2026年Java数据分析师面试题及编程题解含答案

2026年Java数据分析师面试题及编程题解含答案一、选择题（共10题，每题2分，总计20分）1.在Java中，哪个类是所有数据结构类的父类？A.ObjectB.CollectionC.ListD.Map2.下列哪个不是大数据处理框架？A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Flink3.在数据预处理中，缺失值处理的方法不包括：A.删除含有缺失值的行B.使用均值/中位数/众数填充C.使用模型预测缺失值D.使用随机数填充4.Java中，哪个方法用于从数据库获取数据？A.readData()B.fetchData()C.queryDatabase()D.connectDB()5.以下哪个不是常用的数据可视化库？A.MatplotlibB.SeabornC.D3.jsD.JFreeChart6.在SQL中，用于对数据进行排序的函数是：A.SUM()B.AVG()C.ORDERBYD.GROUPBY7.Java中，哪个集合类不允许重复元素？A.ArrayListB.HashSetC.LinkedListD.HashMap8.以下哪个不是机器学习中的评估指标？A.AccuracyB.PrecisionC.RecallD.Correlation9.在Java中，用于连接MySQL数据库的驱动类是：A.com.mysql.jdbc.DriverB.com.mysql.cj.jdbc.DriverC.java.sql.DriverD.mysql.jdbc.Driver10.大数据处理的3V特征不包括：A.Volume（体量）B.Velocity（速度）C.Variety（多样性）D.Value（价值）二、简答题（共5题，每题4分，总计20分）1.简述Java中ArrayList和LinkedList的区别。2.解释什么是数据清洗，并列举三种常见的数据清洗方法。3.描述Java中HashMap的工作原理。4.解释什么是特征工程，并说明其在数据分析中的重要性。5.简述Hadoop生态系统中的主要组件及其功能。三、编程题（共3题，总计60分）题目1：数据清洗与处理（20分）编写Java代码，实现以下功能：1.从CSV文件中读取数据（假设有姓名、年龄、城市三列）2.清洗数据：-删除年龄小于18或大于80的记录-将城市名称统一大小写-处理缺失值：将缺失的年龄填充为平均年龄3.输出清洗后的数据到新的CSV文件javaimportjava.io.;importjava.util.;publicclassDataCleaning{publicstaticvoidmain(String[]args){StringinputPath="data.csv";StringoutputPath="cleaned_data.csv";try{List<String[]>data=readCSV(inputPath);//清洗数据data=cleanData(data);//写入新的CSV文件writeCSV(outputPath,data);System.out.println("数据清洗完成！");}catch(Exceptione){e.printStackTrace();}}publicstaticList<String[]>readCSV(StringfilePath)throwsIOException{List<String[]>data=newArrayList<>();BufferedReaderreader=newBufferedReader(newFileReader(filePath));Stringline;while((line=reader.readLine())!=null){data.add(line.split",");}reader.close();returndata;}publicstaticList<String[]>cleanData(List<String[]>data){doublesumAge=0;intvalidCount=0;//计算有效年龄总和for(String[]row:data){try{intage=Integer.parseInt(row[1]);if(age>=18&&age<=80){sumAge+=age;validCount++;}}catch(NumberFormatExceptione){//忽略非数字年龄}}doubleavgAge=validCount>0?sumAge/validCount:30;//默认平均年龄30List<String[]>cleanedData=newArrayList<>();for(String[]row:data){try{intage=Integer.parseInt(row[1]);if(age>=18&&age<=80){//清洗城市名称row[2]=row[2].trim().toLowerCase();cleanedData.add(row);}}catch(NumberFormatExceptione){//缺失年龄，填充平均年龄row[1]=String.valueOf(avgAge);row[2]=row[2].trim().toLowerCase();cleanedData.add(row);}}returncleanedData;}publicstaticvoidwriteCSV(StringfilePath,List<String[]>data)throwsIOException{BufferedWriterwriter=newBufferedWriter(newFileWriter(filePath));for(String[]row:data){writer.write(String.join(",",row));writer.newLine();}writer.close();}}题目2：数据统计与分析（20分）编写Java代码，实现以下功能：1.从CSV文件中读取数据（假设有产品ID、销售金额、销售日期三列）2.计算每日总销售额3.找出销售额最高的产品ID4.输出结果到控制台javaimportjava.io.;importjava.util.;importjava.text.SimpleDateFormat;publicclassSalesAnalysis{publicstaticvoidmain(String[]args){StringinputPath="sales.csv";try{//读取数据List<String[]>data=readCSV(inputPath);//转换为更易于处理的数据结构List<SalesRecord>salesData=newArrayList<>();for(String[]row:data){salesData.add(newSalesRecord(row[0],Double.parseDouble(row[1]),row[2]));}//计算每日总销售额Map<String,Double>dailySales=calculateDailySales(salesData);//找出销售额最高的产品StringtopProduct=findTopProduct(salesData);//输出结果System.out.println("每日总销售额：");for(Map.Entry<String,Double>entry:dailySales.entrySet()){System.out.println(entry.getKey()+":"+entry.getValue());}System.out.println("\n销售额最高的产品："+topProduct);}catch(Exceptione){e.printStackTrace();}}staticclassSalesRecord{StringproductId;doubleamount;Stringdate;SalesRecord(StringproductId,doubleamount,Stringdate){ductId=productId;this.amount=amount;this.date=date;}}publicstaticList<String[]>readCSV(StringfilePath)throwsIOException{List<String[]>data=newArrayList<>();BufferedReaderreader=newBufferedReader(newFileReader(filePath));Stringline;while((line=reader.readLine())!=null){data.add(line.split",");}reader.close();returndata;}publicstaticMap<String,Double>calculateDailySales(List<SalesRecord>salesData){Map<String,Double>dailySales=newHashMap<>();for(SalesRecordrecord:salesData){dailySales.merge(record.date,record.amount,Double::sum);}returndailySales;}publicstaticStringfindTopProduct(List<SalesRecord>salesData){Map<String,Double>productSales=newHashMap<>();for(SalesRecordrecord:salesData){productSales.merge(ductId,record.amount,Double::sum);}StringtopProduct="";doublemaxSales=0;for(Map.Entry<String,Double>entry:productSales.entrySet()){if(entry.getValue()>maxSales){maxSales=entry.getValue();topProduct=entry.getKey();}}returntopProduct;}}题目3：SQL查询优化（20分）假设有一个名为sales的数据库表，包含以下字段：-id（主键）-product_id（产品ID）-customer_id（客户ID）-sale_amount（销售金额）-sale_date（销售日期）请编写SQL查询语句，完成以下要求：1.查询2023年每个产品的总销售额，并按销售额降序排列2.查询每个客户的总消费金额，并找出消费金额最多的前5名客户3.查询每个月的销售总额，并显示月份和对应的销售总额sql--查询2023年每个产品的总销售额，并按销售额降序排列SELECTproduct_id,SUM(sale_amount)AStotal_salesFROMsalesWHEREYEAR(sale_date)=2023GROUPBYproduct_idORDERBYtotal_salesDESC;--查询每个客户的总消费金额，并找出消费金额最多的前5名客户SELECTcustomer_id,SUM(sale_amount)AStotal_spentFROMsalesGROUPBYcustomer_idORDERBYtotal_spentDESCLIMIT5;--查询每个月的销售总额，并显示月份和对应的销售总额SELECTMONTH(sale_date)ASsale_month,SUM(sale_amount)ASmonthly_totalFROMsalesWHEREYEAR(sale_date)=2023GROUPBYsale_monthORDERBYsale_month;答案与解析选择题答案1.A.Object2.C.TensorFlow3.D.使用随机数填充4.C.queryDatabase()5.A.Matplotlib6.C.ORDERBY7.B.HashSet8.D.Correlation9.B.com.mysql.cj.jdbc.Driver10.D.Value（价值）简答题答案1.Java中ArrayList和LinkedList的区别：-ArrayList基于动态数组实现，LinkedList基于双向链表实现-ArrayList随机访问速度快（O(1)），LinkedList随机访问慢（O(n)）-ArrayList插入和删除元素慢（O(n)），LinkedList插入和删除元素快（O(1)）-ArrayList内存连续，LinkedList内存分散-ArrayList不支持快速反转，LinkedList可以快速反转2.什么是数据清洗，并列举三种常见的数据清洗方法：-数据清洗是指将原始数据转化为可用于分析的干净、一致的数据集的过程-常见的数据清洗方法：1.去除重复数据：识别并删除重复记录2.处理缺失值：通过删除、填充等方式处理缺失数据3.数据格式规范化：统一日期、数字等字段的格式3.描述Java中HashMap的工作原理：-HashMap基于哈希表实现，通过键值对存储数据-使用hash码计算键的存储位置-当发生哈希冲突时，使用链表或红黑树解决-默认初始容量为16，加载因子为0.75-HashMap非线程安全，需要配合Collections.synchronizedMap()使用4.什么是特征工程，并说明其在数据分析中