2026年數(shù)據(jù)分析師面試題庫：數(shù)據(jù)挖掘與處理專業(yè)題目集一、選擇題（共5題，每題2分）題目1：在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法通常適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)且能保留更多原始信息？A.刪除含有缺失值的行B.填充均值或中位數(shù)C.K最近鄰填充D.回歸填充題目2：下列哪項(xiàng)是交叉驗(yàn)證的主要作用？A.減少模型訓(xùn)練時(shí)間B.避免過擬合C.自動(dòng)選擇最佳特征D.提高數(shù)據(jù)規(guī)模題目3：在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程中，Z-score標(biāo)準(zhǔn)化適用于哪種數(shù)據(jù)分布？A.偏態(tài)分布B.正態(tài)分布C.離散分布D.任意分布題目4：以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹分類B.線性回歸C.K-means聚類D.邏輯回歸題目5：在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，以下哪種技術(shù)能有效提升計(jì)算效率？A.數(shù)據(jù)抽樣B.分布式計(jì)算（如Spark）C.數(shù)據(jù)聚合D.簡單循環(huán)遍歷二、簡答題（共4題，每題5分）題目6：簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的。題目7：解釋什么是特征工程，并舉例說明其在數(shù)據(jù)分析中的作用。題目8：描述一下數(shù)據(jù)降維的常用方法及其適用場景。題目9：如何評估一個(gè)分類模型的性能？請列舉至少三種指標(biāo)。三、計(jì)算題（共3題，每題10分）題目10：假設(shè)有一組樣本數(shù)據(jù)：[10,20,30,40,50]，計(jì)算其均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。題目11：給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中特征X1和X2的協(xié)方差為2，X1的標(biāo)準(zhǔn)差為3，X2的標(biāo)準(zhǔn)差為4。計(jì)算X1和X2的相關(guān)系數(shù)。題目12：已知某分類模型的真陽性（TP）為60，假陽性（FP）為20，真陰性（TN）為40，假陰性（FN）為30。計(jì)算該模型的準(zhǔn)確率、精確率和召回率。四、論述題（共2題，每題15分）題目13：結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場景，論述特征工程在提升模型效果方面的作用，并舉例說明如何進(jìn)行特征工程。題目14：在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，有哪些常見方法？請分析每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并說明如何選擇合適的方法。答案與解析一、選擇題答案1.C（K最近鄰填充利用周圍樣本的值填充，適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)且保留更多信息。）2.B（交叉驗(yàn)證通過多次驗(yàn)證避免過擬合，確保模型泛化能力。）3.B（Z-score標(biāo)準(zhǔn)化假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)。）4.C（K-means聚類屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自然分組。）5.B（分布式計(jì)算（如Spark）可并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，提升效率。）二、簡答題答案題目6：數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：1.缺失值處理：刪除或填充缺失值（如均值、中位數(shù)、KNN填充）。2.異常值檢測：識別并處理異常值（如箱線圖法、Z-score法）。3.重復(fù)值處理：刪除或合并重復(fù)數(shù)據(jù)。4.數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一：統(tǒng)一日期、數(shù)值格式等。5.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：如歸一化、離散化等。目的：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少噪聲干擾，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。題目7：特征工程是指通過領(lǐng)域知識和技術(shù)手段，從原始數(shù)據(jù)中提取或構(gòu)造更有信息量的特征。作用：-提升模型效果（如線性回歸轉(zhuǎn)為多項(xiàng)式回歸）。-減少數(shù)據(jù)維度（如PCA降維）。-處理數(shù)據(jù)不平衡（如過采樣）。例子：將用戶注冊時(shí)間轉(zhuǎn)換為“工作日/周末”特征，可提升用戶活躍度預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。題目8：數(shù)據(jù)降維方法：1.主成分分析（PCA）：適用于高維數(shù)據(jù)，保留主要信息。2.線性判別分析（LDA）：用于分類任務(wù)，最大化類間差異。3.特征選擇：如Lasso回歸，剔除不重要特征。適用場景：-大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)處理（如圖像壓縮）。-避免過擬合（減少特征數(shù)量）。題目9：評估分類模型性能的指標(biāo)：1.準(zhǔn)確率（Accuracy）：TP+TN/總樣本數(shù)。2.精確率（Precision）：TP/(TP+FP)。3.召回率（Recall）：TP/(TP+FN)。其他指標(biāo)：F1分?jǐn)?shù)、AUC等。三、計(jì)算題答案題目10：-均值=(10+20+30+40+50)/5=30-方差=[(10-30)2+(20-30)2+(30-30)2+(40-30)2+(50-30)2]/5=200-標(biāo)準(zhǔn)差=√200≈14.14題目11：相關(guān)系數(shù)=協(xié)方差/(標(biāo)準(zhǔn)差×標(biāo)準(zhǔn)差)=2/(3×4)=0.167題目12：-準(zhǔn)確率=(60+40)/150=80%-精確率=60/(60+20)=75%-召回率=60/(60+30)=66.7%四、論述題答案題目13：特征工程通過構(gòu)造或轉(zhuǎn)換特征，可顯著提升模型效果。作用：-提高模型可解釋性（如用戶年齡分段為“青年/中年”）。-增強(qiáng)模型泛化能力（如多項(xiàng)式特征提升線性模型效果）。例子：電商用戶行為分析中，將“購買次數(shù)”和“瀏覽時(shí)長”合并為“活躍度指數(shù)”，能更準(zhǔn)確預(yù)測用戶流失。題目14：處理不平衡數(shù)據(jù)的方法：1.過采樣：重復(fù)少數(shù)類樣本（如SMOTE算法）。-優(yōu)點(diǎn)：不丟失多數(shù)類信息。-缺點(diǎn)：可能過擬合。2.欠采樣：隨機(jī)刪除多數(shù)類樣本。-優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算簡單。-缺點(diǎn)：丟失多數(shù)類信息