数据分析师面试考核重点与案例分析

2026年数据分析师面试考核重点与案例分析一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）考察重点：基础概念、工具使用、行业术语理解1.数据分析师在处理缺失值时，以下哪种方法通常适用于连续型数据且能保留更多信息？A.删除缺失值B.填充均值C.填充中位数D.填充众数2.某电商平台希望分析用户购买行为，最适合使用的分析模型是？A.线性回归B.决策树C.神经网络D.聚类分析3.在Python中，以下哪个库主要用于数据清洗和预处理？A.MatplotlibB.PandasC.Scikit-learnD.TensorFlow4.某零售企业关注用户留存率，以下哪个指标最能反映用户粘性？A.转化率B.用户活跃度C.ARPU（每用户平均收入）D.客户生命周期价值（CLV）5.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示时间序列数据？A.柱状图B.散点图C.折线图D.饼图二、简答题（共3题，每题5分，合计15分）考察重点：分析思路、业务理解、工具应用6.简述数据分析师在项目中如何进行数据探索性分析（EDA）？（要求：说明至少三个关键步骤，并举例说明）7.某餐饮企业希望提升外卖订单量，数据分析师应从哪些维度进行分析？（要求：列出至少三个分析维度，并说明每个维度的作用）8.解释什么是“数据偏差”，并举例说明如何减少数据偏差对分析结果的影响。三、计算题（共2题，每题10分，合计20分）考察重点：统计分析能力、数学应用9.某电商平台A和B的销售额数据如下：-电商平台A：[120,150,180,200,220]-电商平台B：[100,160,170,210,230]请计算两个平台的销售额均值、中位数和方差，并分析哪个平台销售额更稳定。10.某APP用户行为数据如下：-用户A：每天使用时长（分钟）：30,45,50,40,35-用户B：每天使用时长（分钟）：25,60,55,30,40假设使用时长服从正态分布，请计算两个用户的平均使用时长，并比较哪个用户的使用习惯更规律（方差越小越规律）。四、业务案例分析（共2题，每题15分，合计30分）考察重点：业务场景分析、解决方案设计11.某生鲜电商平台希望提升用户复购率，请你设计一个数据分析方案，包括：-数据来源（至少三个）-分析维度（至少四个）-可行性分析（说明如何利用数据解决业务问题）12.某汽车品牌希望分析用户购车偏好，请你设计一个数据采集与建模方案，包括：-数据采集方式（线上与线下）-建模目标（至少两个）-模型选择理由（说明为什么选择特定模型）五、编码题（共1题，20分）考察重点：Python编程能力、数据处理13.请用Python完成以下任务：-读取CSV文件“sales_data.csv”（包含“日期”“销售额”“地区”三列）-计算每个地区的销售额总和，并按总和降序排序-绘制柱状图展示结果（要求：x轴为地区，y轴为销售额总和）-保存结果为新的CSV文件“sorted_sales.csv”答案与解析一、选择题答案1.C（中位数对极端值不敏感，适合连续型数据）2.B（决策树适合分类和预测用户行为）3.B（Pandas是数据清洗和预处理的常用库）4.D（CLV反映用户长期价值，最能体现粘性）5.C（折线图适合展示时间趋势）二、简答题答案6.EDA步骤：-统计描述：计算均值、中位数、方差等，了解数据分布-探索关系：用散点图、相关系数分析变量间关系-异常检测：识别离群值或异常模式举例：分析用户年龄分布时，发现极年轻用户（<18岁）占比异常，可能需排除或单独分析。7.分析维度：-地域分布：不同地区的订单量和客单价差异-时间趋势：周末/节假日订单量变化-用户画像：新用户/老用户订单频次差异-竞品对比：与周边商家订单量对比作用：找出高潜力区域或用户群体，制定针对性策略。8.数据偏差解释：-偏差指数据样本不能代表总体，如抽样偏差、测量偏差。减少方法：-扩大样本量-多源数据验证-清洗异常数据三、计算题答案9.计算过程：-均值：A=160,B=160-中位数：A=180,B=170-方差：A≈1024,B≈1216结论：A平台更稳定（方差小）。10.计算过程：-平均时长：A=40,B=40-方差：A≈56.25,B≈122.5结论：A用户更规律。四、业务案例分析答案11.生鲜平台复购率提升方案：-数据来源：用户订单数据、浏览记录、评价数据-分析维度：购买频次、客单价、品类偏好、复购率-可行性：通过RFM模型识别高价值用户，推送个性化优惠券提升复购。12.汽车品牌购车偏好方案：-数据采集：线上问卷调查、线下门店销售记录-建模目标：用户画像、购车决策因素分析-模型选择：决策树（分类偏好）、聚类分析（用户分群）五、编码题答案（Python示例）pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data=pd.read_csv("sales_data.csv")按地区汇总销售额region_sales=data.groupby("地区")["销售额"].sum().sort_values(ascending=False)绘制柱状图region_sales.plot(kind="bar")plt.xlabel("地区")plt.ylabel("销售额总和")plt.t