從 CDA LEVEL II 考試題型看 Python 數(shù)據(jù)分析要點(diǎn)

在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，CDA（Certified Data Analyst）認(rèn)證成為眾多從業(yè)者提升專業(yè)能力與職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑。其中，CDA LEVEL II 考試聚焦于中高級(jí)數(shù)據(jù)分析師所需的核心技能，Python 作為主流數(shù)據(jù)分析工具，在考試中占據(jù)關(guān)鍵地位。深入剖析考試題型，能清晰洞察 Python 在數(shù)據(jù)分析全流程中的運(yùn)用要點(diǎn)，為備考者提供精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)方向。

數(shù)據(jù)清洗類題型：夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基石，CDA LEVEL II 考試常通過(guò)實(shí)際案例考查考生運(yùn)用 Python 處理各類數(shù)據(jù)問(wèn)題的能力。例如，給出包含缺失值、異常值、重復(fù)值以及格式錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)表，要求考生運(yùn)用 Pandas 庫(kù)進(jìn)行清洗。

面對(duì)缺失值，考生需熟練使用isnull()函數(shù)定位缺失位置，再依據(jù)數(shù)據(jù)特性與業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇fillna()方法以均值、中位數(shù)或特定值填補(bǔ)，或者使用dropna()函數(shù)刪除缺失嚴(yán)重的行或列。如處理一份銷售數(shù)據(jù)，若 “銷售額” 列存在少量缺失值，可采用該列均值填補(bǔ)：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('sales_data.csv')

mean_sales = data['銷售額'].mean()

data['銷售額'] = data['銷售額'].fillna(mean_sales)

對(duì)于異常值，常借助箱線圖（boxplot()函數(shù)）或 Z - score 方法識(shí)別。使用箱線圖可直觀展示數(shù)據(jù)分布，快速發(fā)現(xiàn)離群點(diǎn)。假設(shè)要檢測(cè) “產(chǎn)品銷量” 列的異常值：

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

sns.boxplot(data['產(chǎn)品銷量'])

plt.show()

發(fā)現(xiàn)異常值后，可依據(jù)業(yè)務(wù)邏輯決定剔除或修正。而處理重復(fù)值時(shí)，duplicated()函數(shù)用于檢測(cè)重復(fù)行，drop_duplicates()函數(shù)實(shí)現(xiàn)去重操作，確保數(shù)據(jù)的唯一性。

數(shù)據(jù)分析類題型：挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值

考試中數(shù)據(jù)分析類題型旨在評(píng)估考生運(yùn)用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、統(tǒng)計(jì)分析與建模的能力。常見(jiàn)題型包括計(jì)算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量、分析變量間的相關(guān)性以及構(gòu)建簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)模型。

利用 Pandas 的describe()函數(shù)能快速生成數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最值等，幫助理解數(shù)據(jù)的整體特征。分析變量相關(guān)性時(shí)，corr()函數(shù)可計(jì)算相關(guān)系數(shù)，結(jié)合熱力圖（Seaborn 庫(kù)的heatmap()函數(shù)）可視化展示，清晰呈現(xiàn)變量間的關(guān)聯(lián)程度。以分析電商用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)為例，探究 “購(gòu)買頻率” 與 “客單價(jià)” 的相關(guān)性：

import pandas as pd

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('ecommerce_user_data.csv')

correlation = data[['購(gòu)買頻率', '客單價(jià)']].corr()

sns.heatmap(correlation, annot=True, cmap='coolwarm')

plt.title('Correlation between Purchase Frequency and Average Order Value')

plt.show()

在預(yù)測(cè)建模方面，Scikit - learn 庫(kù)是核心工具。例如，基于歷史銷售數(shù)據(jù)構(gòu)建線性回歸模型預(yù)測(cè)未來(lái)銷售額，需先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集，再選擇合適模型進(jìn)行訓(xùn)練與評(píng)估：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假設(shè)data為包含特征與目標(biāo)變量的數(shù)據(jù)集

X = data.drop('銷售額', axis=1)

y = data['銷售額']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')

數(shù)據(jù)可視化類題型：呈現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察

良好的數(shù)據(jù)可視化能將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀易懂的圖表，助力決策。CDA LEVEL II 考試要求考生運(yùn)用 Matplotlib、Seaborn 等庫(kù)繪制各類圖表，清晰傳達(dá)數(shù)據(jù)信息。

如繪制柱狀圖對(duì)比不同產(chǎn)品的銷量，可使用 Matplotlib 的bar()函數(shù)：

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

data = pd.read_csv('product_sales.csv')

products = data['產(chǎn)品名稱']

sales = data['銷量']

plt.bar(products, sales)

plt.xlabel('Product Name')

plt.ylabel('Sales Volume')

plt.title('Product Sales Comparison')

plt.xticks(rotation=45)

plt.show()

Seaborn 庫(kù)則更擅長(zhǎng)繪制統(tǒng)計(jì)圖表，如用regplot()函數(shù)繪制散點(diǎn)圖并添加回歸擬合線，分析兩個(gè)變量的關(guān)系，在分析用戶年齡與消費(fèi)金額關(guān)系時(shí)十分實(shí)用：

import seaborn as sns

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('user_consumption.csv')

sns.regplot(x='年齡', y='消費(fèi)金額', data=data)

plt.title('Relationship between Age and Consumption Amount')

plt.show()

此外，對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，常使用折線圖展示趨勢(shì)變化，通過(guò)設(shè)置合適的時(shí)間索引，利用 Matplotlib 或 Seaborn 輕松實(shí)現(xiàn)。

綜合案例分析題型：檢驗(yàn)實(shí)戰(zhàn)能力

綜合案例分析是 CDA LEVEL II 考試的難點(diǎn)與重點(diǎn)，要求考生綜合運(yùn)用 Python 的各項(xiàng)技能，從數(shù)據(jù)獲取、清洗、分析到可視化，完整解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題。

例如，給定一個(gè)電商平臺(tái)的多源數(shù)據(jù)集，包括用戶信息、訂單數(shù)據(jù)、商品詳情等，要求分析用戶購(gòu)買行為，提出營(yíng)銷策略建議?？忌柘冗\(yùn)用 Pandas 讀取并合并不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，去除噪聲與無(wú)效數(shù)據(jù)。接著，通過(guò)數(shù)據(jù)分析挖掘用戶特征，如購(gòu)買頻次分布、熱門商品品類等。再運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化將分析結(jié)果以清晰圖表呈現(xiàn)，如用戶購(gòu)買頻次直方圖、商品品類銷售占比餅圖等。最后，基于分析結(jié)果提出針對(duì)性營(yíng)銷策略，如針對(duì)高頻購(gòu)買用戶推出會(huì)員專屬優(yōu)惠，優(yōu)化熱門商品的推薦算法等。

通過(guò)對(duì) CDA LEVEL II 考試中各類涉及 Python 數(shù)據(jù)分析題型的剖析可知，扎實(shí)掌握 Python 相關(guān)庫(kù)的使用，深入理解數(shù)據(jù)分析的原理與業(yè)務(wù)邏輯，是應(yīng)對(duì)考試、提升數(shù)據(jù)分析能力的關(guān)鍵。無(wú)論是備考 CDA 認(rèn)證，還是投身實(shí)際數(shù)據(jù)科學(xué)工作，不斷練習(xí)與實(shí)踐這些技能，都將為在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代取得成功奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

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