2025年京東金融招聘面試模擬題集數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域及備考攻略#2025年京東金融招聘面試模擬題集：數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域及備考攻略題目部分一、選擇題（每題2分，共10題）1.在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，以下哪項(xiàng)不是常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)？-A.均值-B.標(biāo)準(zhǔn)差-C.相關(guān)系數(shù)-D.偏度2.以下哪種方法適用于處理缺失值？-A.刪除含有缺失值的行-B.填充均值或中位數(shù)-C.回歸填充-D.以上都是3.在進(jìn)行特征工程時(shí)，以下哪項(xiàng)操作屬于降維方法？-A.特征編碼-B.主成分分析（PCA）-C.特征交叉-D.特征選擇4.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型適用于哪種類型的數(shù)據(jù)？-A.分類數(shù)據(jù)-B.時(shí)間序列數(shù)據(jù)-C.離散數(shù)據(jù)-D.純粹隨機(jī)數(shù)據(jù)5.以下哪種指標(biāo)適用于評(píng)估分類模型的性能？-A.均方誤差（MSE）-B.精確率-C.決定系數(shù)（R2）-D.均值絕對(duì)誤差（MAE）6.在進(jìn)行A/B測(cè)試時(shí)，以下哪項(xiàng)是控制實(shí)驗(yàn)組的基本原則？-A.樣本量足夠大-B.實(shí)驗(yàn)組和控制組具有可比性-C.隨機(jī)分配-D.以上都是7.以下哪種方法適用于異常值檢測(cè)？-A.箱線圖-B.線性回歸-C.決策樹-D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪種圖表適用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)？-A.散點(diǎn)圖-B.折線圖-C.柱狀圖-D.餅圖9.以下哪種方法適用于處理高維數(shù)據(jù)？-A.特征選擇-B.降維-C.數(shù)據(jù)清洗-D.以上都是10.在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，以下哪種方法適用于過擬合檢測(cè)？-A.損失曲線-B.學(xué)習(xí)曲線-C.驗(yàn)證曲線-D.以上都是二、填空題（每空1分，共10空）1.在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，__________是一種常用的數(shù)據(jù)規(guī)范化方法。2.在時(shí)間序列分析中，__________模型適用于具有顯著季節(jié)性特征的數(shù)據(jù)。3.在進(jìn)行特征工程時(shí)，__________是一種常用的特征選擇方法。4.在進(jìn)行分類模型評(píng)估時(shí)，__________指標(biāo)可以衡量模型的泛化能力。5.在進(jìn)行A/B測(cè)試時(shí)，__________是評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果的重要指標(biāo)。6.在進(jìn)行異常值檢測(cè)時(shí)，__________方法可以有效地識(shí)別異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。7.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，__________圖表適用于展示不同類別數(shù)據(jù)的分布情況。8.在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，__________方法可以有效地降低數(shù)據(jù)的維度。9.在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，__________曲線可以反映模型的訓(xùn)練效果。10.在進(jìn)行特征工程時(shí)，__________是一種常用的特征交叉方法。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)探索性分析的主要步驟。2.解釋特征工程的目的是什么，并列舉三種常用的特征工程方法。3.描述ARIMA模型的基本原理，并說明其適用場(chǎng)景。4.解釋A/B測(cè)試的基本流程，并說明其在數(shù)據(jù)分析中的作用。5.描述異常值檢測(cè)的常用方法，并說明其在數(shù)據(jù)分析中的重要性。四、計(jì)算題（每題10分，共2題）1.假設(shè)你有一組數(shù)據(jù)：[10,12,14,16,18]。計(jì)算這組數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。2.假設(shè)你進(jìn)行了一次A/B測(cè)試，實(shí)驗(yàn)組轉(zhuǎn)化率為10%，控制組轉(zhuǎn)化率為8%。使用假設(shè)檢驗(yàn)（α=0.05）評(píng)估實(shí)驗(yàn)組是否顯著優(yōu)于控制組。五、編程題（每題15分，共2題）1.使用Python編寫代碼，對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析，并繪制回歸曲線。2.使用Python編寫代碼，對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)，并可視化結(jié)果。答案部分一、選擇題答案1.D2.D3.B4.B5.B6.D7.A8.B9.D10.D二、填空題答案1.數(shù)據(jù)規(guī)范化2.季節(jié)性ARIMA（SARIMA）3.特征選擇4.泛化能力5.轉(zhuǎn)化率6.箱線圖7.柱狀圖8.主成分分析（PCA）9.學(xué)習(xí)曲線10.特征交叉三、簡(jiǎn)答題答案1.數(shù)據(jù)探索性分析的主要步驟：-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值等。-數(shù)據(jù)描述：計(jì)算基本統(tǒng)計(jì)指標(biāo)（均值、中位數(shù)、方差等）。-數(shù)據(jù)可視化：繪制圖表（散點(diǎn)圖、箱線圖等）。-數(shù)據(jù)關(guān)系分析：分析變量之間的關(guān)系（相關(guān)性分析等）。2.特征工程的目的是什么，并列舉三種常用的特征工程方法：-目的：提高模型的性能，通過創(chuàng)建新的特征或轉(zhuǎn)換現(xiàn)有特征來(lái)增強(qiáng)數(shù)據(jù)的表現(xiàn)力。-方法：-特征選擇：選擇最有影響力的特征。-特征編碼：將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)（如獨(dú)熱編碼）。-特征交叉：創(chuàng)建新的特征組合（如多項(xiàng)式特征）。3.ARIMA模型的基本原理，并說明其適用場(chǎng)景：-基本原理：ARIMA（自回歸積分滑動(dòng)平均模型）是一種時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，通過自回歸項(xiàng)（AR）、差分項(xiàng)（I）和滑動(dòng)平均項(xiàng)（MA）來(lái)捕捉時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)變化。-適用場(chǎng)景：適用于具有顯著趨勢(shì)和季節(jié)性特征的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。4.A/B測(cè)試的基本流程，并說明其在數(shù)據(jù)分析中的作用：-基本流程：-提出假設(shè)：確定要測(cè)試的變量和預(yù)期效果。-設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)：確定實(shí)驗(yàn)組和控制組，分配樣本。-收集數(shù)據(jù)：記錄實(shí)驗(yàn)組和控制組的性能指標(biāo)。-分析結(jié)果：使用統(tǒng)計(jì)方法評(píng)估實(shí)驗(yàn)效果。-做出決策：根據(jù)結(jié)果決定是否推廣。-作用：通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證假設(shè)，評(píng)估不同策略的效果，從而優(yōu)化決策。5.異常值檢測(cè)的常用方法，并說明其在數(shù)據(jù)分析中的重要性：-常用方法：-箱線圖：通過四分位數(shù)和異常值范圍識(shí)別異常值。-Z分?jǐn)?shù)：通過標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算異常值。-箱線圖結(jié)合Z分?jǐn)?shù)：綜合使用兩種方法。-重要性：異常值可能影響模型的性能，檢測(cè)并處理異常值可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模型的準(zhǔn)確性。四、計(jì)算題答案1.計(jì)算均值、中位數(shù)、方差和標(biāo)準(zhǔn)差：-均值：\(\frac{10+12+14+16+18}{5}=14\)-中位數(shù)：14-方差：\(\frac{(10-14)^2+(12-14)^2+(14-14)^2+(16-14)^2+(18-14)^2}{5}=8\)-標(biāo)準(zhǔn)差：\(\sqrt{8}\approx2.83\)2.A/B測(cè)試假設(shè)檢驗(yàn)：-假設(shè)檢驗(yàn)步驟：-提出假設(shè)：-\(H_0\)：實(shí)驗(yàn)組和控制組轉(zhuǎn)化率無(wú)顯著差異。-\(H_1\)：實(shí)驗(yàn)組轉(zhuǎn)化率顯著高于控制組。-計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：-樣本量：假設(shè)實(shí)驗(yàn)組和控制組各1000人。-實(shí)驗(yàn)組：100轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化率10%。-控制組：80轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化率8%。-Z分?jǐn)?shù)：\(Z=\frac{0.10-0.08}{\sqrt{\frac{0.10(1-0.10)}{1000}+\frac{0.08(1-0.08)}{1000}}}\approx2.83\)-查表得P值：P(Z>2.83)≈0.0023-判斷：P值<α（0.05），拒絕H0，實(shí)驗(yàn)組轉(zhuǎn)化率顯著高于控制組。五、編程題答案1.線性回歸分析代碼：pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#數(shù)據(jù)x=np.array([1,2,3,4,5]).reshape(-1,1)y=np.array([2,4,5,4,5])#線性回歸模型model=LinearRegression()model.fit(x,y)#預(yù)測(cè)y_pred=model.predict(x)#繪制回歸曲線plt.scatter(x,y,color='blue')plt.plot(x,y_pred,color='red')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('LinearRegression')plt.show()2.異常值檢測(cè)代碼：pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats#數(shù)據(jù)data=np.