2025年南京数据分析师面试题库及答案

2025年南京数据分析师面试题库及答案

一、单项选择题（总共10题，每题2分）1.在数据预处理中，以下哪一项不属于数据清洗的范畴？A.缺失值处理B.数据转换C.数据集成D.数据规约答案：C2.以下哪种图表最适合展示不同类别之间的数量对比？A.折线图B.散点图C.条形图D.饼图答案：C3.在SQL中，用于选择特定数据的语句是？A.UPDATEB.DELETEC.SELECTD.INSERT答案：C4.以下哪种方法不属于数据特征工程？A.特征选择B.特征提取C.数据清洗D.数据降维答案：C5.在机器学习中，用于评估模型性能的指标不包括？A.准确率B.精确率C.召回率D.相关性答案：D6.以下哪种算法属于无监督学习？A.决策树B.神经网络C.K-means聚类D.支持向量机答案：C7.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示时间序列数据？A.条形图B.散点图C.折线图D.饼图答案：C8.在Excel中，用于计算数据平均值的功能是？A.MAXB.MINC.SUMD.AVERAGE答案：D9.以下哪种方法不属于异常值检测？A.箱线图B.Z-score方法C.决策树D.箱线图结合Z-score方法答案：C10.在数据仓库中，以下哪种模式不属于星型模式？A.事实表B.维度表C.聚集表D.关联表答案：D二、填空题（总共10题，每题2分）1.数据预处理的主要步骤包括缺失值处理、______和数据转换。答案：数据清洗2.在SQL中，用于连接两个表的语句是______。答案：JOIN3.数据特征工程的主要目的是提高模型的______。答案：性能4.机器学习中的过拟合现象是指模型在训练数据上表现很好，但在______上表现较差。答案：测试数据5.在数据可视化中，散点图主要用于展示两个变量之间的关系。答案：散点图6.在Excel中，用于计算数据最大值的功能是______。答案：MAX7.异常值检测的方法包括统计方法、机器学习方法等。答案：异常值检测8.数据仓库中的星型模式主要由事实表和______组成。答案：维度表9.在数据预处理中，数据规范化是指将数据缩放到特定范围内。答案：数据规范化10.机器学习中的交叉验证是一种用于评估模型泛化能力的______。答案：方法三、判断题（总共10题，每题2分）1.数据清洗是数据预处理中最重要的步骤。答案：正确2.折线图适合展示不同类别之间的数量对比。答案：错误3.SQL中的SELECT语句用于插入数据。答案：错误4.特征选择是数据特征工程的一部分。答案：正确5.机器学习中的过拟合现象可以通过增加数据量来缓解。答案：正确6.散点图适合展示时间序列数据。答案：错误7.Excel中的AVERAGE函数用于计算数据的中位数。答案：错误8.异常值检测的方法只有统计方法。答案：错误9.数据仓库中的星型模式主要由事实表和维度表组成。答案：正确10.机器学习中的交叉验证是一种用于评估模型泛化能力的方法。答案：正确四、简答题（总共4题，每题5分）1.简述数据预处理的主要步骤及其目的。答案：数据预处理的主要步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。数据清洗的目的是处理缺失值、异常值和重复值，提高数据质量。数据集成的目的是将来自不同数据源的数据合并到一个统一的数据集中。数据变换的目的是将数据转换为适合机器学习模型的格式。数据规约的目的是减少数据的规模，提高处理效率。2.解释什么是特征工程，并列举三种常见的特征工程方法。答案：特征工程是指通过领域知识和数据分析技术，从原始数据中提取有意义的特征，以提高模型的性能。常见的特征工程方法包括特征选择、特征提取和特征变换。特征选择是指从原始特征中选择最相关的特征。特征提取是指通过降维技术将原始特征转换为新的特征。特征变换是指将原始特征转换为更适合模型的格式。3.描述机器学习中过拟合和欠拟合的现象，并简要说明如何解决这些问题。答案：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上都表现较差。解决过拟合问题的方法包括增加数据量、使用正则化技术、减少模型复杂度等。解决欠拟合问题的方法包括增加模型复杂度、增加特征数量、使用更复杂的模型等。4.简述数据仓库中星型模式的特点及其优势。答案：数据仓库中的星型模式主要由事实表和维度表组成。事实表存储事实数据，维度表存储描述性数据。星型模式的特点是结构简单、易于理解和使用。星型模式的优势包括查询效率高、易于扩展、易于维护等。五、讨论题（总共4题，每题5分）1.讨论数据预处理在数据分析中的重要性。答案：数据预处理在数据分析中非常重要，因为原始数据往往存在缺失值、异常值、重复值等问题，这些问题会影响数据分析的结果。数据预处理可以提高数据的质量，使数据更适合进行分析。数据预处理的主要步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。通过数据预处理，可以提高数据分析的准确性和可靠性。2.讨论特征工程在机器学习中的作用及其挑战。答案：特征工程在机器学习中起着重要作用，因为特征的质量直接影响模型的性能。特征工程的目标是从原始数据中提取有意义的特征，以提高模型的准确性和泛化能力。特征工程的挑战包括如何选择最相关的特征、如何处理高维数据、如何处理非线性关系等。特征工程需要结合领域知识和数据分析技术，才能有效地提高模型的性能。3.讨论机器学习中过拟合和欠拟合的原因及其解决方法。答案：过拟合和欠拟合是机器学习中常见的现象。过拟合的原因是模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声。解决过拟合问题的方法包括增加数据量、使用正则化技术、减少模型复杂度等。欠拟合的原因是模型过于简单，无法捕捉数据中的规律。解决欠拟合问题的方法包括增加模型复杂度、增加特征数量、使用更复杂的模型等。通过调整模型的复杂度和参数，可以有效地解决过拟合和欠拟合问题。4.讨论数据仓库中星型模式的应用场景及其优缺点。答案：数据仓库中的星