人工智能领域的数据分析师面试题

2026年人工智能领域的数据分析师面试题一、选择题（共5题，每题2分，总计10分）1.在处理缺失值时，以下哪种方法最适用于连续型数据且能保留数据分布特征？A.删除含缺失值的行B.填充均值C.填充中位数D.填充众数2.以下哪个指标最适合评估分类模型的预测稳定性？A.准确率B.F1分数C.AUCD.变异系数3.在特征工程中，"特征交叉"通常指：A.特征缩放B.特征编码C.生成多项式特征D.特征选择4.对于时序数据的异常值检测，哪种方法更适用于具有明显趋势的数据？A.Z-scoreB.IQRC.DBSCAND.LOF5.在模型调优中，以下哪个参数不属于超参数？A.学习率B.树的深度C.特征数量D.正则化系数二、填空题（共5题，每题2分，总计10分）1.在数据清洗过程中，处理重复值时通常建议保留______的记录。（答案：最新或最早）2.交叉验证中，k折交叉验证的典型值是______。（答案：5或10）3.在数据可视化中，用于比较不同类别的绝对数量时，最合适的图表是______。（答案：柱状图）4.对于稀疏矩阵，常用的存储方式是______。（答案：CSR或COO）5.在特征重要性评估中，随机森林常用的指标是______。（答案：Gini重要性或Permutation重要性）三、简答题（共5题，每题4分，总计20分）1.简述过拟合和欠拟合的区别，并说明如何通过模型诊断图判断。（答案要点：过拟合指模型对训练数据过度拟合，泛化能力差；欠拟合指模型未充分学习数据规律。可通过残差图、学习曲线判断。）2.解释什么是特征缩放，为什么在距离计算类算法中必要？（答案要点：特征缩放指将特征值统一到相同量级，如标准化或归一化。距离计算类算法（如KNN、SVM）依赖特征尺度，缩放可避免某一特征因数值较大主导距离计算。）3.描述时间序列分析中ARIMA模型的三要素及其含义。（答案要点：自回归项（AR）、差分项（I）、移动平均项（MA），分别表示模型对历史值、平稳性、误差项的依赖。）4.为什么在特征选择时需要考虑特征间的相关性？（答案要点：高度相关的特征可能冗余，增加模型复杂度且无助于提升性能；可通过相关系数矩阵或递归特征消除等方法处理。）5.解释梯度下降法中的"学习率"参数的作用及其调优策略。（答案要点：学习率控制参数更新步长，过小收敛慢，过大易发散；可通过网格搜索或学习率衰减策略调优。）四、计算题（共3题，每题10分，总计30分）1.假设有以下数据集：|X1|X2|Y||||||2|3|0||5|6|1||1|2|0|请计算X1和X2的皮尔逊相关系数。（答案：相关系数公式：ρ=Σ[(xi-x̄)(xj-́x)]/√[Σ(xi-x̄)²Σ(xj-́x)²]计算得：ρ≈0.987）2.给定逻辑回归模型参数θ=[0.5,-1.2]，输入x=[1,2]，求预测概率P(Y=1)。（答案：P(Y=1)=1/(1+e^(-θTx))=1/(1+e^(-0.51-1.22))≈0.818）3.假设使用5折交叉验证评估模型，总样本500个，每组样本量约为100。若某折上AUC为0.85，BUC为0.82，请计算平均性能指标。（答案：平均AUC=(0.85+40.8)/5=0.82平均BUC=(0.82+40.8)/5=0.82）五、代码题（共2题，每题10分，总计20分）1.使用Python实现简单的线性回归，输入X=[1,2,3]，Y=[2,4,6]，输出参数θ。pythonimportnumpyasnpX=np.array([1,2,3]).reshape(-1,1)Y=np.array([2,4,6])theta=np.linalg.inv(X.T@X)@X.T@Yprint("θ:",theta)2.编写Python函数实现数据标准化（Z-score），输入X=[1,2,3,4]，输出标准后数据。pythondefstandardize(X):mean=np.mean(X)std=np.std(X)return(X-mean)/stdprint(standardize([1,2,3,4]))六、方案设计题（共2题，每题10分，总计20分）1.设计一个电商用户流失预警系统的数据流程，需包含数据采集、清洗、建模、监控等环节。（答案要点：-采集用户行为数据（浏览、购买、留存等）-清洗缺失值、异常值，特征工程（如RFM模型）-建模（如LSTM或逻辑回归）-实时监控模型效果，定期迭代）2.针对城市共享单车调度问题，如何通过数据分析优化车辆分布？（答案要点：-收集骑行数据、天气、时间等特征-分析热点区域和需求波动-建立预测模型（如ARIMA+机器学习）-动态调整调度策略，减少空置和排队）答案与解析一、选择题1.C（中位数对异常值不敏感）2.B（F1分数平衡精确率和召回率，适合不均衡数据）3.C（特征交叉生成新特征，如X1X2）4.B（IQR对趋势数据更鲁棒）5.C（特征数量是特征维度，非超参数）二、填空题1.最新（优先保留最新交易数据）2.5或10（工业界常用值）3.柱状图（直方图显示类别频次）4.CSR或COO（稀疏矩阵压缩存储）5.Gini重要性或Permutation重要性（随机森林常用指标）三、简答题1.过拟合指模型在训练集上表现优异但泛化能力差（如训练集R²=0.99，验证集仅0.7）；欠拟合指模型未学习数据规律（训练集R²=0.6）。通过残差图（过拟合时非随机分布）和学习曲线（欠拟合时训练/验证曲线均上升）判断。2.特征缩放指将数值特征统一到[-1,1]或[0,1]区间，避免如年龄（0-100）和收入（1k-1M）在距离计算中被误导。距离算法（KNN、SVM）依赖特征尺度，缩放后可确保所有特征权重均衡。3.ARIMA模型三要素：-自回归（AR）：p阶，表示当前值与过去p期值的线性关系-差分（I）：d阶，使序列平稳（如消除趋势）-移动平均（MA）：q阶，表示当前值与过去q期误差的线性关系4.相关性处理可避免多重共线性，如VIF（方差膨胀因子）检测；冗余特征增加计算成本且可能放大噪声。常用方法包括：-相关系数矩阵筛选（阈值>0.8剔除）-递归特征消除（RFE）5.学习率控制梯度更新步长：过小导致收敛缓慢（如0.001），过大易发散（如0.1）。调优策略：-网格搜索（0.001-0.1步长）-学习率衰减（如指数或余弦退火）四、计算题1.相关系数：ρ=[(2-2)(3-3.5)+(5-2)(6-3.5)+(1-2)(2-3.5)]/√[12+16+3]√[5.5+6.5+2.5]≈0.9872.逻辑回归概率：P=1/(1+e^(-0.5-2.4))=1/(1+e^-2.9)≈0.8183.交叉验证性能：AUC平均=(0.85+0.82+0.79+0.81+0.83)/5=0.82BUC平均=(0.82+0.79+0.81+0.83+0.80)/5=0.82五、代码题1.线性回归实现：pythonimportnumpyasnpX=np.array([1,2,3]).reshape(-1,1)Y=np.array([2,4,6])theta=np.linalg.inv(X.T@X)@X.T@Y输出：θ=[2.0]2.标准化函数：pythondefstandardize(X):mean=np.mean(X)std=np.std(X)return(X-mean)/std输出：[-1.0.1.2.]六、方案设计题1.流程设计：-数据采集：API获取用户行为、GPS坐标、天气等-清洗：处理空值（均值填充）、异常（3σ法则剔除）-建模：构造特征（如近期骑行频率、周几等），使用XG