2026年数据分析师数据挖掘与处理技巧进阶题集

2026年数据分析师数据挖掘与处理技巧进阶题集一、选择题（每题2分，共10题）（针对中国电商行业数据挖掘场景）1.在处理电商平台用户行为数据时，以下哪种方法最适合进行异常交易检测？A.线性回归分析B.聚类分析（K-Means）C.孤立森林（IsolationForest）D.神经网络分类2.某电商平台需要对用户购买历史进行特征工程，以下哪个特征最可能对推荐系统有显著提升？A.用户注册时间B.商品浏览时长C.购物车商品多样性（使用Top-N频繁项集算法挖掘）D.用户地域分布3.在处理缺失值时，对于电商用户年龄数据，以下哪种方法最合适？A.直接删除缺失值B.使用均值/中位数填充（若数据偏斜则不适用）C.使用KNN填充（考虑用户行为相似性）D.插值法（适用于时间序列数据）4.某电商平台发现用户购买路径数据存在大量重复记录，以下哪种方法最适合去重？A.基于用户ID去重B.基于时间戳去重（保留最早/最新记录）C.基于商品ID去重D.使用哈希函数去重5.在构建用户分群模型时，以下哪种指标最适合评估电商用户价值？A.距离度（如欧氏距离）B.聚类系数（SilhouetteScore）C.熵值（用于评估分群纯度）D.方差分析（ANOVA）6.某电商平台需要分析用户复购行为，以下哪种算法最适合进行序列模式挖掘？A.决策树（C4.5）B.关联规则（Apriori算法）C.支持向量机（SVM）D.时序ARIMA模型7.在处理大规模电商用户数据时，以下哪种数据库最适合存储和查询？A.关系型数据库（MySQL）B.NoSQL数据库（MongoDB）C.数据仓库（ClickHouse）D.文件存储（HDFS）8.某电商平台需要对用户评论进行情感分析，以下哪种模型最适合中文数据？A.LSTM（长短期记忆网络）B.朴素贝叶斯（文本分类基础模型）C.BERT（预训练语言模型）D.逻辑回归（线性分类）9.在处理电商用户画像时，以下哪种方法最适合进行特征交叉？A.直接合并原始特征B.使用特征组合（如用户年龄×消费金额）C.基于PCA降维D.使用特征嵌入（如Word2Vec）10.某电商平台需要优化广告投放策略，以下哪种方法最适合进行A/B测试数据分析？A.T检验（比较两组均值差异）B.卡方检验（分类数据独立性检验）C.矩阵分解（推荐系统协同过滤）D.神经网络回归二、填空题（每空1分，共5题）（针对中国零售行业数据清洗场景）1.在处理零售行业销售数据时，若发现部分商品价格异常（如为负数），常用的修正方法是__________，具体操作包括将异常值替换为该商品平均价格或直接删除。2.零售行业用户会员数据通常包含性别、年龄等敏感信息，若需进行匿名化处理，常用的方法有__________和__________，前者通过泛化数据，后者通过添加噪声保护隐私。3.在进行零售行业用户分群时，若发现某分群用户特征不集中，可能的原因是聚类算法参数设置不当（如__________过小），导致分群粒度过细。4.零售行业用户行为数据中，若存在大量重复的“浏览商品”记录，去重时需考虑__________和__________两个维度，确保记录唯一性。5.在处理零售行业用户交易数据时，若发现部分用户ID缺失，常用的填充方法有__________和__________，前者基于用户消费能力预估，后者利用相似用户数据插补。三、简答题（每题5分，共4题）（针对中国金融行业数据挖掘应用）1.简述在金融行业用户信用评分中，如何处理缺失值？（要求：结合金融数据特点，说明缺失值类型及处理方法，如连续型数据使用均值填充，分类数据使用众数填充，或基于模型预测缺失值。）2.在金融行业反欺诈场景中，如何利用异常检测算法识别可疑交易？（要求：说明异常检测的适用场景，如孤立森林、One-ClassSVM等，并解释其原理及优缺点。）3.简述在金融行业客户流失预测中，如何进行特征工程？（要求：列举至少3个关键特征，如账户活跃度、交易频率、产品持有数量等，并说明如何从原始数据中提取。）4.在金融行业构建用户画像时，如何处理多源异构数据？（要求：说明数据整合方法，如数据清洗、统一编码、主键关联，并举例说明如何融合行为数据与交易数据。）四、论述题（每题10分，共2题）（针对中国医疗行业数据分析场景）1.论述在医疗行业患者诊断预测中，如何利用时序数据分析提高模型精度？（要求：结合医疗数据特点，说明时序特征的提取方法（如滑动窗口、差分处理），并比较ARIMA、LSTM等模型的适用性。）2.论述在医疗行业电子病历（EHR）数据分析中，如何解决数据隐私保护与模型效果之间的矛盾？（要求：说明差分隐私、联邦学习等技术的应用场景，并分析其在保护隐私的同时如何保证数据分析效果。）答案与解析一、选择题答案1.C（孤立森林适用于高维数据异常检测，电商交易数据常存在异常值。）2.C（购物车商品多样性能反映用户消费偏好，适合推荐系统特征工程。）3.C（KNN填充考虑用户行为相似性，适用于电商场景。）4.B（基于时间戳去重可保留业务有效记录。）5.B（SilhouetteScore能评估聚类紧密度，适合用户分群模型。）6.B（Apriori算法用于挖掘用户购买序列模式。）7.C（ClickHouse适合高并发查询，适合电商大数据场景。）8.C（BERT对中文情感分析效果最佳。）9.B（特征组合能创造新的业务洞察，如年龄×消费金额表示用户价值。）10.A（T检验适合A/B测试中两组数据的均值比较。）二、填空题答案1.异常值修正2.k匿名；l多样性3.聚类半径（Epsilon）4.商品ID；时间戳5.KNN填充；多重插补三、简答题答案1.金融行业用户信用评分缺失值处理-金融数据缺失值类型：连续型（如收入）用均值/中位数填充，分类型（如职业）用众数填充。-若缺失比例高，可使用模型预测（如随机森林、梯度提升树）或基于相似用户插补。-注意：缺失值需标注标记列，避免模型忽略缺失规律。2.金融行业反欺诈异常检测-适用场景：交易金额、频率、设备异常（如异地登录）。-算法选择：孤立森林（高维数据效果好），One-ClassSVM（无标签异常检测）。-优点：无需标注数据，计算效率高；缺点：易受参数影响，误报率需调优。3.金融行业客户流失预测特征工程-关键特征：账户活跃度（登录频率）、交易金额、产品持有数量（如信用卡、理财）。-提取方法：从交易日志中计算滚动统计量（如30天平均消费），从行为数据中提取时序特征（如最近3次登录间隔）。4.医疗行业多源异构数据融合-数据整合方法：-清洗：去除重复记录，统一编码（如ICD疾病编码）。-关联：通过患者ID关联EHR、影像、检验数据。-业务场景：如融合用药记录与基因数据，构建精准用药推荐模型。四、论述题答案1.医疗行业时序数据分析-时序特征提取：-滑动窗口计算指标（如每日血糖波动率），差分处理平滑趋势。-模型比较：-ARIMA适用于线性时序，LSTM能捕捉非线性关系（如患者病情恶化趋势）。-实践建议：先通过特征工程降