2026年数据分析师面试指南数据挖掘与模型构建应用题

2026年数据分析师面试指南：数据挖掘与模型构建应用题一、数据清洗与预处理（共3题，每题10分）题目1（5分）：某电商平台2023年11月用户行为数据包含以下字段：用户ID、商品ID、浏览时长（秒）、购买金额（元）、购买次数、设备类型（PC/Mobile）、地区（华东/华南/华北/西部）、注册时间（年-月-日）。数据中存在缺失值、异常值和重复记录。请设计数据清洗流程，并说明如何处理缺失值（例如，均值填充、众数填充或删除）、异常值（例如，箱线图法）以及重复记录。假设缺失值占比低于5%，异常值占比低于2%，请给出具体操作步骤。题目2（5分）：某银行客户数据集包含字段：客户ID、年龄、性别、收入（万元）、贷款余额（万元）、信用评分（1-10）、是否违约（是/否）、居住年限（年）。部分客户收入数据缺失，且存在年龄异常值（如负数或超过120岁）。请说明如何处理这些数据质量问题，并设计一个简单的数据清洗脚本（伪代码即可），假设使用PythonPandas库。题目3（10分）：某外卖平台订单数据包含字段：订单ID、用户ID、商家ID、订单金额、下单时间（年-月-日时:分）、配送时间（分钟）、骑手ID、是否取消（是/否）。数据中存在以下问题：1.部分订单金额为0或负数；2.部分配送时间异常（如小于1分钟或超过300分钟）；3.存在重复订单。请设计数据清洗方案，并说明如何通过逻辑判断剔除无效数据，同时保留关键信息（如用户ID和商家ID）。二、探索性数据分析（EDA）（共2题，每题15分）题目4（15分）：某电商平台用户行为数据包含字段：用户ID、购买品类（服装/电子/家居）、购买时间（年-月-日）、购买金额、用户年龄、会员等级（1-5级）。请设计EDA方案，分析以下问题：1.不同品类用户的平均购买金额差异；2.用户年龄与购买金额的关系；3.会员等级对购买金额的影响。要求：-使用至少两种图表（如箱线图、散点图）；-提出至少两个业务洞察（例如，高金额用户集中在哪个品类或会员等级）。题目5（15分）：某航空公司航班数据包含字段：航班号、出发地、目的地、出发时间（时:分）、到达时间（时:分）、延误时间（分钟）、机型、天气状况（晴/雨/雾）。请分析以下问题：1.不同天气状况对航班延误的影响；2.出发时间与延误时间的关联性；3.航班号与延误时间的趋势关系。要求：-计算延误率并分组分析；-使用至少三种统计指标（如均值、中位数、标准差）；-提出至少一个业务建议（例如，如何优化航班时刻表以减少延误）。三、分类模型构建（共2题，每题20分）题目6（20分）：某银行客户数据包含字段：客户ID、年龄、收入、贷款余额、信用评分（1-10）、是否违约（是/否）。请构建一个逻辑回归模型预测客户违约概率，要求：1.划分训练集和测试集（7:3比例）；2.使用标准化处理数值特征；3.评估模型性能（AUC、准确率、召回率）；4.解释至少两个特征对模型的影响（如收入和信用评分）。题目7（20分）：某电商平台用户数据包含字段：用户ID、浏览时长、购买频率、是否复购（是/否）、注册时间（年-月-日）。请构建一个决策树模型预测用户是否复购，要求：1.使用交叉验证选择最佳参数（如剪枝）；2.可视化决策树的前三层；3.分析最重要的两个预测特征；4.提出至少一个提升复购率的业务建议（例如，优化首页推荐策略）。四、聚类分析（共1题，25分）题目8（25分）：某电信运营商用户数据包含字段：用户ID、月消费金额（元）、通话时长（分钟）、流量使用量（GB）、套餐类型（基础/高级/豪华）。请使用K-means聚类分析用户群体，要求：1.选择最优的K值（使用肘部法则和轮廓系数）；2.描述每个聚类用户的特征（如高消费高频用户）；3.为每个聚类设计差异化营销策略（如高端用户赠送流量，基础用户推优惠套餐）；4.解释聚类结果的业务价值。五、关联规则挖掘（共1题，20分）题目9（20分）：某超市销售数据包含字段：交易ID、商品ID、商品名称、购买时间（年-月-日）。请使用Apriori算法挖掘商品关联规则，要求：1.设定最小支持度0.05，最小置信度0.7；2.找出至少三个强关联规则（如购买面包的用户会购买牛奶）；3.解释规则的重要性（如优化货架摆放）；4.说明如何避免过度拟合（如考虑规则长度）。答案与解析一、数据清洗与预处理题目1（5分）：清洗流程：1.缺失值处理：-浏览时长：若缺失值占比低，可使用均值填充；若分布偏态，使用中位数填充。-购买金额：若缺失值与用户ID相关，用分组均值填充；否则用全局均值。-注册时间：用前一个日期填充或删除该记录。2.异常值处理：-使用箱线图识别异常值，如浏览时长>1000秒或购买金额>10000元，可替换为95%分位数。-设备类型：若存在离群值（如"未知"），合并为"其他"。3.重复记录：-删除用户ID、商品ID和购买时间完全一致的记录。题目2（5分）：清洗步骤：1.缺失值：收入用中位数填充（避免极端值影响均值）。2.异常值：年龄用逻辑约束剔除（如1岁-90岁），负数或过大值删除。3.伪代码示例（Pandas）：pythondf=df[df['年龄'].between(1,90)]df=df.dropna(subset=['收入'])df['收入']=df['收入'].fillna(df['收入'].median())题目3（10分）：清洗方案：1.订单金额：剔除金额<=0的订单。2.配送时间：剔除时间<1或>300的记录。3.重复订单：pythondf.drop_duplicates(subset=['订单ID','用户ID','商家ID'],inplace=True)4.业务保留：保留用户ID和商家ID用于后续分析。二、探索性数据分析（EDA）题目4（15分）：EDA方案：1.箱线图：不同品类购买金额分布，电子>家居>服装。2.散点图：年龄与购买金额正相关，30-40岁用户金额较高。3.会员等级：5级会员平均金额显著高于1级会员。洞察：推广高等级会员权益，电子品类可增加高端产品。题目5（15分）：分析结果：1.天气与延误：雨天延误率最高（15%），晴天最低（5%）。2.出发时间：凌晨（0-5点）延误率最高（20%）。3.航班号：航班号以"3"开头的延误较多（交叉验证）。建议：优化凌晨航班时刻，增加备用机型。三、分类模型构建题目6（20分）：逻辑回归模型：1.划分数据集：`train_test_split`（7:3）。2.标准化：`StandardScaler`处理年龄、收入等。3.性能评估：AUC=0.85，准确率=90%，召回率=80%。4.特征影响：收入越高违约概率越低，信用评分越高越低。题目7（20分）：决策树模型：1.交叉验证：最佳深度=3。2.可视化：前三层节点包含"浏览时长""购买频率"。3.重要特征：购买频率>5次/月，复购概率>70%。4.业务建议：提供复购优惠券。四、聚类分析题目8（25分）：K-means聚类：1.K值选择：肘部法则选K=3。2.聚类特征：-聚类1：高消费高频用户；-聚类2：低消费低频用户。3.营销策略：-聚类1：推高端套餐；-聚类2：基础套餐+话费补贴。4.业务价值：实现精准分层营销。五、关联规则挖