2026年数据分析师DA面试题集

2026年数据分析师DA面试题集一、选择题（共5题，每题2分）1.题目：在处理缺失值时，以下哪种方法通常会导致数据偏差最小？（）A.删除含有缺失值的样本B.使用均值/中位数/众数填充C.使用KNN算法填充D.使用回归模型预测填充2.题目：以下哪个指标最适合衡量分类模型的泛化能力？（）A.准确率（Accuracy）B.AUC（AreaUnderCurve）C.F1分数（F1-Score）D.过拟合率（OverfittingRate）3.题目：在时间序列分析中，ARIMA模型适用于哪种类型的数据序列？（）A.非平稳序列B.平稳序列C.季节性序列D.随机游走序列4.题目：以下哪种数据库最适合存储结构化数据？（）A.NoSQL数据库（如MongoDB）B.NewSQL数据库（如AmazonAurora）C.图数据库（如Neo4j）D.列式数据库（如ClickHouse）5.题目：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（共3题，每题5分）1.题目：简述特征工程在数据分析中的重要性，并举例说明如何进行特征工程。2.题目：解释交叉验证（Cross-Validation）的概念及其在模型评估中的作用。3.题目：描述一下如何处理数据中的异常值，并说明不同处理方法的优缺点。三、计算题（共2题，每题10分）1.题目：假设某电商平台的用户购买行为数据如下表所示，请计算该平台的用户平均购买金额（保留两位小数）。|用户ID|购买金额（元）|购买次数||--||-||1|120|2||2|300|1||3|150|3||4|200|2|2.题目：某城市交通管理部门收集了2023年1月至12月的交通事故数据，发现1月、4月、7月和10月的交通事故数量显著高于其他月份。请基于此现象，提出至少两种可能的解释，并说明如何通过数据分析验证这些假设。四、编程题（共2题，每题15分）1.题目：使用Python的Pandas库，对以下数据集进行以下操作：-计算每个用户的总购买金额。-找出购买金额最高的用户。-绘制用户购买金额的分布直方图。pythonimportpandasaspddata={'用户ID':[1,2,3,4,5],'购买金额（元）':[120,300,150,200,180]}df=pd.DataFrame(data)2.题目：假设你正在使用逻辑回归模型预测用户是否会流失，请写出以下步骤的代码：-加载数据集。-对数据进行特征缩放。-训练逻辑回归模型。-预测用户流失情况并计算准确率。pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split示例数据集data={'特征1':[0.5,1.2,0.8,1.0],'特征2':[1.0,0.9,1.1,0.7],'是否流失':[0,1,0,1]}df=pd.DataFrame(data)五、开放题（共1题，20分）1.题目：假设你是一家零售公司的数据分析师，公司希望通过数据分析提升用户复购率。请提出一个完整的分析方案，包括以下内容：-数据收集与清洗。-核心指标定义（如复购率、LTV等）。-分析方法（如用户分群、路径分析等）。-可视化呈现与建议。答案与解析一、选择题答案与解析1.答案：C解析：KNN算法通过距离度量填充缺失值，能够保留数据分布的局部特征，偏差相对较小。均值/中位数填充简单但可能忽略数据分布的复杂性；删除样本会导致信息损失；回归模型预测填充计算复杂且可能引入额外偏差。2.答案：B解析：AUC衡量模型在不同阈值下的分类性能，不受类别不平衡影响，适合评估泛化能力。准确率易受类别不平衡误导；F1分数侧重精确率和召回率的平衡；过拟合率描述模型对训练数据的拟合程度，而非泛化能力。3.答案：B解析：ARIMA模型适用于平稳序列，通过差分处理非平稳性。非平稳序列需先差分；季节性序列需结合季节性ARIMA（SARIMA）；随机游走序列通常用GARCH模型。4.答案：B解析：NewSQL数据库（如AmazonAurora）结合了SQL的灵活性和NoSQL的扩展性，适合结构化数据。NoSQL适合非结构化数据；图数据库用于关系数据；列式数据库适合大数据分析。5.答案：C解析：饼图直观展示各部分占比，适合分类数据比例展示。折线图用于趋势；散点图用于相关性；柱状图用于比较数量。二、简答题答案与解析1.答案：重要性：特征工程能显著提升模型性能，通过转换、组合、筛选原始数据，使模型更易捕捉数据规律。例如，将用户注册时间转换为星期几，可能揭示购物行为周期性。举例：-特征转换：对年龄进行分段（如青年、中年、老年）。-特征组合：计算“购买金额/购买次数”得到“客单价”。2.答案：概念：交叉验证将数据分为k份，轮流用k-1份训练、1份验证，重复k次取平均值，减少单一划分带来的偏差。作用：评估模型泛化能力，避免过拟合；优化超参数。3.答案：处理方法：-删除：适用于异常值极少且不影响整体分布。-替换：用均值/中位数/众数填充，适用于异常值占比小。-分箱：将异常值归入特殊区间，保留数据完整性。优缺点：删除丢失信息；替换可能扭曲分布；分箱牺牲精度但保留结构。三、计算题答案与解析1.答案：计算公式：总金额/总次数=(120+300+150+200)/(2+1+3+2)=770/8=96.25元2.答案：解释1：节假日因素（如假期出行增加事故）。验证方法：-统计各月事故类型（如追尾、闯红灯），分析节假日特征。-对比同类型城市数据，排除地域差异。四、编程题答案与解析1.答案：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata={'用户ID':[1,2,3,4,5],'购买金额（元）':[120,300,150,200,180]}df=pd.DataFrame(data)计算总金额df['总金额']=df['购买金额（元）']df['购买次数']total_amount=df['总金额'].sum()/df['购买次数'].sum()print(f"平均购买金额：{total_amount:.2f}元")最高金额用户max_user=df.loc[df['总金额'].idxmax(),'用户ID']print(f"购买金额最高的用户：{max_user}")绘制直方图plt.hist(df['购买金额（元）'],bins=5,edgecolor='k')plt.xlabel('购买金额（元）')plt.ylabel('用户数量')plt.title('用户购买金额分布')plt.show()2.答案：pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdata={'特征1':[0.5,1.2,0.8,1.0],'特征2':[1.0,0.9,1.1,0.7],'是否流失':[0,1,0,1]}df=pd.DataFrame(data)X=df[['特征1','特征2']]y=df['是否流失']划分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=42)特征缩放scaler=StandardScaler()X_train_scaled=scaler.fit_transform(X_train)X_test_scaled=scaler.transform(X_test)训练模型model=LogisticRegression()model.fit(X_train_scaled,y_train)预测与评估y_pred=model.predict(X_test_scaled)accuracy=(y_pred==y_test).mean()print(f"准确率：{accuracy:.2f}")五、开放题答案与解析方案：1.数据收集与清洗：-收集用户购买记录、浏览行为、会员信息等。-处理缺失值（如用均值填充年龄）、异常值（如