2025年分析師考試題庫本文借鑒了近年相關(guān)經(jīng)典試題創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解測試題型，掌握答題技巧，提升應(yīng)試能力。一、單選題（每題1分，共50分）1.下列哪個不是數(shù)據(jù)分析的基本步驟？A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)建模D.數(shù)據(jù)展示2.在進行數(shù)據(jù)探索時，哪一種圖表最適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布情況？A.折線圖B.散點圖C.條形圖D.餅圖3.以下哪個指標不能用來衡量數(shù)據(jù)集的離散程度？A.標準差B.方差C.均值D.偏度4.在進行假設(shè)檢驗時，通常選擇哪種顯著性水平？A.0.05B.0.1C.0.01D.以上都可以5.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)歸一化C.特征選擇D.數(shù)據(jù)加密6.在進行回歸分析時，哪一種模型最適合處理非線性關(guān)系？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹回歸D.線性回歸7.以下哪種算法屬于無監(jiān)督學習？A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.在進行時間序列分析時，通常使用哪種模型？A.ARIMAB.線性回歸C.決策樹D.邏輯回歸9.以下哪種方法不屬于特征工程？A.特征提取B.特征選擇C.特征縮放D.模型訓練10.在進行模型評估時，哪種指標最適合衡量模型的泛化能力？A.準確率B.精確率C.召回率D.F1分數(shù)11.以下哪種算法不屬于集成學習？A.隨機森林B.AdaBoostC.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.GBM12.在進行自然語言處理時，通常使用哪種模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.決策樹13.以下哪種方法不屬于文本分類？A.主題模型B.情感分析C.實體識別D.文本生成14.在進行圖像處理時，通常使用哪種模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.決策樹15.以下哪種方法不屬于圖像識別？A.目標檢測B.圖像分割C.圖像生成D.特征提取16.在進行推薦系統(tǒng)時，通常使用哪種算法？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.深度學習D.決策樹17.以下哪種方法不屬于社交網(wǎng)絡(luò)分析？A.用戶畫像B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)C.拓撲分析D.文本生成18.在進行異常檢測時，通常使用哪種模型？A.線性回歸B.支持向量機C.孤立森林D.決策樹19.以下哪種方法不屬于強化學習？A.Q學習B.深度強化學習C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.蒙特卡洛方法20.在進行深度學習時，通常使用哪種框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.以上都是21.以下哪種方法不屬于遷移學習？A.預(yù)訓練模型B.特征提取C.模型融合D.數(shù)據(jù)增強22.在進行模型優(yōu)化時，通常使用哪種方法？A.參數(shù)調(diào)整B.正則化C.數(shù)據(jù)增強D.以上都是23.以下哪種方法不屬于模型解釋？A.特征重要性B.LIMEC.SHAPD.模型訓練24.在進行模型部署時，通常使用哪種技術(shù)？A.DockerB.KubernetesC.微服務(wù)D.以上都是25.以下哪種方法不屬于模型監(jiān)控？A.性能監(jiān)控B.數(shù)據(jù)漂移檢測C.模型偏差檢測D.模型訓練26.在進行數(shù)據(jù)采集時，通常使用哪種方法？A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲B.API接口C.數(shù)據(jù)庫查詢D.以上都是27.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)存儲？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.文件存儲D.模型訓練28.在進行數(shù)據(jù)清洗時，通常使用哪種方法？A.缺失值填充B.異常值檢測C.數(shù)據(jù)歸一化D.以上都是29.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換？A.數(shù)據(jù)編碼B.數(shù)據(jù)標準化C.數(shù)據(jù)聚合D.模型訓練30.在進行數(shù)據(jù)可視化時，通常使用哪種工具？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.以上都是31.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)歸一化C.特征選擇D.數(shù)據(jù)加密32.在進行數(shù)據(jù)探索時，通常使用哪種圖表？A.折線圖B.散點圖C.條形圖D.以上都是33.以下哪種方法不屬于假設(shè)檢驗？A.t檢驗B.卡方檢驗C.離散化D.以上都是34.在進行回歸分析時，通常使用哪種模型？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹回歸D.以上都是35.以下哪種算法屬于無監(jiān)督學習？A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.以上都是36.在進行時間序列分析時，通常使用哪種模型？A.ARIMAB.線性回歸C.決策樹D.以上都是37.以下哪種方法不屬于特征工程？A.特征提取B.特征選擇C.特征縮放D.模型訓練38.在進行模型評估時，通常使用哪種指標？A.準確率B.精確率C.召回率D.以上都是39.以下哪種算法不屬于集成學習？A.隨機森林B.AdaBoostC.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是40.在進行自然語言處理時，通常使用哪種模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.以上都是41.以下哪種方法不屬于文本分類？A.主題模型B.情感分析C.實體識別D.以上都是42.在進行圖像處理時，通常使用哪種模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.以上都是43.以下哪種方法不屬于圖像識別？A.目標檢測B.圖像分割C.圖像生成D.以上都是44.在進行推薦系統(tǒng)時，通常使用哪種算法？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.深度學習D.以上都是45.以下哪種方法不屬于社交網(wǎng)絡(luò)分析？A.用戶畫像B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)C.拓撲分析D.以上都是46.在進行異常檢測時，通常使用哪種模型？A.線性回歸B.支持向量機C.孤立森林D.以上都是47.以下哪種方法不屬于強化學習？A.Q學習B.深度強化學習C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是48.在進行深度學習時，通常使用哪種框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.以上都是49.以下哪種方法不屬于遷移學習？A.預(yù)訓練模型B.特征提取C.模型融合D.以上都是50.在進行模型優(yōu)化時，通常使用哪種方法？A.參數(shù)調(diào)整B.正則化C.數(shù)據(jù)增強D.以上都是二、多選題（每題2分，共50分）1.數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括哪些？A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)建模D.數(shù)據(jù)展示2.數(shù)據(jù)探索時常用的圖表有哪些？A.折線圖B.散點圖C.條形圖D.餅圖3.衡量數(shù)據(jù)集離散程度的指標有哪些？A.標準差B.方差C.均值D.偏度4.假設(shè)檢驗中常用的顯著性水平有哪些？A.0.05B.0.1C.0.01D.0.0015.數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有哪些？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)歸一化C.特征選擇D.數(shù)據(jù)加密6.回歸分析中常用的模型有哪些？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.無監(jiān)督學習算法有哪些？A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.時間序列分析中常用的模型有哪些？A.ARIMAB.線性回歸C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.特征工程的方法有哪些？A.特征提取B.特征選擇C.特征縮放D.模型訓練10.模型評估中常用的指標有哪些？A.準確率B.精確率C.召回率D.F1分數(shù)11.集成學習算法有哪些？A.隨機森林B.AdaBoostC.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.GBM12.自然語言處理中常用的模型有哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.決策樹13.文本分類的方法有哪些？A.主題模型B.情感分析C.實體識別D.文本生成14.圖像處理中常用的模型有哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.決策樹15.圖像識別的方法有哪些？A.目標檢測B.圖像分割C.圖像生成D.特征提取16.推薦系統(tǒng)常用的算法有哪些？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.深度學習D.決策樹17.社交網(wǎng)絡(luò)分析的方法有哪些？A.用戶畫像B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)C.拓撲分析D.情感分析18.異常檢測中常用的模型有哪些？A.線性回歸B.支持向量機C.孤立森林D.決策樹19.強化學習的方法有哪些？A.Q學習B.深度強化學習C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.蒙特卡洛方法20.深度學習中常用的框架有哪些？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Caffe21.遷移學習的方法有哪些？A.預(yù)訓練模型B.特征提取C.模型融合D.數(shù)據(jù)增強22.模型優(yōu)化常用的方法有哪些？A.參數(shù)調(diào)整B.正則化C.數(shù)據(jù)增強D.模型選擇23.模型解釋的方法有哪些？A.特征重要性B.LIMEC.SHAPD.可視化24.模型部署常用的技術(shù)有哪些？A.DockerB.KubernetesC.微服務(wù)D.云計算25.模型監(jiān)控的方法有哪些？A.性能監(jiān)控B.數(shù)據(jù)漂移檢測C.模型偏差檢測D.模型版本管理26.數(shù)據(jù)采集常用的方法有哪些？A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲B.API接口C.數(shù)據(jù)庫查詢D.文件導入27.數(shù)據(jù)存儲的方法有哪些？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.文件存儲D.云存儲28.數(shù)據(jù)清洗常用的方法有哪些？A.缺失值填充B.異常值檢測C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)去重29.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換常用的方法有哪些？A.數(shù)據(jù)編碼B.數(shù)據(jù)標準化C.數(shù)據(jù)聚合D.數(shù)據(jù)變換30.數(shù)據(jù)可視化常用的工具有哪些？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Tableau31.假設(shè)檢驗的方法有哪些？A.t檢驗B.卡方檢驗C.離散化D.非參數(shù)檢驗32.回歸分析中常用的模型有哪些？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹回歸D.支持向量回歸33.無監(jiān)督學習算法有哪些？A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法（K-Means,DBSCAN等）D.降維算法（PCA,t-SNE等）34.時間序列分析中常用的模型有哪些？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.GRU35.特征工程的方法有哪些？A.特征提?。≒CA,LDA等）B.特征選擇（遞歸特征消除,Lasso等）C.特征縮放（標準化,歸一化等）D.特征編碼（獨熱編碼,亂碼編碼等）36.模型評估中常用的指標有哪些？A.準確率B.精確率C.召回率D.F1分數(shù)E.AUC37.集成學習算法有哪些？A.隨機森林B.AdaBoostC.GBMD.XGBoostE.LightGBM38.自然語言處理中常用的模型有哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.決策樹E.Transformer39.文本分類的方法有哪些？A.主題模型（LDA等）B.情感分析C.實體識別D.文本生成E.文本摘要40.圖像處理中常用的模型有哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.決策樹E.圖像生成模型（GAN等）41.圖像識別的方法有哪些？A.目標檢測（YOLO,SSD等）B.圖像分割（U-Net,MaskR-CNN等）C.圖像生成D.特征提取42.推薦系統(tǒng)常用的算法有哪些？A.協(xié)同過濾（用戶基于、物品基于）B.內(nèi)容推薦C.深度學習D.決策樹43.社交網(wǎng)絡(luò)分析的方法有哪些？A.用戶畫像B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)C.拓撲分析D.情感分析44.異常檢測中常用的模型有哪些？A.線性回歸B.支持向量機C.孤立森林D.決策樹45.強化學習的方法有哪些？A.Q學習B.深度強化學習C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.蒙特卡洛方法46.深度學習中常用的框架有哪些？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Caffe47.遷移學習的方法有哪些？A.預(yù)訓練模型B.特征提取C.模型融合D.數(shù)據(jù)增強48.模型優(yōu)化常用的方法有哪些？A.參數(shù)調(diào)整B.正則化（L1,L2等）C.數(shù)據(jù)增強D.模型選擇49.模型解釋的方法有哪些？A.特征重要性B.LIMEC.SHAPD.可視化50.模型部署常用的技術(shù)有哪些？A.DockerB.KubernetesC.微服務(wù)D.云計算三、判斷題（每題1分，共50分）1.數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)展示。（對）2.折線圖最適合展示不同類別數(shù)據(jù)的分布情況。（錯）3.標準差可以用來衡量數(shù)據(jù)集的離散程度。（對）4.假設(shè)檢驗中通常選擇顯著性水平為0.05。（對）5.數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法包括缺失值填充、數(shù)據(jù)歸一化和特征選擇。（對）6.線性回歸最適合處理非線性關(guān)系。（錯）7.聚類算法屬于無監(jiān)督學習。（對）8.時間序列分析中通常使用ARIMA模型。（對）9.特征工程的方法包括特征提取、特征選擇和特征縮放。（對）10.準確率最適合衡量模型的泛化能力。（錯）11.隨機森林屬于集成學習算法。（對）12.自然語言處理中通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（錯）13.情感分析屬于文本分類。（對）14.圖像處理中通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（對）15.目標檢測屬于圖像識別。（對）16.協(xié)同過濾屬于推薦系統(tǒng)算法。（對）17.社區(qū)發(fā)現(xiàn)屬于社交網(wǎng)絡(luò)分析。（對）18.孤立森林屬于異常檢測模型。（對）19.Q學習屬于強化學習方法。（對）20.TensorFlow是進行深度學習常用的框架。（對）21.預(yù)訓練模型屬于遷移學習方法。（對）22.參數(shù)調(diào)整是模型優(yōu)化常用的方法。（對）23.特征重要性屬于模型解釋方法。（對）24.Docker是模型部署常用的技術(shù)。（對）25.網(wǎng)絡(luò)爬蟲是數(shù)據(jù)采集常用的方法。（對）26.缺失值填充是數(shù)據(jù)清洗常用的方法。（對）27.數(shù)據(jù)歸一化是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換常用的方法。（對）28.Matplotlib是數(shù)據(jù)可視化常用的工具。（對）29.t檢驗屬于假設(shè)檢驗方法。（對）30.決策樹回歸屬于回歸分析方法。（對）31.支持向量機屬于無監(jiān)督學習算法。（錯）32.ARIMA模型適合處理線性關(guān)系。（錯）33.數(shù)據(jù)增強是特征工程的方法。（錯）34.精確率最適合衡量模型的泛化能力。（錯）35.AdaBoost屬于集成學習算法。（對）36.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于自然語言處理中常用的模型。（對）37.實體識別屬于文本分類。（對）38.圖像分割屬于圖像識別。（對）39.內(nèi)容推薦屬于推薦系統(tǒng)算法。（對）40.拓撲分析屬于社交網(wǎng)絡(luò)分析。（對）41.蒙特卡洛方法屬于強化學習方法。（對）42.PyTorch是進行深度學習常用的框架。（對）43.模型融合屬于遷移學習方法。（對）44.正則化是模型優(yōu)化常用的方法。（對）45.LIME屬于模型解釋方法。（對）46.Kubernetes是模型部署常用的技術(shù)。（對）47.數(shù)據(jù)庫查詢是數(shù)據(jù)存儲常用的方法。（對）48.異常值檢測是數(shù)據(jù)清洗常用的方法。（對）49.數(shù)據(jù)變換是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換常用的方法。（對）50.云計算是模型部署常用的技術(shù)。（對）四、簡答題（每題5分，共50分）1.簡述數(shù)據(jù)分析的基本步驟及其作用。2.解釋什么是數(shù)據(jù)探索，并列舉常用的數(shù)據(jù)探索方法。3.描述標準差和方差的區(qū)別及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。4.什么是假設(shè)檢驗？為什么需要使用顯著性水平？5.列舉數(shù)據(jù)預(yù)處理中常用的方法，并簡述其作用。6.解釋什么是回歸分析，并列舉常用的回歸模型。7.描述無監(jiān)督學習和監(jiān)督學習的區(qū)別，并舉例說明。8.什么是時間序列分析？為什么ARIMA模型常用于時間序列分析？9.解釋什么是特征工程，并列舉常用的特征工程方法。10.描述模型評估中常用的指標，并說明其作用。五、論述題（每題10分，共20分）1.論述深度學習在自然語言處理中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。2.論述模型優(yōu)化和模型解釋的重要性，并舉例說明。答案和解析一、單選題1.C2.C3.C4.A5.D6.C7.C8.A9.D10.D11.C12.B13.D14.A15.D16.A17.D18.C19.D20.D21.D22.D23.D24.D25.D26.D27.D28.D29.D30.D31.D32.D33.C34.A35.C36.A37.D38.D39.C40.B41.D42.A43.D44.A45.D46.C47.D48.D49.D50.D二、多選題1.ABCD2.ABCD3.AB4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.C8.A9.ABCD10.ABCD11.ABD12.AB13.ABCD14.A15.ABCD16.ABD17.ABCD18.C19.ABCD20.ABCD21.ABCD22.ABCD23.ABC24.ABCD25.ABCD26.ABCD27.ABCD28.ABCD29.ABCD30.ABCD31.ABD32.ABCD33.ABCD34.ABCD35.ABCD36.ABCDE37.ABCDE38.ABDE39.ABCDE40.ACD41.ABCD42.ABCD43.ABCD44.ABCD45.ABCD46.ABCD47.ABCD48.ABCD49.ABCD50.ABCD三、判斷題1.對2.錯3.對4.對5.對6.錯7.對8.對9.對10.錯11.對12.錯13.對14.對15.對16.對17.對18.對19.對20.對21.對22.對23.對24.對25.對26.對27.對28.對29.對30.對31.錯32.錯33.錯34.錯35.對36.對37.對38.對39.對40.對41.對42.對43.對44.對45.對46.對47.對48.對49.對50.對四、簡答題1.數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)展示。數(shù)據(jù)收集是獲取數(shù)據(jù)的階段，數(shù)據(jù)清洗是處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復(fù)值，數(shù)據(jù)建模是選擇合適的模型進行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)展示是將分析結(jié)果以圖表等形式展示出來。2.數(shù)據(jù)探索是通過對數(shù)據(jù)進行初步的分析和可視化，了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況。常用的數(shù)據(jù)探索方法包括描述性統(tǒng)計、數(shù)據(jù)可視化（折線圖、散點圖、條形圖等）、缺失值分析、異常值分析等。3.標準差和方差都是用來衡量數(shù)據(jù)集的離散程度，標準差是方差的平方根。標準差更直觀地反映了數(shù)據(jù)的離散程度，而方差是標準差的平方。在數(shù)據(jù)分析中，標準差和方差常用于評估數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和波動性。4.假設(shè)檢驗是一種統(tǒng)計方法，用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。顯著性水平是用來判斷假設(shè)檢驗結(jié)果的可靠性，常用的顯著性水平有0.05、0.1、0.01等。選擇顯著性水平是為了控制假陽性錯誤的可能性。5.數(shù)據(jù)預(yù)處理中常用的方法包括缺失值填充、數(shù)據(jù)歸一化、特征選擇等。缺失值填充是處理數(shù)據(jù)中的缺失值，數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍，特征選擇是選擇最相關(guān)的特征，以提高模型的性能。6.回歸分析是一種統(tǒng)計方法，用于研究變量之間的關(guān)系。常用的回歸模型包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹回歸等。線性回歸用于研究線性關(guān)系，邏輯回歸用于研究分類問題，決策樹回歸用于研究非線性關(guān)系。7.無監(jiān)