数据分析师技能考核标准

2026年数据分析师技能考核标准一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在处理缺失值时，对于连续型变量，以下哪种方法最适用于数据分析师？（）A.删除含有缺失值的行B.使用均值填充C.使用中位数填充D.使用众数填充2.在进行数据可视化时，以下哪种图表最适合展示不同部门销售额占比？（）A.折线图B.散点图C.饼图D.柱状图3.在使用SQL查询时，以下哪个语句用于连接两个表？（）A.SELECTB.JOINC.WHERED.GROUPBY4.在进行假设检验时，以下哪个术语表示犯第一类错误的概率？（）A.p值B.α值C.β值D.Z值5.在使用Python进行数据分析时，以下哪个库主要用于数据清洗？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn6.在进行回归分析时，以下哪个指标用于衡量模型的拟合优度？（）A.R²B.RMSEC.MAED.P-value7.在使用Excel进行数据分析时，以下哪个函数用于计算数据的协方差？（）A.CORRELB.COVAR.SC.VAR.SD.STDEV.S8.在进行时间序列分析时，以下哪种方法最适合处理具有季节性波动的数据？（）A.ARIMAB.ExponentialSmoothingC.LinearRegressionD.LogisticRegression9.在使用Tableau进行数据可视化时，以下哪个功能用于创建动态仪表盘？（）A.FiltersB.ActionsC.CalculatedFieldsD.Blending10.在进行客户细分时，以下哪种算法最适合基于聚类分析？（）A.K-MeansB.DecisionTreeC.RandomForestD.SVM二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在进行数据预处理时，以下哪些方法可以用于处理异常值？（）A.删除异常值B.使用均值替换C.使用中位数替换D.使用标准差进行转换E.使用四分位数范围进行识别2.在使用Python进行数据分析时，以下哪些库可以用于机器学习？（）A.Scikit-learnB.TensorFlowC.PyTorchD.PandasE.Matplotlib3.在进行A/B测试时，以下哪些指标可以用于评估测试效果？（）A.点击率（CTR）B.转化率C.用户留存率D.营销投资回报率（ROI）E.平均订单价值4.在使用SQL进行数据查询时，以下哪些语句可以用于数据聚合？（）A.SELECTB.COUNTC.SUMD.WHEREE.GROUPBY5.在进行数据可视化时，以下哪些原则可以提高图表的可读性？（）A.使用合适的图表类型B.保持图表简洁C.使用清晰的标签和标题D.避免使用过多的颜色E.提供必要的注释和说明三、简答题（共5题，每题4分，合计20分）1.简述数据分析师在处理缺失值时需要考虑的三个主要因素。2.解释什么是假设检验，并说明其在数据分析中的作用。3.描述在进行数据清洗时，至少三种常见的异常值处理方法。4.解释什么是A/B测试，并说明其在商业决策中的应用。5.描述在进行时间序列分析时，至少两种常见的季节性调整方法。四、计算题（共3题，每题5分，合计15分）1.假设某电商平台的用户数据如下表所示，请计算用户的平均购买金额和标准差。|用户ID|购买金额||--|-||1|100||2|150||3|200||4|250||5|300|2.假设某公司在进行A/B测试时，对照组的转化率为5%，实验组的转化率为7%。请计算两组之间的绝对提升率和相对提升率。3.假设某产品的销售数据呈现明显的季节性波动，2021年各季度销售额分别为：Q1=1000万，Q2=1200万，Q3=1100万，Q4=1300万。请计算其季节性指数。五、实操题（共2题，每题10分，合计20分）1.使用Python的Pandas库，读取以下CSV文件数据，并计算每个部门的平均销售额和最高销售额。csv部门,销售额销售部,1000技术部,1500市场部,1200销售部,1300技术部,1600市场部,14002.使用SQL查询，从以下表格中提取2023年销售额超过1000万的记录，并按销售额降序排列。sqlCREATETABLEsales(idINT,product_nameVARCHAR(50),sales_amountDECIMAL(10,2),sale_dateDATE);示例数据：1,产品A,1200,2023-01-152,产品B,950,2023-02-203,产品C,1500,2023-03-104,产品D,800,2023-04-055,产品E,1300,2023-05-12答案与解析一、单选题1.B-解析：均值填充适用于数据缺失不多且分布较均匀的情况，是常用的处理方法。2.C-解析：饼图最适合展示部分与整体的关系，即不同部门销售额在总销售额中的占比。3.B-解析：JOIN语句用于连接两个或多个表，是SQL中常用的数据连接操作。4.A-解析：p值表示在原假设为真的情况下，观察到当前数据或更极端数据的概率，即犯第一类错误的概率。5.A-解析：Pandas库提供了强大的数据清洗功能，如处理缺失值、重复值等。6.A-解析：R²（决定系数）用于衡量回归模型的拟合优度，值越接近1表示模型拟合越好。7.B-解析：COVAR.S函数用于计算样本协方差，衡量两个变量的线性关系。8.B-解析：ExponentialSmoothing方法特别适用于处理具有季节性波动的数据。9.B-解析：Actions功能允许用户创建与数据交互的功能，如筛选、钻取等，实现动态仪表盘。10.A-解析：K-Means算法是常用的聚类算法，适用于客户细分等场景。二、多选题1.A,B,C,E-解析：处理异常值的方法包括删除、均值/中位数替换以及识别，标准差转换不适用于异常值处理。2.A,B,C-解析：Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch是常用的机器学习库，Pandas和Matplotlib主要用于数据处理和可视化。3.A,B,C,D,E-解析：评估A/B测试效果需要综合考虑多个指标，包括点击率、转化率、留存率、ROI和订单价值。4.A,B,C,E-解析：SELECT、COUNT、SUM和GROUPBY用于数据聚合，WHERE用于条件过滤。5.A,B,C,D,E-解析：提高图表可读性的原则包括选择合适的图表类型、保持简洁、清晰的标签和标题、避免过多颜色以及提供注释说明。三、简答题1.简述数据分析师在处理缺失值时需要考虑的三个主要因素。-数据缺失机制：判断数据是随机缺失还是非随机缺失，影响处理方法的选择。-缺失比例：缺失数据占总数据的比例，比例过高可能需要重新考虑数据质量。-业务理解：根据业务场景选择合适的处理方法，如均值填充适用于正态分布数据。2.解释什么是假设检验，并说明其在数据分析中的作用。-假设检验是一种统计方法，用于判断样本数据是否支持某个假设。-作用：帮助分析师在数据基础上做出科学决策，控制错误率，验证业务假设。3.描述在进行数据清洗时，至少三种常见的异常值处理方法。-删除异常值：直接移除异常数据，适用于异常值较少的情况。-替换异常值：使用均值/中位数等统计值替换，保持数据完整性。-变量转换：如对数据进行对数转换，使数据分布更接近正态分布。4.解释什么是A/B测试，并说明其在商业决策中的应用。-A/B测试是同时测试两个版本（A和B），比较哪个版本效果更好。-应用：用于优化网站设计、广告文案、产品功能等，基于数据做出决策。5.描述在进行时间序列分析时，至少两种常见的季节性调整方法。-季节性分解：将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分，剔除季节性影响。-季节性指数：计算各期数据的季节性指数，用于调整原始数据。四、计算题1.计算用户的平均购买金额和标准差。-平均购买金额=(100+150+200+250+300)/5=200-标准差=√[(100-200)²+(150-200)²+(200-200)²+(250-200)²+(300-200)²]=70.712.计算绝对和相对提升率。-绝对提升率=(7%-5%)=2%-相对提升率=[(7%-5%)/5%]×100%=40%3.计算季节性指数。-总销售额=1000+1200+1100+1300=4600-季节性指数：Q1=1000/4600×100%=21.74%，Q2=1200/4600×100%=26.09%，Q3=1100/4600×100%=23.91%，Q4=1300/4600×100%=28.26%五、实操题1.使用Python的Pandas库计算每个部门的平均销售额和最高销售额。pythonimportpandasaspddata={'部门':['销售部','技术部','市场部','销售部','技术部','市场部'],'销售额':[1000,1500,1200,1300,1600,1400]}df=pd.DataFrame(data)result=df.group