数据分析师岗位面试题库

2026年数据分析师岗位面试题库一、选择题（每题2分，共10题）1.在进行数据清洗时，以下哪种方法最适合处理缺失值？A.直接删除缺失值B.使用均值/中位数/众数填充C.使用KNN算法填充D.以上都是2.下列哪个指标不适合用来衡量分类模型的性能？A.准确率B.召回率C.F1分数D.决策树深度3.在时间序列分析中，ARIMA模型主要适用于哪种类型的数据？A.分类数据B.观测数据C.确定性数据D.随机数据4.以下哪个工具最适合进行大规模数据处理？A.ExcelB.TableauC.SparkD.PowerBI5.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.折线图B.散点图C.饼图D.柱状图二、简答题（每题5分，共5题）6.请简述数据分析师的工作流程及其各阶段的主要任务。7.解释什么是特征工程，并列举三种常见的特征工程方法。8.描述交叉验证在模型评估中的作用及其常见方法。9.说明数据清洗中常见的噪声类型及其处理方法。10.阐述数据分析师在商业决策中如何提供数据支持。三、计算题（每题10分，共3题）11.假设有一组数据：[5,8,12,15,18,20]。请计算其平均值、中位数、方差和标准差。12.已知某电商平台的用户转化率历史数据如下：[0.1,0.12,0.15,0.14,0.16]。请使用简单移动平均法（窗口大小为3）预测下一个月的转化率。13.假设你正在分析某城市居民的出行数据，数据包含以下字段：日期、时间、出行起点、出行终点、出行方式。请设计一个数据清洗和预处理方案，以便后续进行行程模式分析。四、实操题（每题15分，共2题）14.假设你获得了一份关于某电商平台的销售数据，包含以下字段：订单ID、用户ID、商品ID、购买数量、购买时间、价格。请使用Python或R语言进行以下分析：a.计算每日总销售额和订单量b.找出最畅销的前10个商品c.分析不同购买时段的销售差异15.假设你获得了一份关于某城市空气质量的数据，包含以下字段：日期、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3。请使用SQL或Python进行以下分析：a.计算各污染物的平均浓度b.找出PM2.5浓度最高的前5天c.分析各污染物之间的相关性五、案例分析题（每题20分，共2题）16.某电商公司希望提高用户的复购率，他们提供了过去一年的用户行为数据，包括浏览记录、购买记录、用户画像等。请设计一个分析方案，帮助公司找出影响用户复购的关键因素，并提出相应的运营建议。17.某共享单车公司希望优化其车辆投放策略，他们提供了过去半年的骑行数据，包括骑行起止点、骑行时间、天气状况等。请设计一个分析方案，帮助公司找出骑行热点区域和时段，并提出相应的车辆投放建议。答案与解析一、选择题1.D解析：处理缺失值有多种方法，直接删除、均值/中位数/众数填充、KNN算法填充都是常见方法，需根据具体情况选择。2.D解析：准确率、召回率、F1分数都是衡量分类模型性能的指标，决策树深度是模型结构的参数，不属于性能指标。3.B解析：ARIMA模型适用于时间序列分析，特别是具有明显趋势和季节性的观测数据。4.C解析：Spark适合大规模数据处理，而Excel、Tableau、PowerBI更适合中小规模数据。5.C解析：饼图最适合展示部分与整体的关系，如各品类销售额占总销售额的比例。二、简答题6.数据分析师的工作流程及其各阶段的主要任务-数据收集：从各种来源获取数据，如数据库、API、日志文件等。-数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据质量。-数据整合：将来自不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。-数据分析：使用统计方法、机器学习模型等进行分析，发现数据中的模式和趋势。-数据可视化：将分析结果以图表等形式展示，便于理解和决策。-报告撰写：撰写分析报告，提出建议和行动方案。7.特征工程及其方法特征工程是将原始数据转换为适合机器学习模型的特征的过程。常见方法包括：-特征选择：选择对模型最有用的特征，如使用相关性分析、递归特征消除等方法。-特征编码：将分类特征转换为数值特征，如独热编码、标签编码等。-特征转换：对特征进行数学变换，如标准化、归一化、对数变换等。8.交叉验证及其作用交叉验证是一种评估模型泛化能力的统计方法，通过将数据集分成多个子集，轮流使用部分数据训练和验证模型，从而得到更可靠的模型性能评估。常见方法包括：K折交叉验证、留一交叉验证等。9.数据清洗中的噪声类型及其处理方法噪声类型包括：-离群值：使用箱线图、Z分数等方法检测和处理。-重复值：使用去重函数检测和处理。-不一致值：使用数据校验规则检测和处理。-缺失值：使用均值/中位数填充、KNN填充等方法处理。10.数据分析师如何提供数据支持数据分析师通过以下方式提供数据支持：-收集和分析相关数据，识别业务问题。-建立数据模型，预测未来趋势。-可视化数据结果，便于理解和决策。-撰写分析报告，提出具体建议。-与业务部门沟通，确保数据支持与业务需求一致。三、计算题11.计算统计量-平均值：(5+8+12+15+18+20)/6=12.5-中位数：排序后为[5,8,12,15,18,20]，中位数为(12+15)/2=13.5-方差：[(5-12.5)²+(8-12.5)²+(12-12.5)²+(15-12.5)²+(18-12.5)²+(20-12.5)²]/6=35.417-标准差：√35.417≈5.9512.简单移动平均法预测-第4个月预测值：(0.12+0.15+0.14)/3≈0.133-第5个月预测值：(0.15+0.14+0.16)/3≈0.15013.数据清洗和预处理方案-处理缺失值：使用出行频率最高的方式填充。-统一时间格式：将日期和时间转换为统一格式。-筛选有效数据：去除异常行程（如超长距离、不合理时间）。-地理位置处理：使用地理编码工具将起点和终点转换为经纬度。-行程分类：根据出行方式和距离分类（如通勤、休闲）。四、实操题14.电商平台销售数据分析pythonimportpandasaspd读取数据data=pd.read_csv('sales_data.csv')a.计算每日总销售额和订单量daily_sales=data.groupby('购买时间')['价格'].sum()daily_orders=data.groupby('购买时间')['订单ID'].count()b.找出最畅销的前10个商品top_products=data.groupby('商品ID')['购买数量'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)c.分析不同购买时段的销售差异data['购买时段']=pd.to_datetime(data['购买时间']).dt.hourhourly_sales=data.groupby('购买时段')['价格'].sum()15.城市空气质量数据分析sql--a.计算各污染物平均浓度SELECTAVG(PM2.5)ASavg_pm25,AVG(PM10)ASavg_pm10,AVG(SO2)ASavg_so2,AVG(NO2)ASavg_no2,AVG(CO)ASavg_co,AVG(O3)ASavg_o3FROMair_quality_data;--b.找出PM2.5浓度最高的前5天SELECT日期,PM2.5FROMair_quality_dataORDERBYPM2.5DESCLIMIT5;--c.分析各污染物相关性SELECTPM2.5,PM10,SO2,NO2,CO,O3FROMair_quality_dataWHEREPM2.5ISNOTNULLANDPM10ISNOTNULLANDSO2ISNOTNULLANDNO2ISNOTNULLANDCOISNOTNULLANDO3ISNOTNULL;五、案例分析题16.电商用户复购率分析-分析步骤：1.提取用户复购行为数据，标记复购用户。2.分析复购用户的共同特征（如购买频次、客单价、偏好品类）。3.建立用户分群模型（如RFM模型），识别高价值用户。4.分析不同渠道的复购率差异。-建议：-对高价值用户提供个性化推荐和优惠券。-优化购物流程，提升用户体验。-建立会员体系，增强用户粘性。17.共享单车投放策略优化-分析步骤：1.分