2026年数据分析师数据挖掘与分析能力考核

2026年数据分析师数据挖掘与分析能力考核一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）背景：某电商平台针对华东地区用户消费行为进行数据分析，旨在优化商品推荐策略。1.在处理缺失值时，以下哪种方法适用于大量缺失且数据无明显规律的情况？A.删除含缺失值的样本B.均值/中位数/众数填充C.KNN填充D.回归填充2.假设某次回归模型的R²为0.85，这表示模型能解释因变量变异的多少？A.15%B.85%C.100%D.无法确定3.在聚类分析中，K-means算法对初始聚类中心的位置敏感，以下哪种方法可以缓解这一问题？A.K-means++B.DBSCANC.层次聚类D.谱聚类4.某分析师发现用户购买频次与客单价呈正相关，以下哪个假设更合理？A.高频用户更倾向于购买低价商品B.高频用户更倾向于购买高价商品C.频次与客单价无关D.需要进一步验证因果关系5.在特征工程中，"特征交叉"通常指什么？A.对缺失值进行填充B.创建新的特征组合（如年龄×收入）C.特征缩放D.特征选择6.某电商平台的用户流失率高达30%，以下哪个指标最适合用于评估用户留存策略的效果？A.净推荐值（NPS）B.用户活跃度（DAU）C.转化率D.流失率7.在时间序列分析中，ARIMA模型的p、d、q分别代表什么？A.自回归系数、差分次数、移动平均系数B.滞后阶数、差分次数、移动平均阶数C.预测误差、差分次数、模型复杂度D.周期性、季节性、趋势性8.假设某次分类模型的混淆矩阵如下：||预测为正|预测为负||--|-|-||实际为正|80|20||实际为负|10|90|以下哪个指标最高？A.准确率B.召回率C.F1分数D.AUC9.在处理文本数据时，TF-IDF主要解决什么问题？A.标准化数值特征B.降低维度C.消除词频偏差D.处理缺失值10.假设某分析师用决策树进行用户分群，发现某节点的基尼系数为0.6，以下哪个结论正确？A.该节点已完全纯净B.该节点仍需进一步分裂C.该节点已无法分裂D.该节点属于噪声数据二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）背景：某金融机构需要对华东地区信贷用户进行风险评估，数据包含年龄、收入、负债率等特征。11.以下哪些方法属于异常值检测技术？A.箱线图B.Z-scoreC.IQRD.决策树12.在特征选择中，以下哪些方法属于过滤法？A.相关性分析B.Lasso回归C.递归特征消除D.互信息13.假设某次A/B测试对比了两种推荐算法的效果，以下哪些指标可能用于评估？A.点击率（CTR）B.转化率C.用户留存率D.模型训练时间14.在处理不平衡数据时，以下哪些方法适用？A.过采样B.欠采样C.权重调整D.特征交叉15.以下哪些属于时间序列模型的常见分解方法？A.指数平滑B.季节分解（STL）C.ARIMAD.线性回归三、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述特征工程的常见步骤及其在电商数据分析中的应用场景。2.解释"过拟合"和"欠拟合"的概念，并说明如何避免。3.在用户行为分析中，如何利用RFM模型进行客户分群？4.假设某电商平台发现用户购买路径数据呈长尾分布，如何优化关联规则挖掘？四、计算题（共2题，每题10分，合计20分）1.某次线性回归模型的参数如下：-截距β₀=5，斜率β₁=0.8，R²=0.75，样本量n=100。计算：a.当自变量X=10时，预测的因变量Y值是多少？b.该模型的均方误差（MSE）的估计值是多少？（假设残差平方和RSS=200）2.某次分类任务中，某特征的分布如下：-阳性类样本中，该特征值为高占60%，低占40%；-阴性类样本中，该特征值为高占30%，低占70%。计算：a.若随机抽取一个样本，该样本为阳性的概率是多少？b.若该样本特征值为高，其属于阳性的概率是多少？（使用贝叶斯定理）五、分析题（共2题，每题15分，合计30分）1.背景：某零售企业华东地区门店的销售额数据如下表（单位：万元）：|月份|门店A|门店B|||-|-||1月|120|150||2月|130|160||3月|125|155|要求：a.绘制折线图展示趋势，并描述季节性特征；b.用简单线性回归预测4月门店A和门店B的销售额，假设门店A的3月销售额为128万元。2.背景：某电商平台用户评论数据包含"好评率"（占比）、"评论长度"（字数）、"评论时间"（距购买时间的天数）等特征。要求：a.设计一个特征工程方案，提取至少3个新特征；b.说明如何利用这些特征预测用户满意度（高/低），并选择合适的模型。答案与解析一、单选题答案1.C2.B3.A4.B5.B6.A7.B8.D9.C10.B解析：2.R²表示模型解释的变异比例，0.85即85%。3.K-means++通过随机初始化更优的初始中心，减少对初始位置的依赖。4.高频用户消费金额通常更高，可能是由于忠诚度高或客单价偏好。5.特征交叉通过组合多个特征创建新特征，增强模型表达能力。8.AUC衡量模型区分能力，结合各类指标综合判断，需计算具体值，但选项D最合理。二、多选题答案11.A,B,C12.A,D13.A,B,C14.A,B,C15.B,C解析：11.箱线图、Z-score、IQR均用于异常值检测，决策树用于分类。12.过滤法基于统计指标（如相关性）选择特征，互信息属于此；Lasso回归和RFE属于包裹法。三、简答题答案1.特征工程步骤：-数据清洗：处理缺失值、异常值；-特征提取：如TF-IDF、PCA降维；-特征转换：标准化、归一化；应用：电商中可结合用户购买频次、客单价、品类关联等特征优化推荐。2.过拟合/欠拟合：-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差；-欠拟合：模型过于简单，未能捕捉数据规律；避免：过拟合可通过正则化、交叉验证解决；欠拟合需增加模型复杂度或特征。3.RFM分群：-Recency（最近一次购买时间）、Frequency（购买频次）、Monetary（消费金额）；-可按三维度划分用户等级（如高RFM为核心用户），针对性营销。4.长尾分布优化：-使用Apriori算法时设定最小支持度阈值；-结合协同过滤，挖掘低频但高价值关联规则；-采用聚类分析识别长尾商品群体。四、计算题答案1.a.Y=5+0.8×10=13b.MSE=RSS/(n-2)=200/98≈2.042.a.P(阳性)=60%×总体阳性率+30%×总体阴性率b.P(阳性|高)=P(高|阳性)P(阳性)/P(高)=0.6×P(阳性)/(0.6×P(阳性)+0.3×P(阴性))五、分析题答案1.a.折线图显示门店B销售额高于门店A，但3月门店A波动较大；b.门店A预测值：128+0.8×1=128.8；门店