工商銀行佛山市順德區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共10題，每題2分，合計20分）1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪種方法最適合用于處理缺失值？（）A.直接刪除含有缺失值的樣本B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用回歸模型預測缺失值D.以上方法都適用，需根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇2.以下哪個指標不屬于電商行業(yè)常用的用戶活躍度衡量指標？（）A.日活躍用戶（DAU）B.月活躍用戶（MAU）C.用戶留存率D.廣告點擊率3.在進行數(shù)據(jù)可視化時，以下哪種圖表最適合展示不同城市之間的銷售額對比？（）A.折線圖B.柱狀圖C.散點圖D.餅圖4.以下哪個SQL語句可以用來計算某表中不同地區(qū)的訂單數(shù)量？（）A.`SELECTCOUNT()FROMorders;`B.`SELECTregion,COUNT()FROMordersGROUPBYregion;`C.`SELECTAVG(order_amount)FROMorders;`D.`SELECTMAX(order_id)FROMorders;`5.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪種方法最適合處理異常值？（）A.直接刪除異常值B.使用箱線圖識別并替換異常值C.使用標準化方法將異常值歸一化D.以上方法都適用，需根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇6.在進行時間序列分析時，以下哪個模型最適合處理具有明顯季節(jié)性波動的數(shù)據(jù)？（）A.ARIMA模型B.線性回歸模型C.邏輯回歸模型D.決策樹模型7.以下哪個指標不屬于電商行業(yè)常用的用戶轉化率衡量指標？（）A.跳出率B.轉化率C.客單價D.用戶留存率8.在進行數(shù)據(jù)探索性分析時，以下哪種方法最適合用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式？（）A.描述性統(tǒng)計B.相關性分析C.聚類分析D.以上方法都適用，需根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇9.以下哪個SQL語句可以用來計算某表中不同產(chǎn)品的銷售額總和？（）A.`SELECTSUM(sales)FROMorders;`B.`SELECTproduct_id,SUM(sales)FROMordersGROUPBYproduct_id;`C.`SELECTAVG(sales)FROMorders;`D.`SELECTMAX(sales)FROMorders;`10.在進行A/B測試時，以下哪個指標最適合用于衡量測試效果？（）A.用戶數(shù)量B.轉化率C.廣告曝光量D.用戶滿意度二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）1.在進行數(shù)據(jù)可視化時，為了使圖表更易讀，通常需要調整__________和__________。2.電商行業(yè)常用的用戶留存率計算公式為：__________。3.在SQL中，使用__________關鍵字可以用來對數(shù)據(jù)進行排序。4.在時間序列分析中，ARIMA模型的三個參數(shù)分別是p、d和__________。5.在進行數(shù)據(jù)清洗時，處理重復數(shù)據(jù)的常用方法是__________。三、簡答題（共3題，每題10分，合計30分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在電商行業(yè)的主要工作內(nèi)容。2.解釋什么是A/B測試，并說明其在電商行業(yè)中的應用場景。3.描述在進行數(shù)據(jù)清洗時，常見的缺失值處理方法及其優(yōu)缺點。四、計算題（共2題，每題15分，合計30分）1.某電商平臺的用戶數(shù)據(jù)如下表所示，請計算該平臺的用戶留存率（以天為單位）。|用戶ID|注冊日期|最后登錄日期||--|-|--||1|2023-01-01|2023-01-03||2|2023-01-02|2023-01-04||3|2023-01-03|2023-01-01||4|2023-01-04|2023-01-06||5|2023-01-05|2023-01-05|2.某電商平臺的銷售額數(shù)據(jù)如下表所示，請使用SQL語句計算每個產(chǎn)品的銷售額總和，并按銷售額從高到低排序。|訂單ID|產(chǎn)品ID|銷售額||--|--|--||1|101|200||2|102|150||3|101|250||4|103|180||5|102|300|五、論述題（1題，20分）結合佛山市順德區(qū)的電商行業(yè)特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升平臺的運營效率。答案及解析一、選擇題答案及解析1.D-解析：處理缺失值的方法應根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇，直接刪除、均值/中位數(shù)填充、回歸預測等方法各有優(yōu)劣，需結合實際情況選擇。2.D-解析：廣告點擊率屬于廣告效果衡量指標，不屬于用戶活躍度指標。3.B-解析：柱狀圖最適合展示不同類別的數(shù)據(jù)對比，如城市銷售額對比。4.B-解析：`GROUPBY`語句可以按地區(qū)分組統(tǒng)計訂單數(shù)量。5.B-解析：箱線圖可以識別異常值，替換或處理異常值是數(shù)據(jù)清洗的常見方法。6.A-解析：ARIMA模型適合處理具有季節(jié)性波動的數(shù)據(jù)。7.A-解析：跳出率屬于用戶流失指標，不屬于轉化率指標。8.D-解析：描述性統(tǒng)計、相關性分析、聚類分析都可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式。9.B-解析：`GROUPBY`語句可以按產(chǎn)品ID分組統(tǒng)計銷售額總和。10.B-解析：轉化率是衡量A/B測試效果的核心指標。二、填空題答案及解析1.坐標軸范圍、顏色搭配-解析：調整坐標軸范圍可以突出數(shù)據(jù)趨勢，顏色搭配影響圖表易讀性。2.留存用戶數(shù)/注冊用戶數(shù)×100%-解析：留存率是衡量用戶持續(xù)使用平臺能力的指標。3.ORDERBY-解析：`ORDERBY`關鍵字用于對SQL查詢結果進行排序。4.q-解析：ARIMA模型的三個參數(shù)是p（自回歸階數(shù)）、d（差分階數(shù)）和q（移動平均階數(shù)）。5.刪除重復記錄-解析：處理重復數(shù)據(jù)的方法包括刪除或合并重復記錄。三、簡答題答案及解析1.數(shù)據(jù)分析師在電商行業(yè)的主要工作內(nèi)容-數(shù)據(jù)收集與清洗：從電商平臺收集用戶行為、交易等數(shù)據(jù)，進行清洗和預處理。-用戶分析：分析用戶畫像、用戶行為、用戶留存等，為精準營銷提供支持。-銷售分析：分析銷售額、客單價、轉化率等指標，優(yōu)化銷售策略。-競品分析：通過數(shù)據(jù)分析了解競爭對手的市場表現(xiàn)，制定差異化策略。-運營優(yōu)化：通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)問題，提出優(yōu)化建議，提升平臺運營效率。2.A/B測試及其應用場景-定義：A/B測試是一種通過對比兩個版本（A和B）的效果，選擇最優(yōu)方案的方法。-應用場景：電商行業(yè)常用A/B測試優(yōu)化頁面設計、促銷策略、推薦算法等，提升用戶轉化率。3.數(shù)據(jù)清洗中的缺失值處理方法及其優(yōu)缺點-刪除缺失值：簡單易操作，但可能丟失大量信息。-均值/中位數(shù)填充：適用于數(shù)據(jù)分布均勻的情況，但可能扭曲數(shù)據(jù)分布。-回歸預測：更精準，但計算復雜。四、計算題答案及解析1.用戶留存率計算-計算方法：留存率=留存用戶數(shù)/注冊用戶數(shù)×100%-示例：假設注冊用戶數(shù)為5，留存用戶數(shù)為3（最后登錄日期為注冊日期后1天或更晚），則留存率=3/5×100%=60%。2.SQL語句計算銷售額總和并排序sqlSELECTproduct_id,SUM(sales)AStotal_salesFROMordersGROUPBYproduct_idORDERBYtotal_salesDESC;-解析：`GROUPBY`按產(chǎn)品ID分組，`SUM(sales)`計算銷售額總和，`ORDERBY`按銷售額降序排序。五、論述題答案及解析結合佛山市順德區(qū)的電商行業(yè)特點，數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)分析提升平臺的運營效率-順德區(qū)電商行業(yè)特點：制造業(yè)發(fā)達，電商以工業(yè)品、生活用品為主，消費者對價格敏感度高。-數(shù)據(jù)分析提升運營效率的方法：1.用戶行為分析：通過分析用戶瀏覽、購買行為，優(yōu)化商品推薦算法，提升轉化率。2.