2026年数据分析师面试题库数据挖掘与处理能力考察

2026年数据分析师面试题库：数据挖掘与处理能力考察一、选择题（每题2分，共10题）考察内容：数据挖掘基础概念与工具应用1.在处理缺失值时，以下哪种方法最适合用于连续型数据？（单选）A.删除含有缺失值的行B.填充均值C.填充中位数D.填充众数2.以下哪种算法不属于监督学习？（单选）A.决策树B.K-Means聚类C.线性回归D.逻辑回归3.在数据标准化时，Z-score方法适用于以下哪种场景？（单选）A.数据分布极度偏斜B.数据分布正态C.数据量极小D.数据类型为类别型4.以下哪种指标最适合评估分类模型的性能？（单选）A.均方误差（MSE）B.R²C.AUCD.皮尔逊相关系数5.在特征工程中，以下哪种方法属于特征组合？（单选）A.标准化B.对数变换C.相关系数计算D.交叉乘积二、填空题（每空1分，共5题）考察内容：数据预处理与挖掘术语6.在数据清洗中，处理重复值的方法包括__________________________和__________________________。7.交叉验证常用的方法有__________________________、__________________________和__________________________。8.特征选择常用的方法包括__________________________、__________________________和__________________________。9.在时间序列分析中，ARIMA模型适用于__________________________类型的数据。10.数据倾斜问题常见于__________________________场景，解决方案包括__________________________和__________________________。三、简答题（每题5分，共5题）考察内容：实际业务场景中的数据挖掘应用11.某电商平台希望提升用户购买转化率，请简述如何通过数据挖掘方法进行分析？（5分）12.在金融风控领域，如何利用数据挖掘技术识别高风险用户？（5分）13.某城市交通部门希望优化公交线路，请提出至少三种数据挖掘方法。（5分）14.在电商推荐系统中，如何设计特征工程以提高推荐准确率？（5分）15.某零售企业希望分析顾客流失原因，请简述数据挖掘的步骤。（5分）四、编程题（每题10分，共2题）考察内容：Python数据分析与挖掘实践16.假设你有一份用户行为日志数据（CSV格式），包含用户ID、时间戳、点击页面、购买金额等字段。请用Python完成以下任务：（1）清洗数据：删除缺失值，去除重复记录。（2）分析用户购买行为：计算每页面的平均点击次数和购买转化率。（3）用K-Means聚类用户，并描述不同用户群体的特征。（10分）17.假设你有一份信用卡交易数据，包含交易时间、金额、商户类型、交易是否欺诈等字段。请用Python完成以下任务：（1）数据预处理：对时间字段进行格式化，对金额进行归一化。（2）构建逻辑回归模型，预测交易是否欺诈。（3）计算模型的AUC指标，并解释结果。（10分）答案与解析一、选择题答案1.C（中位数对极端值不敏感，适合连续型数据缺失值填充）2.B（K-Means属于无监督学习，其他均为监督学习）3.B（Z-score适用于正态分布数据标准化）4.C（AUC评估分类模型在不同阈值下的性能）5.D（交叉乘积是特征组合的一种方法，其他为特征变换）二、填空题答案6.删除重复值；合并重复值7.K折交叉验证；留一交叉验证；分层交叉验证8.过滤法；包裹法；嵌入法9.平稳性10.大规模分布式计算场景；数据分桶；使用更高效的算法三、简答题解析11.分析用户购买转化率的步骤：-数据收集：收集用户行为数据（浏览、加购、下单等）。-数据预处理：清洗缺失值、去重，对时间戳和类别数据进行格式化。-特征工程：构建用户属性特征（年龄、性别、消费水平）、行为特征（浏览时长、加购次数）。-模型构建：用逻辑回归或决策树分析影响转化的关键因素。-优化建议：根据模型结果优化营销策略（如个性化推荐、限时折扣）。12.金融风控用户识别方法：-数据收集：用户基本信息（年龄、职业）、交易数据（金额、频率）、历史风险记录。-特征工程：构建风险评分特征（如异常交易比例、短期负债率）。-模型构建：用XGBoost或LightGBM训练风险分类模型。-实时监控：通过流处理技术实时识别高风险交易。13.优化公交线路的挖掘方法：-数据收集：公交站点流量、乘车时间、投诉数据。-路径优化：用Dijkstra算法或A算法优化线路规划。-需求预测：用时间序列模型（如ARIMA）预测客流，动态调整班次。14.电商推荐系统特征工程方法：-用户特征：历史购买、浏览偏好、社交关系。-商品特征：品类、价格、用户评分。-上下文特征：时间、地点、促销活动。-协同过滤+内容推荐：结合多种特征提升准确率。15.顾客流失分析步骤：-数据收集：用户注册信息、活跃度、流失记录。-用户分层：用聚类分析区分高价值、普通、流失用户。-流失原因分析：用决策树或文本挖掘分析流失原因（如价格敏感、服务差评）。-留存策略：针对性优惠券或客服干预。四、编程题参考代码（Python）16.用户行为日志分析代码示例：pythonimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeans读取数据data=pd.read_csv('user_behavior.csv')清洗数据data.dropna(inplace=True)data.drop_duplicates(inplace=True)计算每页点击次数和转化率page_stats=data.groupby('页面')['用户ID'].count().reset_index(name='点击次数')page_stats['转化率']=data[data['购买金额']>0].groupby('页面')['用户ID'].count()/page_stats['点击次数']K-Means聚类kmeans=KMeans(n_clusters=3)data['用户群体']=kmeans.fit_predict(data[['点击次数','转化率']])print(data.groupby('用户群体').mean())17.信用卡交易欺诈预测代码示例：pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportroc_auc_score读取数据data=pd.read_csv('transaction.csv')数据预处理data['时间']=pd.to_datetime(data['时间'])data['金额归一化']=(data['金额']-data['金额'].mean())/data['金额'].std()构建模型X=data[['金额归一化','商户类型编码']]y=data['是否欺