统计分析师面试题及SPS应用方法含答案

2026年统计分析师面试题及SPS应用方法含答案一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）题目：1.在时间序列分析中，若数据呈现明显的季节性波动，最适合使用的模型是？A.ARIMA模型B.线性回归模型C.季节性分解乘法模型（STL）D.逻辑回归模型2.SPSS中，若要检验两个分类变量是否独立，应使用的统计检验方法是？A.T检验B.方差分析（ANOVA）C.卡方检验D.Kruskal-Wallis检验3.在缺失值处理中，若数据缺失比例较高（超过30%），以下哪种方法可能引入较大偏差？A.删除含有缺失值的样本B.基于均值/中位数/众数填充C.K最近邻（KNN）插补D.多重插补4.对于二元分类预测模型，以下哪个指标最适用于评估模型在类别不平衡数据上的表现？A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分数D.AUC（ROC曲线下面积）5.在聚类分析中，若数据特征具有不同量纲，以下哪种标准化方法最为适用？A.最小-最大标准化（Min-MaxScaling）B.Z-score标准化C.最大绝对值标准化D.小数定标标准化二、简答题（共4题，每题5分，合计20分）题目：6.简述在SPSS中计算描述性统计量（均值、标准差、四分位数）的基本步骤。7.解释“多重共线性”的概念及其对回归模型的影响，并提出至少两种解决方法。8.在进行假设检验时，若P值小于显著性水平α（如0.05），如何解释其统计意义？9.列举三种常见的异常值检测方法，并说明其适用场景。三、操作题（共3题，每题10分，合计30分）题目：10.SPSS操作题：某电商公司收集了2023年1-12月的月度销售额（单位：万元）和广告投入（单位：万元）数据，部分数据如下表所示。请完成以下任务：（1）在SPSS中导入数据，绘制销售额与广告投入的散点图，并添加趋势线。（2）使用线性回归分析销售额对广告投入的影响，并解释回归系数的经济意义。（3）若下一年度计划投入50万元广告，预测销售额可能达到多少？（假设模型有效）|月份|销售额（万元）|广告投入（万元）|||-|||1|120|10||2|135|12||3|150|15||...|...|...|11.数据处理题：某城市交通部门收集了2023年每日的交通事故数量和当日平均气温数据，部分数据如下表所示。部分数据存在缺失值，请回答：（1）若缺失值占比低于5%，建议采用哪种方法处理？并说明理由。（2）若缺失值集中在高温天气（如气温>30℃），分析这种缺失机制可能对结果产生什么影响？|日期|事故数量|气温（℃）|||-|--||2023-01-01|3|5||2023-06-15|8|28||2023-07-02|NaN|35||...|...|...|12.模型评估题：某银行使用逻辑回归模型预测客户是否违约（1=违约，0=未违约），模型预测结果如下表所示。请回答：（1）计算模型的混淆矩阵，并分析其分类性能。（2）若银行更关注违约客户的召回率，应如何调整模型参数以提高此指标？|样本ID|实际标签|预测标签||--|-|-||1|0|0||2|1|0||3|1|1||...|...|...|四、论述题（共1题，20分）题目：某零售企业希望分析顾客购买行为与人口统计学特征（年龄、性别、收入）的关系，并计划通过SPSS进行数据建模。请结合实际场景，回答以下问题：（1）设计一个完整的分析流程，包括数据预处理、变量选择、模型选择及评估方法。（2）若发现年龄与收入之间存在高度相关性，如何避免多重共线性问题？（3）若企业希望根据模型结果制定精准营销策略，哪些指标对决策最有价值？答案及解析一、选择题答案1.C（季节性分解乘法模型STL适用于处理有明显周期波动的数据，如季度或月度销售数据。）2.C（卡方检验用于检验两个分类变量是否独立。）3.B（均值/中位数填充无法反映缺失值的分布特征，可能导致偏差。）4.B（召回率侧重于检测正类样本的能力，适用于正类样本稀疏的场景。）5.B（Z-score标准化适用于不同量纲的数据，能消除量纲影响。）二、简答题答案6.SPSS计算描述性统计量的步骤：-导入数据（File→Open→Data）。-选择“Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives”。-将变量移入“Variable(s)”框，勾选“Mean”“Std.deviation”“Quartiles”。-点击“Options”添加其他统计量（如中位数、最大值等），确认后运行。7.多重共线性：-定义：自变量之间存在高度线性相关关系，导致回归系数不稳定。-影响：模型方差增大，系数估计不准确，解释性下降。-解决方法：删除冗余变量、使用主成分回归、岭回归或Lasso回归。8.P值<α的统计意义：-表示在原假设成立的前提下，观测到当前结果或更极端结果的概率小于α。-拒绝原假设，认为样本数据与假设存在显著差异（如P<0.05表明差异具有统计显著性）。9.异常值检测方法：-箱线图（IQR法）：识别大于Q3+1.5IQR或小于Q1-1.5IQR的值。-Z-score法：绝对值大于3的标准差视为异常。-基于距离的方法（如DBSCAN）：密度较低的点可能为异常值。三、操作题答案10.SPSS操作题答案：（1）散点图及趋势线：-插入“Graphs→ChartBuilder”，选择“Scatter/Dot”，添加销售额（Y轴）和广告投入（X轴），勾选“TrendLine”。（2）线性回归分析：-“Analyze→Regression→Linear”，自变量为广告投入，因变量为销售额。-回归系数解释：系数表示每增加1万元广告投入，销售额预计增加多少万元。（3）预测销售额：-用回归方程（如Y=100+5X）代入X=50，预测Y=350万元。11.数据处理题答案：（1）缺失值占比低于5%时，建议“删除个案”（Listwisedeletion），因样本损失较小且假设缺失随机。（2）若高温时缺失值集中，可能存在“选择性缺失”，需使用多重插补或加权分析校正偏差。12.模型评估题答案：（1）混淆矩阵（示例）：|实际/预测|0|1||-|-|-||0|TP|FP||1|FN|TN|-性能分析：需计算Precision、Recall等指标。（2）调整参数：增加正则化强度（如L1/L2惩罚）或降低阈值（提高召回率）。四、论述题答案（1）分析流程：-预处理：缺失值填充（如KNN）、异常值检测（箱线图）。-变量选择：相关性分析（Pearson）、逐步回归筛选变量。-模型选择：先用线性回归，若共线性问题严重，切换至岭回归或决策树。-评估：交叉验证