2026年数据分析师认证考试题库及案例分析

2026年数据分析师认证考试题库及案例分析一、选择题（每题2分，共20题）1.题目：在处理缺失值时，以下哪种方法在数据量较大且缺失比例不高的情况下通常效果最好？A.删除含有缺失值的行B.填充均值或中位数C.使用模型预测缺失值D.插值法2.题目：以下哪个指标最适合衡量分类模型的预测准确性？A.均方误差（MSE）B.熵权系数C.准确率（Accuracy）D.相关系数3.题目：在时间序列分析中，ARIMA模型主要适用于哪种类型的数据？A.离散型数据B.连续型数据C.确定性数据D.随机性数据4.题目：以下哪个工具最适合进行大规模数据清洗和预处理？A.ExcelB.SQLC.PythonD.Tableau5.题目：在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示部分与整体的关系？A.散点图B.柱状图C.饼图D.折线图6.题目：以下哪个指标用于衡量模型预测的偏差？A.方差B.偏差C.标准差D.决定系数7.题目：在数据采集过程中，以下哪种方法最适合处理结构化数据？A.问卷调查B.API接口C.OCR识别D.爬虫技术8.题目：以下哪个算法属于无监督学习？A.逻辑回归B.决策树C.K-means聚类D.神经网络9.题目：在数据仓库设计中，以下哪个概念描述了数据的存储和处理逻辑？A.数据湖B.数据集市C.ETLD.数据立方体10.题目：在数据安全中，以下哪种加密方式最适合保护传输中的数据？A.对称加密B.非对称加密C.哈希加密D.混合加密二、简答题（每题5分，共5题）1.题目：简述数据清洗的主要步骤及其作用。2.题目：解释什么是数据特征工程，并举例说明其重要性。3.题目：描述时间序列分析中季节性分解的方法及其应用场景。4.题目：解释A/B测试的基本原理及其在数据分析中的应用。5.题目：简述数据分析师在业务决策中扮演的角色及其价值。三、计算题（每题10分，共2题）1.题目：某电商平台2025年1月至12月的销售额数据如下（单位：万元）：[120,135,150,160,175,180,185,190,200,210,220,230]请计算该数据的一阶差分和二阶差分，并判断是否具有线性趋势。2.题目：某银行客户流失数据如下表：|年龄段|流失率(%)|未流失率(%)||--||--||<30|15|85||30-40|20|80||40-50|25|75||>50|30|70|请计算各年龄段的预期流失率，并使用卡方检验判断年龄与流失率是否存在显著关联。四、案例分析题（每题25分，共2题）1.题目：背景：某电商平台希望提升用户复购率，收集了2025年1月至12月的用户行为数据，包括用户ID、购买金额、购买频率、浏览时长等。任务：（1）请设计一个数据清洗方案，处理缺失值和异常值。（2）请构建一个用户分层模型，识别高价值用户和潜在流失用户。（3）请提出至少三种提升复购率的建议，并说明数据依据。2.题目：背景：某城市交通部门希望优化地铁线路调度，收集了2025年1月至12月的地铁客流量数据，包括线路、时间段、客流量等。任务：（1）请分析地铁客流量的时间规律，并识别高峰时段和低谷时段。（2）请设计一个客流量预测模型，并说明模型选择理由。（3）请提出至少两种优化调度的建议，并说明数据依据。答案及解析一、选择题1.B解析：填充均值或中位数适用于数据量较大且缺失比例不高的情况，能保留大部分数据特征。删除行会丢失信息，模型预测和插值法计算复杂。2.C解析：准确率（Accuracy）衡量分类模型正确预测的比例，适合评估整体性能。MSE用于回归问题，熵权系数是特征选择方法，相关系数衡量线性关系。3.D解析：ARIMA模型适用于随机性时间序列数据，通过自回归和移动平均捕捉数据趋势和季节性。离散型、连续型和确定性数据不适合该模型。4.B解析：SQL适合处理大规模数据清洗和查询，Excel适合小数据量操作，Python需编写脚本，Tableau适合可视化。5.C解析：饼图直观展示部分与整体比例，散点图展示关系，柱状图比较数量，折线图展示趋势。6.B解析：偏差衡量预测值与真实值的平均差异，方差和标准差衡量离散程度，决定系数衡量拟合优度。7.B解析：API接口直接获取结构化数据，问卷调查和爬虫技术适用于非结构化数据，OCR识别用于文本提取。8.C解析：K-means聚类是无监督学习算法，逻辑回归、决策树和神经网络属于监督学习。9.C解析：ETL描述数据抽取、转换和加载过程，数据湖和集市是存储形式，数据立方体是多维分析结构。10.B解析：非对称加密（如RSA）适合传输加密，对称加密计算快但密钥分发困难，哈希加密不可逆，混合加密结合两者优势。二、简答题1.数据清洗步骤及其作用：-缺失值处理：删除、填充（均值/中位数/模型预测）、插值。作用：避免偏差和错误。-异常值处理：检测（箱线图/3σ法则）、删除/修正。作用：提高模型鲁棒性。-重复值处理：识别并删除。作用：避免冗余。-数据格式统一：日期/文本标准化。作用：确保一致性。2.数据特征工程：特征工程通过转换原始数据为模型可用的特征，提高模型性能。例如：用户行为数据中的“购买频率”和“浏览时长”组合为“活跃度指数”。3.时间序列季节性分解：方法：加法模型（趋势+季节性+随机）、乘法模型（趋势×季节性×随机）。应用：电商促销期客流量分析。4.A/B测试：原理：通过随机分组对比不同策略效果。应用：电商平台测试不同界面按钮颜色对点击率的影响。5.数据分析师角色：提供数据支持业务决策，如用户画像分析、销售预测等，通过数据洞察发现问题和机会。三、计算题1.一阶差分和二阶差分：一阶差分：[15,15,10,15,5,5,5,5,10,10,10,10]二阶差分：[0,-5,-5,0,-5,0,0,0,0,0,0]结论：一阶差分逐渐稳定，可能存在线性趋势。2.卡方检验：预期流失率：|年龄段|预期流失率(%)||--|-||<30|18.75||30-40|25||40-50|31.25||>50|37.5|计算卡方统计量，若p值<0.05，则存在显著关联。四、案例分析题1.电商平台用户复购率分析：（1）数据清洗：-缺失值：购买金额用均值填充，浏览时长用中位数填充。-异常值：删除购买金额>10000的订单。（2）用户分层：-高价值用户：购买金额≥3次/月，复购率≥80%。-潜在流失用户：购买频率下降>30%，浏览时长减少>50%。（3）提升复购率建议：-个性化推荐：基于购买历史推荐商品。-会员权益：提供复购优惠券。-客服