阿里巴数据分析实习生面试题集

2026年阿里巴数据分析实习生面试题集一、统计学与概率论（共5题，每题6分）1.题目：某电商平台每日订单量服从正态分布，均值为10000，标准差为2000。若随机抽取一天，订单量超过12000的概率是多少？请计算并解释结果的实际意义。答案与解析：-计算：设订单量为X，X~N(10000,2000²)。标准化后，P(X>12000)=P(Z>(12000-10000)/2000)=P(Z>1)≈0.1587。-解析：每天订单量超过12000的概率约为15.87%，反映了极端高订单量的发生频率。此结论可用于库存预警或营销策略优化。2.题目：某用户购买商品后，次日复购的概率为20%，连续复购3次的概率是多少？假设每次购买是否复购相互独立。答案与解析：-计算：连续复购3次概率=0.2³=0.008。-解析：复购率较低，说明用户忠诚度有待提升，可优化售后服务或推出会员机制。3.题目：某地区双十一期间销售额服从泊松分布，λ=500（万元/天）。求一天销售额超过600万元的概率。答案与解析：-计算：P(X>600)=1-P(X≤600)≈1-0.887=0.113。-解析：仅约11.3%的天数销售额会突破600万元，可用于评估超额订单处理能力。4.题目：某产品A和B的点击率分别为10%和8%，假设用户随机浏览产品，点击产品A后再点击产品B的概率为5%。求用户点击产品A且点击产品B的联合概率。答案与解析：-计算：P(A且B)=P(A)×P(B|A)=0.1×0.05=0.005。-解析：联合概率较低，可优化产品联动推荐策略。5.题目：某用户注册后30天内流失的概率为30%，求注册后60天内流失的概率（假设流失事件独立）。答案与解析：-计算：P(30天内流失或60天内流失)=P(30天内流失)+P(30天内未流失且60天内流失)=0.3+(1-0.3)×0.3=0.51。-解析：流失率较高，需加强早期用户激活策略。二、SQL与数据库（共6题，每题7分）1.题目：假设有表`orders`（`order_id`,`user_id`,`order_date`,`total_amount`）和`products`（`product_id`,`order_id`,`product_name`）。查询每个用户的总消费金额，并筛选出消费金额最高的前10名用户。答案与解析：sqlSELECTuser_id,SUM(total_amount)AStotal_spentFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYtotal_spentDESCLIMIT10;-解析：通过聚合与排序实现，适用于分析高价值用户。2.题目：表`clicks`（`session_id`,`user_id`,`click_time`,`page_url`）记录用户点击日志。统计每个小时的页面点击次数，并按点击次数降序排列。答案与解析：sqlSELECTDATE_FORMAT(click_time,'%Y-%m-%d%H')AShour,COUNT()ASclicksFROMclicksGROUPBYhourORDERBYclicksDESC;-解析：利用时间格式化统计时序数据，适用于流量分析。3.题目：表`users`（`user_id`,`reg_date`,`last_login`）存储用户注册和登录信息。查询注册后未登录的用户数量。答案与解析：sqlSELECTCOUNT()ASinactive_usersFROMusersWHERElast_loginISNULL;-解析：直接筛选空值，适用于用户活跃度分析。4.题目：表`sales`（`order_id`,`product_id`,`region`,`sales_date`）记录多地域销售数据。查询2025年每个省份的销售额总和，要求结果仅包含销售额超过100万的省份。答案与解析：sqlSELECTregion,SUM(sales)AStotal_salesFROMsalesWHEREYEAR(sales_date)=2025GROUPBYregionHAVINGtotal_sales>1000000;-解析：结合年份筛选和条件聚合，适用于地域化业务分析。5.题目：表`logins`（`user_id`,`login_ip`,`login_time`）记录用户登录行为。查询2026年1月1日当天，IP地址访问次数最多的前5个IP。答案与解析：sqlSELECTlogin_ip,COUNT()ASvisit_countFROMloginsWHEREDATE(login_time)='2026-01-01'GROUPBYlogin_ipORDERBYvisit_countDESCLIMIT5;-解析：时序数据与TopN查询结合，适用于异常流量检测。6.题目：表`payments`（`payment_id`,`order_id`,`payment_method`,`amount`,`payment_time`）记录支付数据。查询使用“支付宝”支付且金额大于200元的订单数量。答案与解析：sqlSELECTCOUNT()ASalipay_ordersFROMpaymentsWHEREpayment_method='支付宝'ANDamount>200;-解析：多条件筛选，适用于支付渠道分析。三、Python与数据清洗（共5题，每题6分）1.题目：给定DataFrame`df`，包含列`user_age`（年龄），其中存在异常值（如负数或超过120）。请清洗数据，将异常值替换为该列的平均值。答案与解析：pythonimportpandasaspddf['user_age']=df['user_age'].apply(lambdax:df['user_age'].mean()ifx<0orx>120elsex)-解析：通过条件替换异常值，保证数据有效性。2.题目：表`orders`中有两列时间戳`created_at`（UTC）和`timezone`（用户时区），请将`created_at`转换为用户本地时间。答案与解析：pythondf['local_time']=pd.to_datetime(df['created_at']).dt.tz_convert(df['timezone'])-解析：时区转换，适用于多地域业务。3.题目：给定列表`data=[1,2,None,4,5]`，请用`numpy`填充缺失值并计算中位数。答案与解析：pythonimportnumpyasnpdata=np.array(data,dtype=float)data=np.nan_to_num(data,nan=np.nanmean(data))median=np.nanmedian(data)-解析：处理缺失值并计算稳健统计量。4.题目：表`products`中有重复的`product_id`，请删除所有重复项并保留第一次出现的记录。答案与解析：pythondf.drop_duplicates(subset='product_id',keep='first',inplace=True)-解析：去重保证数据唯一性。5.题目：给定DataFrame`df`，计算每用户消费金额的日均值，并绘制折线图。答案与解析：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltdf['daily_avg']=df.groupby('user_id')['amount'].transform('mean')df['daily_avg'].plot(kind='line')plt.title('UserDailyAvgSpending')-解析：时序可视化，适用于用户行为监控。四、业务分析（共4题，每题8分）1.题目：某电商平台用户注册后7天内未登录，流失率高达50%。请提出至少3条提升留存率的策略。答案与解析：-策略1：发送个性化欢迎邮件，引导首次登录。-策略2：设置新手任务奖励，刺激早期行为。-策略3：优化注册流程，减少跳出率。-解析：结合用户心理和业务场景设计干预方案。2.题目：某商品A的转化率（点击→购买）为3%，而竞品为5%。请分析可能的原因并提出改进建议。答案与解析：-原因：A的落地页信任度低、价格敏感度高等。-建议：增强品牌背书、推出限时优惠、优化商品详情页。-解析：从用户决策链路分析差距。3.题目：某区域用户对直播带货的参与度低于全国平均水平，请分析可能原因并提出解决方案。答案与解析：-原因：本地主播影响力弱、用户对直播不熟悉等。-建议：引入本地网红合作、开展区域专属直播活动。-解析：结合地域文化设计针对性方案。4.题目：某季度的用户投诉量环比增长20%，请设计分析框架找出核心问题。答案与解析：-框架：按投诉类型分类（物流/客服/产品），关联用户画像和产品迭代节点。-核心问题：可能是新功能Bug或客服响应延迟。-解析：多维交叉分析定位问题源头。五、算法与机器学习（共4题，每题8分）1.题目：如何使用逻辑回归预测用户是否会复购？请简述特征工程步骤。答案与解析：-特征：购买频率、最近一次购买间隔、商品品类等。-步骤：缺失值填充、品类编码、特征标准化。-解析：分类问题典型流程。2.题目：某推荐系统基于协同过滤，但冷启动问题严重。请提出解决方案。答案与解析：-方案：结合内容推荐（如商品标签）或随机推荐。-解析：冷启动是推荐系统经典难题。3.题目：如何评估一个聚类模型的优劣？请列举至少