2026年數(shù)據(jù)分析師面試題及數(shù)據(jù)可視化工具含答案一、選擇題（共5題，每題2分）1.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法通常會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差最小？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.使用KNN（最近鄰）填充D.使用模型預(yù)測(cè)缺失值2.假設(shè)某電商平臺(tái)的用戶購(gòu)買轉(zhuǎn)化率為5%，現(xiàn)通過A/B測(cè)試提升了轉(zhuǎn)化率至6%，提升幅度約為多少？A.20%B.25%C.30%D.35%3.以下哪種可視化方式最適合展示不同城市之間的銷售額差異？A.散點(diǎn)圖B.條形圖C.餅圖D.熱力圖4.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型的適用場(chǎng)景是？A.數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性波動(dòng)B.數(shù)據(jù)線性關(guān)系強(qiáng)C.數(shù)據(jù)分布均勻D.數(shù)據(jù)噪聲較大5.以下哪種SQL聚合函數(shù)常用于計(jì)算分組后的最大值？A.AVG()B.SUM()C.MAX()D.COUNT()二、簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分）6.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師在零售行業(yè)中的核心工作職責(zé)。7.解釋什么是“過擬合”，并說(shuō)明如何避免過擬合。8.在數(shù)據(jù)可視化中，如何選擇合適的顏色方案以提高信息傳達(dá)效率？三、計(jì)算題（共2題，每題10分）9.某公司2025年第一季度各產(chǎn)品線銷售額如下表：|產(chǎn)品線|1月|2月|3月||--|--|--|--||A|100|120|130||B|90|110|115||C|80|95|105|計(jì)算：（1）各產(chǎn)品線的季度總銷售額；（2）各產(chǎn)品線的月均銷售額；（3）哪個(gè)產(chǎn)品線銷售額增長(zhǎng)最快？10.假設(shè)某APP用戶留存率如下：-第1天留存率：50%；-第2天留存率：30%；-第3天留存率：20%。計(jì)算：（1）3天累計(jì)留存率；（2）如果留存率持續(xù)按此趨勢(shì)下降，第5天的留存率預(yù)估為多少？四、代碼題（共2題，每題15分）11.使用Python（Pandas庫(kù)）完成以下任務(wù)：-讀取名為`sales.csv`的文件，其中包含列：`date`（日期）、`city`（城市）、`revenue`（銷售額）；-按城市分組，計(jì)算每月總銷售額；-將結(jié)果保存為`monthly_sales.csv`文件。12.使用SQL完成以下任務(wù)：-查詢2025年各省份的訂單數(shù)量，按訂單數(shù)量降序排列；-如果同一訂單包含多個(gè)商品，則統(tǒng)計(jì)訂單總數(shù)；-結(jié)果需包含省份名稱和訂單數(shù)量。五、分析題（共1題，20分）13.某電商平臺(tái)A/B測(cè)試了兩種推薦算法（算法A和算法B）對(duì)用戶點(diǎn)擊率的影響。原始數(shù)據(jù)如下表：|用戶組|算法|點(diǎn)擊數(shù)|展示數(shù)||--||--|--||控制組|A|200|1000||實(shí)驗(yàn)組|B|250|1000||控制組|A|180|1000||實(shí)驗(yàn)組|B|230|1000|分析：（1）計(jì)算兩組的點(diǎn)擊率；（2）哪種算法效果更好？請(qǐng)說(shuō)明理由；（3）如何進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)定性？答案及解析一、選擇題答案1.C-解析：KNN填充考慮了數(shù)據(jù)局部特征，偏差較??；均值/中位數(shù)填充可能扭曲分布；刪除樣本會(huì)丟失信息。2.B-解析：提升幅度=(6%-5%)/5%=20%。3.B-解析：條形圖直觀展示分類數(shù)據(jù)的差異，適合城市對(duì)比。4.A-解析：ARIMA適用于具有趨勢(shì)和季節(jié)性的時(shí)間序列。5.C-解析：MAX()返回分組后的最大值。二、簡(jiǎn)答題答案6.數(shù)據(jù)分析師在零售行業(yè)中的核心職責(zé)：-收集和處理銷售、用戶、庫(kù)存等數(shù)據(jù)；-分析用戶行為，優(yōu)化營(yíng)銷策略；-監(jiān)控業(yè)務(wù)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)增長(zhǎng)機(jī)會(huì)；-通過可視化報(bào)告支持決策。7.過擬合解釋及避免方法：-過擬合：模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，泛化能力差；-避免：減少特征數(shù)量、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、使用正則化（如Lasso）、早停法。8.顏色方案選擇原則：-避免過多顏色（建議不超過5種）；-使用對(duì)比色突出重點(diǎn)；-考慮色盲友好（如用藍(lán)綠代替紅綠）；-遵循行業(yè)共識(shí)（如用藍(lán)色代表負(fù)增長(zhǎng)）。三、計(jì)算題答案9.（1）季度總銷售額：-A：100+120+130=350；B：90+110+115=315；C：80+95+105=280；（2）月均銷售額：-A：350/3≈117；B：315/3≈105；C：280/3≈93；（3）增長(zhǎng)最快：-A：130-100=30（增長(zhǎng)率30%）。10.（1）3天累計(jì)留存率：-50%×30%×20%=3%；（2）第5天預(yù)估：-按趨勢(shì)下降，預(yù)估10%。四、代碼題答案11.Python（Pandas）代碼：pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv('sales.csv')df['month']=pd.to_datetime(df['date']).dt.monthgrouped=df.groupby(['city','month'])['revenue'].sum().reset_index()grouped.to_csv('monthly_sales.csv',index=False)12.SQL代碼：sqlSELECTprovince,COUNT(order_id)ASorder_countFROMordersGROUPBYprovinceORDERBYorder_countDESC;五、分析題答案13.（1）點(diǎn)擊率：-A：20