2026年数据分析师职业能力等级评定试卷

2026年数据分析师职业能力等级评定试卷一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在处理某城市（如上海）的地铁出行数据时，发现部分用户行程数据缺失，以下哪种方法最适用于处理该类缺失值？（）A.直接删除缺失数据B.使用均值或中位数填充C.采用多重插补法D.以上方法均不适用2.某电商平台（如京东）需要分析用户购买行为，以下哪个指标最能反映用户复购意愿？（）A.用户活跃度（DAU）B.转化率C.客单价D.复购率3.在使用SQL查询某企业（如字节跳动）的员工销售数据时，若需要计算每个销售团队的平均销售额，以下哪个SQL语句最符合要求？（）sqlSELECTteam_id,AVG(sales_amount)ASaverage_salesFROMsales_dataGROUPBYteam_id;A.上述SQL语句正确B.需要添加`WHERE`条件过滤无效数据C.需要将`sales_amount`转换为数值类型D.需要使用窗口函数计算4.在进行某城市（如北京）的房价预测时，以下哪个特征最可能作为核心自变量？（）A.房屋面积B.学区C.距离地铁站距离D.以上特征均可能5.在使用Python的Pandas库处理某零售企业（如沃尔玛）的库存数据时，若需要按日期汇总销量，以下哪个方法最合适？（）pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('sales.csv')data.groupby('date')['sales'].sum()A.上述代码正确B.需要先将`date`列转换为datetime类型C.需要处理缺失值D.需要使用`merge`操作6.在使用Excel进行某公司（如华为）的财务分析时，若需要计算各部门的利润率，以下哪个公式最符合要求？（）`=利润/收入`A.上述公式正确B.需要使用`IF`函数处理异常值C.需要使用`SUMIF`计算部门总利润D.需要使用`VLOOKUP`查询部门数据7.在使用Tableau制作某城市（如深圳）的客流分析报告时，以下哪个图表最适合展示时间趋势？（）A.饼图B.散点图C.折线图D.树状图8.在使用机器学习模型预测某电商（如天猫）的用户流失时，以下哪个指标最能反映模型效果？（）A.准确率B.AUCC.F1分数D.召回率9.在使用Python的Scikit-learn库进行特征工程时，以下哪个方法最适用于处理高维数据？（）A.PCA降维B.标准化C.One-Hot编码D.嵌入式特征选择10.在使用Python的Matplotlib库绘制某企业（如美团）的用户留存曲线时，以下哪个方法最合适？（）pythonimportmatplotlib.pyplotaspltplt.plot(retention_data['date'],retention_data['retention_rate'])plt.xlabel('日期')plt.ylabel('留存率')plt.show()A.上述代码正确B.需要使用`seaborn`美化图表C.需要按月份汇总数据D.需要添加图例二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在使用SQL查询某企业（如腾讯）的用户注册数据时，若需要筛选出2025年注册的用户，以下哪些SQL语句正确？（）A.`WHEREYEAR(registration_date)=2025`B.`WHEREregistration_dateBETWEEN'2025-01-01'AND'2025-12-31'`C.`WHEREMONTH(registration_date)=2025`D.`WHEREregistration_dateLIKE'2025%'`2.在进行某城市（如杭州）的空气质量分析时，以下哪些特征可能影响PM2.5浓度？（）A.工业排放量B.机动车数量C.天气湿度D.城市绿化率3.在使用Python的Pandas库处理某银行（如工行）的信用卡数据时，若需要计算每个用户的平均消费金额，以下哪些方法正确？（）A.`data.groupby('user_id')['amount'].mean()`B.`data['amount'].mean()`C.`data['amount'].fillna(0).mean()`D.`data.pivot_table(index='user_id',values='amount',aggfunc='mean')`4.在使用Excel进行某零售企业（如小米）的库存分析时，以下哪些方法适用于处理滞销商品？（）A.计算库存周转率B.使用`XLOOKUP`查询滞销商品C.进行ABC分类管理D.使用`条件格式`突出显示滞销商品5.在使用机器学习模型预测某企业（如阿里）的员工离职时，以下哪些特征可能作为自变量？（）A.员工年龄B.工作年限C.薪资水平D.离职原因（需编码）三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.在使用SQL进行数据查询时，`INNERJOIN`和`LEFTJOIN`的区别在于前者会保留左表的所有数据，后者会保留右表的所有数据。（×）2.在进行用户行为分析时，RFM模型中的R代表最近一次消费时间。（√）3.在使用Python的Pandas库时，`df.copy()`会创建数据的深拷贝。（√）4.在使用Excel进行数据透视表时，可以同时设置多个筛选条件。（√）5.在使用Tableau制作可视化报告时，热图最适合展示分类数据。（×）6.在使用机器学习模型时，过拟合会导致模型在训练集上表现好，但在测试集上表现差。（√）7.在使用Python的Scikit-learn库时，`train_test_split`函数默认将数据按70%训练集、30%测试集分割。（√）8.在使用SQL进行数据聚合时，`GROUPBY`子句必须与`HAVING`子句搭配使用。（×）9.在使用Python的Matplotlib库时，`plt.bar()`函数最适合绘制时间序列数据。（×）10.在使用Excel进行数据清洗时，`TRIM`函数可以去除字符串前后的空格。（√）四、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.在分析某城市（如成都）的共享单车出行数据时，若发现部分用户行程数据缺失，请简述至少两种处理缺失值的方法及其适用场景。2.在进行某电商平台的用户画像分析时，请简述至少三个关键指标及其含义。3.在使用Python的Pandas库进行数据清洗时，请简述至少三种常见的数据异常处理方法。4.在使用机器学习模型预测某企业的销售额时，请简述特征工程的主要步骤及其目的。五、操作题（共2题，每题10分，合计20分）1.SQL操作题：假设某企业（如字节跳动）的员工数据存储在以下表格中：sqlCREATETABLEemployees(idINTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(50),departmentVARCHAR(50),salaryDECIMAL(10,2),join_dateDATE);请编写SQL语句完成以下操作：（1）查询2025年入职的员工及其部门名称；（2）计算每个部门的平均薪资；（3）筛选出薪资高于公司平均薪资的员工。2.Python操作题：假设某电商平台（如京东）的订单数据存储在以下CSV文件中：csvorder_id,user_id,order_amount,order_date1,1001,200.00,2025-01-012,1002,150.00,2025-01-023,1001,300.00,2025-01-03...请使用Python的Pandas库完成以下操作：（1）读取CSV文件并按订单日期汇总订单金额；（2）计算每个用户的平均订单金额；（3）将结果保存为Excel文件。答案与解析一、单选题1.B解析：均值或中位数填充适用于缺失值较少且数据分布较均匀的情况，而直接删除可能丢失信息，多重插补法适用于复杂模型但操作复杂。2.D解析：复购率直接反映用户重复购买的可能性，而其他指标如活跃度、转化率、客单价虽然重要但不如复购率直接。3.A解析：上述SQL语句正确，通过`GROUPBY`按团队分组并计算平均销售额。4.B解析：学区是影响房价的核心因素之一，而其他特征如面积、距离地铁站等也有一定影响但权重较低。5.B解析：需要先将`date`列转换为datetime类型才能按日期分组，否则会按字符串排序。6.A解析：上述公式正确，利润率计算公式为`利润/收入`。7.C解析：折线图最适合展示时间趋势，饼图适用于分类占比，散点图适用于关系分析，树状图适用于层次结构。8.B解析：AUC最能反映模型在不同阈值下的性能，而准确率、F1分数、召回率各有侧重。9.A解析：PCA降维适用于高维数据降维，标准化用于数据预处理，One-Hot编码用于分类特征，嵌入式特征选择结合模型进行特征选择。10.A解析：上述代码正确，Matplotlib的`plot`函数可用于绘制留存曲线。二、多选题1.A,B解析：`YEAR()`函数和日期范围筛选均可筛选2025年数据，`MONTH()`和`LIKE`不适用。2.A,B,C,D解析：工业排放、机动车数量、天气湿度、绿化率均可能影响PM2.5浓度。3.A,C,D解析：`groupby`、`fillna`、`pivot_table`均可计算平均消费金额，`mean()`仅计算整体平均值。4.A,C,D解析：库存周转率、ABC分类、条件格式均适用于滞销商品处理，`XLOOKUP`不适用于处理滞销商品。5.A,B,C,D解析：年龄、工作年限、薪资水平、离职原因（需编码）均可能影响员工离职。三、判断题1.×解析：`INNERJOIN`保留左右表匹配的数据，`LEFTJOIN`保留左表所有数据。2.√解析：RFM模型中的R代表Recency（最近一次消费时间）。3.√解析：`df.copy()`创建深拷贝，而`df[:]`或`df.copy(deep=False)`为浅拷贝。4.√解析：数据透视表可设置多个筛选条件。5.×解析：热图适用于数值数据密度展示，分类数据可用条形图。6.√解析：过拟合导致模型在训练集上表现好，但泛化能力差。7.√解析：`train_test_split`默认分割比例为70%训练集、30%测试集。8.×解析：`GROUPBY`可与`HAVING`搭配使用，但也可单独使用。9.×解析：折线图更适合时间序列数据，`bar()`适用于分类数据。10.√解析：`TRIM`函数可去除字符串前后的空格。四、简答题1.处理缺失值的方法：-均值/中位数填充：适用于数据分布均匀且缺失值较少的情况，如用户年龄。-多重插补法：适用于复杂模型且缺失值较多的情况，如用户消费行为数据。-模型预测填充：使用其他特征训练模型预测缺失值，如根据用户特征预测缺失的订单金额。2.用户画像分析指标：-RFM模型：Recency（最近一次消费时间）、Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）。-用户活跃度：DAU/MAU（日/月活跃用户数）。-用户生命周期价值（LTV）：预测用户未来贡献的总价值。3.数据异常处理方法：-去除异常值：使用箱线图或Z-score方法识别并去除极端值。-替换异常值：使用均值、中位数或众数替换异常值。-分箱处理：将异常值归入特定区间，如将极高收入用户归为“高收入”类别。4.特征工程步骤：-数据清洗：去除缺失值、异常值。-特征提取：从原始数据中提取有用特征，如用户消费行为的分时统计。-特征转换：如标准化、归一化、对数变换。-特征选择：使用相关性分析或模型嵌入方法选择重要特征。五、操作题1.SQL操作题：sql--（1）查询2025年入职的员工及其部门名称SELECTname,departmentFROMemployeesWHEREYEAR(join_date)=2025;--（2）计算每个部门的平均薪资SELECTdepartment,AVG(salary)ASaverage_salaryFROMemployeesGROUPBYdepartment;--（3）筛选出薪资高于公司平均薪资的员工SELECTname,department,salaryFROMemployeesWHEREsalary>(SELECTAVG(salary)FROMemployees);2.Python操作题：pythonimportpandasaspd（1）读取CSV文件并按订单日期汇总订单金额data=pd.read_csv('orders.csv')data['order_date']=