2025年初级数据分析师考试题集

2025年初级数据分析师考试题集单选题（共10题，每题2分）1.在数据清洗过程中，以下哪种方法最适合处理缺失值？-A.直接删除含有缺失值的行-B.使用均值或中位数填充-C.插值法填充-D.以上都是2.SQL中，用于计算分组数据统计量的函数是？-A.AVG()-B.SUM()-C.COUNT()-D.以上都是3.以下哪个不是数据可视化的基本原则？-A.清晰性-B.美观性-C.准确性-D.复杂性4.在Excel中，哪个函数用于计算两组数据的协方差？-A.CORREL()-B.COVAR.S()-C.VAR.P()-D.STDEV.S()5.以下哪种方法不属于特征工程？-A.特征编码-B.特征选择-C.特征缩放-D.模型训练6.在数据仓库中，星型模型的中心是？-A.雪花表-B.事实表-C.维度表-D.源表7.以下哪个不是常用的数据聚合方法？-A.汇总-B.连接-C.排序-D.分组8.在Python中，用于创建数据框的库是？-A.Pandas-B.NumPy-C.Matplotlib-D.Scikit-learn9.以下哪个指标用于衡量分类模型的预测准确率？-A.AUC-B.Precision-C.Recall-D.F1-score10.在数据采集过程中，以下哪种方法不属于API调用？-A.RESTAPI-B.SOAPAPI-C.WebScraping-D.GraphQLAPI多选题（共5题，每题3分）1.数据预处理的主要步骤包括？-A.数据清洗-B.数据集成-C.数据变换-D.数据规约-E.模型训练2.SQL中，用于数据排序的函数是？-A.ORDERBY-B.GROUPBY-C.HAVING-D.SELECT-E.WHERE3.数据可视化的常见图表类型包括？-A.折线图-B.柱状图-C.散点图-D.饼图-E.热力图4.在Python中，用于数据分析的库包括？-A.Pandas-B.NumPy-C.Matplotlib-D.Scikit-learn-E.TensorFlow5.数据仓库的典型架构包括？-A.数据源-B.数据仓库-C.数据集市-D.数据湖-E.数据展现层判断题（共10题，每题1分）1.数据清洗是数据分析过程中最基础的步骤。（）2.SQL中的JOIN操作只能连接两个表。（）3.数据可视化的目的是让数据更美观。（）4.特征工程只涉及特征的创建和选择。（）5.数据仓库中的数据是临时性的。（）6.数据聚合就是数据的排序操作。（）7.Pandas库主要用于数据可视化。（）8.AUC指标适用于回归问题。（）9.数据采集只能通过爬虫实现。（）10.数据分析报告不需要包含结论和建议。（）简答题（共5题，每题5分）1.简述数据清洗的主要步骤及其作用。2.解释SQL中GROUPBY和HAVING的区别。3.描述数据可视化的基本原则及其重要性。4.说明特征工程的目的是什么，并列举三种常见的方法。5.简述数据仓库的基本架构及其各部分的功能。综合应用题（共2题，每题10分）1.假设你有一个电商平台的销售数据集，包含以下字段：订单ID、用户ID、商品ID、购买数量、购买时间、商品价格。请设计一个SQL查询语句，计算每个用户的总消费金额，并按消费金额降序排列。2.假设你使用Python的Pandas库分析一个股票交易数据集，数据集包含以下字段：日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量。请编写代码计算该股票的简单移动平均线（SMA），并绘制折线图展示结果。答案单选题答案1.D2.D3.D4.B5.D6.B7.B8.A9.A10.C多选题答案1.A,B,C,D2.A,D,E3.A,B,C,D,E4.A,B,C,D5.A,B,C,D,E判断题答案1.√2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×简答题答案1.数据清洗的主要步骤包括：去除重复数据、处理缺失值、处理异常值、数据格式转换等。这些步骤的作用是提高数据的质量，为后续的数据分析提供可靠的基础。2.SQL中GROUPBY用于对数据进行分组，而HAVING用于对分组后的结果进行筛选。GROUPBY是对数据进行聚合，HAVING是对聚合后的结果进行条件过滤。3.数据可视化的基本原则包括清晰性、准确性、美观性等。清晰性要求图表易于理解，准确性要求图表反映数据的真实情况，美观性要求图表具有视觉吸引力。这些原则的重要性在于提高数据的可读性和沟通效果。4.特征工程的目的是通过创建、选择和转换特征，提高模型的性能和预测能力。常见的方法包括特征编码、特征选择和特征缩放等。5.数据仓库的基本架构包括数据源、数据仓库、数据集市、数据湖和数据展现层。数据源是数据的原始来源，数据仓库是数据的存储和处理中心，数据集市是面向特定业务部门的数据集合，数据湖是原始数据的存储库，数据展现层是数据的展示和交互界面。综合应用题答案1.SQL查询语句：sqlSELECT用户ID,SUM(购买数量*商品价格)AS总消费金额FROM销售数据集GROUPBY用户IDORDERBY总消费金额DESC;2.Python代码：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#读取数据data=pd.read_csv('股票交易数据集.csv')#计算简单移动平均线window_size=5data['SMA']=data['收盘价'].rolling(window=window_size).mean()#绘制折线图plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(data['日期'],data['收盘价'],