2026年数据分析师时间序列分析面试题及答案

2026年数据分析师时间序列分析面试题及答案一、选择题（共5题，每题2分）1.以下哪项不是时间序列分析的常见分解方法？A.加法模型B.乘法模型C.ARIMA模型D.指数平滑法2.在处理时间序列数据时，季节性因素通常指什么？A.数据的长期趋势B.数据的短期周期性波动C.数据的随机噪声D.数据的异常值3.假设某电商平台的订单量数据呈现明显的日周期性波动，以下哪项方法最适合去除季节性影响？A.移动平均法B.差分法C.季节性分解（STL）D.指数平滑法4.ARIMA模型中，p、d、q分别代表什么？A.自回归项数、差分次数、移动平均项数B.移动平均项数、自回归项数、差分次数C.差分次数、移动平均项数、自回归项数D.滑动窗口大小、差分次数、自回归项数5.以下哪种时间序列模型适用于数据具有明显的趋势和季节性？A.AR模型B.MA模型C.SARIMA模型D.ETS模型二、填空题（共5题，每题2分）1.时间序列分析中，__________是指数据随时间变化的长期方向性趋势。2.在时间序列分解中，__________模型假设季节性影响与数据水平成正比。3.使用ARIMA模型前，通常需要对数据进行__________处理以消除趋势。4.季节性差分公式为Δₜ𝑌=𝑌ₜ-𝑌ₜ-𝑠，其中s代表__________。5.时间序列模型中，__________法适用于数据具有线性趋势和季节性成分的预测。三、简答题（共4题，每题5分）1.简述时间序列分析在电商行业中的实际应用场景。-要求：结合具体业务场景（如销售预测、用户行为分析等）进行说明。2.解释ARIMA模型中的“平稳性”概念及其重要性。-要求：说明平稳性的定义、判断方法以及不满足平稳性时的处理方式。3.如何评估时间序列模型的预测性能？常用指标有哪些？-要求：列举至少3个常用指标（如MAE、RMSE、MAPE）并解释其含义。4.简述指数平滑法（ETS）的基本原理及其优缺点。-要求：说明ETS的分解方式（水平、趋势、季节性）及适用场景。四、计算题（共3题，每题10分）1.假设某超市的日销售数据如下：|天数（t）|销售量（Yₜ）||-|||1|120||2|130||3|128||4|135||5|140|-要求：1.计算该序列的一阶差分序列。2.判断该序列是否平稳（通过观察差分后的序列趋势）。2.某城市地铁的月乘客量数据如下：|月份（t）|乘客量（Yₜ）||-|||1|2000||2|2100||3|2150||4|2300||5|2400|-要求：1.使用简单线性回归拟合该序列的趋势成分。2.若假设数据具有12个月季节性周期，计算季节性指数（以第1个月为基准）。3.给定以下时间序列数据：|月份（t）|数据（Yₜ）||-|||1|100||2|102||3|105||4|110||5|108|-要求：1.建立SARIMA(1,1,1)(0,1,1)模型，并解释参数含义。2.若已知第6个月的数据为112，预测第7个月的数据值（假设季节性周期为6个月）。五、实际应用题（共2题，每题15分）1.背景：某生鲜电商平台需要预测未来3个月的订单量，历史数据如下：|月份（t）|订单量（Yₜ）||-|||1|5000||2|5500||3|5800||4|6000||5|6200|-要求：1.选择合适的时间序列模型（如ARIMA、SARIMA或ETS）进行预测，并说明理由。2.评估模型的预测误差，并提出改进建议（如是否需要调整模型参数或引入外部变量）。2.背景：某旅游景区的周游客量数据如下：|周次（t）|游客量（Yₜ）||-|||1|1200||2|1300||3|1250||4|1400||5|1500|-要求：1.分析数据的趋势和季节性成分，并选择合适的模型（如STL分解+趋势外推）。2.若景区计划在下一周推出促销活动，预测活动期间的游客量变化范围（给出置信区间）。答案及解析一、选择题答案1.C（ARIMA模型是一种预测方法，而非分解方法）2.B（季节性指周期性波动，如每周、每月的固定模式）3.B（差分法可有效消除线性或季节性趋势）4.A（p：自回归项数，d：差分次数，q：移动平均项数）5.C（SARIMA模型同时处理趋势和季节性）二、填空题答案1.趋势2.乘法3.差分4.季节性周期长度5.指数平滑（ETS）三、简答题答案1.时间序列分析在电商行业的应用：-销售预测：预测未来某段时间的订单量、客单价等，帮助企业备货和营销。-用户行为分析：分析用户活跃时段、购买周期等，优化平台功能。-促销效果评估：通过对比活动前后数据变化，量化促销效果。2.ARIMA模型的平稳性：-定义：平稳性指时间序列的均值、方差和自协方差不随时间变化。-重要性：ARIMA模型假设数据平稳，否则需差分或变换处理。-判断方法：绘制ACF/PACF图、单位根检验（如ADF检验）。3.时间序列模型评估指标：-MAE（平均绝对误差）：绝对误差的平均值，对异常值不敏感。-RMSE（均方根误差）：平方误差的平方根，放大异常值影响。-MAPE（平均绝对百分比误差）：百分比误差的平均值，适用于跨量级比较。4.指数平滑法（ETS）原理及优缺点：-原理：通过加权平均历史数据，权重按时间远近递减。-分解方式：水平（水平值）、趋势（斜率）、季节性（周期性影响）。-优点：简单易实现，适用于短期预测。-缺点：对长期趋势处理不佳，需分段调整。四、计算题答案1.一阶差分及平稳性判断：-差分序列：ΔYₜ=Yₜ-Yₜ₋₁=[10,2,7,7,5]。-趋势：差分序列波动减小，趋势减弱，可能已平稳。2.线性回归及季节性指数：-趋势方程：Yₜ=1950+100t。-季节性指数：假设第1月为基准（100），其他月按比例调整。3.SARIMA模型及预测：-参数含义：p=1（自回归），d=1（差分），q=1（移动平均）；季节部分(0,1,1)表示季节性差分和移动平均。-第7个月预测值：基于模型拟合结果（此处