2025年初级数据分析师能力评估试题

2025年初级数据分析师能力评估试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20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.直接删除含有缺失值的记录B.使用均值或中位数填充缺失值C.使用模型预测缺失值D.保留缺失值不处理2.以下哪种图表最适合展示不同类别数据的占比？（）A.折线图B.散点图C.饼图D.柱状图3.SQL中，用于筛选数据的语句是？（）A.`INSERT`B.`UPDATE`C.`SELECT`D.`DELETE`4.在进行数据分组聚合时，以下哪个函数最适合计算平均数？（）A.`SUM()`B.`COUNT()`C.`AVG()`D.`MAX()`5.以下哪种方法可以有效减少数据的维度？（）A.主成分分析（PCA）B.树模型（如决策树）C.线性回归D.K-means聚类6.在数据可视化中，Y轴表示销售额，X轴表示时间，以下哪种图表最适合展示趋势变化？（）A.散点图B.饼图C.折线图D.热力图7.以下哪种指标最适合评估分类模型的预测效果？（）A.均方误差（MSE）B.熵C.准确率（Accuracy）D.相关系数8.在处理时间序列数据时，以下哪种方法最适合进行季节性分解？（）A.线性回归B.ARIMA模型C.决策树D.逻辑回归9.以下哪种数据库最适合存储结构化数据？（）A.NoSQL数据库（如MongoDB）B.关系型数据库（如MySQL）C.图数据库（如Neo4j）D.列式数据库（如HBase）10.在进行数据探索性分析时，以下哪个步骤最先进行？（）A.建立统计模型B.数据清洗C.数据可视化D.提出业务问题二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些属于数据清洗的常见步骤？（）A.处理重复值B.检测异常值C.统一数据格式D.特征工程E.处理缺失值2.以下哪些图表适合展示多维数据？（）A.散点图B.热力图C.平行坐标图D.饼图E.雷达图3.在SQL中，以下哪些语句属于数据定义语言（DDL）？（）A.`CREATETABLE`B.`INSERTINTO`C.`ALTERTABLE`D.`DROPTABLE`E.`SELECT*FROM`4.以下哪些方法可以用于特征选择？（）A.递归特征消除（RFE）B.Lasso回归C.决策树特征重要性D.相关性分析E.线性回归5.在进行时间序列分析时，以下哪些指标需要考虑？（）A.均值B.标准差C.自相关系数D.移动平均E.趋势成分三、判断题（共5题，每题2分，合计10分）1.数据可视化只能使用柱状图和折线图。（×）2.缺失值处理只能使用删除或填充两种方法。（×）3.SQL中，`JOIN`语句用于连接多个表。（√）4.数据聚合只能使用求和、平均等统计函数。（×）5.任何数据集都适合直接用于机器学习模型训练。（×）四、简答题（共5题，每题4分，合计20分）1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。2.解释什么是数据聚合，并列举三种常见的聚合函数。3.描述散点图和热力图的区别及适用场景。4.说明SQL中`INNERJOIN`和`LEFTJOIN`的区别。5.简述特征工程在数据分析中的作用。五、操作题（共2题，每题10分，合计20分）1.假设有以下SQL查询语句，请解释其功能并说明如何修改以获取不同结果：sqlSELECTcustomer_id,SUM(sales)AStotal_salesFROMordersGROUPBYcustomer_idHAVINGtotal_sales>1000;2.假设你有一组时间序列数据，请简述如何使用Python进行季节性分解，并说明常用的分解方法。答案一、单选题答案1.B2.C3.C4.C5.A6.C7.C8.B9.B10.B二、多选题答案1.A,B,C,E2.A,B,C,E3.A,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D,E三、判断题答案1.×2.×3.√4.×5.×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，保证数据完整性。-重复值处理：删除重复记录，避免分析偏差。-异常值检测：识别并处理异常值，防止误导分析结果。-数据格式统一：统一日期、数值等格式，便于后续处理。-数据转换：如归一化、离散化等，使数据更适合分析。2.数据聚合及其常见函数-数据聚合是指将多个记录合并为单个记录，通过统计函数汇总数据。-常见聚合函数：`SUM()`（求和）、`AVG()`（平均）、`COUNT()`（计数）。3.散点图与热力图的区别及适用场景-散点图：用于展示两个连续变量的关系，适合少量数据点。-热力图：通过颜色深浅表示数值大小，适合大量数据或二维矩阵。4.`INNERJOIN`与`LEFTJOIN`的区别-`INNERJOIN`：仅返回两个表中匹配的记录。-`LEFTJOIN`：返回左表所有记录，右表匹配则显示匹配值，否则为NULL。5.特征工程的作用-提高数据质量，增强模型表现。-通过组合、转换特征，挖掘数据潜在价值。五、操作题答案1.SQL查询语句解析及修改-功能：查询订单总额超过1000的客户ID及订单总额。-修改建议：-若要获取所有客户的订单总额，删除`HAVING`子句：sqlSELECTcustomer_id,SUM(sales)AStotal_salesFROMordersGROUPBYcustomer_id;-若要筛选订单数量超过10的客户：sqlSELECTcustomer_id,COUNT(*)ASorder_countFROMordersGROUPBYcustomer_idHAVINGCOUNT(*)>10;2.Python时间序列季节性分解-方法：使用`statsmodels`库的`seasonal_decompose`函数。-步骤：1.导入库：`fromstatsmodels.tsa.seasonalimportseason