2026年华为数据分析师面试题集

2026年华为数据分析师面试题集一、选择题（每题3分，共10题）1.在数据预处理阶段，以下哪项技术最适合处理缺失值？（）A.删除含有缺失值的行B.均值/中位数/众数填充C.K最近邻填充D.线性回归填充2.以下哪种指标最适合衡量分类模型的预测准确性？（）A.均方误差（MSE）B.R²C.准确率（Accuracy）D.AUC3.在时间序列分析中，ARIMA模型主要适用于哪种类型的数据？（）A.分类数据B.标量数据C.非平稳时间序列D.离散数据4.以下哪种算法属于无监督学习？（）A.决策树B.线性回归C.K-Means聚类D.逻辑回归5.在数据仓库设计中，星型模型的中心是？（）A.雪花表B.事实表C.维度表D.关系表6.以下哪种工具最适合进行数据可视化？（）A.PandasB.TensorFlowC.TableauD.PyTorch7.在特征工程中，以下哪种方法属于特征编码？（）A.标准化B.PCA降维C.One-Hot编码D.数据清洗8.以下哪种数据库最适合存储海量非结构化数据？（）A.MySQLB.MongoDBC.PostgreSQLD.Oracle9.在机器学习模型调优中，以下哪种方法属于交叉验证？（）A.网格搜索B.随机搜索C.K折交叉验证D.K均值聚类10.在数据采集阶段，以下哪种方法属于API调用？（）A.爬虫技术B.传感器数据C.网络爬虫D.问卷调查二、填空题（每题4分，共5题）1.在数据清洗过程中，处理重复数据的常用方法包括__________和__________。2.逻辑回归模型的损失函数通常使用__________。3.在数据仓库中，__________表存储业务数据，__________表存储业务上下文信息。4.在特征选择中，__________方法通过计算特征的重要性来筛选特征。5.机器学习中的过拟合现象通常可以通过__________和__________来缓解。三、简答题（每题6分，共5题）1.简述数据预处理的主要步骤及其作用。2.解释什么是交叉验证，并说明其在模型调优中的意义。3.描述K-Means聚类算法的基本原理及其适用场景。4.解释数据仓库中星型模型和雪花模型的区别。5.说明特征工程在机器学习中的重要性，并列举三种常见的特征工程方法。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合华为的业务特点，论述数据分析师在提升企业竞争力中的作用。2.分析大数据技术在金融行业的应用场景，并说明数据分析师如何通过数据分析解决实际问题。答案与解析一、选择题1.B（均值/中位数/众数填充是常用的缺失值处理方法，适用于不同分布的数据。）2.C（准确率衡量分类模型的总体预测正确率，适用于多分类问题。）3.C（ARIMA模型适用于非平稳时间序列的预测。）4.C（K-Means聚类是无监督学习算法，用于数据分群。）5.B（星型模型的中心是事实表，围绕事实表展开维度表。）6.C（Tableau是专业的数据可视化工具，适合业务分析场景。）7.C（One-Hot编码将分类变量转换为数值变量，属于特征编码。）8.B（MongoDB是文档型数据库，适合存储非结构化数据。）9.C（K折交叉验证通过多次分割数据集来评估模型稳定性。）10.C（网络爬虫通过API接口获取数据，属于API调用的一种形式。）二、填空题1.删除重复行、合并重复行2.逻辑损失函数（LogLoss）3.事实表、维度表4.特征重要性排序5.正则化、降维三、简答题1.数据预处理步骤及其作用-数据清洗：去除重复值、处理缺失值、纠正错误数据。-数据集成：合并多个数据源的数据。-数据变换：将数据转换为目标格式，如归一化、标准化。-数据规约：减少数据量，如抽样、压缩。作用：提高数据质量，为后续分析提供可靠基础。2.交叉验证及其意义-原理：将数据集分成K份，轮流用K-1份训练、1份验证，计算平均性能。-意义：避免模型过拟合训练数据，提高泛化能力。3.K-Means聚类算法原理及适用场景-原理：通过迭代更新质心，将数据点分到最近的簇。-适用场景：适用于发现数据中的自然分群，如用户画像分析。4.星型模型与雪花模型的区别-星型模型：事实表+维度表，结构简单，查询效率高。-雪花模型：维度表进一步规范化，结构复杂，但存储冗余少。5.特征工程的重要性及方法-重要性：提升模型性能，减少数据依赖。-方法：特征编码（如One-Hot）、特征组合、降维（PCA）。四、论述题1.数据分析师在华为业务中的作用-通过用户行为分析优化产品体验，如智能推荐系统。-通过供应链数据分析降低成本，如预测需求波动。-通过市场分