2026年数据分析师技能与面试问题集

2026年数据分析师技能与面试问题集一、选择题（每题2分，共10题）1.在处理缺失值时，以下哪种方法在数据量较大且缺失比例不高的情况下通常效果最好？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KNN算法填充D.插值法2.对于时间序列数据，以下哪个指标最适合衡量数据趋势的稳定性？A.峰值B.均值C.标准差D.移动平均系数3.在SQL中，以下哪个函数可以用来计算分组后的非空值数量？A.COUNT()B.COUNT(0)C.COUNT(DISTINCT)D.COUNT(NULL)4.对于电商用户行为分析，以下哪个指标最能反映用户粘性？A.新增用户数B.跳出率C.用户复购率D.页面浏览量5.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示不同类别之间的比例关系？A.折线图B.散点图C.饼图D.柱状图二、简答题（每题5分，共5题）6.请简述在数据分析项目中，数据清洗的主要步骤及其目的。7.描述如何使用SQL实现分箱（Binning）操作，并说明分箱在数据分析中的常见应用场景。8.解释什么是漏斗分析，并举例说明在电商行业如何应用漏斗分析优化用户体验。9.描述A/B测试的基本原理，并说明在数据分析中如何评估A/B测试的效果。10.针对金融行业用户流失分析，请提出至少三种可能的分析维度及相应的分析指标。三、计算题（每题10分，共3题）11.某电商平台数据显示，2025年Q1至Q4的月活跃用户数分别为：120万、150万、180万、200万。假设Q1至Q4的新用户增长率分别为20%、15%、10%、5%。请计算：a)2025年全年总用户数b)2026年预计Q1的活跃用户数（假设新用户增长率保持2025年Q4水平）c)2025年用户留存率（假设每季度留存率分别为85%、80%、75%）12.某银行信用卡部门收集了2025年全年的用户交易数据，经统计：-年交易额均值：8万元/用户-标准差：2万元-偏度系数：1.2-峰度系数：-1.5请分析该数据分布特征，并提出至少三种可能的业务建议。13.某电商平台进行了A/B测试，对照组（A组）转化率为5%，实验组（B组）转化率为6%。测试样本量分别为：A组10000人，B组10000人。请计算：a)95%置信区间下的转化率差异范围b)该测试结果是否具有统计显著性c)如果将B组方案全量推广，预计每月可多获取多少用户转化（假设全量用户规模为100万）四、实操题（每题15分，共2题）14.假设你负责某城市共享单车业务的数据分析工作，现有2025年全年每日骑行数据，包含字段：日期、骑行时长（分钟）、起止站点、用户类型（新用户/老用户）、天气状况。请：a)设计一个SQL查询，统计每日不同天气状况下的平均骑行时长b)提出至少三种可能的业务问题，并说明如何通过数据分析解决这些问题15.某电商APP需要进行用户画像分析，现有数据包括：用户注册信息（性别、年龄、地域）、行为数据（浏览商品类别、购买商品、搜索关键词）、交易数据（购买金额、购买频率）。请：a)设计用户分群的标准，并说明理由b)描述如何使用Python进行用户分群（不需要实际代码，只需说明方法和步骤）c)针对某个用户群，提出至少三种可能的营销策略建议答案与解析一、选择题答案1.B解析：在数据量较大且缺失比例不高时，使用均值/中位数/众数填充可以较好地保留数据分布特征，且计算效率高。删除行会导致数据量减少，KNN填充计算复杂，插值法适用于时间序列数据。2.D解析：移动平均系数可以平滑短期波动，突出长期趋势，特别适合衡量趋势稳定性。峰值只反映极端值，均值易受异常值影响，标准差反映波动幅度，而非趋势稳定性。3.A解析：COUNT()计算所有行（包括NULL值），COUNT(0)需要非NULL值，COUNT(DISTINCT)计算唯一非NULL值，COUNT(NULL)在标准SQL中不直接支持。实际应使用COUNT(column_name)计算非空值。4.C解析：用户复购率直接反映用户忠诚度，是衡量粘性的核心指标。新增用户数反映增长，跳出率反映体验，页面浏览量反映活跃度，但都不如复购率体现粘性。5.C解析：饼图最适合展示整体中各部分的占比关系。折线图展示趋势，散点图展示关系，柱状图比较数量，饼图直观显示比例分布。二、简答题答案6.数据清洗步骤及目的：-缺失值处理：删除或填充，保持数据完整性（约1.5分）-异常值检测：识别并处理极端值，避免误导分析（约1.5分）-格式统一：标准化日期、文本等格式，确保一致性（约1分）-重复值处理：删除重复记录，保证数据唯一性（约1分）-数据转换：如归一化、对数转换等，满足分析需求（约1分）7.SQL分箱操作：sqlSELECTCASEWHENcolumn_valueBETWEENmin1ANDmax1THEN'分组1'WHENcolumn_valueBETWEENmin2ANDmax2THEN'分组2'ELSE'其他'ENDAS分组结果,COUNT()AS计数FROMtable_nameGROUPBY分组结果应用场景：年龄分箱、消费金额分箱等，便于分析群体特征，简化复杂分布（约2分）8.漏斗分析：指标：注册-激活-留存-转化-付费（约1分）电商应用：分析用户从看到广告到最终购买的各个环节流失情况，如搜索-加购-下单-支付（约2分）优化：通过分析各环节转化率，识别瓶颈，如优化支付流程可提高最终转化率（约2分）9.A/B测试原理：对照组与实验组分别接受不同版本处理，比较效果差异（约1分）评估方法：统计显著性检验（p值）、效果量（提升幅度）、置信区间（约2分）注意事项：样本量足够、随机分配、控制变量、重复测试（约2分）10.金融用户流失分析维度：-地域维度：不同地区流失率差异（约0.8分）-产品维度：不同产品线用户留存差异（约0.8分）-行为维度：高频/低频用户流失对比（约0.8分）-价值维度：高价值/低价值用户流失原因（约0.8分）三、计算题答案11.用户数计算：a)总用户数=120×(1+0.2)+150×(1+0.2+0.15)+180×(1+0.2+0.15+0.1)+200×(1+0.2+0.15+0.1+0.05)=780万（约4分）b)2026Q1预计=200×(1+0.05)=210万（约3分）c)留存率=85%×80%×75%=51%（约3分）12.数据分析：分布特征：右偏态分布（偏度1.2>0），尖峰态（峰度-1.5<0），存在异常交易额（标准差2万元/8万元=25%）（约5分）建议：-建立交易风险预警机制（约2.5分）-针对高价值用户实施差异化服务（约2.5分）13.A/B测试计算：a)差异范围=6%-5%±1.96×√[(5%×95%)/10000+(6%×94%)/10000]=1.1%-8.9%（约5分）b)p值=0.006<0.05，具有统计显著性（约5分）c)全量推广预计增加=100万×(6%-5%)=1万（约5分）四、实操题答案14.共享单车数据分析：a)SQL查询：sqlSELECT天气状况,AVG(骑行时长)AS平均时长FROM骑行数据WHERE骑行时长>0GROUPBY天气状况ORDERBY平均时长DESCb)业务问题：-不同天气下骑行需求差异（约3分）-优化天气预警机制（如暴雨提前布车）（约3分）-研究天气对用户骑行时长影响（约3分）15.用户画像分析：a)分群标准：-RFM模型：R近期活跃度、F购买频率、M消费金额-行为特征：商品偏好、搜索关键词聚类-地域特征：城市等级、人口密度（约6分）b)分析