2026年数据分析师面试题集数据挖掘与分析能力评估

2026年数据分析师面试题集：数据挖掘与分析能力评估一、选择题（共5题，每题2分，共10分）背景：某电商平台希望优化用户推荐系统，提升用户购买转化率。现有A、B、C三种推荐算法，分别基于协同过滤、内容推荐和混合推荐。请根据以下场景选择最合适的算法。1.用户行为数据分析：若需分析用户历史购买行为，找出相似用户群体，推荐相似商品，应优先选择哪种算法？A.协同过滤B.内容推荐C.混合推荐2.新用户推荐场景：对于零购买记录的新用户，如何通过算法推荐商品？A.协同过滤B.内容推荐C.混合推荐3.高客单价商品推荐：若需提升高价值商品的曝光率，哪种算法更合适？A.协同过滤B.内容推荐C.混合推荐4.冷启动问题处理：当新商品上线，缺乏用户行为数据时，如何解决冷启动问题？A.协同过滤B.内容推荐C.混合推荐5.用户画像构建：若需根据用户属性（如年龄、性别、地域）进行精准推荐，哪种算法更优？A.协同过滤B.内容推荐C.混合推荐二、填空题（共5题，每题2分，共10分）背景：某金融科技公司需分析用户信贷违约风险，现有数据包括用户年龄、收入、贷款历史、征信记录等。请根据场景填写合适的方法或指标。1.缺失值处理：若“收入”字段有10%数据缺失，可采用______方法填充。2.异常值检测：检测“贷款金额”是否存在异常值，常用______方法。3.特征工程：将“年龄”和“收入”合并成______特征，可能提升模型效果。4.模型选择：预测信贷违约风险，可选用______模型。5.评估指标：衡量模型预测准确性，常用______指标。三、简答题（共4题，每题5分，共20分）背景：某电商平台希望分析用户流失原因，现有数据包括用户注册时间、活跃度、购买频率、客单价等。请回答以下问题。1.数据清洗步骤：简述分析用户流失前需进行哪些数据清洗步骤。2.用户分层方法：如何根据用户行为数据分层？3.流失原因分析：用户流失可能涉及哪些维度？4.改进建议：若分析发现用户因“推荐商品不精准”流失，应如何优化？四、计算题（共2题，每题10分，共20分）背景：某零售企业需分析促销活动效果，现有数据如下：|用户ID|促销前购买次数|促销后购买次数|是否参与促销||--|-|-|--||1|2|4|是||2|1|1|否||3|3|6|是||4|0|1|是||5|2|2|否|1.提升率计算：计算参与促销用户的平均购买次数提升率。2.相关性分析：若“是否参与促销”为二元变量（1=是，0=否），计算促销与购买次数的相关系数。五、编程题（共2题，每题10分，共20分）背景：使用Python处理电商用户行为数据，数据格式如下（部分示例）：json[{"user_id":1,"order_id":1001,"product_category":"服装","order_amount":299,"order_time":"2023-01-01"},{"user_id":1,"order_id":1002,"product_category":"食品","order_amount":59,"order_time":"2023-01-03"},{"user_id":2,"order_id":1003,"product_category":"电子","order_amount":1299,"order_time":"2023-01-05"},...]1.数据预处理：筛选出“电子”类商品订单，并按用户ID分组计算总订单金额。2.时间序列分析：统计每日“食品”类商品订单数量，并绘制趋势图（需说明绘图工具）。六、开放题（共1题，15分）背景：某城市交通部门需分析早晚高峰拥堵原因，现有数据包括路段车流量、天气、节假日、道路施工等。请设计一个分析方案，包括：1.数据来源：列出可能的数据来源。2.分析步骤：简述分析流程。3.可视化建议：如何可视化分析结果？答案与解析一、选择题答案1.A（协同过滤基于用户相似性，适合推荐相似商品）2.B（内容推荐基于用户属性，适合新用户）3.A（协同过滤能放大高价值商品曝光）4.B（内容推荐可通过商品属性解决冷启动）5.B（内容推荐依赖用户画像）二、填空题答案1.均值/中位数填充（需结合业务判断）2.3σ原则或箱线图法3.交互特征4.逻辑回归/决策树5.AUC/准确率三、简答题答案1.数据清洗步骤：去重、处理缺失值、异常值检测、格式统一。2.用户分层方法：按活跃度（高/中/低）、购买频率、客单价分层。3.流失原因维度：推荐精准度、价格敏感度、竞争环境、服务体验。4.改进建议：优化推荐算法（如引入深度学习），结合用户画像动态调整推荐策略。四、计算题答案1.提升率计算：-参与促销用户购买次数：4+6+1=11-平均提升率：(11/3-2/3)/(2/3)=200%2.相关性分析：-购买次数：[4,1,6,1,2]-促销变量：[1,0,1,1,0]-相关系数（简化计算）：约0.6（实际需用Python/Pandas计算）五、编程题答案1.数据预处理：pythonimportpandasaspddata=pd.read_json("orders.json")filtered=data[data["product_category"]=="电子"]total_amount=filtered.groupby("user_id")["order_amount"].sum()2.时间序列分析：pythonfood_orders=data[data["product_category"]=="食品"]food_orders["order_time"]=pd.to_datetime(food_orders["order_time"])trend=food_orders.groupby(food_orders["order_time"].dt.date).size()绘图工具：matplotlib或seaborn六、开放题答案1.数据来源：交