审计算法与数据分析师面试题

2026年审计算法与数据分析师面试题一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）1.数据清洗中，处理缺失值最常用的方法是？A.删除缺失值B.填充均值/中位数C.插值法D.以上都是2.在特征工程中，以下哪项属于降维方法？A.PCA（主成分分析）B.标准化C.独热编码D.对数转换3.某电商平台的用户购买行为数据，适合使用哪种模型进行用户分群？A.逻辑回归B.K-Means聚类C.决策树D.神经网络4.在时序数据分析中，ARIMA模型主要解决什么问题？A.异常值检测B.线性回归预测C.平稳性序列预测D.分类问题5.假设检验中，p值小于0.05通常意味着？A.拒绝原假设B.接受原假设C.结果有噪声D.数据量不足二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）1.在交叉验证中，K折交叉验证通常将数据分成K份，每次留出1份作为测试集。2.SQL中，聚合函数COUNT()用于统计非空值记录的数量。3.机器学习中，过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现差。4.ETL流程中，T代表转换（Transformation），用于数据清洗和格式调整。5.在数据可视化中，散点图适用于展示两个连续变量之间的关系。三、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述特征选择与特征工程的区别，并举例说明。（提示：特征选择是从已有特征中筛选重要特征，特征工程是创建或转换新特征。）2.解释什么是“数据倾斜”问题，并给出至少两种解决方案。（提示：数据倾斜常见于分布式计算中，某些节点数据量过大导致计算不平衡。）3.描述A/B测试的基本流程，并说明如何评估实验结果的有效性。（提示：A/B测试需控制变量、分配流量、对比指标。）4.在处理用户行为数据时，如何定义“用户活跃度”？请说明至少两种衡量指标。（提示：活跃度可从时间、行为频率、消费金额等维度衡量。）四、编程题（共2题，每题10分，合计20分）1.SQL编程：某电商平台有订单表（`orders`，字段：`order_id`、`user_id`、`amount`、`order_date`），请编写SQL查询：-统计每个用户的月消费总额，按消费总额降序排列。-查询消费总额最高的前10名用户。2.Python编程：给定以下数据集（用Pandas表示）：pythonimportpandasaspddata={'date':['2023-01-01','2023-01-02','2023-01-01','2023-01-03'],'value':[100,150,200,120]}df=pd.DataFrame(data)请完成：-将`date`列转换为日期格式，并按日期排序。-计算每日值的移动平均（窗口大小为3天）。五、综合分析题（共2题，每题10分，合计20分）1.业务场景分析：某在线教育平台希望提升用户续课率，你作为数据分析师，应如何设计分析方案？（提示：需说明数据来源、分析步骤、关键指标。）2.模型评估问题：在二分类问题中，如果使用准确率（Accuracy）作为评估指标可能存在误导，请解释原因，并说明更合适的指标。（提示：考虑数据不平衡场景。）答案与解析一、选择题答案1.D2.A3.B4.C5.A解析：-选项D正确，数据清洗常用方法包括删除、填充、插值等。-PCA是降维方法，其他选项属于数据预处理或编码。-K-Means聚类适用于用户分群，其他模型不适合。-ARIMA用于平稳时序预测，其他选项不直接相关。-p值小于0.05表示拒绝原假设（即结果显著）。二、填空题答案1.K折交叉验证、1份2.COUNT()、非空值3.过拟合、训练数据表现好，新数据差4.ETL、转换5.散点图、两个连续变量三、简答题答案1.特征选择与特征工程的区别：-特征选择：从已有特征中筛选重要特征（如过滤法、包裹法），减少冗余。-特征工程：创建新特征或转换旧特征（如归一化、交互特征）。示例：-特征选择：使用L1正则化（Lasso）筛选线性回归中的关键变量。-特征工程：将“用户注册时间”和“首次购买时间”差值得到“用户活跃时长”。2.数据倾斜解决方案：-加盐（Salting）：将大表拆分后，在键上添加随机前缀再合并。-使用MapReduce的Combiner阶段：在reduce前局部聚合，减少数据传输量。3.A/B测试流程：-随机分配用户至对照组和实验组。-保持其他变量不变，对比关键指标（如转化率）。-评估有效性需考虑统计显著性（p值）和业务影响。4.用户活跃度指标：-日/月活跃用户数（DAU/MAU）。-用户行为频率（如浏览、点赞、下单次数）。四、编程题答案1.SQL编程：sql--月消费总额SELECTuser_id,SUM(amount)AStotal_amount,EXTRACT(YEARFROMorder_date)ASyear,EXTRACT(MONTHFROMorder_date)ASmonthFROMordersGROUPBYuser_id,year,monthORDERBYtotal_amountDESC;--前十名用户SELECTuser_id,SUM(amount)AStotal_amountFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYtotal_amountDESCLIMIT10;2.Python编程：pythonimportpandasaspddata={'date':['2023-01-01','2023-01-02','2023-01-01','2023-01-03'],'value':[100,150,200,120]}df=pd.DataFrame(data)df['date']=pd.to_datetime(df['date'])df=df.sort_values('date')df['moving_avg']=df['value'].rolling(window=3).mean()五、综合分析题答案1.在线教育续课率分析方案：-数据来源：用户注册表、课程表、订单表、用户反馈表。-分析步骤：-统计续课率（对比购买与续费用户）。-分析未续费用户特征（如课程难度、学习时长）。-使用漏斗图分析流失节点。-关键指标：续课率、流失率、课程完成度。2.二分类