2026年数据分析师考试重点及案例分析含答案

2026年数据分析师考试重点及案例分析含答案一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.某电商平台2025年第四季度数据显示，A商品销量环比增长30%，但毛利率下降5个百分点。导致这一现象的主要原因是（）。A.原材料成本上涨B.竞争对手价格战C.营销费用增加D.客户群体结构变化2.在数据预处理中，处理缺失值最常用的方法是（）。A.删除缺失值B.填充均值/中位数C.插值法D.以上都是3.某零售企业通过用户购买行为数据发现，80%的销售额来自20%的用户。这种现象最符合（）。A.巴累托法则（80/20法则）B.正态分布C.泊松分布D.二项分布4.假设某城市出租车订单数据中，订单金额与距离成正比关系，但存在部分异常订单（如空载订单金额较高）。在回归分析中，应优先考虑（）。A.线性回归B.逻辑回归C.决策树回归D.网格回归5.某金融机构通过用户信用评分模型预测违约概率，模型A的AUC为0.85，模型B的AUC为0.78。哪个模型更优？（）A.模型AB.模型BC.两者相同D.无法判断6.在时间序列分析中，若某指标呈现明显的季节性波动，最适合的模型是（）。A.ARIMA模型B.线性回归模型C.Prophet模型D.逻辑回归模型7.某餐饮企业通过用户评论数据情感分析发现，90%的不满评论集中在“上菜速度慢”和“服务员态度差”两个方面。改进方向应优先选择（）。A.优化后厨流程B.加强员工培训C.增加促销活动D.更新菜单8.在数据可视化中，表示部分与整体关系的最佳图表是（）。A.折线图B.柱状图C.饼图D.散点图9.某电商企业通过用户行为数据发现，购物车放弃率高达70%。导致这一现象的原因可能包括（）。A.产品价格过高B.支付流程复杂C.物流时效差D.以上都是10.在假设检验中，若P值小于0.05，通常认为（）。A.原假设成立B.原假设不成立C.统计结果不显著D.数据量不足二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.某连锁超市通过销售数据分析发现，周末销量远高于工作日。影响这一现象的因素可能包括（）。A.工作日通勤人群减少B.周末休闲消费增加C.节假日促销活动D.竞争对手促销2.在数据清洗过程中，常见的异常值处理方法包括（）。A.删除异常值B.替换为中位数C.分箱处理D.线性插值3.某共享单车企业通过骑行数据发现，高峰时段的订单密度与天气状况密切相关。影响这一现象的因素可能包括（）。A.晴天骑行需求增加B.雨天出行比例降低C.地铁拥挤度上升D.企业调度策略4.在用户画像构建中，常用的数据来源包括（）。A.购买行为数据B.社交媒体数据C.问卷调查数据D.第三方数据5.某在线教育平台通过用户学习数据发现，课程完成率与用户活跃度正相关。提升课程完成率的措施可能包括（）。A.优化课程内容B.增加互动环节C.推送学习提醒D.降低课程难度三、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述数据分析师在商业决策中的角色和职责。2.解释什么是A/B测试，并说明其在产品优化中的应用场景。3.描述时间序列分析中ARIMA模型的基本原理及其适用条件。4.说明数据可视化的基本原则，并举例说明不同类型图表的适用场景。5.简述假设检验的基本步骤，并举例说明其应用场景。四、案例分析题（共3题，共45分）案例一：某生鲜电商平台用户流失问题分析（15分）背景：某生鲜电商平台2025年数据显示，用户月流失率高达25%。平台通过用户行为数据分析发现，流失用户主要集中在订单金额较低、活跃度低且复购率低的人群。请结合数据分析方法，提出可能的流失原因分析及改进建议。案例二：某银行信用卡业务增长策略分析（15分）背景：某银行信用卡业务2025年增长缓慢，市场份额同比下降10%。银行通过用户数据分析发现，现有用户年龄集中在30-40岁，且地域集中在一二线城市。请结合数据分析方法，提出可能的增长策略建议。案例三：某共享单车企业运营效率优化分析（15分）背景：某共享单车企业在2025年第二季度面临订单量波动大、调度成本上升的问题。企业通过骑行数据发现，高峰时段订单密度与天气状况、地铁拥挤度等因素密切相关。请结合数据分析方法，提出优化调度效率的策略建议。答案及解析一、单选题1.B解析：销量增长但毛利率下降，通常说明竞争加剧导致价格战，从而压缩利润空间。原材料成本上涨和客户群体变化也可能影响毛利率，但价格战更直接。2.D解析：缺失值处理方法多样，删除、填充均值/中位数、插值法都是常用方法，需根据数据特点选择。3.A解析：80/20法则描述了少数关键因素决定大部分结果的现象，符合题干描述。4.A解析：若数据存在线性关系，线性回归最直接；异常值可后续处理或使用鲁棒回归。5.A解析：AUC衡量模型区分能力，0.85高于0.78，模型A更优。6.A解析：ARIMA模型适用于具有趋势和季节性的时间序列数据。7.B解析：员工态度差直接影响用户体验，优先通过培训改进。8.C解析：饼图最适合展示部分与整体占比关系。9.D解析：价格、支付、物流均可能导致购物车放弃。10.B解析：P值小于0.05表示有95%把握拒绝原假设。二、多选题1.A、B、C解析：工作日通勤人群减少、周末休闲消费增加、节假日促销都会影响周末销量。2.A、B、C解析：删除、替换、分箱是常用方法；插值法适用于连续数据，不适用于异常值处理。3.A、B、C解析：晴天骑行需求增加、雨天出行比例降低、地铁拥挤度上升都会影响订单密度。4.A、B、C、D解析：用户画像需整合多源数据，包括购买行为、社交媒体、问卷调查和第三方数据。5.A、B、C解析：优化内容、增加互动、推送提醒能提升学习完成率；降低难度可能影响课程价值。三、简答题1.数据分析师角色及职责数据分析师负责通过数据洞察业务问题，提供决策支持。职责包括：数据清洗与整合、建立分析模型、生成可视化报告、推动业务优化。2.A/B测试及其应用A/B测试通过对比不同版本（如按钮颜色、文案），验证哪种方案效果更优。适用于产品优化、营销活动测试等场景。3.ARIMA模型原理及适用条件ARIMA模型通过自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）拟合时间序列。适用条件：数据需平稳、存在趋势和季节性。4.数据可视化基本原则原则包括：清晰性、准确性、简洁性、针对性。图表选择：饼图（占比）、折线图（趋势）、柱状图（分类对比）。5.假设检验步骤及应用步骤：提出假设、选择检验方法、计算P值、做出判断。应用场景：验证用户行为差异（如新老用户转化率）。四、案例分析题案例一：生鲜电商平台用户流失分析原因分析：-订单金额低可能因用户对价格敏感，或平台优惠不足；-活跃度低可能因产品体验差或缺乏互动；-复购率低可能因物流时效或售后服务问题。改进建议：-优化促销策略，如满减、会员折扣；-加强用户互动，如积分系统、社群运营；-提升物流时效，优化配送路线。案例二：银行信用卡业务增长策略增长策略：-拓展三四线城市用户，降低地域集中度；-