数据分析师测试题和答案

数据分析师测试题和答案

一、判断题（本题型共10题，每题1分，共10分）

1.数据清洗的主要目的是去除数据中的噪声和异常值，提高数据质量（）

2.描述性统计分析可以用于预测未来的趋势和结果（）

3.数据库中的主键（Primary Key）可以唯一标识一条记录，且可以有多个（）

4.线性回归模型中，R²值越接近1，表示模型拟合效果越好（）

5.数据可视化的主要作用是帮助用户快速理解数据背后的规律和关系（）

6.SQL中的INNER JOIN操作会保留左表和右表中所有匹配的记录（）

7.聚类分析属于无监督学习算法（）

8.时间序列数据的平稳性是指数据的均值、方差等统计特性不随时间变化（）

9.数据字典的主要作用是记录数据的来源和处理过程（）

10.假设检验中，p值小于显著性水平α时，我们拒绝原假设（）

二、单选题（本题型共15题，每题2分，共30分）

1.在SQL中，用于筛选数据的关键字是（）A.SELECT B.WHERE C.GROUP BYD.ORDER BY

2.以下哪种数据类型通常用于存储固定长度的字符数据？（）A.VARCHAR B.TEXT C.CHAR D.BLOB

3.描述数据集中趋势的指标不包括（）A.均值B.中位数C.众数D.方差第1页共9页

4.Python中用于数据处理的核心库是（）A.Pandas B.Matplotlib C.Seaborn D.Scikit-learn

5.以下哪个不属于数据预处理的步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据建模D.数据转换

6.时间序列分析中，ARIMA模型的三个参数不包括（）A.p（自回归阶数）B.d（差分阶数）C.q（移动平均阶数）D.r（残差阶数）

7.数据库中，用于确保数据一致性的机制是（）A.索引B.约束C.视图D.事务

8.以下哪种图表适合展示各部分占总体的比例？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.散点图

9.数据分析师在进行数据挖掘时，应该（）A.选择算法B.收集数据C.数据清洗D.定义问题

10.以下哪个统计量用于衡量两个变量之间线性相关程度？（）A.协方差B.方差C.标准差D.均值

11.SQL中，用于计算平均值的聚合函数是（）A.AVG B.SUM C.MAX D.MIN

12.数据仓库的特点不包括（）A.面向主题B.集成性C.不可更新性D.实时性

13.在Python中，用于绘制折线图的函数是（）A.plt.plot B.plt.bar C.plt.scatter D.plt.hist

14.假设检验中，第一类错误是指（）A.原假设为真时拒绝原假设B.原假设为假时接受原假设C.备择假设为真时接受原假设D.备择假设为假时拒绝原假设

15.以下哪种数据属于结构化数据？（）第2页共9页A.社交媒体评论B.扫描的文档图片C.数据库表中的记录D.音频文件

三、多选题（本题型共10题，每题3分，共30分，多选、少选、错选均不得分）

1.数据预处理中，处理缺失值的常用方法包括（）A.删除记录B.均值填充C.插值法D.保留缺失值

2.以下属于数据可视化工具的有（）A.Tableau B.Power BIC.Excel D.Python（Matplotlib/Seaborn）

3.SQL中的聚合函数包括（）A.COUNT B.DISTINCT C.AVG D.GROUP_CONCAT

4.数据分析师的核心能力包括（）A.数据收集与清洗能力B.数据分析与建模能力C.数据可视化表达能力D.业务理解与沟通能力

5.以下属于时间序列特征的有（）A.趋势B.季节性C.周期性D.随机性

6.数据库设计中，常用的范式包括（）A.1NF（第一范式）B.2NF（第二范式）C.3NF（第三范式）D.BCNF（巴斯-科德范式）

7.描述数据离散程度的指标有（）A.极差B.四分位数C.标准差D.变异系数

8.Python中用于数据可视化的库有（）A.Pandas B.Matplotlib C.Seaborn D.Plotly

9.数据仓库中的数据模型通常包括（）类型A.星型模型B.雪花模型C.星座模型D.层次模型第3页共9页

10.假设检验的基本步骤包括（）A.提出原假设和备择假设B.选择显著性水平αC.计算检验统计量D.做出统计决策

四、填空题（本题型共10题，每题2分，共20分，每空1分，若题目有多个空需明确标注）

1.数据分析师在分析数据时，通常需要经历数据获取、数据清洗、______、数据分析、数据可视化和______这几个主要阶段

2.SQL中，用于创建新表的关键字是______，用于查询数据的关键字是______

3.描述数据分布形状的两个重要指标是______（衡量数据是否对称）和______（衡量数据的陡峭或平缓程度）

4.时间序列预测方法中，移动平均法可以分为简单移动平均和______移动平均，后者考虑了近期数据的更大权重

5.数据挖掘中，常用的分类算法有______（如CART决策树）、______（如K近邻算法）和朴素贝叶斯算法

6.在Python中，Pandas库的______函数用于筛选DataFrame中满足条件的行，______函数用于对数据进行分组聚合

7.数据库事务的ACID特性包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和______（Durability）

8.数据清洗中，处理异常值的常用方法有______（如IQR法）、______（如3σ法则）和删除异常值

9.假设检验中，P值是指在原假设为真的情况下，得到当前观测结果或更极端结果的______

10.数据可视化中，热力图（Heatmap）主要用于展示______之间的关系，而箱线图（Box Plot）主要用于展示数据的______第4页共9页

五、简答题（本题型共5题，每题10分，共50分）

1.在数据分析中，什么是“数据驱动决策”？请简述其核心步骤和在实际业务中的价值

2.什么是数据仓库？与数据库相比，数据仓库具有哪些主要特点？请举例说明数据仓库在企业中的应用场景

3.描述性统计和推断性统计分别是什么？请说明两者的主要区别，并各列举一个应用场景

4.什么是特征工程？在数据建模前，特征工程通常包括哪些关键步骤？为什么特征工程对模型性能至关重要？

5.假设你需要分析某电商平台的用户留存率数据（留存率=第n天活跃用户数/第1天注册用户数），请设计一个分析框架，说明你会从哪些维度进行分析，以及每个维度可能采用的分析方法或指标

六、案例分析题（本题型共2题，每题20分，共40分）案例1某餐饮连锁企业销售数据分析背景某餐饮连锁企业（如“美味连锁”）希望通过分析近半年的销售数据，优化门店运营策略数据包含各门店的每日销售额、客流量、客单价、菜品销量、促销活动情况（是否有促销，促销类型折扣/赠品/满减）、天气情况（晴/阴/雨）等要求

（1）说明你会如何定义和计算“门店运营效率”的核心指标（至少2个），并简述选择这些指标的理由（8分）

（2）假设你发现“折扣促销”对销售额的提升效果在周末比工作日更显著，请提出可能的原因假设，并设计一个简单的分析方案来验证这一假设（需说明数据来源、分析步骤和判断标准）（12分）案例2某互联网APP用户行为数据分析第5页共9页背景某社交APP（如“趣聊”）希望通过分析用户行为数据，提升用户使用时长和活跃度数据包含用户注册时间、每日登录时长、浏览内容类型（图文/视频/直播）、互动行为（点赞/评论/分享）、付费行为（是否付费、付费金额）等要求

（1）请设计一个用户活跃度评估体系，列出至少3个一级指标和2个对应的二级指标，并说明每个指标的含义和数据计算方式（10分）

（2）假设你通过分析发现“视频内容”的用户平均使用时长显著高于“图文内容”，但“图文内容”的分享率更高，请结合用户画像（如年龄、性别、使用频率）和内容特征（如内容长度、互动性），提出可能的用户行为差异原因，并为APP运营提出两条针对性建议（10分）答案汇总

一、判断题答案

1.√

2.×

3.×

4.√

5.√

6.×

7.√

8.√

9.×

10.√

二、单选题答案

1.B

2.C

3.D

4.A

5.C

6.D

7.B

8.C

9.D

10.A

11.A

12.D

13.A

14.A

15.C

三、多选题答案

1.ABCD

2.ABCD

3.ACD

4.ABCD

5.ABCD

6.ABCD

7.ABCD

8.BCD

9.ABC

10.ABCD

四、填空题答案

1.数据探索；数据解释

2.CREATE TABLE；SELECT

3.偏度（Skewness）；峰度（Kurtosis）

4.加权

5.逻辑回归；支持向量第6页共9页机（SVM）

6.df[条件]；groupby

7.持久性

8.修正Z-score法；百分位数法

9.概率

10.变量间；分布特征

五、简答题答案

1.数据驱动决策是指通过收集、分析数据，基于数据洞察来制定决策的过程；核心步骤包括明确目标、数据收集与预处理、探索性分析、建模与假设检验、结果验证与应用；价值在于减少决策主观性，提高决策准确性，优化资源配置，提升业务效率

2.数据仓库是面向主题、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策；与数据库相比，特点是面向主题、集成性、不可更新性、随时间变化；应用场景如企业财务报表生成、跨部门销售数据汇总分析

3.描述性统计是用概括性指标（如均值、标准差）描述数据的基本特征；推断性统计是通过样本数据推断总体特征（如假设检验、参数估计）；区别在于描述性统计是对现有数据的总结，推断性统计是基于样本推断总体；应用场景描述性如某班级学生成绩的平均分，推断性如通过抽样调查推断全校学生的平均成绩是否显著高于某个标准

4.特征工程是从原始数据中提取、选择、转换特征以提高模型性能的过程；关键步骤包括特征选择（过滤法、包裹法）、特征转换（标准化、归一化、多项式转换）、特征构造（衍生新特征）、缺失值/异常值处理；重要性在于优质特征能让模型更易学习数据规律，减少过拟合，提升模型预测精度

5.分析框架可从以下维度用户分群维度（新老用户、不同渠道用户、不同消费能力用户），通过用户分群分析各群体留存率差异；时间维度（日留存、周留存、月留存），分析留存率随时间的变化趋势及变化原因；行为维度（用户活跃频率、浏览商品类别、购买金第7页共9页额），分析用户行为与留存率的相关性；外部因素维度（促销活动、节假日、竞品活动），分析外部因素对留存率的影响；分析方法/指标分群后计算各群留存率，时间序列分析趋势，相关性分析（如皮尔逊相关系数）分析行为指标与留存率的关系，A/B测试对比活动前后留存率差异

六、案例分析题答案案例1答案

（1）运营效率核心指标坪效（销售额/门店面积，衡量单位面积产出）、人效（销售额/员工人数，衡量人均产出）；理由坪效反映门店空间利用效率，人效反映人力成本控制效果，均为评估运营效率的关键指标

（2）原因假设周末用户消费时间更充裕，折扣促销对价格敏感型用户吸引力更强；周末客流量基数大，折扣促销的边际效应更明显分析方案数据来源为近半年各门店每日销售数据及促销记录；分析步骤包括按“是否周末”分组，统计“折扣促销”门店和“非折扣促销”门店的销售额平均值，对比差异；进一步按促销前一周、促销当天、促销后一周的时间窗口分析销售额变化趋势；控制其他变量（如天气、竞品活动），使用假设检验（如t检验）比较周末和工作日折扣促销的销售额提升量；判断标准若周末折扣促销的销售额提升量显著高于工作日（p

0.05），则假设成立案例2答案

（1）用户活跃度评估体系一级指标及二级指标

①日活跃用户数（DAU），二级指标新增DAU（当日新增注册并活跃用户数）、留存DAU（历史用户当日活跃数）；

②周均使用时长，二级指标人均周均使用时长（总使用时长/活跃用户数）、高峰时段使用时长占比（高峰第8页共9页时段使用时长/总使用时长）；

③互动频率，二级指标人均互动次数（总互动数/活跃用户数）、互动转化率（互动用户数/活跃用户数）

（2）原因可能视频内容更符合年轻用户（18-30岁）偏好，这类用户使用时长更长；图文内容可能更适合通勤、碎片化时间阅读，用户更倾向于分享（如干货、观点类图文）运营建议

①针对视频内容用户，增加个性化推荐算法，根据用户兴趣推送更多优质视频；

②针对图文内容用户，优化分享功能（如一键分享到多平台），并推出“图文+视频”组合内容，提升视频内容的分享率第9页共9页。