2025年数据分析师高级水平测试模拟题及答案

2025年数据分析师高级水平测试模拟题及答案一、理论知识题（每题6分，共30分）1.某零售企业数据仓库中存在用户行为日志、交易流水、商品属性三类数据，其中用户行为日志日均增量120GB，包含点击、加购、收藏等23种行为类型；交易流水包含订单号、用户ID、商品ID、支付时间、实付金额等15个字段，日均新增80万条；商品属性包含三级类目、品牌、进价、保质期等18个字段，月更。请从数据治理角度，说明该企业在数据血缘管理、质量监控、存储成本优化三方面应采取的具体措施。2.某电商平台通过A/B测试验证新推荐算法效果，实验组与对照组各50万用户，实验周期14天。实验结果显示：实验组用户日均点击量提升3.2%（p=0.03），但GMV（商品交易总额）下降1.8%（p=0.12）。请从实验设计、指标选择、统计检验三个维度分析可能的问题，并提出改进建议。3.已知某机器学习模型在训练集上的准确率为92%，测试集上为78%，验证集上为81%。请判断模型存在的主要问题，说明3种以上具体的解决方法，并解释每种方法的作用原理。4.某银行风控模型需预测客户30天内逾期概率，样本中逾期用户占比2.3%。现有特征包括：近6个月信用卡使用次数、月均消费金额、历史逾期次数、年龄、职业类型。请说明特征工程中需重点处理的问题（至少3个），并给出对应的解决方案。5.假设某时间序列数据满足平稳性，且ACF（自相关函数）在滞后1阶显著（p<0.05），滞后2阶及以上不显著；PACF（偏自相关函数）在滞后1-3阶显著（p<0.05），滞后4阶及以上不显著。请判断该序列适合的ARIMA模型阶数（p,d,q），并解释判断依据。若该序列存在周季节性（周期7），需如何调整模型？二、技术实操题（每题15分，共30分）1.用SQL编写查询：某电商数据库有订单表（order_id,user_id,order_time,total_amount）和用户表（user_id,register_time,city）。要求输出2024年Q4各城市用户的“首单转化周期”（定义为用户注册时间到首次下单时间的间隔天数）的平均值，且仅保留首单转化周期≤30天的用户。需处理注册时间晚于首单时间的异常数据（置为NULL不参与计算）。2.用Python编写代码：读取某零售企业2023年1月-2024年12月的月销售额数据（存储于sales.csv，包含date和amount两列），完成以下任务：（1）进行时间序列分解（STL分解），提取趋势项、季节项和残差项；（2）使用SARIMA模型预测2025年1-6月的销售额，要求通过AIC准则确定最优参数（p,d,q,P,D,Q,s=12）；（3）计算预测结果的95%置信区间，并绘制原始数据、预测值及置信区间的折线图。三、场景分析题（每题20分，共40分）1.某短视频平台发现，2024年Q3用户日均使用时长同比下降5.6%，但用户次日留存率同比提升2.1%。业务部门推测可能原因包括：新用户质量下降、内容垂直度提升导致非目标用户流失、广告加载率增加影响体验。请设计分析方案验证假设，要求：（1）明确需要的数据源（至少5类）；（2）设计核心分析指标（至少8个）；（3）给出关键分析步骤（至少4步）；（4）说明如何通过数据判断各假设的合理性。2.某新能源汽车企业计划构建用户生命周期价值（LTV）预测模型，目标是识别高价值用户并制定差异化运营策略。已知可用数据包括：用户基本信息（年龄、性别、所在城市）、购车行为（车型、购车时间、购车渠道）、用车数据（充电频率、日均行驶里程、故障报修次数）、售后交互（客服咨询次数、维修工单满意度）、营销响应（是否参与试驾、优惠券使用情况）。请回答：（1）LTV的定义（需明确时间窗口和计算方式）；（2）特征工程中需处理的关键问题（至少4个）及解决方法；（3）模型选择的依据（需对比至少3种模型，如线性回归、随机森林、XGBoost、深度学习）；（4）模型效果评估的核心指标（至少5个）及阈值设定逻辑。答案理论知识题答案1.（1）数据血缘管理：为三类数据建立元数据台账，记录用户行为日志的采集工具（如Flume）、ETL流程（如从Kafka到HDFS的实时同步）、清洗规则（如去重逻辑）；交易流水需标注与用户表、商品表的关联字段（user_id、product_id）及关联方式（左连接）；商品属性需记录月更触发条件（如供应商数据更新通知）及版本变更记录。（2）质量监控：对用户行为日志设置完整性监控（检查每日行为类型是否覆盖23种）、一致性监控（用户ID格式是否符合11位手机号规则）；交易流水设置准确性监控（实付金额=商品单价×数量-优惠金额的校验规则）、及时性监控（订单提供后30分钟内入仓率≥99%）；商品属性设置唯一性监控（商品ID是否存在重复）、有效性监控（保质期需≥30天）。（3）存储成本优化：用户行为日志采用列式存储（如Parquet）并按日期分区，冷数据（超过180天）迁移至对象存储（如OSS）；交易流水按user_id哈希分桶（100桶），减少JOIN时的shuffle开销；商品属性因月更且数据量小（假设50万条），采用增量存储，仅存储变更部分，历史版本通过时间戳字段追溯。2.（1）实验设计：可能存在样本分配不均衡，如实验组新用户占比过高（新用户点击活跃但购买能力弱），或实验周期过短（14天未覆盖用户完整购买周期）；建议延长至28天，增加分层随机抽样（按用户活跃度分层）。（2）指标选择：点击量与GMV存在矛盾，可能因新算法推荐了高点击但低转化的商品（如低价引流品）；需增加辅助指标（如点击转化率、客单价、加购到支付转化率），构建指标树（核心指标GMV，辅助指标点击量、转化率）。（3）统计检验：GMV下降未通过显著性检验（p=0.12>0.05），可能因方差过大（部分用户GMV极高）；建议对GMV取对数消除异方差，或采用非参数检验（如Mann-WhitneyU检验），同时计算效应量（如Cohen'sd）判断实际业务影响。3.（1）主要问题：模型过拟合（训练集准确率远高于测试/验证集）。（2）解决方法：①正则化（如L2正则化）：在损失函数中添加权重平方和的惩罚项，限制模型复杂度，避免对噪声过度拟合；②早停法（EarlyStopping）：在验证集准确率不再提升时停止训练，防止模型在训练集上过度学习；③特征筛选：通过方差阈值、互信息法或模型内置的特征重要性（如随机森林）剔除冗余特征，减少输入维度；④数据增强（若适用）：对训练数据进行噪声添加、特征交叉等操作，增加数据多样性，提升模型泛化能力。4.（1）重点问题及解决方案：①类别不平衡（逾期用户占比2.3%）：采用SMOTE过采样提供少数类样本，或调整模型损失函数（如XGBoost的scale_pos_weight参数）；②特征时间窗口不一致：近6个月信用卡使用次数与历史逾期次数的时间范围需统一（如均取近1年），避免信息泄漏；③职业类型的高基数类别（假设职业有100+种）：采用目标编码（TargetEncoding），用逾期概率的均值替代类别标签，同时添加平滑项防止过拟合；④连续特征的非线性关系（如月均消费金额与逾期概率可能呈U型关系）：进行分箱处理（如等频分箱）并转换为虚拟变量，或使用GBDT提供交叉特征。5.（1）ARIMA模型阶数：ACF滞后1阶显著，更高阶不显著，说明MA(q)的q=1；PACF滞后1-3阶显著，更高阶不显著，说明AR(p)的p=3；数据已平稳，d=0。因此模型为ARIMA(3,0,1)。（2）周季节性调整：需引入季节性ARIMA（SARIMA），周期s=7。此时需观察季节性ACF和PACF：若季节性ACF在滞后7阶显著，更高阶不显著，则季节性MA(Q)=1；若季节性PACF在滞后7阶显著，更高阶不显著，则季节性AR(P)=1；d=0（数据已平稳），D=0（无季节性差分需求）。最终模型可能为SARIMA(3,0,1)(1,0,1)[7]。技术实操题答案1.SQL代码：```sqlWITHfirst_orderAS(SELECTo.user_id,MIN(o.order_time)ASfirst_order_time,u.register_time,u.cityFROMorder_tableoJOINuser_tableuONo.user_id=u.user_idWHEREo.order_time>='2024-10-01'ANDo.order_time<='2024-12-31'GROUPBYo.user_id,u.register_time,u.city),valid_usersAS(SELECTuser_id,city,CASEWHENfirst_order_time>=register_timeTHENDATEDIFF(first_order_time,register_time)ELSENULLENDASconversion_daysFROMfirst_orderWHERECASEWHENfirst_order_time>=register_timeTHENDATEDIFF(first_order_time,register_time)ELSENULLEND<=30)SELECTcity,AVG(conversion_days)ASavg_conversion_daysFROMvalid_usersGROUPBYcity;```2.Python代码（关键步骤）：```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.seasonalimportSTLfromstatsmodels.tsa.statespace.sarimaximportSARIMAXfromitertoolsimportproduct读取数据并预处理sales=pd.read_csv('sales.csv',parse_dates=['date'],index_col='date')sales=sales.resample('M').sum()确保时间索引为月度（1）STL分解stl=STL(sales['amount'],period=12)result=stl.fit()trend=result.trendseasonal=result.seasonalresidual=result.resid（2）SARIMA参数调优p=q=range(0,3)P=Q=range(0,2)d,D=1,1一阶差分消除趋势，一阶季节差分消除季节性parameters=product(p,[d],q,P,[D],Q,[12])best_aic=float('inf')best_params=Noneforparaminparameters:try:model=SARIMAX(sales,order=param[:3],seasonal_order=param[3:])results=model.fit()ifresults.aic<best_aic:best_aic=results.aicbest_params=paramexcept:continue（3）预测与绘图model=SARIMAX(sales,order=best_params[:3],seasonal_order=best_params[3:])results=model.fit()forecast=results.get_forecast(steps=6)forecast_values=forecast.predicted_meanconf_int=forecast.conf_int(alpha=0.05)plt.figure(figsize=(12,6))plt.plot(sales.index,sales['amount'],label='Actual')plt.plot(forecast_values.index,forecast_values,label='Forecast',color='red')plt.fill_between(conf_int.index,conf_int.iloc[:,0],conf_int.iloc[:,1],color='pink',alpha=0.3,label='95%CI')plt.legend()plt.show()```场景分析题答案1.（1）数据源：用户行为日志（点击、滑动、退出事件）、用户属性表（注册时间、年龄、性别）、内容标签表（视频类别、时长、创作者等级）、广告投放表（广告位、展示次数、点击次数）、用户调研问卷（满意度评分、流失原因）。（2）核心指标：新用户占比（新用户数/总用户数）、新用户日均使用时长、内容垂直度（目标类别视频观看占比）、非目标用户流失率（非目标类别用户7日流失率）、广告加载率（广告展示次数/页面浏览量）、广告跳出率（广告展示后3秒内退出比例）、用户互动率（评论+点赞+分享次数/观看次数）、用户价值分层（根据LTV划分高/中/低价值用户）。（3）分析步骤：①时间序列分析：对比2023Q3与2024Q3各周的使用时长、留存率变化趋势，识别突变点；②用户分群分析：按新老用户、价值分层、内容偏好（目标/非目标）分组，计算各组使用时长变化；③相关分析：计算广告加载率与使用时长的Pearson相关系数，检验是否负相关；④漏斗分析：拆解用户使用路径（启动→观看→互动→退出），定位流失高发环节。（4）判断假设：若新用户占比上升且新用户使用时长显著低于老用户，则支持“新用户质量下降”；若目标用户使用时长上升、非目标用户流失率上升，则支持“内容垂直度提升”；若广告加载率同比增加且广告跳出率上升，则支持“广告影响体验”。2.（1）LTV定义：用户购车后3年内为企业带来的净收益总和（时间窗口3年），计算