2026年数据分析师专业技能测试题中级

2026年数据分析师专业技能测试题中级一、单选题（每题2分，共20题）1.在处理某城市出租车行驶数据时，发现部分订单的行驶距离为0，以下哪种方法最适合处理此类异常值？A.直接删除这些订单B.将距离值填充为平均值C.保留原数据，并在分析时单独标注D.将距离值填充为02.以下哪种指标最适合评估电商平台的用户留存率？A.转化率B.客单价C.用户活跃度（DAU）D.用户留存率3.在进行A/B测试时，若实验组转化率为5%，对照组为4%，以下哪个结论最可靠？A.实验组效果显著提升1%B.需进一步扩大样本量验证C.差异不显著，无法判断D.实验组效果提升但无商业价值4.以下哪种方法最适合对文本数据进行主题建模？A.线性回归B.决策树C.LDA（LatentDirichletAllocation）D.K-means聚类5.在分析用户购买行为时，以下哪个指标最能反映用户的忠诚度？A.购买频率B.购买金额C.退货率D.用户活跃度6.以下哪种数据库最适合存储高并发的交易数据？A.MySQLB.MongoDBC.RedisD.PostgreSQL7.在进行时间序列分析时，若发现数据存在季节性波动，以下哪个模型最适合？A.ARIMAB.线性回归C.逻辑回归D.决策树8.以下哪种方法最适合对用户画像进行聚类分析？A.线性回归B.K-means聚类C.朴素贝叶斯D.支持向量机9.在进行数据可视化时，以下哪种图表最适合展示不同城市用户的年龄分布？A.折线图B.柱状图C.散点图D.饼图10.在处理缺失值时，以下哪种方法假设数据缺失是随机的？A.插值法B.删除法C.哑变量法D.KNN插补二、多选题（每题3分，共10题）1.在进行用户行为分析时，以下哪些指标属于正向指标？A.跳出率B.页面停留时间C.转化率D.点击率2.以下哪些方法可以用于提升模型的泛化能力？A.数据增强B.正则化C.过采样D.减少特征维度3.在进行电商用户分群时，以下哪些特征最适合作为维度？A.年龄B.购买金额C.购买频率D.浏览时长4.以下哪些方法可以用于处理数据中的离群值？A.Z-score标准化B.IQR（四分位距）筛选C.winsorizing处理D.删除法5.在进行时间序列预测时，以下哪些因素需要考虑？A.趋势性B.季节性C.随机波动D.周期性6.以下哪些指标可以用于评估分类模型的性能？A.准确率B.F1分数C.AUC值D.调整后均值平方误差（MSE）7.在进行用户流失分析时，以下哪些方法适合？A.卡方检验B.逻辑回归C.留存曲线D.网络分析法8.以下哪些方法可以用于提高数据清洗的效率？A.编程自动化B.数据质量规则库C.人工审核D.机器学习辅助清洗9.在进行数据可视化时，以下哪些原则需要遵循？A.清晰性B.减少误导性C.一致性D.过度装饰10.以下哪些场景适合使用深度学习模型？A.图像识别B.自然语言处理C.推荐系统D.时间序列预测三、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。2.解释什么是A/B测试，并说明其核心步骤。3.描述时间序列分析中ARIMA模型的原理及其适用场景。4.解释什么是用户画像，并说明其在商业决策中的作用。5.简述数据可视化的基本原则及其在业务分析中的应用价值。四、案例分析题（每题10分，共2题）1.背景：某电商平台希望分析用户的购买行为，提升销售额。现有数据包括用户ID、购买金额、购买频率、浏览时长、购买品类等。问题：（1）请设计一个用户分群方案，并说明选择哪些特征及原因。（2）若发现部分用户购买频率低但金额高，如何制定针对性的营销策略？2.背景：某城市公交公司希望优化线路，减少乘客等待时间。现有数据包括线路ID、站点数量、每日客流量、运行时长等。问题：（1）请设计一个指标体系，用于评估线路的运营效率。（2）若发现某线路客流量波动大，如何调整线路以提升服务质量？答案与解析一、单选题1.C解析：直接删除会丢失信息，填充平均值可能引入偏差，填充0不符合实际情况。保留原数据并标注有助于后续分析。2.D解析：用户留存率直接反映用户粘性，其他指标更多关注短期行为。3.B解析：1%差异可能因抽样误差导致，需扩大样本量验证。4.C解析：LDA是主题建模的经典方法，其他方法不适用于文本聚类。5.A解析：购买频率反映用户忠诚度，金额和活跃度可能受短期促销影响。6.C解析：Redis支持高并发读写，适合交易数据。7.A解析：ARIMA能处理季节性数据，其他模型不适用。8.B解析：K-means聚类适合用户分群，其他方法不适用。9.B解析：柱状图适合展示分类数据分布，折线图适合趋势，散点图适合关系，饼图适合占比。10.B解析：删除法假设缺失独立，其他方法可能引入偏差。二、多选题1.B、C、D解析：跳出率高是负向指标，停留时间和转化率反映用户价值。2.A、B、D解析：数据增强和正则化提升泛化能力，过采样用于平衡数据，减少特征维度可能降低模型精度。3.A、B、C解析：浏览时长可能受多种因素影响，不适合作为核心维度。4.A、B、C、D解析：多种方法可处理离群值，需结合业务场景选择。5.A、B、C、D解析：时间序列需考虑多种因素，否则预测不准确。6.A、B、C解析：MSE用于回归模型，其他指标适用于分类。7.B、C、D解析：卡方检验用于检验关联性，逻辑回归用于预测，留存曲线和网分析法用于分析趋势。8.A、B、D解析：人工审核效率低，规则库和机器学习更高效。9.A、B、C解析：过度装饰会误导读者，非可视化原则。10.A、B、C、D解析：深度学习模型适用场景广泛，涵盖多个领域。三、简答题1.数据清洗步骤及目的-缺失值处理：删除或填充，确保数据完整性。-异常值处理：识别并修正或删除，避免误导分析。-格式统一：统一日期、数值格式，便于计算。-重复值处理：删除重复记录，避免冗余。-数据转换：如归一化、离散化，提升模型性能。目的：确保数据质量，为后续分析提供可靠基础。2.A/B测试及核心步骤A/B测试通过对比两组用户的行为差异，验证假设。核心步骤：-提出假设（如新界面提升转化率）。-分组：随机分配用户至实验组或对照组。-测量：记录关键指标（如转化率）。-分析：比较两组差异，判断假设是否成立。适用于优化产品或营销策略。3.ARIMA模型原理及适用场景ARIMA（自回归积分移动平均）通过自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）拟合时间序列。适用场景：具有趋势和季节性的数据，如电商销量、股票价格。4.用户画像及商业价值用户画像通过多维度特征描述用户，如年龄、地域、行为。价值：精准营销、产品优化、用户分层。5.数据可视化原则及应用原则：清晰、准确、简洁、一致性。应用：通过图表直观展示数据，辅助决策。四、案例分析题1.用户分群及营销策略（1）分群方案：-特征：购买频率、金额、品类偏好。-原因：高频低金额用户可能需促销刺激，高频高金额用户需VIP服务。（2）营销策略：-高频低金额：优惠