2025年中国数据分析师技能测试模拟题及解析

2025年中国数据分析师技能测试模拟题及解析一、单选题（共10题，每题2分）1.在进行数据清洗时，以下哪种方法最适合处理缺失值？（）A.直接删除包含缺失值的行B.使用均值/中位数/众数填充C.使用KNN算法填充D.以上皆非2.以下哪个指标最常用于衡量分类模型的预测准确率？（）A.召回率（Recall）B.F1分数C.AUC值D.决策树深度3.在SQL查询中，以下哪个函数可用于计算分组后的平均值？（）A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()4.以下哪种图表最适合展示时间序列数据？（）A.散点图B.柱状图C.折线图D.饼图5.在机器学习模型中，过拟合的主要表现是？（）A.模型训练误差低，测试误差高B.模型训练误差高，测试误差高C.模型训练误差高，测试误差低D.模型训练误差低，测试误差低6.以下哪种方法不属于特征工程？（）A.特征选择B.特征缩放C.模型调参D.特征编码7.在进行假设检验时，以下哪个术语表示第一类错误？（）A.真实错误率B.假设拒绝率C.α值（显著性水平）D.β值（错误拒绝率）8.以下哪个工具最适合进行数据可视化？（）A.PythonB.ExcelC.SQLD.Git9.在进行回归分析时，以下哪个指标用于衡量模型的拟合优度？（）A.R²值B.MAE值C.RMSE值D.P值10.以下哪种算法属于无监督学习？（）A.决策树B.神经网络C.K-Means聚类D.支持向量机二、多选题（共5题，每题3分）1.以下哪些属于数据预处理步骤？（）A.数据清洗B.特征工程C.数据集成D.数据变换E.数据规约2.在进行时间序列分析时，以下哪些方法可能使用？（）A.ARIMA模型B.Prophet模型C.LSTM网络D.线性回归E.熵权法3.以下哪些指标可用于评估分类模型的性能？（）A.精确率（Precision）B.召回率（Recall）C.F1分数D.AUC值E.混淆矩阵4.在SQL查询中，以下哪些操作属于数据连接？（）A.INNERJOINB.LEFTJOINC.RIGHTJOIND.FULLJOINE.CROSSJOIN5.在进行特征选择时，以下哪些方法可能使用？（）A.相关性分析B.LASSO回归C.递归特征消除D.互信息E.主成分分析（PCA）三、判断题（共10题，每题1分）1.数据清洗是数据分析过程中最关键的一步。（）2.线性回归模型假设自变量与因变量之间存在线性关系。（）3.K-Means聚类算法需要预先指定簇的数量。（）4.AUC值越接近1，模型的分类能力越强。（）5.数据可视化的主要目的是为了美观。（）6.假设检验中的p值越小，拒绝原假设的证据越强。（）7.特征工程的目标是减少数据维度。（）8.SQL中的GROUPBY语句用于对数据进行分组。（）9.机器学习模型的过拟合可以通过增加数据量来解决。（）10.数据分析师需要具备良好的沟通能力。（）四、简答题（共5题，每题5分）1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。2.解释什么是特征工程，并列举三种常见的特征工程方法。3.描述线性回归模型的基本原理及其假设条件。4.解释AUC值的概念及其在模型评估中的作用。5.简述K-Means聚类算法的基本步骤及其优缺点。五、操作题（共2题，每题10分）1.假设你有一个包含用户年龄、性别、收入和购买行为的销售数据集，请写出SQL查询语句，计算不同性别的用户平均收入，并按收入降序排列。2.假设你使用Python中的pandas库加载了一个包含时间序列数据的DataFrame，请写出代码片段，计算过去7天的日平均销量，并绘制折线图展示趋势。答案一、单选题答案1.B2.B3.B4.C5.A6.C7.C8.B9.A10.C二、多选题答案1.A,B,C,D,E2.A,B,C3.A,B,C,D,E4.A,B,C,D,E5.A,B,C,D三、判断题答案1.√2.√3.√4.√5.×6.√7.×8.√9.√10.√四、简答题答案1.数据清洗的主要步骤及其目的-缺失值处理：删除或填充缺失值，确保数据完整性。-异常值处理：识别并处理异常值，避免影响分析结果。-重复值处理：删除重复记录，确保数据唯一性。-数据类型转换：统一数据类型，便于后续分析。-数据格式统一：统一日期、数值等格式，便于处理。2.特征工程的概念及方法-概念：通过转换、组合或选择原始特征，创建新的、更具预测能力的特征。-方法：-特征选择：选择最相关的特征，减少维度。-特征缩放：如标准化、归一化，使特征具有可比性。-特征编码：如独热编码、标签编码，将分类变量转化为数值型。3.线性回归模型的基本原理及其假设条件-原理：通过线性关系描述自变量与因变量之间的关系，最小化残差平方和。-假设条件：-线性关系：自变量与因变量之间存在线性关系。-独立性：观测值之间相互独立。-同方差性：残差的方差恒定。-正态性：残差服从正态分布。4.AUC值的概念及其作用-概念：ROC曲线下面积，衡量模型分类能力的综合指标。-作用：AUC值越接近1，模型分类能力越强，不受阈值影响。5.K-Means聚类算法的基本步骤及其优缺点-步骤：1.初始化簇中心。2.将每个数据点分配到最近的簇中心。3.重新计算簇中心。4.重复步骤2和3，直至收敛。-优点：简单易实现，计算效率高。-缺点：需要预先指定簇数量，对初始值敏感。五、操作题答案1.SQL查询语句sqlSELECT性别,AVG(收入)AS平均收入FROM销售数据GROUPBY性别ORDERBY平均收入DESC;2.Python代码片段pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#假设df是包含时间序列数据的DataFrame，'日期'列为日期，'销量'列为销量df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'])df.set_index('日期',inplace=True)#计算过去7天的日平均销量d