2025年数据分析师应聘模拟题及面试技巧

2025年数据分析师应聘模拟题及面试技巧一、选择题（共5题，每题2分）1.在数据清洗过程中，以下哪项操作不属于缺失值处理方法？A.插值法B.删除法C.标准化D.回归填充2.以下哪个指标最适合衡量分类模型的预测准确性？A.均方误差B.罗杰斯特系数C.准确率D.相关系数3.SQL中，以下哪个函数用于计算分组后的平均值？A.MAX()B.COUNT()C.AVG()D.SUM()4.在时间序列分析中，ARIMA模型的p、d、q分别代表：A.自回归系数、差分次数、移动平均系数B.移动平均系数、自回归系数、差分次数C.随机误差项、差分次数、自回归系数D.差分次数、移动平均系数、自回归系数5.以下哪种可视化方式最适合展示不同类别之间的数量对比？A.散点图B.热力图C.条形图D.饼图二、填空题（共5题，每题2分）1.在进行A/B测试时，控制组和实验组的样本量需要通过__________来确定。2.SQL中，使用__________关键字可以用来过滤不符合条件的记录。3.数据分析中常用的假设检验方法包括__________和t检验。4.在数据仓库中，OLAP操作主要指__________、切片、切块和旋转。5.机器学习中的过拟合现象可以通过__________技术来缓解。三、简答题（共5题，每题4分）1.简述数据分析师在日常工作中可能遇到的主要挑战。2.描述交叉验证在模型评估中的作用和原理。3.解释什么是特征工程，并举例说明其在实际应用中的重要性。4.说明数据清洗的主要步骤和常用方法。5.描述如何使用SQL实现一个简单的数据聚合操作。四、计算题（共2题，每题10分）1.假设某电商平台A/B测试了两种不同的推荐算法，控制组（算法A）转化率为5%，实验组（算法B）转化率为6%，样本量均为10000。计算该测试的统计显著性（α=0.05）。2.给定以下SQL查询：sqlSELECTdepartment,AVG(salary)ASavg_salaryFROMemployeesGROUPBYdepartmentHAVINGAVG(salary)>(SELECTAVG(salary)FROMemployees)ORDERBYavg_salaryDESC解释该查询的执行逻辑和最终结果。五、编程题（共2题，每题15分）1.使用Python（Pandas库）处理以下数据：pythonimportpandasaspddata={'date':['2023-01-01','2023-01-02','2023-01-01','2023-01-03'],'product':['A','A','B','B'],'sales':[100,150,200,250]}df=pd.DataFrame(data)要求：-将日期列转换为datetime类型-按日期和产品分组，计算每日总销售额-绘制产品A和B的销售额对比折线图2.使用SQL编写查询，实现以下需求：-从订单表（orders）和客户表（customers）中提取2024年12月的订单数据-计算每个客户的订单总额-筛选出订单总额超过5000的客户，并按总额降序排列六、综合分析题（共1题，30分）某电商平台希望分析用户购买行为，提供以下数据表：1.users（用户表）：user_id,registration_date,age,city2.orders（订单表）：order_id,user_id,order_date,total_amount3.products（产品表）：product_id,category,price要求：1.描述如何构建用户分群模型，并说明选择该模型的理由2.设计SQL查询或Python代码片段，计算每个城市用户的平均订单金额3.提出至少三个可以通过数据分析解决的业务问题，并简述解决方案答案一、选择题答案1.C2.C3.C4.A5.C二、填空题答案1.功效分析2.WHERE3.卡方检验4.多维分析5.正则化三、简答题答案1.数据分析师可能遇到的挑战：-数据质量参差不齐需要大量清洗-业务需求理解困难-模型解释性不足-技术更新快需要持续学习2.交叉验证的作用和原理：-作用：评估模型泛化能力-原理：将数据分为k份，轮流用k-1份训练，1份测试，重复k次取平均3.特征工程：-定义：通过技术手段改进特征质量-重要性：直接影响模型表现，如特征组合能发现隐藏关系4.数据清洗步骤：-缺失值处理-异常值检测-数据格式统一-重复值删除5.