2026年数据分析师面试技能及测试题目解析

2026年数据分析师面试技能及测试题目解析一、选择题（共5题，每题2分，总分10分）1.数据分析师在处理缺失值时，以下哪种方法最适用于连续型数据？（）A.删除含有缺失值的行B.填充均值C.填充中位数D.填充众数2.在Python中，以下哪个库主要用于数据清洗和预处理？（）A.MatplotlibB.SeabornC.PandasD.Scikit-learn3.假设某电商平台A和B的销售额分别为100万和80万，A的销售额比B高25%。如果A的利润率为20%，B的利润率为30%，那么A的利润比B高多少？（）A.5%B.10%C.15%D.20%4.在SQL中，以下哪个函数用于计算分组数据的平均值？（）A.SUM()B.AVG()C.COUNT()D.MAX()5.假设某公司通过A和B两种渠道进行广告投放，A渠道的点击率为5%，B渠道的点击率为10%，且A渠道的曝光量为100万，B渠道的曝光量为50万。哪种渠道的点击量更高？（）A.A渠道B.B渠道C.两者相同D.无法确定二、简答题（共3题，每题5分，总分15分）1.简述数据分析师在处理异常值时需要考虑的三个关键因素。2.解释什么是数据特征工程，并举例说明其重要性。3.假设某电商公司需要分析用户购买行为，请列出至少三种可以使用的分析方法。三、编程题（共2题，每题10分，总分20分）1.使用Python的Pandas库，完成以下任务：-读取名为“sales.csv”的文件，该文件包含以下列：`date`（日期）、`product_id`（产品ID）、`quantity`（数量）、`price`（单价）。-计算每个产品的总销售额（`quantityprice`），并将结果存储为新的列“total_sales”。-按产品ID分组，计算每个产品的总销售额，并按销售额降序排列。2.使用SQL编写查询语句，完成以下任务：-查询2025年每个用户的总消费金额，并按消费金额降序排列。-查询每个用户的购买次数，并筛选出购买次数超过10次的用户。四、案例分析题（共1题，15分）某电商平台需要分析用户购买行为，以优化产品推荐和营销策略。假设你已获取以下数据：-用户基本信息：`user_id`（用户ID）、`age`（年龄）、`gender`（性别）、`region`（地区）。-购买记录：`order_id`（订单ID）、`user_id`（用户ID）、`product_id`（产品ID）、`order_date`（订单日期）、`quantity`（数量）、`price`（单价）。请回答以下问题：1.如何通过数据清洗和预处理，确保数据的准确性和可用性？2.如何通过数据分析，找出用户的购买偏好和消费习惯？3.如何利用分析结果，优化产品推荐和营销策略？答案及解析一、选择题1.C.填充中位数-解析：对于连续型数据，均值易受极端值影响，而中位数更稳定，适合填充缺失值。删除行会导致数据丢失，众数适用于分类数据。2.C.Pandas-解析：Pandas是Python中用于数据分析和预处理的常用库，提供数据框（DataFrame）等数据结构，方便进行数据清洗、转换和分析。3.A.5%-解析：A的利润为100万×20%=20万；B的利润为80万×30%=24万。A的利润比B少4万，占比为(4万/24万)×100%≈16.67%，但题目要求A比B高多少，实际应为B比A高5%。4.B.AVG()-解析：AVG()函数用于计算分组数据的平均值，SUM()计算总和，COUNT()计算数量，MAX()计算最大值。5.A.A渠道-解析：A渠道的点击量为100万×5%=5万；B渠道的点击量为50万×10%=5万。两者点击量相同，但A渠道的曝光量更高，效率较低。二、简答题1.数据分析师在处理异常值时需要考虑的三个关键因素：-数据分布：异常值是否影响整体数据分布，如正态分布的异常值可能需要处理。-业务逻辑：某些异常值可能是合理的，如高消费用户，需结合业务场景判断。-处理方法：常见的处理方法包括删除、填充、分箱等，需根据数据特点选择。2.数据特征工程的重要性及例子：-重要性：通过转换和构造新特征，提升模型效果。例如，将日期拆分为年月日，或计算用户活跃度。-例子：在电商数据中，可构造“用户购买频率”、“客单价”等特征，增强模型预测能力。3.电商用户购买行为分析方法：-RFM模型：分析用户最近消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）。-用户分群：按消费习惯、偏好等分群，优化推荐策略。-路径分析：分析用户购买流程，优化购物体验。三、编程题1.PythonPandas编程题：pythonimportpandasaspd读取数据data=pd.read_csv("sales.csv")data["total_sales"]=data["quantity"]data["price"]分组计算总销售额grouped_sales=data.groupby("product_id")["total_sales"].sum().sort_values(ascending=False)print(grouped_sales)2.SQL编程题：sql--查询2025年每个用户的总消费金额SELECTuser_id,SUM(pricequantity)AStotal_spentFROMordersWHEREYEAR(order_date)=2025GROUPBYuser_idORDERBYtotal_spentDESC;--查询购买次数超过10次的用户SELECTuser_id,COUNT(order_id)ASpurchase_countFROMordersGROUPBYuser_idHAVINGpurchase_count>10;四、案例分析题1.数据清洗和预处理：-缺失值处理：删除或填充用户信息中的缺失值，如年龄可填充均值。-异常值处理：检测购买记录中的异常值，如单价过高或数量异常。-数据格式统一：确保日期格式一致，性别、地区等分类数据无错别字。2.用户购买偏好和消费习惯分析：-RFM分析：计算用户最近消费时间、消费频率和金额，识别高价值用户。-地区分析：按地区统计消费金额和购买偏好，优化库存和营销策略。-产品关联分析：通过购买记录找出关联产品，如用户购买A产品时常购买