2026年数据分析师面试题集及答案指南

2026年数据分析师面试题集及答案指南一、选择题（共5题，每题2分）1.题目：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.使用均值填充C.使用中位数填充D.使用众数填充2.题目：以下哪种指标最适合衡量分类变量的预测性能？（）A.均方误差（MSE）B.决策树系数C.准确率（Accuracy）D.协方差矩阵3.题目：在数据清洗过程中，以下哪种操作最可能引入偏差？（）A.标准化数据B.处理异常值C.填充缺失值D.删除重复数据4.题目：以下哪种算法属于非监督学习？（）A.逻辑回归B.决策树分类C.K-means聚类D.线性回归5.题目：在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示时间序列数据？（）A.散点图B.条形图C.折线图D.饼图二、填空题（共5题，每题2分）1.题目：在假设检验中，p值小于0.05通常表示__________。答案：拒绝原假设2.题目：SQL中，用于按多个字段排序的函数是__________。答案：ORDERBY3.题目：在特征工程中，将多个特征组合成单一特征的方法称为__________。答案：特征交互4.题目：机器学习中，用于防止模型过拟合的技术是__________。答案：正则化5.题目：Python中，用于处理JSON数据的库是__________。答案：json三、简答题（共5题，每题4分）1.题目：简述数据分析师在业务问题中如何定义目标变量。答案：-明确业务目标（如提升销售额、降低流失率等）。-选择与业务目标直接相关的指标作为目标变量。-确保目标变量可量化且可追踪。-考虑时间粒度（如日、周、月等）。2.题目：解释交叉验证的作用，并说明K折交叉验证的流程。答案：-交叉验证用于评估模型的泛化能力，避免过拟合。-K折交叉验证流程：1.将数据随机分成K个不重叠的子集。2.重复K次，每次用1个子集作为验证集，其余作为训练集。3.计算K次评估结果的平均值，得到模型性能。3.题目：描述数据分析师如何处理数据中的异常值。答案：-识别异常值（如箱线图、3σ法则）。-分析异常值原因（如录入错误、真实波动）。-处理方法：删除、替换（均值/中位数）、分箱。4.题目：说明数据分析师如何使用SQL进行数据聚合。答案：-使用`GROUPBY`按字段分组。-使用聚合函数（`SUM`、`AVG`、`COUNT`等）。-示例：`SELECTdepartment,AVG(salary)FROMemployeesGROUPBYdepartment;`5.题目：解释A/B测试的基本流程及其在业务中的应用。答案：-流程：1.定义实验目标（如提升点击率）。2.分组（对照组与实验组）。3.收集数据并对比结果。4.做出决策（是否推广）。-应用：优化网站界面、营销策略等。四、编程题（共3题，每题10分）1.题目：使用Python（Pandas库）处理以下数据：pythonimportpandasaspddata={'用户ID':[1,2,3,4,5],'年龄':[25,30,None,45,22],'消费金额':[200,150,300,None,180]}df=pd.DataFrame(data)要求：-填充年龄的缺失值（用中位数）。-计算消费金额的平均值（忽略缺失值）。-添加一列“年龄分组”，规则：20-30岁为“青年”，30-40岁为“中年”，其余为“老年”。答案：pythonimportpandasaspddata={'用户ID':[1,2,3,4,5],'年龄':[25,30,None,45,22],'消费金额':[200,150,300,None,180]}df=pd.DataFrame(data)填充年龄缺失值df['年龄'].fillna(df['年龄'].median(),inplace=True)计算消费金额平均值avg_consumption=df['消费金额'].mean()添加年龄分组defage_group(age):if20<=age<=30:return'青年'elif30<age<=40:return'中年'else:return'老年'df['年龄分组']=df['年龄'].apply(age_group)print(df)print(f'消费金额平均值：{avg_consumption}')2.题目：使用SQL查询以下数据表：sqlCREATETABLEsales(order_idINT,product_nameVARCHAR(50),quantityINT,priceDECIMAL(10,2),order_dateDATE);要求：-查询2023年每月的总销售额（按产品分组）。-找出销量最高的产品及其销量。答案：sql--查询2023年每月总销售额（按产品分组）SELECTproduct_name,EXTRACT(MONTHFROMorder_date)ASmonth,SUM(quantityprice)AStotal_salesFROMsalesWHEREorder_dateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'GROUPBYproduct_name,monthORDERBYproduct_name,month;--查询销量最高的产品及其销量SELECTproduct_name,SUM(quantity)AStotal_quantityFROMsalesGROUPBYproduct_nameORDERBYtotal_quantityDESCLIMIT1;3.题目：使用Python（Matplotlib库）绘制以下数据的折线图：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltmonths=['Jan','Feb','Mar','Apr','May']sales=[200,250,180,300,280]要求：-X轴为月份，Y轴为销售额。-添加标题和轴标签。-线条颜色为蓝色。答案：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltmonths=['Jan','Feb','Mar','Apr','May']sales=[200,250,180,300,280]plt.plot(months,sales,color='blue',marker='o')plt.title('2023年月度销售额')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('销售额')plt.grid(True)plt.show()五、业务分析题（共2题，每题15分）1.题目：某电商平台希望提升用户复购率，你作为数据分析师，如何设计分析方案？答案：-数据准备：收集用户购买历史、浏览行为、优惠券使用等数据。-分析步骤：1.计算复购率（如30天内再次购买的用户比例）。2.对比复购组与未复购组的特征（如年龄、消费金额、购买品类）。3.分析复购驱动因素（如高性价比商品、促销活动）。4.建模预测复购概率（如逻辑回归）。-建议：针对性推送、优化商品组合、增强用户粘性。2.题目：某餐饮连锁店希望优化门店选址，你如何利用数据分析支持决策？答案：