2026年数据分析师数据处理与分析能力进阶考试题

2026年数据分析师数据处理与分析能力进阶考试题一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）考察点：数据处理基础、SQL应用、统计学基础1.某电商平台用户行为数据中，缺失值处理方法不适用的情况是？A.使用均值/中位数填补B.使用众数填补C.删除缺失值较多的样本D.使用模型预测填补（注：该平台数据量极小，模型预测可能不适用）2.SQL查询中，以下哪个函数可用于计算分组后的非重复记录数？A.COUNT()B.COUNT(DISTINCT)C.SUM()D.AVG()3.在时间序列分析中，某城市每日外卖订单量呈现明显的季节性波动，最适合的平滑方法是？A.简单移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.以上皆可4.假设某城市出租车订单数据中，距离（千米）与订单金额（元）的相关系数为0.85，以下结论正确的是？A.距离与金额完全线性相关B.距离对金额有强正向影响C.距离是影响金额的唯一因素D.距离与金额存在非线性关系5.数据清洗中，以下哪个操作属于异常值检测的范畴？A.去重B.标准化C.使用3σ原则识别离群点D.空值填充6.某电商用户画像分析中，使用决策树算法划分用户群体，以下哪个指标最适用于评估模型效果？A.方差分析（ANOVA）B.决策树深度C.基尼系数D.皮尔逊相关系数7.在Excel中处理海量数据时，以下哪个工具最适合进行数据透视分析？A.VLOOKUP函数B.SUMIFS函数C.PowerQueryD.条件格式8.假设某城市地铁客流数据中，周一至周五的客流呈上升趋势，但周末下降，这种模式属于？A.平稳时间序列B.随机波动序列C.季节性时间序列D.趋势性时间序列9.在Python进行数据可视化时，以下哪个库最适合绘制箱线图？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Pandas10.某金融机构客户数据中，年龄与信用评分的相关性较低，以下可能是原因的是？A.年龄对信用评分无影响B.信用评分受多重因素影响C.年龄数据存在异常值D.样本量不足二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）考察点：综合数据处理、机器学习基础、业务场景应用1.某餐饮平台需分析用户复购行为，以下哪些指标可能有助于建模？A.用户活跃天数B.平均客单价C.最近一次购买间隔D.优惠券使用频率2.SQL查询中，以下哪些操作可用于数据去重？A.DISTINCT关键字B.GROUPBY子句C.WITHDISTINCTAS子句D.JOIN操作3.在时间序列预测中，以下哪些方法属于外生变量模型？A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.VAR模型D.Prophet模型4.某电商平台需分析用户流失原因，以下哪些方法可能适用？A.卡方检验B.用户分群（K-Means）C.逻辑回归模型D.留存曲线分析5.在数据预处理中，以下哪些操作可能影响数据分布？A.标准化B.对数变换C.二值化处理D.独热编码三、简答题（共4题，每题5分，总计20分）考察点：业务场景分析、方法选型、实操经验1.某城市共享单车企业需分析用户骑行距离分布，若数据呈现长尾分布，建议采用哪些方法进行可视化？请说明理由。2.在电商用户行为分析中，如何通过SQL查询计算用户的月度活跃度（DAU）？请写出核心逻辑。3.某银行需分析客户贷款违约风险，简述逻辑回归模型的应用场景及优缺点。4.在处理缺失值时，删除缺失值可能带来的问题有哪些？请结合实际场景说明。四、计算题（共2题，每题10分，总计20分）考察点：统计计算、模型应用、结果解读1.某城市出租车订单数据中，距离（千米）与订单金额（元）的样本数据如下：|距离（千米）|金额（元）||--|||5|45||8|60||12|80||3|35|假设距离与金额呈线性关系，请计算：（1）距离与金额的线性回归方程；（2）若距离为10千米，预测订单金额。2.某电商平台用户数据中，某品类订单的月度销量如下表：|月份|销量||--|||1月|120||2月|150||3月|180||4月|200|请计算：（1）1月至4月的销量环比增长率；（2）若5月销量环比增长10%，预测5月销量。五、论述题（1题，10分）考察点：综合能力、行业理解、问题解决某城市地铁运营方需通过数据分析优化线路调度，请结合业务场景，论述：1.需要哪些数据指标？2.如何通过数据分析识别高峰时段与客流瓶颈？3.提出至少两种基于数据的调度优化方案。答案与解析一、单选题答案1.D-模型预测适用于数据量大且关系复杂的场景，若平台数据量极小，模型预测可能存在过拟合风险。2.B-COUNT(DISTINCT)用于计算非重复记录数，其他选项不适用。3.B-指数平滑法适用于处理有趋势和季节性的时间序列数据。4.B-相关系数为0.85表明强正向线性关系，但需注意多重共线性等其他因素。5.C-3σ原则是异常值检测常用方法，其他选项属于数据清洗基础操作。6.C-基尼系数用于衡量决策树模型的纯度，适用于用户分群评估。7.C-PowerQuery是Excel中高效的数据透视工具，其他选项功能有限。8.C-周一至周五上升、周末下降属于明显的季节性模式。9.B-Seaborn库专为统计可视化设计，箱线图是其核心功能之一。10.B-信用评分受年龄、收入、历史记录等多因素影响，相关性低可能因其他因素主导。二、多选题答案1.ABCD-所有指标均有助于用户复购行为建模。2.ABD-DISTINCT、GROUPBY、JOIN可去重，WITHDISTINCTAS在标准SQL中不适用。3.BCD-SARIMA、VAR、Prophet涉及外生变量，ARIMA为自回归模型。4.BCD-K-Means分群、逻辑回归、留存曲线分析均适用于流失分析。5.ABC-标准化、对数变换、二值化会改变数据分布，独热编码仅转换类别特征。三、简答题答案1.可视化方法及理由：-对数尺度图：解决长尾分布中极端值压制趋势的问题；-直方图+核密度估计：同时展示分布形状和概率密度，适用于探索性分析。2.SQL查询逻辑：sqlSELECTDATE_FORMAT(订单时间,'%Y-%m')AS月度,COUNT(DISTINCT用户ID)ASDAUFROM订单表WHERE用户IDISNOTNULLGROUPBY月度ORDERBY月度3.逻辑回归应用及优缺点：-场景：预测二元结果（如违约/不违约）；-优点：可解释性强、计算效率高；-缺点：假设线性关系、易受多重共线性影响。4.删除缺失值的问题：-样本偏差：删除后可能丢失关键信息；-统计效力下降：样本量减少影响模型精度（如A/B测试中）。四、计算题答案1.（1）线性回归方程：-距离（X）与金额（Y）均值分别为7.5和55；-回归系数b=5（计算过程略）；-方程：Y=40+5X。（2）预测金额：Y=40+5×10=90元。2.（1）环比增长率：2月：25%，3月：20%，4月：11.1%；（2）5月销量：200×1.1=220件。五