2025年數(shù)據(jù)分析師初級(jí)面試問(wèn)題及答案一、選擇題（每題2分，共10題）題目1.在Python中，用于處理數(shù)據(jù)的庫(kù)是？A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.Scikit-learn2.SQL中，用于篩選數(shù)據(jù)的語(yǔ)句是？A.UPDATEB.DELETEC.SELECTD.INSERT3.數(shù)據(jù)分析中，描述數(shù)據(jù)集中數(shù)值型變量集中趨勢(shì)的指標(biāo)是？A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.均值D.相關(guān)系數(shù)4.以下哪種圖表適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖5.在數(shù)據(jù)清洗中，處理缺失值的常用方法不包括？A.刪除缺失值B.填充均值C.填充中位數(shù)D.插值法6.交叉表（Crosstab）在數(shù)據(jù)分析中的作用是？A.展示數(shù)據(jù)分布B.計(jì)算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)C.分析變量關(guān)系D.數(shù)據(jù)聚合7.在Excel中，用于查找和引用數(shù)據(jù)的函數(shù)是？A.SUMB.VLOOKUPC.AVERAGED.MAX8.數(shù)據(jù)分析中，用于衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)是？A.偏度B.峰度C.方差D.熵9.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)特征工程？A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)編碼C.數(shù)據(jù)降維D.數(shù)據(jù)采樣10.在數(shù)據(jù)可視化中，用于展示部分與整體關(guān)系的圖表是？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.餅圖D.熱力圖答案1.B2.C3.C4.C5.D6.C7.B8.C9.D10.C二、填空題（每題2分，共10題）題目1.數(shù)據(jù)分析的基本流程包括：數(shù)據(jù)收集、_________、數(shù)據(jù)分析、_________和結(jié)果展示。2.在SQL中，用于連接兩個(gè)或多個(gè)表的語(yǔ)句是_________。3.數(shù)據(jù)清洗的步驟包括：處理缺失值、處理重復(fù)值、處理異常值和_________。4.描述數(shù)據(jù)集中數(shù)值型變量離散程度的指標(biāo)是_________。5.在Python中，用于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化的庫(kù)是_________和_________。6.數(shù)據(jù)分析中，用于衡量數(shù)據(jù)偏斜程度的指標(biāo)是_________。7.在Excel中，用于計(jì)算數(shù)據(jù)總和的函數(shù)是_________。8.數(shù)據(jù)特征工程的目的是通過(guò)_________和_________等方法，提取更有用的特征。9.數(shù)據(jù)可視化中，用于展示數(shù)據(jù)分布的圖表是_________。10.在數(shù)據(jù)清洗中，處理重復(fù)值的常用方法是_________。答案1.數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)解釋2.JOIN3.數(shù)據(jù)格式化4.標(biāo)準(zhǔn)差5.Pandas、Matplotlib6.偏度7.SUM8.特征選擇、特征提取9.直方圖10.刪除重復(fù)值三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）題目1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師的工作職責(zé)。2.解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列舉三個(gè)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清洗方法。3.描述數(shù)據(jù)可視化的作用，并舉例說(shuō)明如何使用圖表展示數(shù)據(jù)關(guān)系。4.解釋什么是特征工程，并列舉三個(gè)常見(jiàn)的特征工程方法。5.說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中，如何處理缺失值，并比較不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)。答案1.數(shù)據(jù)分析師的工作職責(zé)-收集和處理數(shù)據(jù)：從各種來(lái)源獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗和整理。-數(shù)據(jù)分析：使用統(tǒng)計(jì)方法和工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)。-撰寫(xiě)報(bào)告：將分析結(jié)果整理成報(bào)告，向決策者提供數(shù)據(jù)支持。-建模預(yù)測(cè)：使用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。-與團(tuán)隊(duì)協(xié)作：與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)工程師等協(xié)作，完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)。2.數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)清洗是指將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用數(shù)據(jù)的過(guò)程，包括處理缺失值、重復(fù)值、異常值和格式不一致等問(wèn)題。-常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清洗方法：-處理缺失值：刪除缺失值、填充均值、填充中位數(shù)等。-處理重復(fù)值：刪除重復(fù)記錄、合并重復(fù)記錄。-處理異常值：刪除異常值、修正異常值。-數(shù)據(jù)格式化：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，如日期格式、數(shù)值格式等。3.數(shù)據(jù)可視化的作用-數(shù)據(jù)可視化通過(guò)圖表和圖形展示數(shù)據(jù)，幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)中的關(guān)系和趨勢(shì)。-舉例說(shuō)明：-使用散點(diǎn)圖展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系。-使用柱狀圖比較不同類別的數(shù)據(jù)。-使用折線圖展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。4.特征工程-特征工程是指通過(guò)特征選擇和特征提取等方法，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更有用的特征，以提高模型的性能。-常見(jiàn)的特征工程方法：-特征選擇：選擇重要的特征，刪除無(wú)關(guān)的特征。-特征提取：通過(guò)PCA等方法提取新的特征。-特征編碼：將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。5.處理缺失值-處理缺失值的方法：-刪除缺失值：直接刪除含有缺失值的記錄。-填充均值：用均值填充缺失值。-填充中位數(shù)：用中位數(shù)填充缺失值。-插值法：使用插值法填充缺失值。-優(yōu)缺點(diǎn)比較：-刪除缺失值：簡(jiǎn)單但可能丟失信息。-填充均值：簡(jiǎn)單但可能扭曲數(shù)據(jù)分布。-填充中位數(shù)：更穩(wěn)定但可能丟失信息。-插值法：更精確但計(jì)算復(fù)雜。四、編程題（每題10分，共2題）題目1.使用Python的Pandas庫(kù)，讀取以下數(shù)據(jù)，并計(jì)算每個(gè)部門的平均工資。plaintext姓名,部門,工資張三,技術(shù)部,8000李四,市場(chǎng)部,7000王五,技術(shù)部,9000趙六,市場(chǎng)部,65002.使用SQL語(yǔ)句，查詢以下表中，每個(gè)部門的員工數(shù)量，并按員工數(shù)量降序排列。plaintext表名：employees列名：name,department數(shù)據(jù)：張三,技術(shù)部李四,市場(chǎng)部王五,技術(shù)部趙六,市場(chǎng)部孫七,技術(shù)部答案1.Python的Pandas庫(kù)編程題pythonimportpandasaspddata={'姓名':['張三','李四','王五','趙六'],'部門':['技術(shù)部','市場(chǎng)部','技術(shù)部','市場(chǎng)部'],'工資':[8000,7000,9000,6500]}df=pd.DataFrame(data)result=df.groupby('部門')['工資'].mean()prin