初级数据分析师面试题及答案

2026年初级数据分析师面试题及答案一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.在数据清洗过程中，以下哪种方法最适合处理缺失值？A.直接删除含有缺失值的行B.使用均值或中位数填充C.使用模型预测缺失值D.以上都是答案：D解析：处理缺失值的方法应根据数据量和业务场景选择。删除行可能导致数据量不足，均值/中位数填充适用于数据分布均匀的情况，模型预测适用于缺失值较多且需高精度的场景。实际操作中常结合多种方法。2.SQL中，以下哪个函数用于计算分组后的非重复记录数？A.COUNT()B.COUNT(DISTINCTcol)C.MAX(col)D.SUM(col)答案：B解析：`COUNT()`计算总行数，`COUNT(DISTINCTcol)`计算指定列的非重复值数量，`MAX`和`SUM`用于聚合计算。数据分析师需熟悉SQL聚合函数。3.以下哪个指标最适合评估电商平台的用户留存率？A.转化率B.客单价C.留存率D.新增用户数答案：C解析：留存率衡量用户持续使用的意愿，是评估产品粘性的核心指标。转化率和客单价偏向交易效率，新增用户数反映增长速度。4.在Python中，以下哪个库主要用于数据可视化？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn答案：C解析：Pandas处理数据，NumPy计算，Scikit-learn建模，Matplotlib绘图。数据分析师需掌握至少一种可视化工具。5.以下哪种方法不属于异常值检测技术？A.箱线图（IQR法）B.Z-score法C.线性回归拟合D.聚类分析答案：C解析：箱线图、Z-score和聚类分析可用于异常值检测，线性回归用于预测，与异常值检测无关。二、简答题（共4题，每题5分，共20分）6.简述数据分析师在电商行业的主要工作职责。答案：电商数据分析师需通过用户行为、交易、营销等数据，完成：1.业务监控：跟踪GMV、用户增长、留存等核心指标；2.用户分析：细分用户画像，挖掘高价值用户；3.营销优化：评估促销活动效果，提升ROI；4.产品改进：基于数据反馈优化推荐、UI等；5.报表输出：撰写可视化报告，支持决策。解析：电商行业强调数据驱动，需结合业务场景回答，突出数据应用价值。7.解释什么是数据抽样，并说明其适用场景。答案：数据抽样指从总体中随机抽取部分样本进行分析，以推断总体特征。适用场景：-数据量过大（如百万级以上），计算成本高；-总体数据获取成本高（如线下调研）；-时间敏感需快速分析。解析：抽样需保证样本代表性，避免偏差，常用分层抽样、随机抽样等方法。8.描述数据分析师在跨部门协作中的沟通要点。答案：1.明确需求：与业务方确认目标（如“分析用户流失原因”）；2.技术降维：用业务术语解释指标（如“留存率=次日活跃用户/总注册用户”）；3.可视化呈现：用图表替代长篇文字，突出关键发现；4.迭代反馈：根据反馈调整分析维度，确保结论可落地。解析：沟通需兼顾技术性和业务性，避免术语堆砌。9.如何处理数据中的重复值？答案：1.全重复行：使用`DELETE`或`DROPDUPLICATE`删除；2.部分重复：检查ID、姓名等字段，保留唯一记录；3.逻辑重复：如用户同时出现在A/B渠道，需合并或标注来源。解析：重复值可能因导入错误或系统设计导致，需结合业务判断处理方式。三、操作题（共2题，每题10分，共20分）10.SQL查询题：假设有表`orders`（`order_id,user_id,amount,order_date`），请写出查询2025年11月消费金额前10名的用户及其总消费额。答案：sqlSELECTuser_id,SUM(amount)AStotal_amountFROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2025-11-01'AND'2025-11-30'GROUPBYuser_idORDERBYtotal_amountDESCLIMIT10;解析：关键点：时间过滤、聚合（SUM）、排序（ORDERBY）。11.Python分析题：假设有CSV文件`sales.csv`（`product_id,category,quantity,price`），请用Python计算各分类的总销售额，并绘制条形图。答案：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据df=pd.read_csv('sales.csv')df['sales']=df['quantity']df['price']按分类汇总category_sales=df.groupby('category')['sales'].sum().sort_values(ascending=False)绘图category_sales.plot(kind='bar',color='skyblue')plt.title('各分类销售额')plt.xlabel('分类')plt.ylabel('销售额')plt.show()解析：需注意数据清洗（如缺失值处理）和可视化美观性。四、综合题（共1题，20分）12.案例分析：某生鲜电商APP2025年10月留存率骤降，请设计分析方案，找出可能原因并提出改进建议。答案：分析步骤：1.数据准备：提取注册时间在9月及之前的用户，按日期统计次日留存率；2.原因排查：-流量来源变化：检查10月渠道（如广告投放）是否调整；-产品体验：对比9月/10月功能更新（如配送延迟）；-竞品冲击：