2026年数据挖掘工程师面试题及数据建模含答案

2026年数据挖掘工程师面试题及数据建模含答案一、选择题（共5题，每题2分，共10分）注：以下题目结合中国互联网行业及金融风控场景设计，考察基础理论及实践应用。1.在处理信用卡欺诈检测任务时，以下哪种模型最适合用于不平衡数据集？（单选）A.决策树B.逻辑回归C.随机森林D.朴素贝叶斯2.某电商平台需要根据用户历史订单预测未来购买行为，以下哪种特征工程方法最适用于处理稀疏数据？（单选）A.标准化B.二值化C.特征组合D.主成分分析（PCA）3.在用户流失预测中，如果业务要求低误报率，应优先关注哪种指标？（单选）A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分数D.AUC值4.以下哪种算法对缺失值敏感？（单选）A.神经网络B.K近邻（KNN）C.支持向量机（SVM）D.决策树5.在银行信贷审批中，以下哪种模型假设最不合理？（单选）A.线性回归假设自变量独立B.逻辑回归假设特征服从正态分布C.决策树假设特征存在非线性关系D.XGBoost假设特征存在稀疏性二、填空题（共5题，每题2分，共10分）注：考察数据挖掘常用技术及工具。1.在处理高维稀疏数据时，常用的降维方法包括______和______。2.交叉验证中，k折交叉验证的典型取值范围是______。3.在特征选择中，基于过滤法的常用指标包括______和______。4.朴素贝叶斯分类的核心假设是______。5.在时间序列预测中，ARIMA模型的三个参数分别代表______、______和______。三、简答题（共4题，每题5分，共20分）注：结合中国金融行业场景设计，考察实际应用能力。1.简述在银行反欺诈场景中，如何处理数据不平衡问题？2.解释特征工程在用户画像构建中的作用，并举例说明常用的特征工程方法。3.在保险行业客户流失预测中，如何设计评估指标体系？4.对比决策树与随机森林的优缺点，并说明在哪些场景下优先选择随机森林。四、编程题（共2题，每题10分，共20分）注：使用Python实现，假设数据已预处理完毕。1.假设你有一份电商用户购买数据，包含用户ID、商品类别、购买金额、购买时间等字段。请用Python实现以下任务：-计算每个用户的平均购买金额，并绘制分布图（使用matplotlib）。-使用逻辑回归预测用户是否可能复购（复购定义为7天内再次购买），并输出模型报告。2.给定一份银行信贷数据（包含年龄、收入、负债率、信用历史等字段），请使用XGBoost实现以下任务：-对缺失值进行填充（使用均值填充）。-训练一个分类模型预测用户是否会违约，并输出关键特征的重要性排序。五、开放题（共1题，10分）注：考察业务理解及模型优化能力。某共享单车平台需要根据历史骑行数据预测用户次日骑行需求，请说明：1.你会如何设计特征工程？2.选择哪种模型更适合该场景，并说明理由。3.如何评估模型效果，并提出至少两种优化方案。答案及解析一、选择题答案1.C（随机森林对不平衡数据集鲁棒性更高，可通过调整样本权重解决）2.C（特征组合能有效处理稀疏数据，如用户购买频次+客单价）3.B（流失用户需优先识别，召回率关注查全率）4.B（KNN依赖距离计算，缺失值会导致结果偏差）5.B（逻辑回归假设特征线性相关，但实际金融数据常存在非线性关系）二、填空题答案1.主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）2.2≤k≤103.相关系数、互信息4.条件独立性假设5.自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）三、简答题答案1.反欺诈数据不平衡处理方法：-过采样（SMOTE算法）；-欠采样（随机删除多数类样本）；-权重调整（给少数类样本更高权重）；-代价敏感学习（调整损失函数）。2.特征工程作用及方法：-作用：将原始数据转化为模型可利用信息，提升模型效果；-方法：特征衍生（如用户购买时长）、特征编码（独热编码）、特征交互（多字段组合）。3.客户流失评估指标：-准确率（整体业务表现）、召回率（识别流失用户能力）、KS值（区分度）、LTV预测（长期价值）。4.决策树vs随机森林：-决策树易过拟合，随机森林通过集成学习提升泛化能力；-优先选择随机森林的场景：高维数据、非线性关系强的任务（如金融风控）。四、编程题答案（Python示例）1.电商用户购买数据任务：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportclassification_report假设df为预处理后的数据df['avg_purchase']=df.groupby('user_id')['amount'].transform('mean')plt.hist(df['avg_purchase'],bins=30)plt.title('UserAveragePurchaseDistribution')plt.show()逻辑回归预测复购df['rebuy']=(df['purchase_time']-df['last_purchase_time']).dt.days<=7X=df[['amount','age']]#示例特征y=df['rebuy']model=LogisticRegression()model.fit(X,y)print(classification_report(y,model.predict(X)))2.银行信贷数据任务：pythonimportxgboostasxgbfromsklearn.imputeimportSimpleImputer填充缺失值imputer=SimpleImputer(strategy='mean')df_filled=pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df),columns=df.columns)X=df_filled.drop('default',axis=1)y=df_filled['default']XGBoost训练model=xgb.XGBClassifier()model.fit(X,y)print(xgb.plot_importance(model))五、开放题答案1.特征工程设计：-基础特征：用户年龄、骑行距离、时间段（工作日/周末）；-衍生特征：历史骑行频率、天气影响（温度/降雨量）、周边热点（地铁/商圈）；-时序特征：前一天订单量、节假日标识。2.模型选择及理由：-优先选