2026年数据分析师技术面试题库含答案

2026年数据分析师技术面试题库含答案一、选择题（每题3分，共10题）1.在处理缺失值时，以下哪种方法最适合连续型数据？（）A.删除含有缺失值的行B.使用均值填充C.使用中位数填充D.使用众数填充2.以下哪个指标不适合用来衡量分类模型的预测性能？（）A.准确率B.召回率C.F1分数D.决策树深度3.在时间序列分析中，ARIMA模型适用于哪种类型的数据？（）A.分类数据B.顺序数据C.平稳时间序列D.非平稳时间序列4.以下哪个说法是正确的？（）A.PCA降维会损失原始数据信息B.PCA降维会增加原始数据信息C.PCA降维不会影响原始数据信息D.PCA降维仅适用于线性关系数据5.在SQL中，以下哪个函数用于计算分组后的平均值？（）A.SUM()B.AVG()C.COUNT()D.MAX()6.以下哪种数据可视化方法最适合展示不同类别之间的数量对比？（）A.散点图B.柱状图C.热力图D.饼图7.在特征工程中，以下哪种方法属于特征转换？（）A.特征选择B.特征编码C.特征交互D.特征缩放8.以下哪个说法是正确的？（）A.算法复杂度越高，模型性能越好B.模型参数越多，过拟合风险越高C.交叉验证只能用于分类模型D.随机森林是参数模型9.在大数据处理中，以下哪个工具最适合分布式计算？（）A.ExcelB.SparkC.MySQLD.PowerBI10.在数据清洗过程中，以下哪个步骤应该最先进行？（）A.缺失值处理B.异常值检测C.数据格式转换D.数据集成二、填空题（每空2分，共5题）1.在假设检验中，p值小于______通常认为拒绝原假设。2.决策树算法中，常用的分裂标准有______和______。3.在数据仓库中，______是存储历史数据的仓库。4.时间序列分析中，______是指数据在统计特性上不随时间变化。5.在SQL中，______语句用于从数据库中检索数据。三、简答题（每题5分，共6题）1.简述交叉验证的原理及其优点。2.解释什么是过拟合，并说明如何避免过拟合。3.描述数据探索性分析的主要步骤。4.说明特征工程在机器学习中的重要性。5.解释SQL中的JOIN操作及其类型。6.描述大数据处理的基本流程。四、计算题（每题10分，共2题）1.假设有一组数据：[10,12,14,16,18]。计算其均值、中位数和方差。2.已知某分类模型的真阳性率为90%，假阳性率为10%，真阴性率为80%，假阴性率为20%。计算该模型的准确率、召回率和F1分数。五、编程题（每题15分，共2题）1.使用Python编写代码，实现以下功能：-读取CSV文件-计算每列的缺失值比例-对缺失值进行均值填充-将处理后的数据保存为新的CSV文件2.使用Python和Pandas库，实现以下功能：-创建一个包含1000个随机数的DataFrame-对数据进行排序-计算每100个数据的均值-绘制箱线图展示数据分布答案与解析一、选择题答案1.B(均值填充适用于连续型数据，中位数填充更稳定)2.D(决策树深度是模型结构参数，不是性能指标)3.D(ARIMA适用于非平稳时间序列)4.A(PCA降维会损失部分信息)5.B(AVG()函数用于计算平均值)6.B(柱状图最适合展示类别数量对比)7.B(特征转换包括标准化、归一化等)8.B(模型参数越多，过拟合风险越高)9.B(Spark是分布式计算框架)10.C(数据格式转换应最先进行)二、填空题答案1.0.05(常用显著性水平)2.信息增益、基尼不纯度3.数据仓库4.平稳性5.SELECT三、简答题答案1.交叉验证原理及优点：-原理：将数据集分成k个子集，轮流使用k-1个子集训练模型，剩余1个子集测试，重复k次，最终取平均性能。-优点：充分利用数据、减少过拟合、评估模型泛化能力。2.过拟合及避免方法：-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差。-避免方法：增加训练数据、正则化、简化模型、交叉验证。3.数据探索性分析步骤：-数据清洗、描述性统计、可视化分析、相关性分析、异常值检测。4.特征工程重要性：-提高模型性能、减少数据维度、增强模型可解释性、发现数据内在规律。5.SQLJOIN操作：-JOIN用于连接两个或多个表，根据相关列匹配行。-类型：INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN、FULLJOIN。6.大数据处理流程：-数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化、数据应用。四、计算题答案1.统计量计算：-均值：(10+12+14+16+18)/5=14-中位数：14-方差：[(10-14)²+(12-14)²+(14-14)²+(16-14)²+(18-14)²]/5=82.模型性能指标：-准确率：(90%+80%)/2=85%-召回率：90%-F1分数：2×90%×85%/（90%+85%）≈86.8%五、编程题答案1.Python代码：pythonimportpandasaspdimportnumpyasnp读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')计算缺失值比例missing_ratio=data.isnull().mean()均值填充forcolindata.columns:ifdata[col].dtype=='float64'ordata[col].dtype=='int64':data[col].fillna(data[col].mean(),inplace=True)保存新文件data.to_csv('processed_data.csv',index=False)2.Python代码：pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt创建DataFramedf=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,1),columns=['value'])排序df_sorted=df.sort_values(by='value')计算每100个数据的均值df_sorted['mean']=df_so