2026年数据分析师初级面试题

2026年数据分析师初级面试题一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.数据分析师在处理缺失值时，以下哪种方法最适用于连续型数据？A.删除含有缺失值的行B.使用均值或中位数填充C.使用众数填充D.使用模型预测缺失值2.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示不同类别之间的比例关系？A.折线图B.散点图C.饼图D.柱状图3.假设你正在分析电商平台的用户行为数据，以下哪个指标最能反映用户的活跃度？A.跳出率B.转化率C.用户留存率D.页面浏览量4.在SQL查询中，以下哪个函数用于计算一组数据的平均值？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()5.假设你使用Python的Pandas库进行数据分析，以下哪个方法用于按某个列的值对数据进行排序？A.groupby()B.sort_values()C.dropna()D.unique()二、简答题（共4题，每题5分，共20分）6.简述数据分析师在项目中的主要职责和工作流程。7.解释什么是数据清洗，并列举至少三种常见的数据清洗方法。8.描述一次你使用SQL查询解决实际问题的经历，包括查询目标和具体步骤。9.假设你正在分析一家餐饮企业的销售数据，你认为哪些指标最能反映其经营状况？请简要说明。三、计算题（共2题，每题10分，共20分）10.假设某电商平台A和B的月销售额分别为100万和80万，A的客单价为200元，B的客单价为250元。请问哪家平台的用户购买力更强？请计算并说明。11.某公司过去三年的用户增长数据如下：第一年增长20%，第二年增长30%，第三年增长25%。假设初始用户数为1000人，请计算第三年末的用户总数。四、代码题（共2题，每题10分，共20分）12.使用Python的Pandas库，编写代码实现以下功能：-读取名为“sales_data.csv”的文件，其中包含日期、销售额、销售量三列。-计算每日的销售总额和销售量平均值，并将结果保存到新的CSV文件“daily_sales_summary.csv”中。13.使用SQL编写查询语句，实现以下功能：-从“orders”表（包含订单ID、用户ID、订单金额、订单日期四列）中查询2025年每个用户的总订单金额，并按总金额降序排列。五、综合分析题（共1题，20分）14.假设你是一家电商公司的数据分析师，公司希望了解用户购买行为的变化趋势，并制定相应的营销策略。请根据以下数据描述，分析用户购买行为的变化，并提出至少三条具体的营销建议。-数据描述：过去六个月，公司A的日活跃用户数（DAU）分别为：10万、12万、15万、18万、20万、25万；月均订单金额（AOV）分别为：200元、220元、250元、280元、300元、320元。答案与解析一、选择题1.答案：B解析：对于连续型数据，均值或中位数是常用的填充方法，可以保持数据的整体分布特征。删除行会导致数据量减少，众数可能无法代表数据的中心趋势，模型预测缺失值较为复杂，不适用于初级阶段。2.答案：C解析：饼图最适合展示不同类别之间的比例关系，可以直观地显示每个部分占整体的比例。折线图用于展示趋势，散点图用于展示相关性，柱状图用于比较不同类别的数值。3.答案：C解析：用户留存率最能反映用户的活跃度，即用户在一段时间内持续使用产品的能力。跳出率反映用户对单个页面的兴趣，转化率反映用户完成购买等目标行为的效率，页面浏览量反映用户的访问频率。4.答案：B解析：AVG()函数用于计算一组数据的平均值。SUM()用于计算总和，MAX()用于找出最大值，COUNT()用于计算数量。5.答案：B解析：sort_values()方法用于按某个列的值对数据进行排序。groupby()用于分组，dropna()用于删除缺失值，unique()用于获取唯一值。二、简答题6.答案：主要职责：-数据收集与整理：从各种来源收集数据，进行清洗和整理，确保数据的准确性和可用性。-数据分析：使用统计方法和工具对数据进行分析，发现数据中的规律和趋势。-数据可视化：将分析结果以图表等形式展示，帮助业务部门理解数据。工作流程：-确定分析目标：明确业务需求，确定分析方向。-数据收集与清洗：获取数据，进行清洗和预处理。-数据分析：使用统计方法或机器学习模型进行分析。-结果展示：将分析结果以报告或图表形式展示。-跟踪与优化：根据业务反馈，调整分析方法和策略。7.答案：数据清洗是指将原始数据中的错误、缺失或不一致部分进行处理，以提高数据的质量和可用性。常见的数据清洗方法：-缺失值处理：使用均值、中位数或众数填充，或删除含有缺失值的行。-异常值处理：使用统计方法（如Z-score）或箱线图识别异常值，并进行处理。-数据格式统一：确保日期、时间、数值等数据格式一致。-重复值处理：删除或合并重复的数据记录。8.答案：查询目标：查询2025年每个用户的总订单金额，并按总金额降序排列。具体步骤：-使用WHERE子句筛选2025年的订单数据。-使用GROUPBY子句按用户ID分组。-使用SUM()函数计算每个用户的总订单金额。-使用ORDERBY子句按总金额降序排列。SQL查询语句：sqlSELECTuser_id,SUM(order_amount)AStotal_amountFROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2025-01-01'AND'2025-12-31'GROUPBYuser_idORDERBYtotal_amountDESC;9.答案：最能反映经营状况的指标：-销售额：反映企业的收入情况。-客单价：反映用户的购买力。-用户留存率：反映用户的忠诚度。-转化率：反映销售效率。简要说明：-销售额直接反映企业的收入能力，高销售额通常意味着良好的经营状况。-客单价反映用户的购买力，高客单价可能意味着用户对产品有较高的认可度。-用户留存率高说明用户对企业的产品或服务满意，有助于长期发展。-转化率高说明企业的销售效率高，能够有效地将流量转化为实际销售。三、计算题10.答案：-平台A的客单价为200元，月销售额为100万，因此月订单量为100万/200=5000单。-平台B的客单价为250元，月销售额为80万，因此月订单量为80万/250=3200单。结论：平台A的月订单量更高，因此平台A的用户购买力更强。11.答案：-第一年末用户数：1000(1+20%)=1200人。-第二年末用户数：1200(1+30%)=1560人。-第三年末用户数：1560(1+25%)=1950人。结论：第三年末的用户总数为1950人。四、代码题12.答案：pythonimportpandasaspd读取CSV文件data=pd.read_csv('sales_data.csv')计算每日销售总额和销售量平均值daily_summary=data.groupby('日期').agg({'销售额':'sum','销售量':'mean'}).reset_index()保存到新的CSV文件daily_summary.to_csv('daily_sales_summary.csv',index=False)13.答案：sqlSELECTuser_id,SUM(order_amount)AStotal_amountFROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2025-01-01'AND'2025-12-31'GROUPBYuser_idORDERBYtotal_amountDESC;五、综合分析题14.答案：用户购买行为的变化分析：-日活跃用户数（DAU）从10万增长到25万，增长显著，说明用户对平台的认可度不断提高，可能是由于产品优化或营销策略的成效。-月均订单金额（AOV）从200元增长到320元，增长趋势明显，说明用户每