数据分析师面试题库数据挖掘与处理专业题目集

2026年数据分析师面试题库：数据挖掘与处理专业题目集一、选择题（共5题，每题2分）题目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保留更多原始信息？A.删除含有缺失值的行B.填充均值或中位数C.K最近邻填充D.回归填充题目2：下列哪项是交叉验证的主要作用？A.减少模型训练时间B.避免过拟合C.自动选择最佳特征D.提高数据规模题目3：在数据标准化过程中，Z-score标准化适用于哪种数据分布？A.偏态分布B.正态分布C.离散分布D.任意分布题目4：以下哪种算法属于无监督学习？A.决策树分类B.线性回归C.K-means聚类D.逻辑回归题目5：在处理大规模数据集时，以下哪种技术能有效提升计算效率？A.数据抽样B.分布式计算（如Spark）C.数据聚合D.简单循环遍历二、简答题（共4题，每题5分）题目6：简述数据清洗的主要步骤及其目的。题目7：解释什么是特征工程，并举例说明其在数据分析中的作用。题目8：描述一下数据降维的常用方法及其适用场景。题目9：如何评估一个分类模型的性能？请列举至少三种指标。三、计算题（共3题，每题10分）题目10：假设有一组样本数据：[10,20,30,40,50]，计算其均值、方差和标准差。题目11：给定一个数据集，其中特征X1和X2的协方差为2，X1的标准差为3，X2的标准差为4。计算X1和X2的相关系数。题目12：已知某分类模型的真阳性（TP）为60，假阳性（FP）为20，真阴性（TN）为40，假阴性（FN）为30。计算该模型的准确率、精确率和召回率。四、论述题（共2题，每题15分）题目13：结合实际业务场景，论述特征工程在提升模型效果方面的作用，并举例说明如何进行特征工程。题目14：在处理不平衡数据集时，有哪些常见方法？请分析每种方法的优缺点，并说明如何选择合适的方法。答案与解析一、选择题答案1.C（K最近邻填充利用周围样本的值填充，适用于连续型数据且保留更多信息。）2.B（交叉验证通过多次验证避免过拟合，确保模型泛化能力。）3.B（Z-score标准化假设数据服从正态分布，适用于正态分布数据。）4.C（K-means聚类属于无监督学习，用于发现数据中的自然分组。）5.B（分布式计算（如Spark）可并行处理大规模数据，提升效率。）二、简答题答案题目6：数据清洗的主要步骤包括：1.缺失值处理：删除或填充缺失值（如均值、中位数、KNN填充）。2.异常值检测：识别并处理异常值（如箱线图法、Z-score法）。3.重复值处理：删除或合并重复数据。4.数据格式统一：统一日期、数值格式等。5.数据转换：如归一化、离散化等。目的：提高数据质量，减少噪声干扰，为后续分析奠定基础。题目7：特征工程是指通过领域知识和技术手段，从原始数据中提取或构造更有信息量的特征。作用：-提升模型效果（如线性回归转为多项式回归）。-减少数据维度（如PCA降维）。-处理数据不平衡（如过采样）。例子：将用户注册时间转换为“工作日/周末”特征，可提升用户活跃度预测模型的准确性。题目8：数据降维方法：1.主成分分析（PCA）：适用于高维数据，保留主要信息。2.线性判别分析（LDA）：用于分类任务，最大化类间差异。3.特征选择：如Lasso回归，剔除不重要特征。适用场景：-大规模数据预处理（如图像压缩）。-避免过拟合（减少特征数量）。题目9：评估分类模型性能的指标：1.准确率（Accuracy）：TP+TN/总样本数。2.精确率（Precision）：TP/(TP+FP)。3.召回率（Recall）：TP/(TP+FN)。其他指标：F1分数、AUC等。三、计算题答案题目10：-均值=(10+20+30+40+50)/5=30-方差=[(10-30)²+(20-30)²+(30-30)²+(40-30)²+(50-30)²]/5=200-标准差=√200≈14.14题目11：相关系数=协方差/(标准差×标准差)=2/(3×4)=0.167题目12：-准确率=(60+40)/150=80%-精确率=60/(60+20)=75%-召回率=60/(60+30)=66.7%四、论述题答案题目13：特征工程通过构造或转换特征，可显著提升模型效果。作用：-提高模型可解释性（如用户年龄分段为“青年/中年”）。-增强模型泛化能力（如多项式特征提升线性模型效果）。例子：电商用户行为分析中，将“购买次数”和“浏览时长”合并为“活跃度指数”，能更准确预测用户流失。题目14：处理不平衡数据的方法：1.过采样：重复少数类样本（如SMOTE算法）。-优点：不丢失多数类信息。-缺点：可能过拟合。2.欠采样：随机删除多数类样本。-优点：计算简单。-缺点：丢失多数类信息