2025年初級數(shù)據(jù)分析師求職面試模擬題及參考答案一、選擇題（每題2分，共10題）1.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪項(xiàng)不屬于常見的異常值處理方法？A.箱線圖法B.標(biāo)準(zhǔn)差法C.分位數(shù)法D.相關(guān)性分析法2.SQL中，用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組的函數(shù)是？A.SUM()B.GROUPBYC.HAVINGD.ORDERBY3.以下哪種圖表最適合展示不同類別之間的數(shù)量比較？A.散點(diǎn)圖B.熱力圖C.柱狀圖D.餅圖4.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，缺失值處理方法不包括？A.刪除含有缺失值的行B.填充平均值C.使用模型預(yù)測缺失值D.保持原樣不處理5.Python中，用于處理數(shù)據(jù)的第三方庫是？A.PandasB.MatplotlibC.FlaskD.Django6.以下哪個指標(biāo)不屬于描述數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計(jì)量？A.均值B.方差C.相關(guān)系數(shù)D.中位數(shù)7.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，以下哪種顏色搭配不利于閱讀？A.藍(lán)色和白色B.紅色和綠色C.黃色和黑色D.綠色和藍(lán)色8.以下哪種方法不屬于特征工程？A.特征編碼B.特征選擇C.數(shù)據(jù)采樣D.數(shù)據(jù)清洗9.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時，以下哪個術(shù)語表示拒絕原假設(shè)的置信水平？A.P值B.AlphaC.BetaD.Z值10.以下哪種工具不屬于數(shù)據(jù)分析師常用的BI工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.TensorFlow二、填空題（每題2分，共5題）1.在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時，常用的統(tǒng)計(jì)方法包括______、______和______。2.SQL中，用于連接兩個表的語句是______。3.在Python中，用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)框的庫是______。4.數(shù)據(jù)分析報(bào)告中，常用的圖表類型包括______、______和______。5.在進(jìn)行回歸分析時，殘差分析的主要目的是______。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。2.解釋什么是特征工程，并列舉三種常見的特征工程方法。3.描述散點(diǎn)圖和柱狀圖的區(qū)別，并說明在什么情況下使用哪種圖表更合適。4.說明在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時，如何確定顯著性水平Alpha。5.描述數(shù)據(jù)分析師在業(yè)務(wù)分析中需要具備的三個核心能力。四、編程題（每題10分，共2題）1.使用Python的Pandas庫，完成以下任務(wù)：-讀取名為"data.csv"的文件-計(jì)算每個部門的平均銷售額-將結(jié)果按銷售額降序排列-保存結(jié)果到新的CSV文件"result.csv"2.使用SQL語句，完成以下任務(wù)：-創(chuàng)建一個名為"sales"的表，包含字段：id（INT）、date（DATE）、department（VARCHAR）、revenue（DECIMAL）-插入以下數(shù)據(jù)：|id|date|department|revenue||-|-||||1|2023-01-01|Sales|5000||2|2023-01-02|Marketing|3000||3|2023-01-03|Sales|7000|-查詢2023年每個月的銷售額總和參考答案一、選擇題1.D2.B3.C4.D5.A6.C7.B8.C9.B10.D二、填空題1.描述性統(tǒng)計(jì)、探索性分析、假設(shè)檢驗(yàn)2.JOIN3.Pandas4.柱狀圖、折線圖、餅圖5.評估模型擬合效果三、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：-缺失值處理：刪除或填充缺失值-異常值處理：識別和處理異常值-數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：確保數(shù)據(jù)類型正確-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式-重復(fù)值處理：刪除或合并重復(fù)數(shù)據(jù)2.特征工程是指通過領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從原始數(shù)據(jù)中提取有用特征的過程。常見的特征工程方法包括：-特征編碼：將類別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)-特征選擇：選擇最相關(guān)的特征-特征組合：創(chuàng)建新的特征3.散點(diǎn)圖和柱狀圖的區(qū)別：-散點(diǎn)圖用于展示兩個變量之間的關(guān)系-柱狀圖用于比較不同類別的數(shù)量-散點(diǎn)圖適合展示連續(xù)數(shù)據(jù)-柱狀圖適合展示離散數(shù)據(jù)-在展示類別比較時使用柱狀圖更合適4.顯著性水平Alpha的確定：-通常選擇0.05或0.01-根據(jù)業(yè)務(wù)需求和風(fēng)險承受能力決定-Alpha表示拒絕原假設(shè)的錯誤概率5.數(shù)據(jù)分析師在業(yè)務(wù)分析中需要具備的三個核心能力：-數(shù)據(jù)處理能力：清洗、轉(zhuǎn)換和分析數(shù)據(jù)-業(yè)務(wù)理解能力：理解業(yè)務(wù)背景和需求-溝通能力：將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)建議四、編程題1.Python代碼：pythonimportpandasaspd#讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv("data.csv")#計(jì)算每個部門的平均銷售額department_avg=data.groupby("department")["sales"].mean()#降序排列department_avg=department_avg.sort_values(ascending=False)#保存結(jié)果department_avg.to_csv("result.csv")2.SQL代碼：sql--創(chuàng)建表CREATETABLEsales(idINT,dateDATE,departmentVARCHAR(50),revenueDECIMAL(10,2));--插入數(shù)據(jù)INSERTINTOsales(id,date,department,revenue)VALUES(1,'2023-01-01','Sales',5000),(2,'2023-01-02','Marketing',3000),(3,'2023-01-03','Sales',7000);--查詢2023年每個月的銷售額總和SELECTYEAR(date