2025年數據分析師初級筆試復習一、選擇題（共10題，每題2分，總計20分）1.數據分析師的核心工作不包括以下哪項？A.數據清洗B.數據可視化C.業(yè)務決策D.機器學習模型開發(fā)2.在SQL中，以下哪個函數用于計算平均值？A.SUM()B.AVG()C.MAX()D.COUNT()3.以下哪種圖表最適合展示不同類別的數據分布？A.折線圖B.散點圖C.柱狀圖D.餅圖4.數據庫的ACID特性中，"I"代表什么？A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性5.以下哪個工具不屬于數據可視化的常用工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.TensorFlow6.在數據預處理中，"缺失值填充"通常使用哪種方法？A.刪除缺失值B.均值填充C.標準化D.歸一化7.以下哪種方法不屬于數據特征工程？A.特征選擇B.特征提取C.數據清洗D.模型評估8.在統(tǒng)計學中，標準差主要用于衡量什么？A.數據的集中趨勢B.數據的離散程度C.數據的分布形狀D.數據的中位數9.以下哪個指標不屬于業(yè)務分析中的常用指標？A.轉化率B.用戶留存率C.凈利潤D.準確率10.在Python中，以下哪個庫用于數據分析和處理？A.PandasB.MatplotlibC.Scikit-learnD.Flask二、填空題（共10題，每題2分，總計20分）1.數據分析師需要具備良好的________能力。2.SQL中，用于連接兩個表的語句是________。3.數據可視化中，"KPI"指的是________。4.數據庫的"事務"是指________。5.缺失值處理的方法包括________和________。6.數據特征工程的目標是________。7.統(tǒng)計學中，"假設檢驗"的目的是________。8.業(yè)務分析中，"用戶畫像"是指________。9.Python中，用于數據可視化的庫是________。10.機器學習中的"過擬合"是指________。三、簡答題（共5題，每題4分，總計20分）1.簡述數據分析師的工作職責。2.解釋什么是數據庫索引及其作用。3.描述數據清洗的主要步驟。4.說明特征工程的重要性。5.解釋什么是A/B測試及其在業(yè)務中的應用。四、計算題（共2題，每題10分，總計20分）1.某電商網站某月銷售額數據如下：[12000,15000,13000,16000,14000,17000,18000]。計算該月的平均銷售額和標準差。2.某產品A/B測試數據如下：A組轉化率為10%，B組轉化率為15%，A組樣本量為1000，B組樣本量為1500。使用假設檢驗判斷B組轉化率是否顯著高于A組（顯著性水平α=0.05）。五、論述題（1題，20分）結合實際業(yè)務場景，論述數據分析師如何通過數據分析解決業(yè)務問題，并給出具體的數據分析流程。答案一、選擇題1.D2.B3.C4.A5.D6.B7.D8.B9.D10.A二、填空題1.溝通2.JOIN3.關鍵績效指標4.一系列數據庫操作5.刪除缺失值，填充缺失值6.提高模型的預測能力7.驗證假設8.用戶特征描述9.Matplotlib10.模型對訓練數據擬合過高三、簡答題1.數據分析師的工作職責包括：-收集、清洗、處理和分析數據-建立數據模型，進行數據挖掘-可視化數據，生成報表-提供數據支持和業(yè)務建議2.數據庫索引是指幫助數據庫快速定位數據的數據結構，可以提高查詢效率。索引的作用包括：-加快查詢速度-維護數據順序-減少數據掃描量3.數據清洗的主要步驟包括：-缺失值處理-異常值處理-數據格式統(tǒng)一-去重4.特征工程的重要性在于：-提高模型的預測能力-降低數據維度-增強數據可用性5.A/B測試是指通過對比兩個版本的差異，判斷哪個版本效果更好。在業(yè)務中的應用包括：-優(yōu)化產品功能-提高轉化率-改善用戶體驗四、計算題1.平均銷售額=(12000+15000+13000+16000+14000+17000+18000)/7=14642.86標準差=√[(12000-14642.86)^2+(15000-14642.86)^2+...+(18000-14642.86)^2]/7=1936.572.使用Z檢驗：Z=(pB-pA)/√[(pA(1-pA)/nA)+(pB(1-pB)/nB)]=(0.15-0.10)/√[(0.10(1-0.10)/1000)+(0.15(1-0.15)/1500)]=0.05/√(0.00009+0.000085)=0.05/0.0134=3.73查Z表，P(Z>3.73)<0.05，因此拒絕原假設，B組轉化率顯著高于A組。五、論述題數據分析師通過數據分析解決業(yè)務問題的一般流程如下：1.明確業(yè)務問題：確定需要解決的業(yè)務問題，例如用戶流失率、產品轉化率等。2.數據收集：收集相關數據，包括業(yè)務數據、用戶行為數據等。3.數據清洗：對數據進行清洗，處理缺失值、異常值等。4.數據分析：使用統(tǒng)計分析、機器學習等方法進行分析，找出問題原因。5.數據可視化：將分析結果可視化，生成報表和圖表。6.提出建議：根據分析結果，提出改進建議，并跟蹤效果。例如，某電商平臺發(fā)現(xiàn)用戶流失率較高，數據分析師可以通過以下步驟解決：1.收集用戶行