2026年数据分析师面试笔试题集及答案详解

2026年数据分析师面试笔试题集及答案详解一、选择题（共10题，每题2分，共20分）1.以下哪个指标最适合衡量电商平台的用户粘性？A.用户增长率B.复购率C.新用户占比D.营销活动参与度2.在数据清洗过程中，处理缺失值最常用的方法是什么？A.删除缺失值B.填充均值/中位数C.插值法D.以上都是3.以下哪种分析方法最适合探索不同城市用户消费习惯的差异？A.相关性分析B.聚类分析C.回归分析D.时间序列分析4.在SQL查询中，以下哪个函数用于计算分组后的平均值？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()5.假设某电商平台A、B、C三个城市的月活跃用户数分别为10万、8万、12万，但客单价分别为50元、60元、40元，哪个城市贡献的营收最高？A.A城B.B城C.C城D.无法确定6.以下哪种可视化方式最适合展示不同产品类别的销售额占比？A.折线图B.散点图C.饼图D.柱状图7.在A/B测试中，控制组指的是什么？A.接受新方案的用户B.接受旧方案的用户C.所有参与测试的用户D.未参与测试的用户8.以下哪个Python库常用于数据分析和机器学习？A.PandasB.MatplotlibC.Scikit-learnD.Alloftheabove9.假设某电商用户转化率为2%，页面访问量为10万，那么新用户数量是多少？A.2000B.10000C.200D.10010.在数据建模中，以下哪个指标用于衡量模型的预测准确性？A.R²B.MAEC.RMSED.AUC二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在进行用户分群时，常用的聚类算法有________和________。2.SQL中，用于连接两个表的语句是________。3.在数据预处理中，处理异常值的方法包括________和________。4.电商数据分析中，常用的KPI指标有________、________和________。5.在时间序列分析中，常用的模型有________、________和________。三、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述电商数据分析的主要流程。2.解释什么是A/B测试，并说明其优缺点。3.描述如何进行数据清洗，并列出至少三种常见的数据质量问题。4.说明在电商行业，用户画像分析有哪些应用场景。5.解释什么是数据偏差，并举例说明如何避免数据偏差。四、计算题（共2题，每题10分，共20分）1.假设某电商平台某月销售额如下表所示：|产品类别|销售额（万元）|用户数|||--|-||服装|500|10000||家电|800|5000||鞋履|300|8000|请计算各产品类别的客单价，并说明哪个产品类别的客单价最高。2.假设某电商平台进行A/B测试，控制组（旧方案）的转化率为3%，实验组（新方案）的转化率为4%，实验组访问量为10000，控制组访问量为9000。请计算两组的lifts，并说明新方案是否显著提升转化率（显著性水平α=0.05）。五、编程题（共1题，共20分）使用Python的Pandas库，完成以下任务：1.读取名为“ecommerce_data.csv”的电商销售数据，包含字段：订单ID、用户ID、产品ID、购买时间、金额。2.计算每日总销售额，并绘制折线图。3.找出销售额最高的产品，并按销售额降序排列。4.计算用户的平均购买金额，并按用户ID分组。答案及解析一、选择题1.B复购率是衡量用户粘性的核心指标，反映用户持续购买的行为，比用户增长率、新用户占比等更能体现用户忠诚度。2.D数据清洗中处理缺失值的方法包括删除、填充均值/中位数、插值法等，应根据数据特点选择合适的方法。3.B聚类分析适用于探索不同城市用户消费习惯的差异，可以将用户根据消费行为进行分组，发现潜在模式。4.BAVG()函数用于计算分组后的平均值，SUM()计算总和，MAX()找最大值，COUNT()统计数量。5.BB城营收=8万×60元=480万元，A城=10万×50元=500万元，C城=12万×40元=480万元，A城最高。6.C饼图最适合展示占比关系，折线图展示趋势，散点图展示关系，柱状图展示对比。7.B控制组接受旧方案，实验组接受新方案，通过对比两组效果评估方案改进的效果。8.DPandas用于数据处理，Matplotlib用于可视化，Scikit-learn用于机器学习，三者常结合使用。9.A新用户数量=10万×2%=2000，转化率基于总访问量而非新用户。10.DAUC衡量模型区分正负样本的能力，适合二分类问题；R²衡量回归模型拟合度；MAE/RMSE是回归误差指标。二、填空题1.K-means，层次聚类K-means基于距离划分，层次聚类可构建树状结构，都是常用聚类算法。2.JOINSQL使用JOIN语句连接表，包括INNERJOIN、LEFTJOIN等。3.箱线图识别，winsorizing处理箱线图可识别异常值，winsorizing将极端值替换为边界值。4.客单价，转化率，复购率客单价衡量平均消费，转化率衡量转化效果，复购率衡量用户粘性。5.ARIMA，指数平滑，季节性分解ARIMA处理非季节性数据，指数平滑适用于平滑趋势，季节性分解处理周期性模式。三、简答题1.电商数据分析流程数据采集→数据清洗→特征工程→探索性分析→模型构建→结果解读→业务优化涵盖从原始数据到业务决策的全过程。2.A/B测试通过随机分组对比不同方案效果的方法。优点是客观，缺点是可能存在样本偏差。3.数据清洗常见问题包括缺失值、异常值、重复值、格式错误。处理方法如删除、填充、转换等。4.用户画像应用个性化推荐，精准营销，产品优化，用户分层管理。5.数据偏差如抽样偏差、时间偏差等。避免方法包括扩大样本量、多维度验证、随机抽样。四、计算题1.客单价计算服装：500/10000=50元，家电：800/5000=160元，鞋履：300/8000=37.5元。家电客单价最高。2.Lifts计算控制组：9000×3%=270，实验组：10000×4%=400。Lifts=(400-270)/(270)=0.48，未超过显著性水平，新方案效果不显著。五、编程题pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt1.读取数据data=pd.read_csv('ecommerce_data.csv')2.计算每日总销售额daily_sales=data.groupby('购买时间')['金额'].sum()daily_sales.plot()plt.title('每日总销售额')plt.show()3.销售额最高的产品product_sales=data.groupby('产品ID')['金额'].sum()top_product=produ