2026年数据分析师笔试题含答案

2026年数据分析师笔试题含答案一、选择题（共5题，每题2分，计10分）1.以下哪种统计方法最适合用于分析用户行为数据的趋势变化？A.回归分析B.主成分分析（PCA）C.聚类分析D.时间序列分析2.在数据清洗过程中，处理缺失值最常用的方法是什么？A.直接删除缺失值B.均值/中位数填充C.K最近邻填充D.以上都是3.以下哪个指标最能反映电商平台的用户留存能力？A.转化率B.客单价C.留存率D.新增用户数4.在构建用户画像时，以下哪种数据源最不可靠？A.用户注册信息B.行为日志C.第三方征信数据D.社交媒体公开信息5.假设某APP的日活跃用户（DAU）为10万，次日留存率为30%，则第三日留存率大约是多少？A.9万B.3万C.9%D.3%二、填空题（共5题，每题2分，计10分）1.数据分析中常用的假设检验方法有______和______。2.SQL中用于连接两个表的常用关键字是______。3.机器学习中的过拟合现象通常可以通过______或______来缓解。4.在数据可视化中，选择合适的图表类型需要考虑______、______和______。5.用户分层运营中，常见的用户分群方法包括______和______。三、简答题（共4题，每题5分，计20分）1.简述数据分析师在电商平台项目中可能遇到的主要挑战，并说明如何应对。2.解释什么是数据特征工程，并举例说明其在推荐系统中的应用。3.描述A/B测试的基本流程，并说明如何评估实验结果的有效性。4.结合中国互联网行业的特点，谈谈数据分析师如何提升数据洞察力。四、编程题（共2题，每题10分，计20分）1.使用Python（pandas库）完成以下任务：-读取名为“sales_data.csv”的文件，该文件包含以下列：`date`（日期）、`city`（城市）、`sales`（销售额）。-计算每个城市的月销售额总和，并按销售额从高到低排序。-将结果保存为“city_sales_summary.csv”文件。2.使用SQL完成以下查询：-假设有两张表：`orders`（订单表，列：`order_id`、`user_id`、`amount`、`order_date`）和`users`（用户表，列：`user_id`、`city`、`注册时间`）。-查询每个城市的用户平均消费金额，并筛选出平均消费金额大于1000的城市。五、论述题（1题，10分）结合中国电商行业竞争格局（如淘宝、京东、拼多多等平台的差异化策略），分析数据分析师如何通过数据分析手段支持业务决策，并举例说明。答案与解析一、选择题答案1.D（时间序列分析适用于分析趋势变化）2.D（以上方法均常用，但需根据场景选择）3.C（留存率直接反映用户粘性）4.C（第三方征信数据可能涉及隐私或合规问题）5.C（次日留存30%，则第三日留存=前两日留存×当日留存=0.3×0.3=9%）二、填空题答案1.t检验、卡方检验2.JOIN3.正则化、剪枝4.目的、受众、数据类型5.基于RFM模型、基于行为特征三、简答题答案1.挑战与应对：-挑战：数据质量差、业务需求不明确、跨部门协作困难。-应对：建立数据治理流程、主动与业务方沟通、使用数据工具提升效率。2.特征工程应用：-解释：将原始数据转化为机器学习模型可用的特征。-举例：推荐系统中，根据用户购买历史生成“偏好标签”，提升推荐精准度。3.A/B测试流程与评估：-流程：分组→实验→数据收集→结果分析→结论。-评估：使用统计显著性检验（如p值）判断差异是否真实。4.提升洞察力方法：-结合中国互联网特点（如社交电商、下沉市场）：关注用户行为数据，分析地域差异，结合政策法规（如《数据安全法》）思考合规性。四、编程题答案1.Python代码：pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv("sales_data.csv")df["month"]=pd.to_datetime(df["date"]).dt.to_period("M")result=df.groupby(["city","month"])["sales"].sum().reset_index()result.sort_values("sales",ascending=False,inplace=True)result.to_csv("city_sales_summary.csv",index=False)2.SQL查询：sqlSELECTcity,AVG(amount)ASavg_consumptionFROMordersJOINusersONorders.user_id=users.user_idGROUPBYcityHAVINGAVG(amount)>1000;五、论述题答案-电商行业竞争与数据分析：-京东强在自营供应链，淘宝