2026年数据分析师实操能力测试题

2026年数据分析师实操能力测试题一、选择题（共10题，每题2分，总计20分）1.题在分析某电商平台的用户购买行为时，最适合使用哪种图表展示用户的复购率变化趋势？A.散点图B.柱状图C.折线图D.饼图2.题SQL中，以下哪个函数可以用来计算某列的平均值？A.SUM()B.MAX()C.AVG()D.COUNT()3.题在Python中，使用Pandas处理缺失值时，以下哪种方法会直接删除包含缺失值的行？A.dropna(how='any')B.fillna(value=0)C.dropna(how='all')D.isnull()4.题对于某城市共享单车的骑行数据，以下哪个指标最能反映用户的骑行习惯？A.总骑行里程B.平均骑行时长C.用户活跃度（DAU）D.车辆周转率5.题在进行数据可视化时，以下哪种颜色搭配最适合展示医疗健康数据的趋势图？A.蓝色和红色B.绿色和黄色C.紫色和橙色D.蓝色和绿色6.题在机器学习模型中，以下哪个指标最适合评估分类模型的预测准确性？A.均方误差（MSE）B.R²分数C.准确率（Accuracy）D.AUC值7.题对于某零售企业的销售数据，以下哪个时间粒度最适合分析季节性波动？A.年度B.季度C.月度D.日度8.题在Excel中，以下哪个函数可以用来计算一组数据的最大值？A.AVERAGE()B.MIN()C.MAX()D.STDEV()9.题对于某金融科技公司的用户行为数据，以下哪个指标最能反映用户的粘性？A.用户注册量B.用户留存率C.用户消费金额D.用户活跃时长10.题在进行假设检验时，以下哪种情况会导致第一类错误（TypeIError）？A.拒绝了实际上成立的假设B.接受了实际上成立的假设C.拒绝了实际上不成立的假设D.接受了实际上不成立的假设二、填空题（共5题，每题2分，总计10分）1.题在SQL中，使用_______关键字可以用来对数据进行排序。2.题在Python中，使用_______库可以用来进行数据分析和可视化。3.题对于某餐饮企业的外卖数据，_______指标可以用来反映平台的用户活跃度。4.题在Excel中，使用_______函数可以用来计算一组数据的总和。5.题在机器学习中，_______算法是一种常用的分类算法。三、简答题（共5题，每题4分，总计20分）1.题简述数据清洗的主要步骤及其目的。2.题解释什么是时间序列分析，并举例说明其在商业场景中的应用。3.题描述K-Means聚类算法的基本原理及其适用场景。4.题解释什么是A/B测试，并说明其在产品优化中的作用。5.题针对某电商平台的用户购买行为数据，如何设计一个分析方案？四、编程题（共3题，每题10分，总计30分）1.题背景：某零售企业的销售数据存储在CSV文件中，包含以下字段：`订单ID`、`用户ID`、`商品ID`、`购买时间`、`金额`。请使用Python（Pandas库）完成以下任务：（1）读取CSV文件，并显示前5行数据。（2）计算每个用户的总消费金额，并按消费金额降序排列。（3）筛选出2023年12月的订单，并计算当月总销售额。2.题背景：某共享单车的骑行数据存储在SQL数据库中，包含以下字段：`骑行ID`、`用户ID`、`起始时间`、`结束时间`、`骑行时长`、`起始站点`、`结束站点`。请使用SQL语句完成以下任务：（1）查询2024年1月的骑行次数最多的前10个站点。（2）计算每个用户的平均骑行时长，并筛选出平均骑行时长超过10分钟的用户。（3）查询起始站点和结束站点相同的骑行记录数量。3.题背景：某金融科技公司的用户行为数据存储在Excel文件中，包含以下字段：`用户ID`、`登录时间`、`操作类型`（如浏览、下单、支付）、`操作结果`（如成功、失败）。请使用Python（Pandas库）完成以下任务：（1）读取Excel文件，并统计每种操作类型的数量。（2）计算每种操作的成功率和失败率。（3）筛选出操作结果为成功的记录，并按用户ID分组，计算每个用户的成功操作次数。五、分析题（共2题，每题15分，总计30分）1.题背景：某电商平台的用户购买行为数据如下表所示（单位：万元）：|月份|销售额|新用户数|老用户数|||--|-|-||1月|100|50|150||2月|120|60|180||3月|130|70|200||4月|110|55|165||5月|140|80|220|请分析以下问题：（1）计算每个月的客单价（销售额/新用户数）。（2）分析新用户数和老用户数对销售额的影响。（3）提出至少2条基于数据的运营建议。2.题背景：某共享单车的骑行数据如下表所示（单位：次）：|月份|总骑行次数|高峰时段骑行次数|非高峰时段骑行次数||--|||||1月|10000|6000|4000||2月|12000|7000|5000||3月|13000|8000|5000||4月|11000|5500|5500||5月|14000|8500|5500|请分析以下问题：（1）计算每个月的高峰时段骑行占比。（2）分析高峰时段和非高峰时段骑行次数的变化趋势。（3）提出至少2条基于数据的运营建议。答案与解析一、选择题答案与解析1.C解析：折线图最适合展示时间序列数据的变化趋势，如复购率随时间的变化。柱状图适合比较不同类别的数据，饼图适合展示占比，散点图适合展示两个变量之间的关系。2.C解析：AVG()函数用于计算某列的平均值。SUM()用于求和，MAX()用于求最大值，COUNT()用于计数。3.A解析：dropna(how='any')会删除包含任何缺失值的行；how='all'会删除所有值都为缺失值的行；fillna()用于填充缺失值；isnull()用于检查缺失值。4.C解析：用户活跃度（DAU）最能反映用户的骑行习惯，即每天有多少用户使用共享单车。总骑行里程、平均骑行时长和车辆周转率虽然也是重要指标，但不如DAU直接反映用户行为。5.D解析：蓝色和绿色是医疗健康领域常用的颜色，代表平静和健康。蓝色适合趋势图，绿色可以用来突出重要数据。其他颜色搭配不如蓝绿组合专业。6.C解析：准确率（Accuracy）是分类模型最常用的评估指标，表示模型正确预测的样本比例。MSE是回归模型指标，R²是回归模型拟合优度指标，AUC是ROC曲线下面积，用于评估模型的区分能力。7.B解析：季度最适合分析季节性波动，如节假日、季节变化对销售的影响。年度数据过于粗略，月度数据可能无法完全体现季节性，日度数据过于细致。8.C解析：MAX()函数用于计算一组数据的最大值。AVERAGE()用于计算平均值，MIN()用于计算最小值，STDEV()用于计算标准差。9.B解析：用户留存率最能反映用户的粘性，即用户持续使用产品的能力。注册量、消费金额和活跃时长虽然重要，但不如留存率直接体现用户粘性。10.C解析：第一类错误是指拒绝了实际上成立的假设（即错误地认为存在差异或关系）。其他选项描述的是其他类型的错误或正确决策。二、填空题答案与解析1.ORDERBY解析：在SQL中，使用ORDERBY关键字可以对查询结果进行排序。2.Pandas解析：Pandas是Python中常用的数据分析库，支持数据清洗、处理、分析、可视化等功能。3.DAU（日活跃用户数）解析：DAU是衡量平台用户活跃度的核心指标，表示每天有多少用户使用平台。4.SUM()解析：SUM()函数用于计算一组数据的总和。5.K-Means解析：K-Means是一种常用的聚类算法，用于将数据点分为多个簇。三、简答题答案与解析1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。答案：数据清洗的主要步骤包括：（1）处理缺失值：删除或填充缺失值，确保数据完整性。（2）处理重复值：删除重复记录，避免数据冗余。（3）处理异常值：识别并处理异常数据，提高数据质量。（4）数据格式转换：统一数据格式，如日期、数值格式。（5）数据一致性检查：确保数据逻辑一致，如年龄不能为负数。目的：提高数据质量，确保数据分析结果的准确性。2.解释什么是时间序列分析，并举例说明其在商业场景中的应用。答案：时间序列分析是指对按时间顺序排列的数据进行分析，以发现数据的变化趋势、周期性、季节性等特征。商业应用：-销售预测：分析历史销售数据，预测未来销售额。-用户行为分析：分析用户登录频率、购买行为等随时间的变化。-供应链管理：分析库存、需求等随时间的变化，优化库存管理。3.描述K-Means聚类算法的基本原理及其适用场景。答案：基本原理：1.随机选择K个数据点作为初始聚类中心。2.将每个数据点分配到最近的聚类中心，形成K个簇。3.重新计算每个簇的中心点。4.重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化。适用场景：-用户分群：根据用户行为数据将用户分为不同群体。-图像分割：将图片中的像素点分为不同类别。-市场细分：根据消费特征将市场分为不同细分市场。4.解释什么是A/B测试，并说明其在产品优化中的作用。答案：A/B测试：将用户随机分为两组，一组使用现有版本（A组），另一组使用新版本（B组），比较两组的性能差异，以决定是否采用新版本。作用：-优化产品功能：通过测试新功能的效果，决定是否上线。-提高转化率：测试不同页面设计、文案等，提高用户转化率。-增强用户体验：测试不同交互方式，提升用户满意度。5.针对某电商平台的用户购买行为数据，如何设计一个分析方案？答案：1.数据收集：收集用户购买行为数据，包括订单信息、用户信息、商品信息等。2.数据清洗：处理缺失值、重复值、异常值，确保数据质量。3.用户分群：根据用户行为数据（如购买频率、客单价）进行用户分群。4.购买路径分析：分析用户从浏览到购买的路径，优化购物流程。5.关联规则分析：分析商品之间的关联关系，推荐相关商品。6.预测分析：预测用户未来的购买行为，进行精准营销。7.效果评估：通过A/B测试等方法评估分析结果的效果。四、编程题答案与解析1.Python（Pandas）编程题答案pythonimportpandasaspd读取CSV文件data=pd.read_csv('sales_data.csv')print(data.head())计算每个用户的总消费金额user_total=data.groupby('用户ID')['金额'].sum().sort_values(ascending=False)print(user_total)筛选出2023年12月的订单，并计算当月总销售额data['购买时间']=pd.to_datetime(data['购买时间'])december_sales=data[data['购买时间'].dt.month==12]['金额'].sum()print(f'2023年12月总销售额：{december_sales}')2.SQL编程题答案sql--查询2024年1月的骑行次数最多的前10个站点SELECT起始站点,COUNT()AS骑行次数FROM骑行数据WHEREYEAR(起始时间)=2024ANDMONTH(起始时间)=1GROUPBY起始站点ORDERBY骑行次数DESCLIMIT10;--计算每个用户的平均骑行时长，并筛选出平均骑行时长超过10分钟的用户SELECT用户ID,AVG(骑行时长)AS平均时长FROM骑行数据WHEREYEAR(起始时间)=2024ANDMONTH(起始时间)=1GROUPBY用户IDHAVINGAVG(骑行时长)>10;--查询起始站点和结束站点相同的骑行记录数量SELECTCOUNT()FROM骑行数据WHERE起始站点=结束站点;3.Python（Pandas）编程题答案pythonimportpandasaspd读取Excel文件data=pd.read_excel('user_behavior.xlsx')print(data.head())统计每种操作类型的数量action_counts=data['操作类型'].value_counts()print(action_counts)计算每种操作的成功率和失败率success_rate=data[data['操作结果']=='成功'].shape[0]/data.shape[0]fail_rate=data[data['操作结果']=='失败'].shape[0]/data.shape[0]print(f'成功率：{success_rate},失败率：{fail_rate}')筛选出操作结果为成功的记录，并按用户ID分组，计算每个用户的成功操作次数success_counts=data[data['操作结果']=='成功'].groupby('用户ID').size()print(success_counts)五、分析题答案与解析1.电商平台用户购买行为数据分析题答案（1）计算每个月的客单价（销售额/新用户数）。|月份|销售额（万元）|新用户数|客单价（万元/人）|||-|-|||1月|100|50|2.0||2月|120|60|2.0||3月|130|70|1.86||4月|110|55|2.00||5月|140|80|1.75|（2）分析新用户数和老用户数对销售额的影响。-新用户数和销售额正相关