2025年數(shù)據(jù)分析師筆試重點考點及備考資料題目部分一、選擇題（每題2分，共20題）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下哪項技術(shù)主要用于處理缺失值？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)規(guī)約2.以下哪種統(tǒng)計方法適用于分析兩個分類變量之間的關(guān)系？A.相關(guān)系數(shù)B.皮爾遜回歸C.卡方檢驗D.線性回歸3.在時間序列分析中，ARIMA模型主要用于解決什么問題？A.分類問題B.回歸問題C.指數(shù)平滑D.自回歸移動平均4.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示多維數(shù)據(jù)的分布情況？A.散點圖B.熱力圖C.平行坐標圖D.餅圖5.在機器學(xué)習(xí)模型評估中，以下哪個指標最適合用于不平衡數(shù)據(jù)集？A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.AUC6.以下哪種數(shù)據(jù)庫索引類型最適合用于頻繁查詢的大數(shù)據(jù)集？A.哈希索引B.B樹索引C.全文索引D.GIN索引7.在SQL查詢中，以下哪個函數(shù)用于計算分組數(shù)據(jù)的平均值？A.SUM()B.AVG()C.COUNT()D.MAX()8.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分類算法D.回歸分析9.在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中，以下哪個層次的數(shù)據(jù)粒度最??？A.事實表B.維度表C.累加事實表D.星座模式10.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K-means聚類B.DBSCAN聚類C.決策樹D.PCA降維二、填空題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)分析的基本流程通常包括數(shù)據(jù)采集、______、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。2.在描述性統(tǒng)計中，______用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度。3.機器學(xué)習(xí)中的過擬合現(xiàn)象通?？梢酝ㄟ^______來解決。4.SQL中，使用______語句可以用來連接多個表。5.數(shù)據(jù)倉庫中的______表存儲了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的基本維度信息。6.在時間序列分析中，______模型可以用于捕捉數(shù)據(jù)的長期趨勢。7.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘通常使用______算法。8.機器學(xué)習(xí)中的交叉驗證通常分為______和k折交叉驗證兩種。9.數(shù)據(jù)可視化中，______圖適合展示不同類別數(shù)據(jù)的占比情況。10.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，______是一種常用的異常值檢測方法。三、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的。2.解釋什么是數(shù)據(jù)倉庫，并說明其與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。3.描述K-means聚類算法的基本原理及其優(yōu)缺點。4.解釋什么是特征工程，并列舉三種常見的特征工程方法。5.說明在數(shù)據(jù)分析師面試中，通常需要掌握哪些SQL查詢技巧。四、論述題（每題10分，共2題）1.結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景，論述如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升用戶體驗。2.分析大數(shù)據(jù)時代下，數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些核心技能，并說明如何提升這些技能。答案部分一、選擇題答案1.A2.C3.D4.C5.B6.B7.B8.B9.A10.C二、填空題答案1.數(shù)據(jù)預(yù)處理2.標準差3.正則化4.JOIN5.維度6.ARIMA7.Apriori8.留一交叉驗證9.餅圖10.3σ原則三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的：-缺失值處理：通過刪除、填充等方法處理數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性。-異常值檢測：識別并處理數(shù)據(jù)中的異常值，防止其對分析結(jié)果的影響。-數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，確保數(shù)據(jù)的一致性。-重復(fù)值處理：刪除數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄，避免分析結(jié)果偏差。-數(shù)據(jù)標準化：對數(shù)據(jù)進行縮放和歸一化，提高模型的穩(wěn)定性和準確性。2.數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別：-數(shù)據(jù)倉庫：主要用于存儲歷史數(shù)據(jù)，支持復(fù)雜的分析和決策，數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和整合的。-傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫：主要用于存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，支持事務(wù)處理，數(shù)據(jù)通常是實時更新的。-數(shù)據(jù)模型：數(shù)據(jù)倉庫通常采用星型或雪花模型，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫采用關(guān)系模型。-查詢語言：數(shù)據(jù)倉庫通常使用SQL或?qū)ｉT的查詢語言（如MDX），而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫使用SQL。3.K-means聚類算法的基本原理及其優(yōu)缺點：-基本原理：將數(shù)據(jù)點劃分為k個簇，每個簇由其質(zhì)心（均值）表示，通過迭代更新質(zhì)心和簇分配，直到收斂。-優(yōu)點：簡單易實現(xiàn)，計算效率高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。-缺點：對初始質(zhì)心敏感，可能陷入局部最優(yōu)，對非凸形狀的簇效果不佳。4.特征工程的概念及常見方法：-特征工程：通過對原始數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換和組合，創(chuàng)建新的特征，以提高模型的性能。-常見方法：-特征選擇：選擇最有用的特征，如遞歸特征消除（RFE）。-特征提取：通過降維技術(shù)提取新的特征，如主成分分析（PCA）。-特征構(gòu)造：通過組合現(xiàn)有特征創(chuàng)建新特征，如多項式特征。5.數(shù)據(jù)分析師面試中需要掌握的SQL查詢技巧：-連接查詢：使用JOIN語句連接多個表。-子查詢：使用子查詢進行數(shù)據(jù)過濾和聚合。-窗口函數(shù)：使用窗口函數(shù)進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)計算，如ROW_NUMBER()、RANK()。-聚合函數(shù)：使用SUM()、AVG()、COUNT()等聚合函數(shù)進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計。-分組查詢：使用GROUPBY語句進行數(shù)據(jù)分組。-排序查詢：使用ORDERBY語句對結(jié)果進行排序。四、論述題答案1.結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景，論述如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升用戶體驗：-個性化推薦：通過用戶行為數(shù)據(jù)，使用協(xié)同過濾或深度學(xué)習(xí)算法，為用戶推薦更符合其興趣的商品或內(nèi)容。-用戶畫像構(gòu)建：通過聚類分析或決策樹算法，構(gòu)建用戶畫像，了解不同用戶群體的特征，從而提供更精準的服務(wù)。-流失預(yù)測：使用分類算法（如邏輯回歸或隨機森林）預(yù)測可能流失的用戶，并采取針對性措施挽留。-用戶路徑優(yōu)化：通過路徑分析或關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，優(yōu)化用戶在網(wǎng)站或APP上的操作路徑，提升用戶體驗。2.分析大數(shù)據(jù)時代下，數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些核心技能，并說明如何提升這些技能：-核心技能：-數(shù)據(jù)采集與處理：掌握數(shù)據(jù)采集工具和技術(shù)，如Python的Pandas庫、SQL查詢等。-統(tǒng)計分析：熟悉描述性統(tǒng)計、推斷統(tǒng)計和假設(shè)檢驗等統(tǒng)計方法。-機器學(xué)習(xí)：了解常見的機器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、決策樹、聚類等。-數(shù)據(jù)可視化：掌握數(shù)據(jù)可視化工具，如Tableau、PowerBI等。-業(yè)務(wù)理解：能夠結(jié)合業(yè)務(wù)場景進行分析，提出有價值的洞察。-溝通能力：能夠清晰地表達分析結(jié)果，與業(yè)務(wù)團隊有效溝通。-提升技能的方法：-學(xué)習(xí)在線課程：參加C