2026年数据分析师面试练习题集及答案详解

2026年数据分析师面试练习题集及答案详解一、选择题（共5题，每题2分）1.题目：在数据预处理阶段，对于缺失值处理，以下哪种方法最适用于连续性数据且能保留更多数据信息？（）A.删除含有缺失值的行B.填充均值C.填充中位数D.填充众数2.题目：假设某电商平台的用户购买行为数据中，订单金额的分布呈现右偏态，计算订单金额的均值和中位数，以下说法正确的是？（）A.均值≈中位数B.均值>中位数C.均值<中位数D.无法确定3.题目：在A/B测试中，若设置显著性水平α=0.05，P值小于0.05意味着？（）A.实验组效果显著优于对照组B.原假设成立的可能性小于5%C.实验组效果显著劣于对照组D.数据存在抽样误差4.题目：对于分类变量的相关性分析，以下哪种方法最合适？（）A.皮尔逊相关系数B.斯皮尔曼秩相关系数C.K-S检验D.卡方检验5.题目：在时间序列分析中，若数据呈现明显的季节性波动，以下哪种模型最适用？（）A.ARIMA模型B.线性回归模型C.Prophet模型D.逻辑回归模型二、填空题（共5题，每题2分）1.题目：在数据可视化中，使用______可以更直观地展示不同类别数据的分布差异。答案：箱线图2.题目：假设某城市地铁客流量数据中，周一到周五的客流量均值高于周末，这种现象被称为______。答案：时间序列的周期性波动3.题目：在特征工程中，通过将两个连续型变量相加生成一个新变量，属于______方法。答案：特征组合4.题目：若某电商平台的用户留存率分析结果显示，使用优惠券的用户的留存率显著高于未使用优惠券的用户，这属于______分析。答案：因果推断5.题目：在假设检验中，若样本量较大（n>30），通常使用______检验均值差异。答案：Z检验三、简答题（共5题，每题4分）1.题目：简述数据分析师在业务问题中如何定义目标变量？答案：-明确业务目标：例如，提升用户留存率、增加销售额等。-选择可量化的目标变量：如留存率、客单价、转化率等。-确保数据可获取：目标变量需有历史数据支持。-考虑业务约束：目标变量需与业务逻辑一致，避免伪相关性。2.题目：解释什么是过拟合，并说明如何避免过拟合。答案：-过拟合：模型在训练数据上表现极好，但在测试数据上表现差，即模型学习了噪声而非真实规律。-避免方法：-增加数据量（数据增强）；-简化模型（减少特征或参数）；-正则化（如L1/L2）；-早停法（EarlyStopping）。3.题目：某零售企业希望分析用户购买行为，数据中包含用户年龄、性别、购买金额、购买频次等，请设计一个特征工程方案。答案：-基础特征：年龄分段、性别哑变量。-高阶特征：购买金额的月均值/周均值、购买频次（如近30天购买次数）、客单价（购买金额/频次）。-特征组合：年龄×购买金额（如年轻用户高消费倾向）。-缺失值处理：年龄用中位数填充，性别用众数填充。4.题目：假设某银行希望通过用户行为数据预测逾期还款概率，请说明如何构建评分卡模型。答案：-数据准备：筛选逾期用户（正样本）与非逾期用户（负样本），比例需平衡（如1:4）。-特征筛选：使用WOE（加权概率比）和IV（信息价值）筛选强相关特征（如账单金额、历史逾期次数）。-分箱：将连续变量离散化（如账单金额分5档）。-计算WOE和得分：每特征WOE=好样本比例/坏样本比例，得分=ln(好比例/坏比例)35+50。-合并评分：总分=各特征得分之和，设定阈值划分高风险/中风险/低风险用户。5.题目：在A/B测试中，若发现实验组转化率显著高于对照组，但仍需评估是否值得上线新功能，请说明评估方法。答案：-经济效益分析：计算实验组额外带来的收益（如转化率提升带来的收入增量）。-成本效益分析：对比开发/维护成本与收益，计算ROI（投资回报率）。-风险评估：若新功能可能影响其他指标（如跳出率），需综合评估是否值得承担风险。-长期观察：上线后持续监控指标变化，避免短期波动导致误判。四、编程题（共3题，每题6分）1.题目：使用Python对某电商平台订单数据（CSV格式）进行分析，要求：-计算每用户的平均订单金额，并按金额降序排列。-绘制用户年龄分布的直方图（年龄为连续变量，分段为10档）。pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt假设df为读取的CSV数据，包含'用户ID','订单金额','年龄'列df['平均订单金额']=df.groupby('用户ID')['订单金额'].transform('mean')df_sorted=df.sort_values('平均订单金额',ascending=False)绘制年龄直方图plt.hist(df['年龄'],bins=10,edgecolor='k')plt.xlabel('年龄')plt.ylabel('用户数量')plt.title('用户年龄分布')plt.show()2.题目：使用SQL查询某电商数据库，要求：-查询2025年每个产品类别的总销售额，并按销售额降序排列。sqlSELECT类别,SUM(销售额)AS总销售额FROM订单表WHEREYEAR(日期)=2025GROUPBY类别ORDERBY总销售额DESC;3.题目：使用Python实现简单的线性回归，预测房价（假设数据包含房屋面积、房间数、房价），要求：-使用Numpy实现，不使用Scikit-learn。pythonimportnumpyasnp假设X为自变量（房屋面积、房间数），y为目标变量（房价）X=np.array([[120,3],[150,4],[200,5]])#示例数据y=np.array([500,700,900])添加偏置项X=np.hstack([np.ones((X.shape[0],1)),X])计算权重（最小二乘法）theta=np.linalg.inv(X.T@X)@X.T@yprint("权重:",theta)五、实际案例分析（共2题，每题10分）1.题目：某生鲜电商平台希望提升用户复购率，你作为数据分析师，请提出分析思路和解决方案。答案：-分析思路：1.数据准备：获取用户购买记录（含时间、商品、金额、优惠券使用等）。2.用户分层：按复购率（如30天复购）分为高/中/低复购用户。3.差异分析：比较分层用户的购买行为差异（如品类偏好、客单价、活跃时段）。4.根本原因：分析流失原因（如价格敏感、竞争加剧、需求变化）。-解决方案：-对高复购用户：提供会员专享价/新品优先购。-对低复购用户：推送个性化优惠券/复购提醒（如“上次买的XX快售罄了”）。-优化供应链：减少断货率，提升复购用户满意度。2.题目：某共享单车公司希望优化车辆投放策略，请说明如何通过数据分析支持决策。答案：-数据收集：记录车辆位置、骑行时长、潮汐图（时空分布）。-需求预测：-时间序列模型（ARI