阿里巴数据分析师面试问题集及解析

2026年阿里巴数据分析师面试问题集及解析一、SQL查询题（共5题，每题10分）1.题目：假设有两张表：`orders`（订单表，包含字段`order_id`、`user_id`、`order_date`、`total_amount`）和`order_items`（订单项表，包含字段`order_id`、`product_id`、`quantity`、`price`）。请查询2025年12月每用户平均订单金额，并按平均金额降序排列，只显示前10名的用户。要求：-使用窗口函数（如果可能）优化查询。-处理可能的空值情况。2.题目：假设有三张表：`users`（用户表，包含字段`user_id`、`注册时间`、`地区`）、`transactions`（交易表，包含字段`transaction_id`、`user_id`、`交易金额`、`交易时间`）。请查询每个地区2026年第一季度总交易金额排名前三的用户，并显示用户ID、地区、总交易金额。要求：-使用CTE（公用表表达式）简化查询。-忽略交易时间为空的记录。3.题目：假设有表`products`（产品表，包含字段`product_id`、`category`、`价格`）和`sales`（销售表，包含字段`sale_id`、`product_id`、`销量`、`销售日期`）。请查询2026年每月每个产品类别的总销量，并计算同比增长率（以2025年同期为基准）。要求：-使用自连接实现同比增长率的计算。-处理销量为0或负数的异常数据。4.题目：假设有表`website_logs`（网站日志表，包含字段`session_id`、`user_id`、`访问时间`、`页面路径`）。请查询每个用户在2026年每天访问页面的次数，并找出每天最活跃的5个页面。要求：-使用分组和子查询实现。-忽略访问时间为空的记录。5.题目：假设有表`campaigns`（营销活动表，包含字段`campaign_id`、`start_date`、`end_date`、`目标用户群`）和`campaign_results`（活动结果表，包含字段`campaign_id`、`用户ID`、`转化金额`）。请查询2026年每个营销活动的平均转化金额，并按转化金额和活动时长（天数）加权计算综合评分（转化金额占比50%，时长占比50%）。要求：-使用窗口函数计算时长。-处理活动时长为0的情况。二、业务理解题（共3题，每题15分）1.题目：阿里巴巴国际站（GlobalMarketplaces）的用户主要来自全球多个国家和地区。假设你负责某欧洲市场的数据分析，该市场用户对价格敏感度较高，但同时对产品质量也有一定要求。请提出至少三种数据分析方法，帮助业务团队优化该市场的产品定价策略。要求：-结合用户行为数据和竞品分析。-说明每种方法的具体操作步骤和预期效果。2.题目：阿里巴巴的物流网络覆盖全球，但在东南亚地区存在部分时效性问题。假设你负责该区域的数据分析，请提出至少三种数据分析方法，帮助物流团队定位时效性问题的主要原因。要求：-结合订单数据、物流节点数据和用户反馈。-说明每种方法的可行性及潜在局限性。3.题目：阿里巴巴的电商业务中，用户复购率是一个关键指标。假设你负责某品类（如“3C电子产品”）的数据分析，请提出至少三种数据分析方法，帮助业务团队提升该品类的用户复购率。要求：-结合用户购买周期、客单价、退货率等指标。-说明每种方法的具体实施步骤及预期效果。三、数据可视化题（共2题，每题20分）1.题目：假设你正在为阿里巴巴某新业务线（如“跨境电商直播带货”）制作数据看板，该业务线涉及多个平台（淘宝直播、天猫直播、国际站直播）和多种产品类型（服饰、美妆、家居）。请设计一个数据看板的框架，包含至少三个核心模块，并说明每个模块的指标选择及可视化方式。要求：-结合业务目标（如GMV增长、用户互动率）。-说明每个模块的潜在洞察点。2.题目：假设你正在为阿里巴巴某地区的销售团队制作月度销售分析报告，该地区包含多个城市，且存在明显的季节性波动。请设计一个包含至少两个时间序列图表的报表框架，并说明如何通过数据对比揭示销售趋势和季节性因素。要求：-结合城市对比和产品类型对比。-说明图表的潜在洞察点及优化建议。四、统计分析题（共2题，每题15分）1.题目：假设有两组数据：A组用户在2026年第一季度每月的客单价，B组用户为同期新注册用户。请提出至少两种统计方法，比较两组用户的客单价差异，并说明每种方法的适用场景。要求：-结合假设检验和非参数检验。-说明每种方法的优缺点。2.题目：假设有数据表明，某品类产品的退货率在2026年第二季度显著上升。请提出至少两种分析方法，帮助业务团队定位退货率上升的原因（如产品质量、用户期望、物流问题等）。要求：-结合用户反馈数据和产品评价数据。-说明每种方法的可行性及潜在局限性。五、编程题（共2题，每题20分）1.题目：假设有以下Python代码片段，请补充缺失的部分，实现从CSV文件读取数据、筛选出2026年销售额超过100万的订单，并按销售额降序排列输出。pythonimportpandasaspd读取数据df=pd.read_csv('orders.csv')补充代码：筛选和排序...输出结果print(df)要求：-处理可能的缺失值。-优化代码效率。2.题目：假设有以下Python代码片段，请补充缺失的部分，实现以下功能：-读取订单数据，按用户ID分组，计算每个用户的平均订单金额。-将结果保存为Excel文件，并添加数据透视表。pythonimportpandasaspd读取数据df=pd.read_csv('orders.csv')补充代码：分组和保存...保存为Excel...要求：-处理可能的异常数据（如销售额为负数）。-优化代码的可读性。答案及解析一、SQL查询题1.答案：sqlWITHuser_ordersAS(SELECTuser_id,SUM(total_amount)ASavg_order_amountFROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2025-12-01'AND'2025-12-31'GROUPBYuser_id)SELECTuser_id,avg_order_amountFROMuser_ordersORDERBYavg_order_amountDESCLIMIT10;解析：-使用`GROUPBY`按用户ID分组，计算每用户的平均订单金额。-使用`WHERE`筛选2025年12月的订单。-使用`ORDERBY`和`LIMIT`获取前10名用户。2.答案：sqlWITHregion_salesAS(SELECTusers.地区,users.user_id,SUM(transactions.交易金额)AStotal_salesFROMusersJOINtransactionsONusers.user_id=transactions.user_idWHEREtransactions.交易时间>='2026-01-01'ANDtransactions.交易时间<='2026-03-31'GROUPBYusers.地区,users.user_id)SELECTuser_id,地区,total_salesFROM(SELECT,RANK()OVER(PARTITIONBY地区ORDERBYtotal_salesDESC)ASrankFROMregion_sales)rankedWHERErank<=3;解析：-使用`JOIN`连接用户和交易数据。-使用`WHERE`筛选2026年第一季度的交易记录。-使用`RANK()`窗口函数按地区和总交易金额排序。3.答案：sqlWITHsales_2026AS(SELECTproducts.产品类别,products.价格,SUM(sales.销量)AStotal_sales_2026FROMproductsJOINsalesONduct_id=duct_idWHEREsales.销售日期BETWEEN'2026-01-01'AND'2026-12-31'GROUPBYproducts.产品类别,products.价格),sales_2025AS(SELECTproducts.产品类别,products.价格,SUM(sales.销量)AStotal_sales_2025FROMproductsJOINsalesONduct_id=duct_idWHEREsales.销售日期BETWEEN'2025-01-01'AND'2025-12-31'GROUPBYproducts.产品类别,products.价格)SELECTs2026.产品类别,s2026.价格,s2026.total_sales_2026,s2025.total_sales_2025,(s2026.total_sales_2026-s2025.total_sales_2025)/s2025.total_sales_2025100ASgrowth_rateFROMsales_2026s2026LEFTJOINsales_2025s2025ONs2026.产品类别=s2025.产品类别ANDs2026.价格=s2025.价格WHEREs2025.total_sales_2025>0;解析：-使用自连接分别计算2026年和2025年的销量。-使用`LEFTJOIN`连接两组数据，计算同比增长率。4.答案：sqlWITHuser_daily_pagesAS(SELECTuser_id,DATE(访问时间)ASvisit_date,COUNT(DISTINCT页面路径)ASpage_countFROMwebsite_logsWHERE访问时间BETWEEN'2026-01-01'AND'2026-12-31'GROUPBYuser_id,visit_date)SELECTvisit_date,页面路径,SUM(page_count)AStotal_page_countFROMuser_daily_pagesGROUPBYvisit_date,页面路径ORDERBYtotal_page_countDESCLIMIT5;解析：-使用`GROUPBY`按用户和日期分组，计算每天访问页面的次数。-使用`ORDERBY`和`LIMIT`获取最活跃的5个页面。5.答案：sqlWITHcampaign_durationAS(SELECTcampaign_id,DATEDIFF(end_date,start_date)+1ASduration_daysFROMcampaigns),campaign_resultsAS(SELECTcampaign_id,AVG(转化金额)ASavg_conversion_amountFROMcampaign_resultsGROUPBYcampaign_id)SELECTc.campaign_id,cr.avg_conversion_amount,cd.duration_days,(cr.avg_conversion_amount0.5+cd.duration_days0.5)ASweighted_scoreFROMcampaignscJOINcampaign_durationcdONc.campaign_id=cd.campaign_idJOINcampaign_resultscrONc.campaign_id=cr.campaign_idWHEREc.start_dateBETWEEN'2026-01-01'AND'2026-12-31'ORDERBYweighted_scoreDESC;解析：-使用`DATEDIFF`计算活动时长。-使用`AVG`计算平均转化金额。-使用加权平均计算综合评分。二、业务理解题1.答案：-方法一：价格弹性分析-操作步骤：收集欧洲市场用户对价格变动的反应数据（如提价/降价后的销量变化），计算价格弹性系数。-预期效果：确定价格敏感度阈值，优化定价策略。-方法二：竞品定价分析-操作步骤：收集欧洲市场主要竞品的定价数据，分析其价格策略。-预期效果：参考竞品定价，优化自身产品定价。-方法三：用户分群分析-操作步骤：根据用户购买行为（如客单价、复购率）将用户分群，分析不同群体的价格偏好。-预期效果：针对性定价，提升转化率。2.答案：-方法一：物流时效分布分析-操作步骤：分析订单从发货到签收的时效分布，识别异常延迟的订单。-可行性：可行，但需结合物流节点数据。-局限性：无法直接定位原因，需进一步分析。-方法二：物流节点效率分析-操作步骤：分析每个物流节点的处理时间，识别瓶颈节点。-可行性：可行，需结合物流数据。-局限性：需确保物流数据准确性。-方法三：用户反馈分析-操作步骤：分析用户关于物流时效的反馈，识别高频问题。-可行性：可行，但需结合物流数据验证。-局限性：用户反馈可能存在主观性。3.答案：-方法一：复购周期分析-操作步骤：计算每个用户的复购周期，分析不同周期的用户行为差异。-预期效果：针对性营销，提升复购率。-方法二：客单价与复购率关联分析-操作步骤：分析客单价与复购率的关联性，优化产品组合。-预期效果：提升客单价，间接提升复购率。-方法三：退货率分析-操作步骤：分析退货原因，优化产品质量和描述。-预期效果：降低退货率，提升用户满意度。三、数据可视化题1.答案：-模块一：平台GMV对比-指标：淘宝直播GMV、天猫直播GMV、国际站直播GMV。-可视化：折线图（时间序列）。-洞察点：不同平台的GMV增长趋势和差异。-模块二：产品类型占比-指标：服饰、美妆、家居等产品的GMV占比。-可视化：饼图或堆积柱状图。-洞察点：核心产品类型和潜力产品类型。-模块三：用户互动率分析-指标：点赞率、评论率、分享率。-可视化：雷达图或热力图。-洞察点：不同平台的用户互动差异。2.答案：-图表一：城市销售趋势对比-指标：每个城市每月的GMV。-可视化：分组柱状图（城市分组，月份堆叠）。-洞察点：销售强区和弱区，季节性波动。-图表二：产品类型销售占比-指标：每个产品类型在每个城市的GMV占比。-可视化：堆积柱状图（城市分组，产品类型堆叠）。-洞察点：每个城市的核心产品类型。-优化建议：-添加趋势线，揭示季节性波动。-使用交互式图表，方便用户筛选城市和产品类型。四、统计分析题1.答案：-方法一：假设检验-操作步骤：提出假设（如两组客单价无差异），计算t统计量，判断p值。-适用场景：数据量较大时。-方法二：非参数检验-操作步骤：使用Mann-WhitneyU检验，不依赖正态分布假设。-适用场景：数据量较小或分布未知时。-优缺点：-假设检验：结果更精确，但需满足假设条件。-非参数检验：适用性更强，但统计功效较低。2.答案：-方法一：回归分析-操作步骤：使用用户反馈数据和产品评价数据，建立回归模型分析退货原因。-可行性：可行，但需确保数据质量。-方法二：文本分析-操作步骤：分析用户评价中的关键词，识别高频问题。-可行性：可行，但需结合定量数据验证。-潜在局限性：-回归分析：需确保自变量独立性。-文本分析：可能存在主观性偏差。五、编程题1.答案：pythonimportpandasaspd读取数据df=pd.read_csv('orders.csv')处理缺失值df=df.dropna(subset=['total_amount','order_date'])df['order_date']=pd.to_datetime(df['order_date'])筛选2026年销售额超过100万的订单df_2026=df[df['order_date'].dt.year==2026]df_filtered=df_2026[df_2026['total_amount']>100000]按销售额降序排列df_sorted=df_filtered.sort_values(by='total_amount',ascending