数据分析师岗位面试题及数据处理技巧含答案

2026年数据分析师岗位面试题及数据处理技巧含答案一、选择题（每题2分，共10题）1.在进行数据探索性分析时，以下哪种方法最适合用于识别数据中的异常值？（）A.箱线图B.散点图C.热力图D.雷达图2.以下哪种聚合函数最适合用于计算分组数据的平均值？（）A.SUMB.AVGC.COUNTD.MAX3.在SQL中，以下哪个关键字用于对查询结果进行排序？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.HAVINGD.WHERE4.以下哪种数据可视化方法最适合展示时间序列数据？（）A.饼图B.折线图C.案例图D.散点图5.在进行特征工程时，以下哪种方法属于降维技术？（）A.特征编码B.PCA（主成分分析）C.特征组合D.标准化6.在处理缺失值时，以下哪种方法可能会引入较多偏差？（）A.删除含有缺失值的行B.使用均值/中位数填充C.使用模型预测缺失值D.使用众数填充7.在进行假设检验时，以下哪个术语表示第一类错误？（）A.真实率B.假设率C.P值D.α错误8.在进行A/B测试时，以下哪个指标最适合衡量转化率？（）A.点击率B.跳出率C.转化率D.载荷时间9.在处理大规模数据时，以下哪种技术最适合用于分布式计算？（）A.递归算法B.并行计算C.递归下降解析D.正则表达式10.在进行数据清洗时，以下哪个步骤通常最先执行？（）A.处理重复值B.处理缺失值C.数据标准化D.数据转换二、填空题（每空1分，共5空）1.在进行数据分组时，常用的SQL函数有______、______和______。2.在进行时间序列分析时，常用的模型有______、______和______。3.在进行特征选择时，常用的方法有______、______和______。4.在进行数据可视化时，常用的图表类型有______、______和______。5.在进行假设检验时，常用的分布有______、______和______。三、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据探索性分析的主要步骤及其目的。2.简述处理缺失值的三种主要方法及其适用场景。3.简述特征工程的主要步骤及其目的。4.简述A/B测试的基本流程及其关键指标。5.简述数据清洗的主要步骤及其目的。四、计算题（每题10分，共2题）1.假设某电商平台的用户行为数据如下表所示，请计算每个用户的平均购买金额，并按平均购买金额降序排列。要求使用SQL语句完成。|用户ID|订单ID|购买金额|订单日期||-|-||-||1001|10001|200|2026-01-01||1001|10002|150|2026-01-02||1002|10003|300|2026-01-01||1002|10004|250|2026-01-03||1003|10005|180|2026-01-02||1003|10006|220|2026-01-03|2.假设某APP的用户行为数据如下表所示，请计算每个用户的平均使用时长，并筛选出使用时长超过10分钟的用户。要求使用Python代码完成。|用户ID|使用时长（分钟）|使用日期||-|-|-||1001|12|2026-01-01||1001|15|2026-01-02||1002|8|2026-01-01||1002|20|2026-01-03||1003|11|2026-01-02||1003|9|2026-01-03|五、实操题（每题15分，共2题）1.假设某电商平台的用户行为数据存储在CSV文件中，请使用Python进行数据清洗，包括：-处理缺失值（使用均值填充）-处理重复值-数据标准化（将购买金额缩放到0-1之间）-绘制购买金额的箱线图2.假设某电商平台的用户行为数据存储在CSV文件中，请使用SQL进行数据分析和可视化，包括：-计算每个用户的购买次数-筛选出购买次数超过3次的用户-按购买次数降序排列结果-绘制购买次数的直方图答案及解析一、选择题答案1.A2.B3.B4.B5.B6.B7.D8.C9.B10.B二、填空题答案1.COUNT、SUM、AVG2.ARIMA、季节性分解、指数平滑3.递归特征消除、Lasso回归、基于树的方法4.柱状图、折线图、散点图5.正态分布、t分布、卡方分布三、简答题答案1.数据探索性分析的主要步骤及其目的-步骤1：数据概览（目的：了解数据的基本结构和特征）-步骤2：数据清洗（目的：处理数据中的缺失值、重复值、异常值等）-步骤3：数据可视化（目的：通过图表展示数据的分布和关系）-步骤4：统计描述（目的：计算数据的集中趋势和离散程度）-步骤5：特征关系分析（目的：探索不同特征之间的关系）2.处理缺失值的三种主要方法及其适用场景-删除含有缺失值的行：适用于缺失值比例较低的情况-填充缺失值：可以使用均值、中位数、众数或模型预测填充，适用于缺失值比例较高的情况-使用模型预测缺失值：可以使用机器学习模型预测缺失值，适用于缺失值与其它特征有较强关系的情况3.特征工程的主要步骤及其目的-步骤1：数据预处理（目的：将原始数据转换为适合分析的格式）-步骤2：特征提取（目的：从原始数据中提取有用的特征）-步骤3：特征选择（目的：选择对模型最有用的特征）-步骤4：特征转换（目的：将特征转换为更适合模型学习的格式）4.A/B测试的基本流程及其关键指标-流程：设计实验、分组用户、收集数据、分析结果、得出结论-关键指标：转化率、点击率、跳出率、用户留存率5.数据清洗的主要步骤及其目的-步骤1：处理缺失值（目的：确保数据的完整性）-步骤2：处理重复值（目的：确保数据的唯一性）-步骤3：处理异常值（目的：确保数据的准确性）-步骤4：数据标准化（目的：确保数据的可比性）四、计算题答案1.SQL计算平均购买金额并排序sqlSELECT用户ID,AVG(购买金额)AS平均购买金额FROM电商用户行为表GROUPBY用户IDORDERBY平均购买金额DESC;2.Python计算平均使用时长并筛选pythonimportpandasaspd读取数据data=pd.read_csv('用户行为数据.csv')计算平均使用时长average_duration=data.groupby('用户ID')['使用时长（分钟）'].mean()筛选使用时长超过10分钟的用户filtered_users=average_duration[average_duration>10]print(filtered_users)五、实操题答案1.Python数据清洗pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data=pd.read_csv('电商用户行为数据.csv')处理缺失值（使用均值填充）data['购买金额'].fillna(data['购买金额'].mean(),inplace=True)处理重复值data.drop_duplicates(inplace=True)数据标准化（将购买金额缩放到0-1之间）min_value=data['购买金额'].min()max_value=data['购买金额'].max()data['购买金额标准化']=(data['购买金额']-min_value)/(max_value-min_value)绘制购买金额的箱线图plt.boxplot(data['购买金额标准化'])plt.title('购买金额标准化箱线图')plt.show()2.SQL数据分析和可视化sql--计算每个用户的购买次数SELECT用户ID,COUNT(订单ID)AS购买次数FROM电商用户行为表GROUPBY用户ID;--筛选出购买次数超过3次的用户SELECT用户ID,COUNT(订单ID)AS购买次数FROM电商用户行为表GROUPBY用户IDHAVINGCOUNT(订单ID)>3;--按购买次数降序排列结果SELECT用户ID,COUNT(订单ID)AS购买次数FROM电商用户行为表GROUPBY用户IDORDERBY购买次数DESC;--绘制购买次数的直方图（需要在支持可视化的工具中完成）--示例代码（Python）importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data=pd.read_csv