数据分析岗位笔试题（含详细答案）

数据分析岗位笔试题（含详细答案）数据分析岗位笔试题（含详细答案）题型包含：选择题、简答题、SQL题、Excel/指标题、业务分析题、统计学题，覆盖校招/社招通用考点，难度中等偏上。一、单项选择题（共10题）以下哪个指标属于相对指标？（）

A.订单总金额B.用户总数C.转化率D.页面访问次数

答案：C

解析：转化率=转化数/访问数，是两个总量比值，属于相对指标；其余都是绝对数。假设检验中，α（显著性水平）代表（）

A.接受原假设但原假设错误的概率

B.拒绝原假设但原假设正确的概率

C.原假设为假的概率

D.P值

答案：B

解析：Ⅰ类错误（弃真错误）：H0为真，却拒绝H0，概率=α。SQL中LEFTJOIN返回什么数据？（）

A.两张表完全匹配的数据

B.左表全部数据，右表匹配数据；右表无匹配填充NULL

C.右表全部数据，左表匹配数据；左表无匹配填充NULL

D.只返回两边不匹配的数据

答案：B

解析：LEFTJOIN左表为主，保留左表所有行。下列哪项属于描述性统计而非推断统计（）

A.根据样本估计总体均值

B.计算本月用户的平均消费金额

C.A/B检验判断两组是否显著差异

D.回归预测下月销售额

答案：B

解析：描述统计：对已有数据做汇总；推断统计：由样本推断总体。数据仓库特点不包括（）

A.面向主题B.实时更新C.非易失D.随时间变化

答案：B

解析：OLAP数据仓库一般是批量更新；OLTP业务库才是实时更新。辛普森悖论指的是（）

A.样本量太小导致统计失真

B.分组看和合并汇总看，结论相反

C.异常值拉高均值

D.相关性不等于因果

答案：B

解析：辛普森悖论：数据分组呈现一种趋势，聚合后趋势反转。留存率计算：7月1日新增用户1000人，7月2日仍登录200人，则次日留存率是（）

A.20%B.80%C.0.2D.200

答案：A

解析：次日留存=第2天活跃新增用户/首日新增用户=200/1000=20%相关性系数r取值范围（）

A.0\1B.-1\1C.0\100D.-∞\+∞

答案：B

解析：r=1完全正相关；r=-1完全负相关；r=0无线性相关。A/B测试，p=0.03，α=0.05，结论正确的是（）

A.p>α，两组无显著差异

B.p<α，拒绝原假设，两组存在显著差异

C.p=0.03代表效果提升3%

D.样本量不足

答案：B

解析：p值小于显著性水平，拒绝原假设，两组差异统计显著。维度和度量的描述正确的是（）

A.订单金额是维度

B.用户性别是度量

C.地区属于维度，销售额属于度量

D.日期不能作为维度

答案：C

解析：维度：描述属性（地区、性别、日期）；度量：可聚合数值（销售额、订单数）。二、简答题（5题）1.区分：准确率、精确率、召回率、F1值答案

混淆矩阵：TP真阳性，TN真阴性，FP假阳性，FN假阴性准确率Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)：全部样本预测正确比例（样本不均衡时不可靠）精确率Precision=TP/(TP+FP)：预测为正的样本里面，真正是正样本的比例召回率Recall=TP/(TP+FN)：真实正样本中被模型找出来的比例F1=2PR/(P+R)：精确率和召回率调和平均数，综合评价指标。举例：风控识别坏人。召回率高=不漏坏人；精确率高=不误抓好人。2.什么是A/B测试？使用前提？答案

A/B测试：将用户随机分成对照组A、实验组B，分别展示不同方案，对比指标判断方案好坏。

前提：用户随机分流，两组用户特征无系统偏差；样本量足够，保证统计显著性；单一变量原则，只改动要测试的变量；测试期间外部环境稳定；预先确定指标、显著性水平，避免P-hacking。3.解释：缺失值处理有哪些方案，各自优缺点答案删除：直接删掉缺失行。优点简单；缺点丢失样本，样本少时造成偏差。均值/中位数/众数填充。优点简单；缺点压缩方差，忽略分布。模型填充（KNN、线性回归）。优点利用其他字段信息；缺点计算量大。特殊标记填充：新增字段标记“缺失”，缺失本身可能是信息（如用户没填收入）。4.相关性和因果关系区别答案

相关性：变量之间存在同步变化趋势，只能说明一起变动；

因果：一个变量变化导致另一个变量变化。

相关≠因果。

例子：冰淇淋销量和溺水人数正相关，不是冰淇淋导致溺水，是气温这个混淆变量。5.简述OLTP和OLAP区别答案

OLTP（联机事务处理，业务数据库MySQL）：面向业务，高频增删改查，单条记录操作，实时，面向业务人员。

OLAP（联机分析处理，数仓）：面向分析，大量读，批量写入，多维度聚合，面向分析师，用于报表、看板。三、SQL编程题（重点！笔试高频）表结构：

user_info用户表：user_id,register_date,city

order_info订单表：order_id,user_id,order_amount,create_date,order_status（1已支付，0取消）题目1：写出SQL，统计2025年每个城市新增注册用户数sql

SELECT

city,

COUNT(DISTINCTuser_id)ASregister_user_cnt

FROMuser_info

WHEREregister_date>='2025-01-01'ANDregister_date<'2026-01-01'

GROUPBYcity;解析：DISTINCT防止重复用户；按城市分组，过滤注册时间。题目2：统计2025年每个用户的总支付订单金额（只统计已支付订单）sql

SELECT

user_id,

SUM(order_amount)AStotal_pay_amount

FROMorder_info

WHEREcreate_date>='2025-01-01'ANDcreate_date<'2026-01-01'

ANDorder_status=1

GROUPBYuser_id;题目3：找出2025年有下单，但没有注册城市信息的用户（LEFTJOIN）sql

SELECTDISTINCTo.user_id

FROMorder_infoo

LEFTJOINuser_infouONo.user_id=u.user_id

WHEREo.create_date>='2025-01-01'

ANDu.cityISNULL;题目4：窗口函数。求每个用户每次订单，与自己历史累计消费金额sql

SELECT

user_id,

order_id,

order_amount,

SUM(order_amount)OVER(PARTITIONBYuser_idORDERBYcreate_date)AScum_amount

FROMorder_info

WHEREorder_status=1;解析：PARTITIONBYuser_id分组，ORDERBY按时间，逐行累加。四、Excel&指标计算题题目：某商店总访问人数：2000；点击商品：800；下单：200；支付成功：100

求：点击率、下单转化率（商品点击→下单）、支付转化率（下单→支付）、整体转化率（访问→支付）答案点击率=点击商品/访问人数=800/2000=40%下单转化率=下单/点击商品=200/800=25%支付转化率=支付/下单=100/200=50%整体转化=支付/访问=100/2000=5%Excel常用函数考点补充：VLOOKUP、INDEX+MATCH、SUMIFS、COUNTIFS、PivotTable数据透视表。五、业务分析题（面试+笔试大题）题目：APP近7天DAU（日活）相比上周同期下降20%，请你分析排查思路参考答案1.确认数据真实性核对埋点、数据口径是否变更；DAU定义是否修改；采集是否故障；服务器/埋点上报异常。确认时间范围、统计逻辑，排除节假日、日期口径差异。2.拆分维度定位用户维度：新用户/老用户拆分。是新增变少，还是老用户流失？渠道维度：哪个渠道用户下跌？渠道投放缩减？渠道质量变化？地区：是否某省份/地区下跌（政策、服务器故障）版本：新版本上线是否导致闪退、bug？设备：安卓/iOS差异。3.外部&业务因素市场活动：上周是否有促销活动拉高DAU，本周活动结束自然回落；竞品大活动分流；舆情负面事件。4.链路拆解打开APP→浏览→留存。看是用户打不开APP，还是打开后不再回来。看留存曲线变化。5.输出结论与建议定位根因，区分短期波动还是长期趋势，给出可落地的验证方案（抽样、看板监控）。六、综合开放题问：如何衡量一个短视频产品好坏？搭建核心指标体系

参考答案规模指标：DAU、MAU、新增用户、用户留存（次日/7日/30日留存）活跃度指标：人均使用时长、播放量、人均播放数、完播率互动指标：点赞、评论、转发率转化/商业化：广告曝光、点击率、ARPU质量指标：内容举报率、负反馈率指标要分层：北极星指标（如用户时长）、核心指标、辅助指标。避免只看单一指标，比如只