2026年数据分析竞赛题库含答案

2026年数据分析竞赛题库含答案一、选择题（共5题，每题2分）1.【2分】在某电商平台，用户购买行为数据中，用户ID、购买金额、购买时间属于哪种数据类型？A.分类数据B.序列数据C.数值数据D.时间序列数据2.【2分】若要分析某城市居民收入与消费支出的相关性，最适合的统计图表是？A.散点图B.柱状图C.饼图D.箱线图3.【2分】在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括？A.删除缺失值B.均值填充C.回归填充D.标准化处理4.【2分】对于某金融机构的信贷数据，使用逻辑回归模型预测违约概率，以下哪个指标最常用于评估模型效果？A.MAEB.R²C.AUCD.RMSLE5.【2分】在某外卖平台用户行为分析中，若要识别高频用户，常用的算法是？A.决策树B.K-Means聚类C.线性回归D.神经网络二、填空题（共5题，每题2分）6.【2分】在时间序列分析中，ARIMA模型中p、d、q分别代表______、______、______。7.【2分】交叉验证中，k折交叉验证的公式为______。8.【2分】在数据可视化中，箱线图的四分位数范围是指______和______之间的数值。9.【2分】对于某电商平台的用户画像分析，常用的特征工程方法包括______和______。10.【2分】在异常检测中，基于密度的算法如______可以识别高维数据中的异常点。三、简答题（共4题，每题5分）11.【5分】简述数据清洗的四个主要步骤及其作用。12.【5分】解释什么是A/B测试，并说明其在数据分析中的应用场景。13.【5分】在某城市交通数据分析中，如何通过数据挖掘技术优化交通流量？14.【5分】结合某零售行业的实际案例，说明如何利用关联规则分析提升销售额。四、编程题（共3题，每题10分）15.【10分】题目：假设某银行收集了用户的年龄、收入、信用评分和贷款申请结果（批准/拒绝）数据，请使用Python（Pandas和Scikit-learn）完成以下任务：（1）构建逻辑回归模型，预测贷款申请是否会被批准；（2）计算模型的AUC值，并解释其含义；（3）分析哪些特征对预测结果影响最大。16.【10分】题目：某电商平台提供了用户的购买历史数据，包括商品类别、购买频率、客单价等。请使用Python实现以下功能：（1）计算每个用户的RFM值（Recency,Frequency,Monetary）；（2）根据RFM值将用户分为三类（高价值、中等价值、低价值）；（3）输出每个类别的用户数量及特征统计。17.【10分】题目：某城市气象局收集了过去十年的每日气温、降雨量、风速数据，请使用Python完成以下任务：（1）绘制气温与降雨量的散点图，并计算两者的相关系数；（2）使用线性回归模型预测未来一年的气温变化趋势；（3）分析风速对气温的影响是否显著。五、论述题（共2题，每题10分）18.【10分】题目：结合某制造业企业的生产数据分析，论述如何通过数据挖掘技术优化生产效率，并举例说明。19.【10分】题目：在某社交平台用户行为分析中，如何利用数据挖掘技术提升用户留存率？请提出具体方法和实施步骤。答案与解析一、选择题1.C解析：用户ID（分类）、购买金额（数值）、购买时间（数值）均属于数值数据或分类数据，但主要体现为数值数据。2.A解析：散点图适合展示两个数值变量之间的关系，此处用于分析收入与支出的相关性。3.D解析：标准化处理是数据缩放方法，不属于缺失值处理范畴。4.C解析：AUC（AreaUnderCurve）常用于评估分类模型的预测能力。5.B解析：K-Means聚类适用于识别高频用户等群体划分任务。二、填空题6.自回归系数、差分次数、移动平均系数解析：ARIMA模型中p代表自回归系数，d代表差分次数，q代表移动平均系数。7.(1-组间平方和/总平方和)×100%解析：k折交叉验证通过将数据分为k份，轮流作为验证集计算模型性能。8.第一四分位数（Q1）、第三四分位数（Q3）解析：箱线图的上下边缘分别对应Q1和Q3，中位数位于两者之间。9.特征提取、特征选择解析：特征工程包括从原始数据中提取有用信息，并选择最优特征。10.DBSCAN解析：DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）适用于高维异常检测。三、简答题11.数据清洗步骤：（1）缺失值处理：删除或填充；（2）异常值检测：识别并修正；（3）重复值处理：去重；（4）数据格式统一：标准化或归一化。12.A/B测试：A/B测试通过对比两组不同版本的页面/功能，分析用户行为差异，优化产品效果。应用场景如电商网站界面调整、广告投放策略等。13.优化交通流量：（1）收集实时交通数据（摄像头、传感器）；（2）分析拥堵时段与路段；（3）动态调整信号灯配时；（4）预测拥堵风险并发布出行建议。14.关联规则分析案例：某超市通过分析购物篮数据，发现“啤酒”与“尿布”常被同时购买，于是调整货架布局，提升销售额。四、编程题15.答案示例（Python）：pythonimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportroc_auc_score读取数据data=pd.read_csv('loan_data.csv')X=data[['age','income','credit_score']]y=data['approved']划分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)模型训练model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)预测与评估y_pred=model.predict_proba(X_test)[:,1]print(f'AUC:{roc_auc_score(y_test,y_pred)}')特征重要性importance=pd.DataFrame({'feature':X.columns,'importance':model.coef_[0]})print(importance.sort_values('importance',ascending=False))16.答案示例（Python）：pythonimportpandasaspd读取数据data=pd.read_csv('purchase_data.csv')data['RFM']=data['frequency']data['monetary']/(data['recency'].max()-data['recency'])分组data['segment']=pd.qcut(data['RFM'],q=3,labels=['低价值','中等价值','高价值'])print(data['segment'].value_counts())17.答案示例（Python）：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression读取数据data=pd.read_csv('weather_data.csv')plt.scatter(data['temperature'],data['rainfall'])plt.xlabel('气温')plt.ylabel('降雨量')plt.show()相关系数print(data[['temperature','rainfall']].corr())线性回归model=LinearRegression()model.fit(data[['wind_speed']],data['temperature'])print(f'回归系数:{model.coe