数据分析师面试题目及参考答案

2026年数据分析师面试题目及参考答案一、选择题（每题2分，共10题）1.在处理缺失值时，以下哪种方法最适用于连续型数据？A.删除含有缺失值的行B.填充均值C.填充中位数D.填充众数2.以下哪种指标最适合衡量分类变量的离散程度？A.标准差B.方差C.偏度D.卡方系数3.在时间序列分析中，ARIMA模型适用于哪种类型的数据？A.分类数据B.离散数据C.平稳时间序列D.非平稳时间序列4.以下哪种算法属于无监督学习？A.逻辑回归B.决策树C.K-means聚类D.支持向量机5.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示部分与整体的关系？A.散点图B.条形图C.饼图D.折线图二、填空题（每题3分，共5题）6.在进行假设检验时，如果P值小于0.05，通常认为______。7.在特征工程中，通过将多个特征组合成一个新的特征的方法称为______。8.在回归分析中，如果模型的残差呈现随机分布，说明模型拟合较好，这称为______。9.在A/B测试中，控制组是指______。10.在数据清洗中，处理重复数据的方法包括______和______。三、简答题（每题5分，共5题）11.简述数据分析师在业务场景中的主要职责。12.解释什么是过拟合，并说明如何避免过拟合。13.描述数据采集的常用方法及其优缺点。14.说明如何进行数据抽样，并列举三种常见的抽样方法。15.解释什么是数据标签化，并说明其在数据分析中的作用。四、计算题（每题10分，共3题）16.假设某电商平台的用户转化率如下表所示，计算该平台的平均转化率。|月份|转化率|||-||1月|3.2%||2月|3.5%||3月|3.8%||4月|4.0%|17.假设有以下数据集，计算其均值和标准差。|数据点||-||10||12||14||16||18|18.假设某公司的销售额数据如下表所示，计算其季度销售额的移动平均（窗口大小为3）。|月份|销售额（万元）|||||1月|100||2月|120||3月|110||4月|130||5月|140||6月|150|五、编程题（每题15分，共2题）19.使用Python编写代码，读取CSV文件中的数据，计算每个用户的平均消费金额，并绘制柱状图展示结果。20.使用Python编写代码，实现K-means聚类算法，并对以下数据集进行聚类。|特征1||-||1||2||3||4||5||特征2||-||2||3||4||5||6|参考答案及解析一、选择题1.B.填充均值解析：对于连续型数据，填充均值可以保留数据的整体分布特征，但可能会受到异常值的影响。2.D.卡方系数解析：卡方系数（Chi-squarecoefficient）用于衡量分类变量之间的独立性，适合衡量分类变量的离散程度。3.C.平稳时间序列解析：ARIMA模型适用于平稳时间序列，即数据的均值、方差和自协方差不随时间变化。4.C.K-means聚类解析：K-means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据点划分为不同的簇。5.C.饼图解析：饼图适合展示部分与整体的关系，例如各产品销售额占总销售额的比例。二、填空题6.拒绝原假设解析：P值小于0.05表示有95%的置信度拒绝原假设，认为结果具有统计显著性。7.特征组合解析：特征组合是将多个特征通过数学运算组合成一个新的特征，例如将用户年龄和收入组合成用户消费能力指数。8.残差随机分布解析：残差随机分布说明模型的误差是随机的，没有系统性偏差，表明模型拟合较好。9.未接受任何实验干预的组解析：在A/B测试中，控制组是指未接受任何实验干预的组，用于对比实验组的效果。10.删除重复数据，合并重复数据解析：处理重复数据的方法包括删除重复数据（保留一条）和合并重复数据（汇总或删除）。三、简答题11.数据分析师在业务场景中的主要职责解析：数据分析师的主要职责包括数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化，以及根据数据洞察提出业务建议，支持业务决策。12.过拟合及其避免方法解析：过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。避免过拟合的方法包括增加数据量、选择更简单的模型、正则化、交叉验证等。13.数据采集的常用方法及其优缺点解析：数据采集的常用方法包括API接口、数据库查询、爬虫、问卷调查等。API接口和数据库查询可以实时获取数据，但可能需要权限；爬虫可以获取大量公开数据，但可能违反网站协议；问卷调查可以获取用户行为数据，但可能存在主观偏差。14.数据抽样方法解析：数据抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样。简单随机抽样随机选择样本，分层抽样按比例选择各层样本，整群抽样将数据分成群组，随机选择群组。15.数据标签化及其作用解析：数据标签化是指为数据分配标签，例如将用户行为分类为“活跃”“沉默”等。标签化可以方便后续的数据分析和机器学习，提高数据利用率。四、计算题16.平均转化率计算解析：平均转化率=(3.2%+3.5%+3.8%+4.0%)/4=3.725%17.均值和标准差计算解析：均值=(10+12+14+16+18)/5=14方差=[(10-14)²+(12-14)²+(14-14)²+(16-14)²+(18-14)²]/5=8标准差=√8≈2.8318.移动平均计算解析：1月-3月移动平均=(100+120+110)/3=1102月-4月移动平均=(120+110+130)/3=1203月-5月移动平均=(110+130+140)/3=126.674月-6月移动平均=(130+140+150)/3=140五、编程题19.Python代码示例pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取CSV文件data=pd.read_csv('user_data.csv')计算每个用户的平均消费金额avg_consumption=data.groupby('user_id')['consumption'].mean()绘制柱状图avg_consumption.plot(kind='bar')plt.xlabel('UserID')plt.ylabel('AverageConsumption')plt.title('AverageConsumptionperUser')plt.show()20.Python代码示例pythonimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeans数据集data=np.array([[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[5,6]])K-means聚类kmeans=KMeans(n_clusters=2,r