四個元素（字符串"Hello,R!"），修改后的列表不再包含該元素。二、數(shù)據(jù)讀取與處理1.df<-read.csv("data.csv")解析：使用read.csv函數(shù)讀取名為"data.csv"的文件，并將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)框df中。2.head(df)解析：使用head函數(shù)查看數(shù)據(jù)框df的前5行數(shù)據(jù)。3.mean(df$age)解析：計算數(shù)據(jù)框df中"age"列的平均值。4.table(df$gender)解析：使用table函數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)框df中"gender"列中男性（"male"）和女性（"female"）的數(shù)量。5.subset(df,gender=="male"&age>30)解析：使用subset函數(shù)篩選出數(shù)據(jù)框df中年齡大于30歲的男性記錄。6.df<-df%>%mutate(age_category=cut(age,breaks=c(0,18,60,Inf),labels=c("少年","成年","老年"),right=FALSE))解析：使用mutate函數(shù)在數(shù)據(jù)框df中添加一列"age_category"，根據(jù)年齡將數(shù)據(jù)分為三個類別。7.filter(df,age>=18&age<60)解析：使用filter函數(shù)篩選出數(shù)據(jù)框df中年齡在18到60歲之間的記錄。8.df<-df%>%arrange(desc(age))解析：使用arrange函數(shù)按照數(shù)據(jù)框df中的"age"列降序排列數(shù)據(jù)。9.select(df,age,gender,age_category)解析：使用select函數(shù)選擇數(shù)據(jù)框df中的"age"、"gender"和"age_category"列。10.df<-df%>%ungroup()解析：使用ungroup函數(shù)將數(shù)據(jù)框df中的分組操作取消。四、數(shù)據(jù)可視化1.plot(df$age,df$salary,main="AgevsSalary",xlab="Age",ylab="Salary")解析：繪制散點圖，展示"age"和"salary"之間的關系，并添加標題和坐標軸標簽。2.boxplot(df$age~df$gender,main="AgeDistributionbyGender",xlab="Gender",ylab="Age")解析：繪制箱線圖，比較男女兩組數(shù)據(jù)的年齡分布情況。3.ggplot(df,aes(x=age_category,y=salary))+geom_bar(stat="identity")解析：使用ggplot2包創(chuàng)建分組柱狀圖，展示不同年齡段的"salary"分布。4.plot(df$time,df的價值,type="l",main="TimeSeriesTrend",xlab="Time",ylab="Value")解析：繪制時間序列圖，展示某列隨時間變化的趨勢。5.ggplot(df,aes(x=gender,y=salary,fill