2026年数据分析师面试题及案例分析集

2026年数据分析师面试题及案例分析集一、选择题（共5题，每题2分）1.在处理缺失值时，以下哪种方法最适合用于连续型变量？（）A.删除含有缺失值的行B.使用均值或中位数填充C.使用众数填充D.使用KNN填充2.以下哪个指标最适合衡量分类模型的预测准确性？（）A.变异系数B.均方误差C.准确率D.相关系数3.在时间序列分析中，ARIMA模型主要用于？（）A.分类问题B.回归问题C.指数平滑D.预测分析4.以下哪种数据库最适用于存储非结构化数据？（）A.关系型数据库B.NoSQL数据库C.内存数据库D.数据仓库5.在数据可视化中，哪种图表最适合展示不同类别之间的比例关系？（）A.散点图B.折线图C.饼图D.柱状图二、简答题（共5题，每题4分）1.简述数据分析师在电商平台中的主要工作职责。2.描述K-means聚类算法的基本原理及其优缺点。3.解释什么是特征工程，并举例说明其在实际项目中的应用。4.如何评估一个特征选择方法的有效性？5.简述数据清洗的主要步骤及其重要性。三、计算题（共3题，每题6分）1.假设有一组数据：[10,12,14,15,18,20]。计算其均值、中位数、方差和标准差。2.已知一个逻辑回归模型的参数为：β0=1.5,β1=0.8,β2=-0.5,β3=1.2。当自变量X1=2,X2=3,X3=1时，计算预测概率P(Y=1)。3.假设某电商平台的月销售额数据如下表所示（单位：万元）：|月份|销售额|||--||1月|120||2月|130||3月|125||4月|140||5月|135||6月|150|使用简单移动平均法（n=3）预测7月的销售额。四、案例分析题（共2题，每题10分）案例一：某电商平台用户行为分析背景：某电商平台希望分析用户行为数据，以提升用户体验和销售转化率。数据包含用户ID、浏览商品数、加购商品数、购买商品数、购买金额、用户等级、注册时间等字段。数据时间范围为过去一年。问题：1.请提出至少3个有价值的分析问题。2.设计一个分析方案，包括数据预处理、分析方法、可视化图表等。3.假设发现高等级用户购买金额显著高于低等级用户，请解释可能的原因并提出改进建议。案例二：某城市共享单车需求预测背景：某城市共享单车公司需要预测不同区域的单车需求，以优化车辆调度和提升用户体验。数据包含时间（小时）、天气、温度、湿度、风速、是否节假日、区域等字段。数据时间范围为过去6个月。问题：1.请描述如何构建一个时间序列预测模型来预测单车需求。2.解释模型中可能需要考虑的关键特征及其影响。3.假设模型预测结果与实际情况存在较大偏差，请分析可能的原因并提出改进措施。五、编程题（共2题，每题10分）1.使用Python（pandas库）完成以下任务：-读取一个CSV文件（包含用户ID、性别、年龄、购买金额字段）-计算每个年龄段（0-18,19-35,36-55,56以上）的平均购买金额-绘制一个分组柱状图展示不同性别的年龄段平均购买金额差异2.使用Python（scikit-learn库）完成以下任务：-使用Iris数据集-提取前两个特征-应用K-means聚类算法进行聚类-打印每个簇的样本数量及中心点坐标答案及解析一、选择题答案1.B2.C3.D4.B5.C二、简答题答案1.数据分析师在电商平台中的主要工作职责：-用户行为分析：分析用户浏览、加购、购买等行为，识别高价值用户-产品销售分析：分析各产品线的销售表现，优化产品策略-营销活动效果评估：评估促销活动对销售的影响，优化营销策略-竞品分析：分析竞争对手的数据表现，制定差异化策略-业务预测：预测未来销售趋势，为库存和资源分配提供依据2.K-means聚类算法的基本原理及其优缺点：-基本原理：将数据点划分为k个簇，使得簇内数据点距离簇中心的距离最小化-优点：简单易实现，计算效率高，适用于大数据集-缺点：需要预先指定簇的数量k，对初始中心敏感，无法处理非凸形状的簇3.特征工程：-定义：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-应用举例：电商平台通过用户购买历史构造"复购率"特征，显著提升推荐算法效果4.评估特征选择方法的有效性：-通过交叉验证评估模型性能变化-使用统计检验方法（如ANOVA）分析特征与目标变量的关系-可视化特征重要性排序-考虑特征的可解释性和业务合理性5.数据清洗的主要步骤及其重要性：-缺失值处理：删除或填充缺失值-异常值检测：识别和处理异常数据-数据类型转换：确保字段类型正确-重复值处理：删除重复记录-标准化/归一化：统一数据尺度-重要性：高质量数据是准确分析的基础，直接影响模型效果三、计算题答案1.计算统计量：-均值：(10+12+14+15+18+20)/6=14.5-中位数：排序后为[10,12,14,15,18,20]，中位数为(14+15)/2=14.5-方差：[(10-14.5)²+(12-14.5)²+(14-14.5)²+(15-14.5)²+(18-14.5)²+(20-14.5)²]/6=23.67-标准差：√23.67=4.872.逻辑回归预测概率：P(Y=1)=1/(1+e^(-1.5+0.82-0.53+1.21))=1/(1+e^0.1)≈0.5253.简单移动平均预测：7月预测值=(135+150+140)/3=141.67万元四、案例分析题答案案例一：某电商平台用户行为分析1.分析问题：-不同用户等级的购买转化率差异-用户活跃时段与购买行为的关系-加购到购买的转化率影响因素2.分析方案：-数据预处理：处理缺失值、异常值，用户等级分类-分析方法：描述性统计、用户分群、关联分析-可视化图表：用户等级分布图、活跃时段分布图、转化率漏斗图3.高等级用户购买金额分析：-可能原因：高等级用户可能更注重品质、价格敏感度低-改进建议：为高等级用户提供专属优惠、提升服务体验案例二：某城市共享单车需求预测1.时间序列预测模型构建：-使用ARIMA或Prophet模型-需要进行季节性分解和趋势分析-交叉验证评估模型效果2.关键特征：-时间特征：小时、星期几、节假日-天气特征：晴/雨/雪等-区域特征：不同区域的骑行热点差异3.模型偏差分析：-特征遗漏：缺少特殊事件（如演唱会）信息-模型选择：可能需要更复杂的混合模型-数据质量：天气数据可能不准确，需要修正五、编程题答案1.Python代码（pandas）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data=pd.read_csv('users.csv')定义年龄段defget_age_group(age):ifage<=18:return'0-18'elifage<=35:return'19-35'elifage<=55:return'36-55'else:return'56+'data['age_group']=data['age'].apply(get_age_group)计算平均购买金额grouped=data.groupby(['age_group','gender'])['purchase_amount'].mean().unstack()绘制图表grouped.plot(kind='bar')plt.title('AgeGroupPurchaseAmountbyGender')plt.xlabel('AgeGroup')plt.ylabel('AveragePurchaseAmount')plt.show()2.Python代码（scikit-learn）：pythonfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.clusterimportKMeans加载数据iris=load_iris()X=iris.data[:,:2]#只取前两个特征聚类kmeans=KMeans