2026年数据专员面试题及答案

2026年数据专员面试题及答案一、选择题（每题2分，共10题）1.在数据清洗过程中，以下哪项技术最适合处理缺失值？A.回归插补B.删除记录C.线性插补D.KNN插补2.SQL中，哪个函数用于计算分组数据的平均值？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()3.以下哪种数据可视化方法最适合展示时间序列数据？A.散点图B.条形图C.折线图D.饼图4.在数据仓库中，星型模式通常包含多少个层次？A.2个B.3个C.4个D.5个5.以下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D.系统聚类二、简答题（每题5分，共5题）6.简述数据清洗的主要步骤及其目的。7.解释什么是数据特征工程，并列举三个常见的特征工程方法。8.描述数据仓库与数据湖的主要区别。9.说明在线分析处理（OLAP）的四个基本操作。10.解释什么是数据标注，并说明其在机器学习中的作用。三、计算题（每题10分，共2题）11.假设有如下数据集：|ID|年龄|收入|购买行为||-|||-||1|25|5000|是||2|30|8000|否||3|35|12000|是||4|40|15000|否||5|45|20000|是|请计算年龄和收入的协方差矩阵。12.假设你要对某城市出租车行驶数据进行时间序列分析，数据包含日期、时间段、行驶距离和收入四列。请设计一个SQL查询，计算每个时间段（早、中、晚）的平均收入，并按时间段降序排列。四、案例分析题（每题15分，共2题）13.某电商平台希望分析用户购买行为，提高销售额。现有数据包括用户ID、购买商品ID、购买时间、价格、用户等级。请设计一个数据建模方案，包括数据仓库模型设计和关键指标体系。14.某金融机构需要分析客户流失原因，现有数据包括客户ID、年龄、性别、账户余额、交易频率、最后交易时间。请设计一个客户流失预测模型，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估指标。答案及解析一、选择题答案1.D.KNN插补解析：KNN插补通过寻找与缺失值最相似的K个样本进行插补，适用于数据分布较为集中的情况。线性插补假设数据呈线性关系，回归插补需要构建回归模型，删除记录会导致数据量减少。2.B.AVG()解析：AVG()函数用于计算分组数据的平均值，是SQL中常用的聚合函数之一。SUM()计算总和，MAX()计算最大值，COUNT()计算数量。3.C.折线图解析：折线图最适合展示时间序列数据的变化趋势，能够清晰地表现数据随时间的连续变化。散点图用于展示两个变量之间的关系，条形图适合比较不同类别的数据，饼图用于展示部分与整体的比例。4.B.3个解析：星型模式包含一个中心事实表和多个维度表，共3个层次。事实表位于中心，维度表围绕事实表。5.B.决策树解析：决策树属于监督学习算法，通过树状图模型进行决策。K-means聚类和系统聚类属于无监督学习，主成分分析属于降维方法。二、简答题答案6.数据清洗的主要步骤及其目的：-缺失值处理：识别并处理数据中的缺失值，确保数据完整性。常用方法包括删除、填充（均值、中位数、众数、KNN等）。-异常值检测：识别并处理异常数据，防止其对分析结果产生误导。常用方法包括统计方法（箱线图）、聚类方法等。-数据格式统一：确保数据格式一致，如日期格式、数值格式等。目的是避免因格式问题导致的分析错误。-数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如对分类变量进行编码。目的是提高数据可用性。-重复值处理：识别并删除重复数据，确保数据唯一性。目的是避免分析结果被重复数据夸大。7.数据特征工程：特征工程是将原始数据转换为机器学习模型可理解的特征的过程。其目的是提高模型的预测性能。常见方法包括：-特征选择：通过统计方法或模型评估选择最相关的特征，如相关性分析、Lasso回归等。-特征构造：通过组合或变换原始特征创建新特征，如创建用户活跃度指标。-特征编码：将分类变量转换为数值表示，如独热编码、标签编码等。8.数据仓库与数据湖的主要区别：-数据仓库：面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，主要用于支持决策分析。数据湖：原始数据的集合，存储结构多样化，不经过预处理，主要用于探索性分析。-数据模型：数据仓库采用星型或雪花模型，数据湖采用列式存储或对象存储。-使用场景：数据仓库适用于报表和分析，数据湖适用于数据科学和探索性分析。9.在线分析处理（OLAP）的四个基本操作：-切片（Slice）：选择特定维度上的某个值，查看该维度的数据。如选择"2023年"查看该年的数据。-切块（Dice）：选择特定维度上的多个值，查看该子集的数据。如选择"2023年"和"东部地区"查看该区域该年的数据。-上卷（Roll-up）：将维度中的值聚合到更高层次。如将"月份"聚合为"季度"。-下钻（Drill-down）：将维度中的值展开到更细致的层次。如将"季度"展开为"月份"。10.数据标注：数据标注是指为机器学习模型提供带有标签的训练数据的过程。其作用包括：-提供模型训练的基础：监督学习模型需要标注数据才能学习。-提高模型准确性：高质量的标注数据有助于模型学习到正确的模式。-指导模型优化：标注数据可以用于评估模型性能和指导参数调整。三、计算题答案11.协方差矩阵计算：-年龄均值：30，收入均值：12000-年龄平方和：25+900+1225+1600+2025=6075-收入平方和：25000000+64000000+144000000+225000000+400000000=738000000-年龄收入乘积和：125000+240000+360000+600000+1000000=2275000-协方差矩阵：[[[30-25]²+[30-30]²+[30-35]²+[30-40]²+[30-45]²,[25-30][5000-12000]+[30-30][8000-12000]+...],[[25-30][5000-12000]+[30-30][8000-12000]+...,[5000-12000]²+[8000-12000]²+...]]计算结果：[[150,-18750],[-18750,4050000]]12.SQL查询设计：sqlSELECTCASEWHENtime_slotBETWEEN'06:00'AND'11:59'THEN'早'WHENtime_slotBETWEEN'12:00'AND'17:59'THEN'中'ELSE'晚'ENDAS时间段,AVG(income)AS平均收入FROMtaxi_dataGROUPBY时间段ORDERBY平均收入DESC;四、案例分析题答案13.数据建模方案：-数据仓库模型设计：-事实表：交易事实表（交易ID、用户ID、商品ID、交易时间、价格等）-维度表：用户维度表（用户ID、年龄、性别、等级等）、商品维度表（商品ID、类别等）、时间维度表（交易时间、日期、时间段等）-关键指标体系：-用户活跃度：日/周/月活跃用户数-购买转化率：浏览商品到购买的比例-客单价：平均每笔交易金额-用户留存率：次日/7日/30日留存率-交叉销售率：购买多种商品的用户比例14.客户流失预测模型：-数据预处理：-缺失值填充：账户余额用均值填充，其他用众数填充-异常值处理：交易频率用3σ原则识别异常值-特征工程：-创建新特征：账户使用频率（交易次数/最后交易时间）、账