2026年数据分析师招聘常见面试题

2026年数据分析师招聘常见面试题一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.在数据预处理阶段，以下哪项技术主要用于处理缺失值？A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据规约2.以下哪种方法不属于聚类算法？A.K-meansB.DBSCANC.决策树D.层次聚类3.在SQL查询中，以下哪个函数用于计算分组数据的平均值？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()4.以下哪种模型适用于时间序列预测？A.逻辑回归B.ARIMAC.神经网络D.支持向量机5.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示部分与整体的关系？A.散点图B.柱状图C.饼图D.折线图二、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述数据分析师在业务决策中扮演的角色。2.解释什么是特征工程，并举例说明其重要性。3.描述数据分析师常用的数据清洗步骤。4.简述A/B测试的基本原理及其在数据分析中的应用。三、计算题（共2题，每题10分，共20分）1.某电商平台的用户数据如下表所示：|用户ID|年龄|购买金额|购买次数||--||-|-||1|25|500|3||2|30|800|2||3|35|1200|4||4|28|600|3|请计算该数据的平均购买金额和购买次数的方差。2.某广告平台进行了A/B测试，实验组点击率为5%，对照组点击率为3%，实验组有1000人，对照组有800人。请计算两组点击率的差异，并判断该差异是否具有统计学意义（显著性水平α=0.05）。四、编程题（共1题，20分）使用Python编写代码，实现以下功能：1.读取CSV文件中的数据（假设文件名为`sales_data.csv`，包含字段：`日期`、`销售额`、`城市`）。2.对数据进行预处理，包括：-处理缺失值（删除缺失值）。-将`日期`字段转换为日期类型。-按城市分组，计算每个城市的总销售额。3.使用Matplotlib绘制每个城市的总销售额柱状图。五、业务分析题（共2题，每题10分，共20分）1.某餐饮企业希望提高用户复购率，请提出至少三种数据分析方法，并说明如何应用这些方法。2.某电商平台希望优化商品推荐系统，请提出至少两种数据分析方法，并说明如何应用这些方法。答案与解析一、选择题答案与解析（10分）1.答案：A解析：数据清洗是数据预处理的重要步骤，其中处理缺失值是常见任务之一。数据集成、数据变换和数据规约虽然也涉及数据预处理，但主要用途不同。2.答案：C解析：K-means、DBSCAN和层次聚类都是聚类算法，而决策树属于分类算法。3.答案：B解析：SUM()用于计算总和，AVG()用于计算平均值，MAX()用于计算最大值，COUNT()用于计算数量。4.答案：B解析：ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是专门用于时间序列预测的模型。逻辑回归、神经网络和支持向量机主要用于分类或回归任务。5.答案：C解析：饼图最适合展示部分与整体的关系，散点图用于展示两个变量之间的关系，柱状图用于比较不同类别的数据，折线图用于展示趋势变化。二、简答题答案与解析（20分）1.答案：数据分析师在业务决策中扮演的角色包括：-数据驱动决策支持：通过数据分析提供洞察，帮助业务部门做出更科学的决策。-业务问题转化为数据问题：将业务问题转化为可量化的数据分析问题。-数据可视化：通过图表展示数据结果，使业务人员更容易理解。-模型构建与评估：构建预测模型或分类模型，并评估其效果。解析：数据分析师的核心价值在于将数据转化为业务洞察，帮助决策者避免主观判断，提高决策效率。2.答案：特征工程是指通过领域知识和数据挖掘技术，从原始数据中提取或构造新的特征，以提高模型的性能。重要性：-提高模型准确性：良好的特征可以显著提升模型效果。-减少数据量：通过特征选择减少冗余数据。-提高模型可解释性：合理的特征使模型结果更易理解。举例：在电商用户分析中，可以从用户购买历史中提取“购买频率”“平均客单价”等特征，帮助预测用户流失风险。3.答案：数据清洗步骤包括：-处理缺失值：删除或填充缺失值。-处理重复值：删除重复数据。-处理异常值：识别并处理异常值。-数据类型转换：确保字段类型正确。-数据标准化：统一数据格式。解析：清洗后的数据才能用于后续分析，这是数据分析的基础步骤。4.答案：A/B测试的基本原理是通过将用户随机分为实验组和对照组，分别测试不同策略的效果，最终选择效果更好的策略。应用：-电商平台的商品推荐优化。-广告文案的测试。-网站界面的改进。解析：A/B测试通过数据验证假设，是电商和互联网行业常用的优化方法。三、计算题答案与解析（20分）1.答案：-平均购买金额=(500+800+1200+600)/4=825-购买次数=(3+2+4+3)/4=3-购买金额方差=[(500-825)²+(800-825)²+(1200-825)²+(600-825)²]/4=156250-购买次数方差=[(3-3)²+(2-3)²+(4-3)²+(3-3)²]/4=0.5解析：方差衡量数据的离散程度，计算公式为各数据与平均值的差的平方和的平均值。2.答案：-实验组点击率差异=5%-3%=2%-标准误差=sqrt[(5%(1-5%))/1000+(3%(1-3%))/800]≈0.0167-Z统计量=2%/0.0167≈119.76-P值≈0（远小于0.05）解析：差异显著，说明实验组点击率确实高于对照组。四、编程题答案与解析（20分）pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data=pd.read_csv('sales_data.csv')处理缺失值data.dropna(inplace=True)转换日期类型data['日期']=pd.to_datetime(data['日期'])按城市分组计算总销售额city_sales=data.groupby('城市')['销售额'].sum()绘制柱状图city_sales.plot(kind='bar')plt.title('各城市总销售额')plt.xlabel('城市')plt.ylabel('销售额')plt.show()解析：1.使用`pd.read_csv`读取CSV文件。2.通过`dropna`删除缺失值。3.使用`pd.to_datetime`转换日期类型。4.使用`groupby`和`sum`计算每个城市的总销售额。5.使用Matplotlib绘制柱状图。五、业务分析题答案与解析（20分）1.答案：-用户行为分析：分析用户购买路径、浏览时长等，识别流失前兆。-用户分群：通过聚类算法将用户分为不同群体，针对性营销。-促销策略优化：测试不同促销策略对复