2026年数据分析师考试模拟试题库

2026年数据分析师考试模拟试题库一、单选题（共5题，每题2分，共10分）1.某电商平台用户行为分析中，若要分析用户购买商品的关联性，最适合使用的数据分析方法是？A.回归分析B.聚类分析C.关联规则挖掘D.时间序列分析2.在处理缺失值时，以下哪种方法不属于常见的处理策略？A.删除含有缺失值的记录B.均值/中位数/众数填充C.K最近邻（KNN）填充D.逻辑回归填充3.某城市交通部门要分析早晚高峰时段的拥堵情况，最适合使用的可视化图表是？A.饼图B.折线图C.热力图D.散点图4.在Python中，用于进行数据探索性分析（EDA）的库是？A.PandasB.Scikit-learnC.TensorFlowD.Matplotlib5.某金融机构要评估客户的信用风险，以下哪种模型最适合用于分类任务？A.线性回归B.决策树C.神经网络D.PCA降维二、多选题（共5题，每题3分，共15分）6.在数据预处理阶段，以下哪些属于常见的异常值处理方法？A.删除异常值B.分箱处理C.标准化处理D.用中位数替换7.某零售企业要分析用户购买行为，以下哪些指标属于关键绩效指标（KPI）？A.客单价B.用户留存率C.库存周转率D.广告点击率8.在机器学习模型评估中，以下哪些指标适用于回归问题？A.准确率（Accuracy）B.均方根误差（RMSE）C.F1分数D.R²值9.某电商平台的用户画像分析中，以下哪些属于人口统计学特征？A.年龄B.收入C.购买偏好D.教育程度10.在数据采集阶段，以下哪些渠道属于常用数据来源？A.问卷调查B.网络爬虫C.传感器数据D.公开数据集三、判断题（共5题，每题2分，共10分）11.数据清洗是数据分析过程中最耗时的环节之一。12.数据抽样可以提高数据质量。13.聚类分析属于无监督学习算法。14.A/B测试可以用于优化产品功能。15.时间序列分析适用于所有类型的数据。四、简答题（共3题，每题5分，共15分）16.简述数据分析师在项目中的主要职责。17.解释什么是“数据偏差”，并举例说明如何避免。18.简述Python中Pandas库的主要功能。五、论述题（共1题，10分）19.结合实际案例，论述数据可视化在商业决策中的作用。答案与解析一、单选题答案与解析1.C.关联规则挖掘解析：分析用户购买商品的关联性属于市场篮子分析，关联规则挖掘是最常用的方法。2.D.逻辑回归填充解析：逻辑回归是分类模型，不适用于填充缺失值。其他选项均为常见方法。3.C.热力图解析：热力图可以直观展示空间分布的拥堵情况，适合交通数据分析。4.A.Pandas解析：Pandas是Python中用于数据处理和分析的核心库，适合EDA。5.B.决策树解析：决策树是分类模型，适合信用风险评估任务。二、多选题答案与解析6.A.删除异常值，B.分箱处理，D.用中位数替换解析：C标准化处理是数据缩放方法，不属于异常值处理。7.A.客单价，B.用户留存率解析：C和D属于运营指标，A和B是零售核心指标。8.B.均方根误差（RMSE），D.R²值解析：A和C适用于分类问题。9.A.年龄，B.收入，D.教育程度解析：C属于行为特征。10.A.问卷调查，B.网络爬虫，C.传感器数据解析：D属于数据集，非采集渠道。三、判断题答案与解析11.正确解析：数据清洗涉及大量重复性工作，如去重、填充缺失值等。12.错误解析：抽样可能引入偏差，需科学设计抽样方法。13.正确解析：聚类分析无需标签数据，属于无监督学习。14.正确解析：A/B测试通过对比不同版本效果优化决策。15.错误解析：时间序列分析需数据具有时间依赖性。四、简答题答案与解析16.数据分析师职责：-数据采集与清洗；-数据分析与建模；-撰写分析报告；-提供数据支持决策。17.数据偏差：指数据因采集或处理方式导致的系统性误差。例如，抽样偏差（样本非随机）。避免方法：扩大样本量、多源验证。18.Pandas功能：-数据结构（DataFrame/Series）；-数据清洗；-数据聚合与分组；-透视表操作。五、论述题答案与解析19.数据可视化作用：案例：