数据分析师岗位技能考试题含答案

2026年数据分析师岗位技能考试题含答案一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.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较好地保留数据分布特征？A.删除含有缺失值的行B.填充均值或中位数C.填充众数D.K最近邻填充2.假设某电商平台的用户购买转化率在周末显著高于工作日，在进行时间序列分析时，以下哪种模型最适合捕捉这种周期性波动？A.ARIMA模型B.Prophet模型C.线性回归模型D.逻辑回归模型3.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示不同城市用户消费金额的分布差异？A.散点图B.条形图C.饼图D.热力图4.假设你需要对用户行为数据中的异常值进行处理，以下哪种方法最可能导致数据信息丢失？A.3σ法则过滤B.分位数法过滤C.基于业务规则的过滤D.对异常值进行标准化5.在A/B测试中，控制组和实验组的样本量应如何确定以保证结果的统计显著性？A.根据业务需求随意分配B.使用样本量计算公式根据置信水平和效果大小确定C.仅关注实验组的样本量D.基于历史数据经验分配6.假设某APP需要优化用户留存率，以下哪种分析方法最适合识别导致用户流失的关键因素？A.描述性统计分析B.关联规则挖掘C.留存分析（如LTV模型）D.主成分分析（PCA）7.在构建用户画像时，以下哪种数据源通常被认为是高价值但难以获取的？A.用户注册信息B.社交媒体公开数据C.第三方数据平台（如征信数据）D.用户行为日志8.假设你需要对用户评论数据进行情感分析，以下哪种技术最适合处理中文文本？A.Word2VecB.BERT（中文预训练模型）C.决策树分类器D.朴素贝叶斯分类器9.在数据仓库设计中，以下哪种模式最适合支持多维分析（如OLAP）？A.星型模式B.网状模式C.锁定模式D.分布式模式10.假设某企业需要评估不同营销渠道的效果，以下哪种指标最适合衡量渠道投资回报率（ROI）？A.用户增长率B.转化率C.单用户平均收入（ARPU）D.营销渠道ROI二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在数据清洗过程中，以下哪些属于常见的异常值处理方法？A.删除异常值B.分箱（离散化）处理C.基于业务规则修正D.填充中位数2.假设你需要分析用户购买行为，以下哪些指标可以用于评估用户价值？A.购买频率B.平均客单价C.用户生命周期价值（LTV）D.复购率3.在时间序列预测中，以下哪些因素会影响模型的选择？A.数据的周期性B.数据的平稳性C.数据的线性关系D.数据的缺失情况4.在数据可视化设计中，以下哪些原则有助于提升图表的可读性？A.保持图表简洁，避免信息过载B.使用合适的颜色搭配（如避免色盲不友好的配色）C.标注清晰的坐标轴和图例D.使用动态效果增强表现力5.在用户分群分析中，以下哪些方法可以用于识别不同的用户群体？A.K-means聚类B.系统聚类C.基于规则的分群D.逻辑回归分群三、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述数据分析师在处理缺失值时需要考虑的关键因素。（需结合数据类型、缺失比例、业务场景等展开）2.解释A/B测试的核心步骤及其在业务决策中的作用。（需说明分组、设计实验、分析结果、结论验证等环节）3.描述数据仓库中“维度表”和“事实表”的作用及其关系。（需说明维度表用于描述业务场景，事实表记录业务度量）4.列举三种常见的中文文本预处理方法，并说明其目的。（需包含分词、去停用词、词性标注等）四、计算题（共2题，每题10分，合计20分）1.假设某电商平台某月用户数据如下表，请计算：|用户ID|购买金额|购买次数||-|-|-||1|200|2||2|300|1||3|0|0||4|500|3|（1）计算平均客单价和购买频率；（2）若需对购买金额进行标准化（Z-score），计算其公式及结果。2.假设某APP进行A/B测试，控制组（A组）转化率为5%，实验组（B组）转化率为6%，样本量均为1000。请计算：（1）使用二项分布检验，判断实验组是否显著优于控制组（α=0.05）；（2）若后续需进一步扩大样本量以提升统计效力，简述如何调整。五、业务分析题（共1题，15分）背景：某电商平台的用户数据显示，近三个月新用户次日留存率从30%下降至20%，而老用户复购率保持稳定。请结合以下信息进行分析：-用户主要来自三个渠道：自然搜索、社交推广、付费广告；-近期平台优化了APP界面，但未调整营销策略；-竞争对手同期推出了类似优惠活动。要求：1.提出可能的原因分析；2.设计一个分析方案（含数据来源、分析方法、关键指标）；3.若发现社交推广渠道的新用户留存率显著低于其他渠道，提出优化建议。答案与解析一、单选题答案1.B-解析：均值或中位数填充适用于连续型数据，且能保留分布特征。删除行会丢失信息，众数不适用于多值数据，K最近邻填充计算复杂。2.B-解析：Prophet模型擅长处理具有明显周期性、节假日效应的时间序列数据。ARIMA适用于线性趋势，线性/逻辑回归不适用于时间序列。3.B-解析：条形图适合比较不同类别的数值差异，直观展示城市间消费金额的分布。散点图用于关系分析，饼图适用于占比，热力图适用于区域密度。4.A-解析：3σ法则会删除大量异常值，可能导致数据失真。分位数法、业务规则过滤、标准化均能保留更多信息。5.B-解析：样本量需根据统计公式计算，确保结果在α和β水平下具有显著性。随意分配、仅关注实验组或基于历史经验均不科学。6.C-解析：留存分析通过对比不同用户群体的留存差异，识别流失关键因素。描述性统计仅描述数据，关联规则挖掘侧重模式发现，PCA用于降维。7.C-解析：第三方数据（如征信）价值高但合规获取难度大。注册信息、公开数据相对易得。8.B-解析：BERT预训练模型已包含大量中文语料，适合情感分析。Word2Vec需额外训练，决策树和朴素贝叶斯适用于结构化数据。9.A-解析：星型模式以事实表为核心，维度表辐射出去，符合OLAP的多维分析需求。网状模式复杂，锁定模式用于事务处理，分布式模式用于扩展。10.D-解析：ROI直接衡量营销投入与产出比。用户增长率、转化率、ARPU是辅助指标。二、多选题答案1.A,B,C-解析：删除、分箱、规则修正常用。填充中位数适用于连续型数据，但会改变分布。2.A,B,C,D-解析：这些指标均能反映用户价值。3.A,B,C,D-解析：周期性、平稳性、线性关系、缺失情况都会影响模型选择。4.A,B,C-解析：动态效果可能分散注意力，非必要。5.A,B,C-解析：逻辑回归分群需预先定义标签，不适用于探索性分群。三、简答题答案1.缺失值处理的关键因素：-数据类型：数值型可用均值/中位数填充，类别型用众数/��糊匹配；-缺失比例：少量缺失可删除，大量缺失需模型填充；-业务场景：缺失是否由特定原因导致（如测试用户未行为数据）；-损失影响：填充方法是否会导致数据偏差。2.A/B测试核心步骤与作用：-步骤：分组→设计实验（控制组/实验组）→执行→分析（统计显著性）→验证→决策；-作用：通过数据验证假设，减少主观决策风险，优化产品或策略。3.维度表与事实表：-维度表：描述业务上下文（如时间、用户、商品），维度属性；-事实表：记录业务度量（如销售额、数量），事实度量；-关系：维度表通过外键关联事实表，形成星型结构支持快速查询。4.中文文本预处理方法：-分词：将句子切分为词语（如使用jieba）；-去停用词：去除无意义词（如“的”“了”）；-词性标注：识别词语类别（如名词、动词）；-目的：统一格式，减少冗余，提升模型效果。四、计算题答案1.（1）计算指标：-平均客单价=(200+300+0+500)/4=300元；-购买频率=(2+1+0+3)/4=1.5次。（2）标准化公式：Z=(X-μ)/σ-购买金额均值μ=300，标准差σ=141.42；-Z(200)=-0.71,Z(300)=-0.71,Z(0)=-2.14,Z(500)=1.42。2.（1）二项分布检验：-假设检验：H0:pA=pB,H1:pA<pB；-统计量：Z=(pB-pA)/sqrt(p(1-p)(1/nA+1/nB))；-Z=-2.83<-1.645（α=0.05临界值），拒绝H0，实验组显著提升。（2）样本量调整：-根据效应大小和置信水平重新计算所需样本量，或增加nA/nB比例。五、业务分析题答案1.可能原因：-APP界面优化未提升易用性；-社交渠道用户质量较低；-竞争对手活动抢夺流量；-近期无新营销活动刺激。2.分析