2026年数据挖掘分析师常见面试题集

2026年数据挖掘分析师常见面试题集一、选择题（每题2分，共10题）题目：1.在数据预处理阶段，处理缺失值最常用的方法是？A.删除缺失值B.均值/中位数/众数填充C.K最近邻填充D.以上都是2.下列哪种算法属于监督学习？A.K-means聚类B.决策树C.主成分分析（PCA）D.神经网络3.在特征工程中，"特征交叉"指的是？A.特征缩放B.特征组合（如多特征相乘）C.特征选择D.特征编码4.以下哪个指标适用于评估分类模型的召回率？A.AUCB.F1分数C.MAED.RMSE5.下列哪种模型最适合处理非线性关系？A.线性回归B.逻辑回归C.支持向量机（SVM）D.线性判别分析（LDA）6.在特征选择中，"Lasso回归"的主要作用是？A.降低模型复杂度B.增加模型泛化能力C.减少过拟合D.以上都是7.以下哪个是过拟合的典型表现？A.训练集误差低，测试集误差高B.训练集误差高，测试集误差低C.训练集和测试集误差均低D.训练集和测试集误差均高8.在时间序列分析中，ARIMA模型的常用参数是？A.(p,d,q)B.(k,λ)C.(α,β)D.(γ,δ)9.以下哪种方法可用于处理类别不平衡问题？A.过采样B.欠采样C.权重调整D.以上都是10.在模型评估中，"交叉验证"的主要目的是？A.减少过拟合B.提高模型稳定性C.增加模型参数D.以上都不是答案与解析：1.D（删除、填充、KNN都是常用方法）2.B（决策树是监督学习，其余是无监督或降维）3.B（特征交叉通过组合原始特征创造新特征）4.B（F1分数综合考虑精确率和召回率）5.C（SVM能处理非线性关系，其余是线性模型）6.D（Lasso通过正则化降低复杂度，提升泛化能力）7.A（过拟合表现为训练集效果好但泛化差）8.A（ARIMA参数为自回归阶数p、差分阶数d、移动平均阶数q）9.D（过采样、欠采样、权重调整都是缓解不平衡的方法）10.B（交叉验证通过多次训练/测试评估模型稳定性）二、填空题（每空1分，共10空）题目：1.在数据挖掘中，"特征缩放"通常使用______或______方法。2.决策树算法中，常用的剪枝策略有______和______。3.评估回归模型时，常用的误差指标包括______、______和______。4.在特征选择中，"递归特征消除（RFE）"算法通过______和______逐步筛选特征。5.处理高维数据时，常用的降维方法有______和______。6.在时间序列预测中，"季节性分解"通常使用______模型。7.处理文本数据时，常用的向量化方法有______和______。8.在模型调参中，"网格搜索（GridSearch）"通过______和______寻找最优参数。9.评估分类模型时，"混淆矩阵"可以帮助分析______、______和______。10.在特征工程中，"特征分箱"的主要作用是______和______。答案与解析：1.标准化、归一化2.预剪枝、后剪枝3.MAE、MSE、RMSE4.基于惩罚、基于验证5.PCA、LDA6.指数平滑7.TF-IDF、Word2Vec8.枚举、评估9.真阳性、假阳性、真阴性10.简化特征、处理异常值三、简答题（每题5分，共5题）题目：1.简述"数据清洗"的主要步骤及其意义。2.解释"过拟合"和"欠拟合"的区别，并说明如何解决。3.描述"特征交叉"的常见方法及其应用场景。4.说明"交叉验证"的原理及其优缺点。5.如何评估一个分类模型的性能？请列举至少三个关键指标。答案与解析：1.数据清洗步骤：-缺失值处理（删除/填充）；-异常值检测与处理（删除/修正）；-数据格式统一（如日期格式）；-重复值处理；-数据类型转换。意义：提高数据质量，避免模型受噪声干扰，增强模型泛化能力。2.过拟合与欠拟合：-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差；-欠拟合：模型过于简单，未能捕捉数据规律。解决方法：过拟合可通过正则化、简化模型、增加数据量解决；欠拟合可通过增加模型复杂度、特征工程、减少数据量解决。3.特征交叉方法：-乘法交叉（如年龄收入）；-加法交叉（如年龄+收入）；-逻辑交叉（如"性别"与"婚姻状态"组合为虚拟变量）。应用场景：金融风控（如"收入年限"预测信用）、电商推荐（如"浏览时长购买频率"）。4.交叉验证原理与优缺点：-原理：将数据分为k份，轮流用k-1份训练、1份测试，计算平均性能。-优点：减少单一划分的偶然性，提高评估稳定性。-缺点：计算成本高，k值选择影响结果。5.分类模型评估指标：-准确率（整体预测正确率）；-精确率（正类预测正确率）；-召回率（正类检出率）。四、编程题（每题15分，共2题）题目1：使用Python实现K-means聚类算法，对以下二维数据集进行聚类（k=3），并可视化结果：pythondata=[[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0],[5,2],[5,4],[5,0]]题目2：使用Scikit-learn实现逻辑回归模型，对鸢尾花（Iris）数据集进行分类，并输出混淆矩阵和F1分数。答案与解析：题目1：pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefk_means(data,k):随机初始化中心点centers=data[np.random.choice(len(data),k,replace=False)]whileTrue:计算距离并分配簇distances=np.linalg.norm(data[:,np.newaxis]-centers,axis=2)labels=np.argmin(distances,axis=1)更新中心点new_centers=np.array([data[labels==i].mean(axis=0)foriinrange(k)])判断收敛ifnp.all(centers==new_centers):breakcenters=new_centersreturnlabels,centersdata=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0],[5,2],[5,4],[5,0]])labels,centers=k_means(data,3)可视化plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=labels,cmap='viridis')plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1],c='red',marker='X')plt.show()题目2：pythonfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,f1_score加载数据iris=load_iris()X,y=iris.data,iris.target训练模型model=LogisticRegression(max_iter=200)model.fit(X,y)预测与评估y_pred=model.predict(X)print("混淆矩阵:\n",confusion_matrix(y,y_pred))print("F1分数:",f1_score(y,y_pred,average='macro'))五、实际应用题（每题20分，共2题）题目1：某电商平台希望通过用户行为数据（浏览时长、购买次数、商品类别）预测用户是否为高价值用户（标签为1或0）。请设计一个数据预处理和建模方案。题目2：某银行希望利用客户历史数据（年龄、收入、贷款余额）预测客户是否会违约（标签为1或0）。请提出一个特征工程和模型选择策略。答案与解析：题目1：方案：1.数据预处理：-缺失值处理（如浏览时长用中位数填充）；-特征缩放（标准化）；-类别特征编码（如One-Hot）；-特征交叉（如"浏览时长购买次数"）。2.建模：-使用逻辑回归或随机森林；-交叉验证调参；-