2026年数据分析师助理面试题集

2026年数据分析师助理面试题集一、选择题（共5题，每题2分）说明：请根据题意选择最合适的答案。1.某电商平台需分析用户购买行为，以下哪个指标最能反映用户忠诚度？A.购买频率B.客单价C.退货率D.复购率2.在处理缺失值时，以下哪种方法适用于数据量较大且缺失比例不高的场景？A.删除缺失值B.均值/中位数填充C.KNN填充D.插值法3.某城市交通部门要分析拥堵原因，最适合使用的可视化图表是？A.饼图B.折线图C.散点图D.热力图4.在SQL查询中，以下哪个函数用于计算分组后的不重复记录数？A.COUNT()B.COUNT(DISTINCT)C.SUM()D.AVG()5.某零售企业要分析会员消费偏好，以下哪种分析方法最合适？A.A/B测试B.聚类分析C.回归分析D.时间序列分析二、填空题（共5题，每题2分）说明：请根据题意填写正确答案。1.在数据清洗过程中，处理异常值的常用方法包括______和______。2.SQL中，用于连接两个表的常用关键字是______。3.Python中，用于处理缺失值的库是______。4.在数据可视化中，______适用于展示类别数据的占比关系。5.机器学习中，过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在______上表现较差的现象。三、简答题（共4题，每题5分）说明：请根据题意简要回答问题。1.简述数据分析师助理在项目中可能承担的职责。2.如何判断数据是否存在多重共线性？3.解释“数据抽样”的概念及其在数据分析中的应用场景。4.在Excel中，如何快速对数据进行排序和筛选？四、计算题（共2题，每题10分）说明：请根据题意进行计算并写出步骤。1.某电商平台2025年Q1-Q4的订单量数据如下表，请计算每个季度的环比增长率，并找出增长率最高的季度。|季度|订单量（万）|||--||Q1|120||Q2|150||Q3|180||Q4|220|2.某超市A、B两种商品的销售数据如下，请计算两种商品的利润率（利润率=利润/销售额），并比较哪种商品利润率更高。|商品|销售额（万元）|成本（万元）|||-|--||A|100|60||B|80|50|五、实际应用题（共2题，每题15分）说明：请结合实际场景进行分析和解答。1.某餐饮企业希望分析用户点餐行为，以提高客单价。假设你已获取以下数据：-用户ID、订单时间、菜品名称、菜品价格、用户会员等级。请提出至少3个分析思路，并说明如何通过数据验证。2.某共享单车企业需要优化车辆投放策略，假设你已获取以下数据：-区域、投放车辆数、骑行次数、骑行时长、停车等待时间。请设计一个分析方案，帮助公司决定在哪个区域增加投放车辆。六、SQL编程题（共2题，每题15分）说明：请根据题意编写SQL查询语句。1.假设有一个订单表（orders），字段包括：订单ID（order_id）、用户ID（user_id）、商品ID（product_id）、订单金额（amount）、订单时间（order_time）。请编写SQL语句，查询2025年每月的总订单金额，并按月排序。2.假设有一个员工表（employees），字段包括：员工ID（emp_id）、姓名（name）、部门（department）、薪资（salary）。请编写SQL语句，查询每个部门的平均薪资，并只显示平均薪资高于公司总平均薪资的部门。答案与解析一、选择题答案1.D（复购率直接反映用户忠诚度）2.C（KNN填充适用于数据量大且缺失比例不高的情况）3.D（热力图适合展示区域拥堵情况）4.B（COUNT(DISTINCT)用于计算不重复记录数）5.B（聚类分析适合分析用户消费偏好）二、填空题答案1.箱线法，3σ法则2.JOIN3.Pandas4.饼图5.测试集三、简答题答案1.数据分析师助理职责：-协助收集、清洗和整理数据；-搭建数据报表和可视化图表；-参与数据分析报告的撰写；-支持数据挖掘和模型测试。2.多重共线性判断方法：-观察特征间的相关系数矩阵；-使用VIF（方差膨胀因子）检验；-回归模型中系数不稳定。3.数据抽样概念及应用：-数据抽样是从总体中随机选取部分样本进行分析，以推断总体特征；-应用场景：用户调研、市场测试等。4.Excel排序和筛选方法：-排序：选中数据区域，点击“数据”选项卡，选择“排序”；-筛选：点击数据区域任意单元格，点击“数据”选项卡，选择“筛选”，可按条件筛选。四、计算题答案1.环比增长率计算：-Q1→Q2：((150-120)/120)×100%=25%-Q2→Q3：((180-150)/150)×100%=20%-Q3→Q4：((220-180)/180)×100%=22.2%-最高增长率：Q1→Q2（25%）2.利润率计算：-A：利润率=(100-60)/100=40%-B：利润率=(80-50)/80=37.5%-A商品利润率更高。五、实际应用题答案1.分析思路：-分析用户高频菜品：统计用户最常点的菜品，推荐相似菜品；-分析会员消费差异：对比会员与非会员的客单价，设计差异化营销；-分析时段需求：按时间段统计菜品销量，优化备货。验证方法：通过A/B测试验证推荐策略效果。2.分析方案：-计算各区域骑行次数/停车等待时间比值，比值越高说明需求越大；-结合区域车辆密度，判断是否需要增投；-综合骑行时长和等待时间，优化投放点。六、SQL编程题答案1.SQLSELECTMONTH(order_time)ASmonth,SUM(amount)AStotal_amountFROMordersWHEREYEAR(order_time)=2025GROUPBYMONTH(order_time)ORDERBYmonth;2.SQLWITHavg_salaryAS(SELECTAVG(salary)AStotal_avg_salaryFROMemployees)SELECTdepartment,AVG(salary)