数据分析师岗位面试指南及试题

2026年数据分析师岗位面试指南及试题一、选择题（共5题，每题2分，总计10分）题目：1.在处理缺失值时，以下哪种方法在数据量较大且缺失比例不高的情况下通常效果最好？A.删除含有缺失值的行B.使用均值/中位数/众数填充C.使用KNN算法填充D.插值法2.以下哪个指标最适合衡量分类模型的预测准确性？A.变异系数（CV）B.AUC（AreaUndertheCurve）C.平均绝对误差（MAE）D.决策树深度3.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示不同类别数据的分布比例？A.散点图B.折线图C.饼图D.热力图4.以下哪个SQL语句用于计算某城市2025年各月份的销售额总和？A.`GROUPBYDAY()`B.`SUM(YEAR(sale_date))`C.`GROUPBYMONTH(sale_date)ORDERBYSUM(sales)`D.`HAVINGCOUNT(sale_date)`5.在Python中，以下哪个库主要用于数据清洗和预处理？A.MatplotlibB.Scikit-learnC.PandasD.TensorFlow二、简答题（共3题，每题5分，总计15分）题目：1.请简述数据分析师在电商行业需要具备的核心能力，并举例说明如何利用数据分析解决实际业务问题。2.解释什么是特征工程，并列举至少三种常见的数据特征转换方法。3.在进行用户行为分析时，如何通过数据埋点设计有效监测用户流失路径？三、计算题（共2题，每题10分，总计20分）题目：1.假设某APP用户数据显示，2025年Q1至Q4的新增用户数分别为：10万、12万、15万、18万。请计算该APP2025年的用户增长率，并说明计算方法。2.某电商平台的商品点击率（CTR）为5%，转化率为1%。现有10万次点击量，请计算最终产生的订单数，并解释计算逻辑。四、SQL题（共2题，每题10分，总计20分）题目：1.给定以下表格结构：sql--orders表|order_id|user_id|order_date|amount|status(0:未支付,1:已支付)|--users表|user_id|city|registration_date|请编写SQL查询，统计2025年各城市的已支付订单平均金额，并按金额降序排列。2.请用SQL实现以下需求：-从`sales`表中筛选出2025年销售额超过10万的订单。-对这些订单按月份分组，并计算每月的订单总数。五、开放题（共1题，20分）题目：某快消品公司希望通过数据分析提升线下门店的销售额。请设计一个完整的数据分析方案，包括：1.需要收集哪些数据？2.如何进行数据清洗和预处理？3.关键分析指标有哪些？4.如何通过分析结果制定业务改进建议？答案与解析一、选择题答案1.C-解析：KNN填充适用于数据量大且缺失比例不高的情况，能保留更多原始数据特征。删除行会丢失信息，均值填充可能扭曲分布，插值法适用于时间序列数据。2.B-解析：AUC衡量模型在不同阈值下的分类性能，适合评估模型稳定性。CV用于衡量数据离散度，MAE用于回归问题，决策树深度是模型结构参数。3.C-解析：饼图直观展示比例，散点图用于关系分析，折线图展示趋势，热力图用于矩阵数据。4.C-解析：SQL中`GROUPBYMONTH(sale_date)`按月份分组，`SUM(sales)`计算总和，`ORDERBY`排序。其他选项错误。5.C-解析：Pandas是Python核心数据处理库，Matplotlib用于绘图，Scikit-learn用于建模，TensorFlow用于深度学习。二、简答题答案1.电商行业数据分析师核心能力及案例-核心能力：业务理解、SQL/Python编程、统计学知识、数据可视化、沟通能力。-案例：通过分析用户购买路径，发现某类商品加购率低，建议优化商品推荐算法，提升转化率。2.特征工程及常见方法-定义：通过衍生新特征或转换现有特征，提升模型性能。-方法：-标准化/归一化（如Min-Max缩放）-独热编码（处理分类变量）-时间特征分解（提取年/月/日）3.用户流失路径监测设计-通过埋点记录用户关键行为（如浏览、加购、下单、离开），构建漏斗模型分析流失节点，优化高流失环节（如支付页面）。三、计算题答案1.用户增长率计算-方法：1.总用户数=10+12+15+18=55万2.增长率=(55-10)/10×100%=450%-解析：以Q1为基准，计算全年增长幅度。2.订单数计算-方法：1.订单数=点击量×CTR×转化率=10万×5%×1%=500-解析：逐层乘法计算最终转化结果。四、SQL题答案1.已支付订单平均金额SQLsqlSELECTcity,AVG(amount)ASavg_amountFROMordersWHEREstatus=1ANDYEAR(order_date)=2025GROUPBYcityORDERBYavg_amountDESC2.销售额筛选与分组SQLsqlSELECTYEAR(sale_date)ASyear,MONTH(sale_date)ASmonth,COUNT()ASorder_countFROMsalesWHEREsales>100000ANDYEAR(sale_date)=2025GROUPBYyear,month五、开放题答案1.数据分析方案设计-数据收集：门店销售额、客流量、库存数据、促销活动记录、用户画像（年龄/性别/消费水平）。-数据清洗：处理缺失值、异常值（如负销售额），统一时