2026年数据分析师考试进阶技能实操训练题

2026年数据分析师考试进阶技能实操训练题一、选择题（每题2分，共20题）1.某电商公司需要分析用户购买行为，发现用户购买频率与年龄呈负相关，但收入与购买频率呈正相关。此时最适合使用的可视化图表是？A.散点图B.热力图C.雷达图D.柱状图2.在Python中，处理缺失值时，以下哪种方法可能导致数据偏差最小？A.删除含有缺失值的行B.使用均值填充C.使用中位数填充D.使用随机值填充3.某城市交通部门需要分析拥堵原因，发现高峰时段拥堵程度与天气湿度正相关，但与道路车流量呈非线性关系。此时最适合使用的分析方法是？A.线性回归B.决策树C.神经网络D.时间序列分析4.在SQL中，以下哪种聚合函数不能直接用于字符串类型的数据？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.CONCAT()5.某银行需要分析客户流失原因，发现流失客户中，30-40岁年龄段占比最高，且流失前3个月无交易行为。此时最适合使用的分析方法是？A.关联规则挖掘B.聚类分析C.逻辑回归D.回归分析6.在Excel中，以下哪种工具最适合进行多维数据分析？A.数据透视表B.条件格式C.VLOOKUP函数D.SUMIF函数7.某外卖平台需要分析用户订单取消原因，发现取消订单中，30分钟内取消占比最高。此时最适合使用的分析方法是？A.描述性统计B.留存分析C.A/B测试D.网络分析8.在机器学习中，以下哪种算法最适合用于分类问题？A.K-Means聚类B.线性回归C.决策树D.PCA降维9.某零售企业需要分析用户购物路径，发现用户进入店铺后，80%的用户会浏览商品但未购买。此时最适合使用的分析方法是？A.用户分群B.路径分析C.用户画像D.关联规则10.在数据清洗中，以下哪种方法最适合处理异常值？A.删除异常值B.用中位数替换异常值C.标准化处理D.剔除异常值并重新计算均值二、填空题（每空1分，共10空）1.在进行数据可视化时，为了使图表更易读，应避免使用______颜色过多，并确保坐标轴标签清晰。2.在Python中，使用______库可以进行数据清洗和预处理。3.在SQL中，使用______子句可以筛选满足特定条件的记录。4.在机器学习中，过拟合通常出现在训练数据______的情况下。5.在Excel中，使用______函数可以快速查找并返回数据。6.在数据建模时，为了提高模型泛化能力，应确保训练数据和测试数据的______。7.在时间序列分析中，______模型适合用于预测具有明显趋势和季节性的数据。8.在数据清洗中，缺失值常见的处理方法包括______和插值法。9.在数据可视化中，使用______图可以展示不同类别数据的占比。10.在A/B测试中，为了确保测试结果的可靠性，应确保两组用户的______。三、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据清洗的步骤及其重要性。2.解释什么是特征工程，并举例说明其在机器学习中的作用。3.描述决策树算法的原理及其适用场景。4.简述时间序列分析的基本方法及其应用场景。5.解释A/B测试的流程及其在业务决策中的作用。四、实操题（每题10分，共2题）1.某电商平台需要分析用户购买行为，数据如下表所示。请使用Python完成以下任务：-1)清洗数据，处理缺失值和异常值；-2)计算用户的平均购买金额；-3)绘制用户购买金额的分布图。|用户ID|年龄|收入（万元）|购买金额（元）|购买次数||--||-|-|-||1|25|5|1200|2||2|35|8|2500|3||3|45|12|3000|1||4|28|NaN|1500|2||5|38|10|2000|NaN||6|50|15|5000|4|2.某银行需要分析客户流失原因，数据如下表所示。请使用SQL完成以下任务：-1)查询流失客户的年龄段分布；-2)查询流失客户在流失前的交易次数；-3)查询流失客户的主要流失原因。|客户ID|年龄段|流失标志|交易次数|流失原因||--|--|-|-|-||101|30-40|是|5|服务差||102|20-30|否|10|满意||103|40-50|是|2|利率低||104|30-40|是|3|服务差||105|20-30|否|8|满意|答案与解析一、选择题答案与解析1.A-解析：散点图适合展示两个变量之间的关系，此处可以直观展示年龄与购买频率的负相关性，以及收入与购买频率的正相关性。2.C-解析：中位数填充适用于数据分布偏斜的情况，可以减少偏差。3.B-解析：决策树适合分析非线性关系，可以挖掘拥堵与天气、车流量等因素的复杂关系。4.A-解析：SUM()函数用于数值类型，不能直接用于字符串。5.B-解析：聚类分析可以识别不同客户群体的行为特征，帮助分析流失原因。6.A-解析：数据透视表适合进行多维数据分析，可以快速汇总多维度数据。7.B-解析：留存分析可以分析用户行为变化，帮助理解取消原因。8.C-解析：决策树适合分类问题，可以处理多类别数据。9.B-解析：路径分析可以展示用户在店铺内的行为路径，帮助优化购物体验。10.B-解析：用中位数替换异常值可以减少偏差，适合处理非正态分布数据。二、填空题答案与解析1.过多-解析：过多颜色会降低图表可读性，建议使用2-3种颜色即可。2.Pandas-解析：Pandas是Python常用的数据处理库，支持数据清洗、分析等操作。3.WHERE-解析：WHERE子句用于筛选满足条件的记录。4.数量过多-解析：过拟合通常出现在训练数据数量过多且噪声较大的情况下。5.VLOOKUP-解析：VLOOKUP函数可以快速查找并返回数据。6.分布一致-解析：训练数据和测试数据应保持分布一致，以提高模型泛化能力。7.ARIMA-解析：ARIMA模型适合预测具有明显趋势和季节性的数据。8.删除-解析：删除缺失值是一种简单的方法，但可能导致数据丢失。9.饼图-解析：饼图适合展示不同类别数据的占比。10.特征-解析：A/B测试需要确保两组用户的特征一致，以排除干扰因素。三、简答题答案与解析1.数据清洗的步骤及其重要性-步骤：1)缺失值处理（删除或填充）；2)异常值处理（删除或修正）；3)数据标准化（统一格式）；4)数据转换（如编码分类变量）；5)重复值处理。-重要性：-提高数据质量，减少偏差；-提升模型准确性；-节省计算资源。2.特征工程及其作用-原理：通过转换和组合原始特征，创建新的、更有预测能力的特征。-作用：-提高模型性能；-减少数据维度；-挖掘隐藏信息。3.决策树算法的原理及其适用场景-原理：通过递归分割数据，构建树状模型进行分类或回归。-适用场景：-分类和回归问题；-处理非线性关系；-可解释性强。4.时间序列分析的基本方法及其应用场景-方法：-ARIMA模型：适用于具有趋势和季节性的数据；-Prophet模型：适用于商业时间序列预测。-应用场景：-金融市场预测；-电商销售预测。5.A/B测试的流程及其作用-流程：1)设计实验；2)分组测试；3)收集数据；4)分析结果；5)做出决策。-作用：-科学验证假设；-优化业务决策；-提高用户体验。四、实操题答案与解析1.Python实操题答案pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据data={'用户ID':[1,2,3,4,5,6],'年龄':[25,35,45,28,38,50],'收入（万元）':[5,8,12,None,10,15],'购买金额（元）':[1200,2500,3000,1500,2000,5000],'购买次数':[2,3,1,2,None,4]}df=pd.DataFrame(data)1)清洗数据df['收入（万元）'].fillna(df['收入（万元）'].median(),inplace=True)df=df[df['购买金额（元）']<5000]#删除异常值2)计算平均购买金额avg_purchase=df['购买金额（元）'].mean()print(f"平均购买金额：{avg_purchase}")3)绘制分布图plt.hist(df['购买金额（元）'],bins=5,color='blue',edgecolor='black')plt.title('用户购买金额分布')plt.xlabel('购买金额（元）')plt.ylabel('频数')plt.show()2.SQL实操题答案sql--1)查询流失客户的年龄段分布SELECT年龄段,COUNT()AS流失人数FROM客户数据WHERE流失标志