2026年数据分析师实操技能考核题库与详解

2026年数据分析师实操技能考核题库与详解一、选择题（共10题，每题2分，计20分）1.题目：在处理某城市（如上海）的出租车订单数据时，发现部分订单金额异常偏高（如单次超过1000元），以下哪种方法最适合初步识别这些异常订单？A.使用均值±3标准差法则B.直接删除金额超过1000元的订单C.通过聚类分析识别异常点D.对订单金额进行对数转换后重新分析2.题目：某电商平台（如京东）希望分析用户购买行为，已知用户ID、商品ID和购买时间，以下哪种模型最适合预测用户下次购买的商品类别？A.决策树分类模型B.线性回归模型C.协同过滤推荐模型D.时间序列ARIMA模型3.题目：在分析某金融机构（如招商银行）的信用卡交易数据时，发现部分用户存在疑似欺诈交易（如短时间内多笔大额消费），以下哪种方法最适合检测这些欺诈行为？A.逻辑回归模型B.孤立森林模型C.K-means聚类算法D.线性判别分析（LDA）4.题目：某共享单车公司（如哈啰单车）希望优化骑行路线推荐，已知用户起止点、骑行时间、天气等数据，以下哪种算法最适合实现这一目标？A.PageRank算法B.Dijkstra最短路径算法C.K-近邻（KNN）回归D.朴素贝叶斯分类模型5.题目：在处理某城市（如深圳）的空气质量监测数据时，发现PM2.5浓度数据存在缺失值，以下哪种方法最适合进行填补？A.使用均值填补B.使用KNN填补C.直接删除缺失值D.使用随机森林填补6.题目：某外卖平台（如美团）希望分析用户评论数据，判断评论情感倾向（正面/负面），以下哪种模型最适合实现这一目标？A.支持向量机（SVM）B.深度学习情感分析模型C.逻辑回归模型D.决策树模型7.题目：某房地产公司（如万科）希望预测某城市（如杭州）的房价走势，已知房屋面积、地段、装修情况等数据，以下哪种模型最适合实现这一目标？A.线性回归模型B.LSTM时间序列模型C.随机森林回归模型D.KNN分类模型8.题目：在分析某电商平台（如淘宝）的用户购物篮数据时，发现部分用户同时购买了牛奶和面包，以下哪种分析方法最适合挖掘这类关联规则？A.决策树模型B.关联规则挖掘（Apriori算法）C.线性回归模型D.K-means聚类算法9.题目：某电信运营商（如中国电信）希望分析用户套餐使用情况，已知套餐类型、通话时长、流量使用量等数据，以下哪种方法最适合进行用户分群？A.线性判别分析（LDA）B.K-means聚类算法C.逻辑回归模型D.决策树模型10.题目：在处理某城市（如北京）的地铁客流量数据时，发现部分时段客流量异常波动（如早晚高峰），以下哪种方法最适合分析这种周期性变化？A.线性回归模型B.时间序列分解模型C.朴素贝叶斯分类模型D.决策树模型二、填空题（共5题，每题2分，计10分）1.题目：在分析某城市（如广州）的餐饮消费数据时，若要衡量不同餐厅的受欢迎程度，常用的指标是__________。2.题目：某电商平台（如拼多多）希望分析用户购买转化率，已知用户浏览商品数、加购次数和最终购买次数，常用的转化率计算公式是__________。3.题目：在处理某金融机构（如平安银行）的贷款申请数据时，若要预测用户是否违约，常用的模型是__________。4.题目：某共享单车公司（如滴滴单车）希望分析用户骑行行为，若要衡量用户骑行频率，常用的指标是__________。5.题目：在分析某城市（如成都）的空气质量数据时，若要评估不同污染物对健康的影响，常用的指标是__________。三、简答题（共5题，每题4分，计20分）1.题目：简述在分析某电商平台（如苏宁易购）的用户行为数据时，如何处理用户ID和商品ID的缺失值？2.题目：某共享单车公司（如美团单车）希望分析用户骑行时间分布，如何通过数据可视化方法展示不同时段（如早、中、晚）的骑行量变化？3.题目：在分析某金融机构（如中信银行）的信用卡交易数据时，如何检测疑似欺诈交易？4.题目：某房地产公司（如碧桂园）希望分析某城市（如南京）的房价影响因素，如何通过相关性分析找出关键影响因素？5.题目：在分析某城市（如武汉）的地铁客流量数据时，如何通过聚类分析将用户划分为不同群体？四、操作题（共5题，每题20分，计100分）1.题目：某电商平台（如京东）提供用户购买数据（CSV格式），包含用户ID、商品ID、购买时间、价格等信息。请完成以下任务：（1）清洗数据：删除价格异常（如超过10000元）的订单；（2）分析：计算不同商品类别的平均购买价格，并绘制柱状图；（3）预测：使用随机森林模型预测用户是否购买高价值商品（价格超过500元），并评估模型效果。2.题目：某金融机构（如兴业银行）提供信用卡交易数据（CSV格式），包含用户ID、交易金额、交易时间、交易类型（如消费/还款）等信息。请完成以下任务：（1）处理缺失值：对交易金额的缺失值使用均值填补；（2）分析：计算不同交易类型的平均交易金额，并绘制饼图；（3）检测：使用孤立森林模型检测疑似欺诈交易，并输出检测结果。3.题目：某共享单车公司（如哈啰单车）提供骑行数据（CSV格式），包含用户ID、起止点、骑行时间、天气等信息。请完成以下任务：（1）清洗数据：删除骑行时间异常（如超过24小时）的数据；（2）分析：计算不同天气条件下的平均骑行时间，并绘制折线图；（3）推荐：使用KNN算法为用户推荐最相似的骑行路线。4.题目：某房地产公司（如恒大）提供某城市（如天津）的房价数据（CSV格式），包含房屋面积、地段、装修情况、价格等信息。请完成以下任务：（1）处理缺失值：对房屋面积缺失值使用中位数填补；（2）分析：计算不同地段（如市中心/郊区）的平均房价，并绘制散点图；（3）预测：使用线性回归模型预测房价，并评估模型效果。5.题目：某外卖平台（如饿了么）提供用户评论数据（CSV格式），包含用户ID、评论内容、评分等信息。请完成以下任务：（1）预处理：对评论内容进行分词，并去除停用词；（2）分析：计算不同评分（如5分/4分）的评论数量，并绘制条形图；（3）情感分析：使用朴素贝叶斯模型判断评论情感倾向（正面/负面），并输出分析结果。答案与解析一、选择题答案与解析1.答案：A解析：均值±3标准差法则适用于正态分布数据，适合初步识别异常订单。直接删除或对数转换可能掩盖真实异常。2.答案：C解析：协同过滤适合推荐系统，能根据用户历史行为预测下次购买倾向。其他模型不直接适用于此类场景。3.答案：B解析：孤立森林适合检测异常点，能有效识别欺诈交易。其他模型不适用于此类场景。4.答案：B解析：Dijkstra算法适合寻找最短路径，适合推荐骑行路线。其他模型不直接适用于此类场景。5.答案：B解析：KNN填补能保留数据分布特征，适合缺失值填补。均值填补可能引入偏差。6.答案：B解析：深度学习情感分析能处理文本数据，适合评论情感分析。其他模型效果可能较差。7.答案：C解析：随机森林回归适合处理多因素预测，能捕捉复杂关系。其他模型可能过于简单或复杂。8.答案：B解析：Apriori算法适合挖掘关联规则，能发现牛奶和面包的关联性。其他模型不适用于此类场景。9.答案：B解析：K-means聚类适合用户分群，能根据使用习惯将用户分类。其他模型不直接适用于此类场景。10.答案：B解析：时间序列分解能分析周期性变化，适合地铁客流量分析。其他模型可能无法捕捉周期性。二、填空题答案与解析1.答案：用户评分/评论数量解析：用户评分或评论数量是衡量餐厅受欢迎程度的关键指标。2.答案：最终购买次数/浏览商品数解析：转化率计算公式为购买次数除以浏览商品数。3.答案：逻辑回归模型解析：逻辑回归适合二分类问题，能预测用户是否违约。4.答案：骑行频率（次/月）解析：骑行频率是衡量用户骑行习惯的关键指标。5.答案：PM2.5浓度标准指数解析：PM2.5浓度标准指数能评估污染物对健康的影响。三、简答题答案与解析1.答案：-缺失值处理：使用均值填补（若数据正态分布）或KNN填补（保留数据分布特征）；-验证：绘制缺失值分布图，确保填补后数据一致性。2.答案：-可视化方法：使用折线图展示不同时段骑行量变化；-分析：标注早晚高峰时段，对比不同天气条件的影响。3.答案：-欺诈检测：通过交易金额、地点、频率异常识别；-模型：使用孤立森林或XGBoost进行分类。4.答案：-相关性分析：计算房价与面积、地段等变量的相关系数；-可视化：使用散点图或热力图展示关键影响因素。5.答案：-聚类方法：使用K-means将用户按骑行习惯分类；-分析：对比不同群体的骑行时间、频率等特征。四、操作题答案与解析1.答案：（1）清洗数据：pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('orders.csv')data=data[data['price']<=10000]（2）分析：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltdata['category']=data['product_id'].apply(lambdax:x[:2])#假设ID前两位为类别category_price=data.groupby('category')['price'].mean()category_price.plot(kind='bar')plt.show()（3）预测：pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierdata['high_value']=data['price']>500X=data[['price']]y=data['high_value']model=RandomForestClassifier()model.fit(X,y)2.答案：（1）处理缺失值：pythondata['amount'].fillna(data['amount'].mean(),inplace=True)（2）分析：pythondata['type']=data['type'].apply(lambdax:'消费'ifx=='spend'else'还款')type_amount=data.groupby('type')['amount'].mean()type_amount.plot(kind='pie',autopct='%1.1f%%')plt.show()（3）检测：pythonfromsklearn.ensembleimportIsolationForestmodel=IsolationForest()data['fraud']=model.fit_predict(data[['amount']])3.答案：（1）清洗数据：pythondata=data[data['duration']<=2460]#单位：分钟（2）分析：pythonweather_duration=data.groupby('weather')['duration'].mean()weather_duration.plot(kind='line')plt.show()（3）推荐：pythonfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierknn=KNeighborsClassifier()knn.fit(data[['start_point','end_point']],data['user_id'])4.答案：（1）处理缺失值：pythondata['area'].fillna(data['area'].median(),inplace=True)（2）分析：pythondata['location']=data['location'].apply(lambdax:'市中心'ifx=='central'else'郊区')location_price=data.groupby('location')['price'].mean()location_price.plot(kind='scatter')plt.show()（3）预测：pythonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionX=data[['area','location']]y=data['price']model=LinearRegression()model.fit(X,y)5.答案：（1）预处理：pythonimportjiebastopwords=set()#假设已加载停用词表data['review']=data['review'].apply(lambdax:''.join([wordforwordinjieba.cut(x)ifwordnoti