2026年高级数据分析师考试模拟题及答案

2026年高级数据分析师考试模拟题及答案一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）1.在北京市某大型电商平台的用户行为分析中，若要评估用户复购率与用户活跃度的相关性，最适合使用的统计方法是？A.线性回归分析B.相关系数分析C.聚类分析D.主成分分析2.某金融机构需对上海市个人信贷客户进行风险评估，以下哪种模型最适用于处理高维稀疏数据且能处理非线性关系？A.决策树模型B.逻辑回归模型C.支持向量机（SVM）D.K近邻（KNN）模型3.在深圳市某共享单车企业的运营数据分析中，若要预测未来3个月的租赁需求，最适合使用的预测模型是？A.时间序列ARIMA模型B.线性回归模型C.随机森林模型D.神经网络模型4.某餐饮连锁企业（覆盖全国30个省份）需优化菜单推荐策略，以下哪种算法最适用于个性化推荐？A.协同过滤算法B.K-means聚类算法C.Apriori关联规则算法D.决策树分类算法5.在上海市某智慧交通项目的车流量预测中，若要处理多源异构数据（如摄像头数据、GPS数据），最适合使用的数据融合技术是？A.数据去重B.数据清洗C.多模态数据融合D.数据归一化6.某制造业企业（位于广东省）需优化供应链库存管理，以下哪种方法最适用于需求波动较大的场景？A.经济订货批量（EOQ）模型B.供应链仿真模型C.马尔可夫决策过程D.线性规划模型7.在成都市某医院的患者满意度分析中，若要识别关键影响因素，最适合使用的方法是？A.描述性统计分析B.因子分析C.结构方程模型D.回归分析8.某电商平台（覆盖长三角地区）需检测用户评论中的情感倾向，以下哪种NLP技术最适用？A.主题模型（LDA）B.语义角色标注（SRL）C.情感分析（SentimentAnalysis）D.文本生成模型（GPT）9.某能源公司（业务覆盖华北地区）需监测设备故障，以下哪种异常检测算法最适用于无标签数据？A.逻辑回归B.一类支持向量机（One-ClassSVM）C.决策树D.K-means聚类10.某零售企业（业务覆盖全国）需分析会员消费行为，以下哪种分析方法最适合揭示消费模式？A.离散化分析B.关联规则挖掘C.线性回归D.决策树分类二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）1.在杭州市某外卖平台的用户流失分析中，以下哪些因素可能影响用户留存？A.订单配送时效B.菜单价格水平C.用户年龄分布D.社交媒体互动频率E.支付方式多样性2.某金融机构（业务覆盖华东地区）需构建客户画像，以下哪些数据源可能被用于特征工程？A.交易流水数据B.社交媒体数据C.消费者调查问卷D.GPS定位数据E.客服通话记录3.在上海市某智慧园区的人流监测中，以下哪些方法可用于优化资源调度？A.基于排队论的分析B.仿真模拟实验C.空间热力图分析D.机器学习预测模型E.动态路径规划算法4.某制造业企业（位于广东省）需提升产品质量，以下哪些技术可用于缺陷检测？A.深度学习图像识别B.机器视觉检测C.传统统计过程控制（SPC）D.贝叶斯网络分析E.基于规则专家系统5.某电商平台（业务覆盖全国）需优化广告投放策略，以下哪些指标可用于评估效果？A.点击率（CTR）B.转化率（CVR）C.用户留存率D.广告投资回报率（ROI）E.用户活跃度三、简答题（共5题，每题5分，总计25分）1.简述在北京市某公共交通系统的数据治理过程中，如何处理缺失值和异常值？2.某制造业企业（位于江苏省）需优化生产排程，简述如何利用机器学习技术实现？3.在深圳市某零售企业的用户画像构建中，简述如何利用聚类算法进行分群？4.某金融机构（业务覆盖全国）需构建反欺诈模型，简述如何利用图神经网络（GNN）技术？5.在上海市某智慧医院的患者流量管理中，简述如何利用预测模型优化资源配置？四、案例分析题（共1题，10分）背景：某连锁超市（业务覆盖全国10个省份）需分析其会员消费行为，以优化精准营销策略。现有数据包括：会员基本信息（年龄、性别、地域）、交易记录（商品类别、购买金额、购买频率）、会员活动参与情况（优惠券使用、积分兑换等）。问题：1.请设计一个数据预处理流程，并说明如何构建用户分群模型。2.请提出至少3个可行的精准营销策略，并说明如何利用分析结果支持。五、编程题（共1题，10分）背景：某共享单车企业（业务覆盖上海市）收集了2023年1月至2024年6月的每日租赁数据，包括天气状况、温度、降雨量、注册用户数、租赁次数等。现需使用Python（pandas、scikit-learn）构建一个线性回归模型，预测未来一个月的每日租赁次数。要求：1.编写数据清洗和特征工程的代码。2.构建并训练线性回归模型，输出模型系数。3.评估模型性能（MSE、R²），并分析结果。答案及解析一、单选题答案及解析1.B解析：评估相关性需使用相关系数分析，其他选项不适用于相关性评估。2.C解析：SVM能处理高维稀疏数据且适用于非线性关系，其他选项在处理此类数据时性能较差。3.A解析：租赁需求属于时间序列数据，ARIMA模型最适用；其他选项不适用于此类预测任务。4.A解析：协同过滤算法通过用户行为数据实现个性化推荐，其他选项不直接适用于推荐系统。5.C解析：多源异构数据融合需使用多模态技术，其他选项仅处理单一数据类型。6.B解析：供应链仿真模型能处理需求波动，其他选项过于简化或不适于动态场景。7.B解析：因子分析能识别关键影响因素，其他选项仅提供描述性或预测性分析。8.C解析：情感分析直接用于检测文本情感倾向，其他选项不适用于此类任务。9.B解析：一类SVM适用于无标签异常检测，其他选项需标签数据或不适于异常检测。10.B解析：关联规则挖掘能揭示消费模式，其他选项仅提供描述性或预测性分析。二、多选题答案及解析1.A、B、D解析：配送时效、价格水平、社交互动影响留存，年龄分布和支付方式多样性影响较小。2.A、B、D、E解析：交易流水、社交媒体、GPS、客服记录均能用于特征工程，调查问卷数据维度较低。3.A、B、C、D解析：排队论、仿真模拟、热力图、预测模型均适用于资源调度优化。4.A、B、C解析：深度学习、机器视觉、SPC均适用于缺陷检测，贝叶斯网络和专家系统不直接适用于物理检测。5.A、B、D解析：CTR、ROI是核心指标，用户留存率和活跃度间接反映效果。三、简答题答案及解析1.数据治理中的缺失值和异常值处理：-缺失值：删除（若比例低）、均值/中位数填充（连续变量）、众数填充（分类变量）、模型预测填充（如KNN）。-异常值：3σ原则剔除、箱线图检测、聚类分析识别、保留（若为真实极端值）。2.生产排程的机器学习优化：-特征工程：设备状态、物料库存、工时限制、优先级等。-模型选择：强化学习（如马尔可夫决策过程）或优化算法（如遗传算法），结合约束条件。3.用户聚类分群方法：-特征选择：消费金额、购买频率、商品类别等。-模型选择：K-means或层次聚类，通过肘部法则确定K值，分析各群特征差异。4.GNN在反欺诈中的应用：-构建用户-交易图，节点表示用户/商户，边表示交易关系。-利用GNN学习节点表示，识别异常交易模式（如短时高频交易）。5.患者流量管理的预测模型：-特征工程：预约量、历史流量、节假日、天气等。-模型选择：时间序列模型（如Prophet）或回归模型，预测各科室需求量。四、案例分析题答案及解析1.数据预处理与分群模型构建：-预处理：清洗空值（会员信息用均值填充，交易用众数填充）、归一化（金额、频率）、编码（地域用独热编码）。-分群模型：K-means聚类，选择K值通过轮廓系数确定，分析各群消费特征（如高消费群、折扣敏感群）。2.精准营销策略：-高消费群：推送高端商品优惠券，优先获赠会员权益。-折扣敏感群：推送限时折扣信息，结合短信/APP推送。-新会员：引导参与积分活动，绑定支付方式提升复购。五、编程题答案及解析pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score1.数据清洗与特征工程data=pd.read_csv('bike_rental.csv')data.dropna(inplace=True)data['weather_encoded']=data['weather'].map({'sunny':1,'rainy':2,'cloudy':3})data['temp_scaled']=(data['temperature']-data['temperature'].mean())/data['temperature'].std()2.构建模型X=data[['weather_encoded','temp_scaled','users']]y=data['rentals']model=LinearRegression()model.fit(X,y)print("模型系数:",model.coef_)3.评估性能y_pred