2026年数据分析师职业技能测试题中级

2026年数据分析师职业技能测试题中级一、单选题（共10题，每题2分，共20分）注：请选择最符合题意的选项。1.在处理电商用户购买行为数据时，若需分析不同促销活动对用户复购率的影响，最适合使用的统计方法是？A.相关性分析B.回归分析C.聚类分析D.主成分分析2.以下哪种指标最适合评估电商平台的用户活跃度？A.转化率B.用户留存率C.ARPU（每用户平均收入）D.客单价3.在进行用户分群时，若业务目标是识别高价值用户，以下哪种分群方法更合适？A.K-means聚类B.层次聚类C.离群点检测D.因子分析4.SQL中，以下哪个函数可用于计算分组后的数据平均值？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()5.在数据可视化中，若需展示不同城市用户的消费趋势，哪种图表类型最合适？A.散点图B.条形图C.饼图D.热力图6.在进行A/B测试时，若需评估新界面设计对用户点击率的影响，以下哪个指标最关键？A.用户满意度B.点击率（CTR）C.页面停留时间D.跳出率7.在处理缺失值时，若数据缺失比例较高且数据分布均匀，以下哪种方法最合适？A.删除缺失值B.均值/中位数填充C.KNN填充D.回归填充8.在使用Python进行数据分析时，以下哪个库主要用于数据清洗和预处理？A.MatplotlibB.SeabornC.PandasD.Scikit-learn9.在进行时间序列分析时，若需预测未来3个月的销售额，以下哪种模型最适合？A.线性回归B.ARIMA模型C.逻辑回归D.决策树10.在数据报告中，若需突出显示异常值的影响，以下哪种图表类型最合适？A.箱线图B.散点图C.直方图D.雷达图二、多选题（共5题，每题3分，共15分）注：请选择所有符合题意的选项。1.在进行用户行为分析时，以下哪些指标可用于评估用户黏性？A.DAU（日活跃用户）B.用户留存率C.平均会话时长D.转化率2.在使用SQL进行数据查询时，以下哪些操作属于聚合函数？A.SUM()B.COUNT()C.AVG()D.WHERE3.在数据可视化中，以下哪些图表类型适合展示多维数据？A.散点图矩阵B.热力图C.平行坐标图D.饼图4.在进行特征工程时，以下哪些方法可用于处理类别特征？A.独热编码（One-HotEncoding）B.标准化C.标签编码（LabelEncoding）D.交互特征5.在进行时间序列预测时，以下哪些因素可能影响预测精度？A.数据量大小B.季节性波动C.异常事件D.模型选择三、判断题（共5题，每题2分，共10分）注：请判断以下说法的正误（正确填“√”，错误填“×”）。1.SQL中的JOIN操作只能用于连接两个表。2.在进行数据清洗时，删除缺失值会导致数据偏差增大。3.热力图适合展示二维数据的分布情况。4.A/B测试中，样本量过小会导致结果不可靠。5.ARIMA模型适用于具有明显趋势的时间序列数据。四、简答题（共4题，每题5分，共20分）注：请简述以下问题。1.简述数据清洗的四个主要步骤。2.解释什么是A/B测试，并说明其核心假设。3.描述散点图和热力图的区别及适用场景。4.说明在电商数据分析中，如何评估一个用户分群模型的合理性？五、操作题（共3题，每题10分，共30分）注：请根据要求完成以下任务。1.SQL查询题：假设有两张表：`orders`（订单表，字段：order_id，user_id，order_date，amount）和`users`（用户表，字段：user_id，city，注册时间）。请编写SQL查询，统计每个城市的用户注册时间最早和最晚的订单金额，结果按城市排序。2.Python数据处理题：使用Python（Pandas库）处理以下数据：pythondata={'订单ID':[1,2,3,4,5],'用户ID':[101,102,101,103,102],'金额':[100,200,150,300,250]}请计算每个用户的总消费金额，并筛选出消费金额最高的用户。3.数据可视化题：假设有以下数据：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpcities=['北京','上海','广州','深圳']sales=[1200,1500,1300,1600]请使用Matplotlib绘制一个柱状图，展示各城市的销售额，并添加标题和坐标轴标签。答案与解析一、单选题1.B解析：分析促销活动对复购率的影响属于因果关系分析，回归分析最适合。2.B解析：用户留存率直接反映用户黏性，ARPU和客单价更侧重经济指标。3.A解析：K-means聚类适用于无标签数据的高价值用户分群。4.B解析：AVG()函数用于计算分组后的平均值。5.B解析：条形图适合比较不同类别的数据。6.B解析：A/B测试的核心是评估CTR等直接指标。7.C解析：KNN填充适用于缺失比例不高且数据分布均匀的情况。8.C解析：Pandas是Python中常用的数据清洗工具。9.B解析：ARIMA模型适用于具有趋势和季节性的时间序列。10.A解析：箱线图能直观展示异常值。二、多选题1.A,B,C解析：DAU、留存率和会话时长均反映用户黏性，转化率侧重行为效果。2.A,B,C解析：聚合函数包括SUM()、COUNT()和AVG()，WHERE是筛选条件。3.A,B,C解析：散点图矩阵、热力图和平行坐标图适合多维数据，饼图仅展示单一维度。4.A,C解析：独热编码和标签编码用于类别特征，标准化和交互特征适用于数值特征。5.A,B,C,D解析：数据量、季节性、异常事件和模型选择均影响预测精度。三、判断题1.×解析：JOIN可连接多个表。2.√解析：删除缺失值会减少样本量，影响统计效力。3.√解析：热力图适合展示二维数据的密度分布。4.√解析：样本量过小会导致统计结果不稳定。5.√解析：ARIMA模型需处理趋势和季节性数据。四、简答题1.数据清洗步骤：-缺失值处理（删除/填充）-异常值检测（箱线图/3σ法则）-数据格式统一（日期/数值）-重复值处理2.A/B测试：-通过对比两组不同版本（如界面）的效果，评估哪个版本更优。-核心假设：变更不会影响用户行为，需通过统计检验验证。3.散点图vs热力图：-散点图：展示两个数值变量之间的关系，适合少量数据。-热力图：用颜色表示数值密度，适合大量数据。4.用户分群合理性评估：-内部一致性：分群内用户特征相似。-外部区分度：分群间用户特征差异明显。-业务验证：分群是否符合业务场景（如高价值用户）。五、操作题1.SQL查询：sqlSELECTcity,MIN(amount)ASmin_amount,MAX(amount)ASmax_amountFROMordersoJOINusersuONo.user_id=u.user_idGROUPBYcityORDERBYcity;2.Python数据处理：pythonimportpandasaspddf=pd.DataFrame(data)user_total=df.groupby('用户ID')['金额'].sum().reset_index()max_user=user_total.loc[user_total['金额'].idxmax()