2026年數(shù)據(jù)挖掘分析師常見(jiàn)面試題集一、選擇題（每題2分，共10題）題目：1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，處理缺失值最常用的方法是？A.刪除缺失值B.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.K最近鄰填充D.以上都是2.下列哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-means聚類(lèi)B.決策樹(shù)C.主成分分析（PCA）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.在特征工程中，"特征交叉"指的是？A.特征縮放B.特征組合（如多特征相乘）C.特征選擇D.特征編碼4.以下哪個(gè)指標(biāo)適用于評(píng)估分類(lèi)模型的召回率？A.AUCB.F1分?jǐn)?shù)C.MAED.RMSE5.下列哪種模型最適合處理非線(xiàn)性關(guān)系？A.線(xiàn)性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機(jī)（SVM）D.線(xiàn)性判別分析（LDA）6.在特征選擇中，"Lasso回歸"的主要作用是？A.降低模型復(fù)雜度B.增加模型泛化能力C.減少過(guò)擬合D.以上都是7.以下哪個(gè)是過(guò)擬合的典型表現(xiàn)？A.訓(xùn)練集誤差低，測(cè)試集誤差高B.訓(xùn)練集誤差高，測(cè)試集誤差低C.訓(xùn)練集和測(cè)試集誤差均低D.訓(xùn)練集和測(cè)試集誤差均高8.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型的常用參數(shù)是？A.(p,d,q)B.(k,λ)C.(α,β)D.(γ,δ)9.以下哪種方法可用于處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題？A.過(guò)采樣B.欠采樣C.權(quán)重調(diào)整D.以上都是10.在模型評(píng)估中，"交叉驗(yàn)證"的主要目的是？A.減少過(guò)擬合B.提高模型穩(wěn)定性C.增加模型參數(shù)D.以上都不是答案與解析：1.D（刪除、填充、KNN都是常用方法）2.B（決策樹(shù)是監(jiān)督學(xué)習(xí)，其余是無(wú)監(jiān)督或降維）3.B（特征交叉通過(guò)組合原始特征創(chuàng)造新特征）4.B（F1分?jǐn)?shù)綜合考慮精確率和召回率）5.C（SVM能處理非線(xiàn)性關(guān)系，其余是線(xiàn)性模型）6.D（Lasso通過(guò)正則化降低復(fù)雜度，提升泛化能力）7.A（過(guò)擬合表現(xiàn)為訓(xùn)練集效果好但泛化差）8.A（ARIMA參數(shù)為自回歸階數(shù)p、差分階數(shù)d、移動(dòng)平均階數(shù)q）9.D（過(guò)采樣、欠采樣、權(quán)重調(diào)整都是緩解不平衡的方法）10.B（交叉驗(yàn)證通過(guò)多次訓(xùn)練/測(cè)試評(píng)估模型穩(wěn)定性）二、填空題（每空1分，共10空）題目：1.在數(shù)據(jù)挖掘中，"特征縮放"通常使用______或______方法。2.決策樹(shù)算法中，常用的剪枝策略有______和______。3.評(píng)估回歸模型時(shí)，常用的誤差指標(biāo)包括______、______和______。4.在特征選擇中，"遞歸特征消除（RFE）"算法通過(guò)______和______逐步篩選特征。5.處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，常用的降維方法有______和______。6.在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，"季節(jié)性分解"通常使用______模型。7.處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，常用的向量化方法有______和______。8.在模型調(diào)參中，"網(wǎng)格搜索（GridSearch）"通過(guò)______和______尋找最優(yōu)參數(shù)。9.評(píng)估分類(lèi)模型時(shí)，"混淆矩陣"可以幫助分析______、______和______。10.在特征工程中，"特征分箱"的主要作用是______和______。答案與解析：1.標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化2.預(yù)剪枝、后剪枝3.MAE、MSE、RMSE4.基于懲罰、基于驗(yàn)證5.PCA、LDA6.指數(shù)平滑7.TF-IDF、Word2Vec8.枚舉、評(píng)估9.真陽(yáng)性、假陽(yáng)性、真陰性10.簡(jiǎn)化特征、處理異常值三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）題目：1.簡(jiǎn)述"數(shù)據(jù)清洗"的主要步驟及其意義。2.解釋"過(guò)擬合"和"欠擬合"的區(qū)別，并說(shuō)明如何解決。3.描述"特征交叉"的常見(jiàn)方法及其應(yīng)用場(chǎng)景。4.說(shuō)明"交叉驗(yàn)證"的原理及其優(yōu)缺點(diǎn)。5.如何評(píng)估一個(gè)分類(lèi)模型的性能？請(qǐng)列舉至少三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。答案與解析：1.數(shù)據(jù)清洗步驟：-缺失值處理（刪除/填充）；-異常值檢測(cè)與處理（刪除/修正）；-數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一（如日期格式）；-重復(fù)值處理；-數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換。意義：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，避免模型受噪聲干擾，增強(qiáng)模型泛化能力。2.過(guò)擬合與欠擬合：-過(guò)擬合：模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過(guò)度，泛化能力差；-欠擬合：模型過(guò)于簡(jiǎn)單，未能捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律。解決方法：過(guò)擬合可通過(guò)正則化、簡(jiǎn)化模型、增加數(shù)據(jù)量解決；欠擬合可通過(guò)增加模型復(fù)雜度、特征工程、減少數(shù)據(jù)量解決。3.特征交叉方法：-乘法交叉（如年齡收入）；-加法交叉（如年齡+收入）；-邏輯交叉（如"性別"與"婚姻狀態(tài)"組合為虛擬變量）。應(yīng)用場(chǎng)景：金融風(fēng)控（如"收入年限"預(yù)測(cè)信用）、電商推薦（如"瀏覽時(shí)長(zhǎng)購(gòu)買(mǎi)頻率"）。4.交叉驗(yàn)證原理與優(yōu)缺點(diǎn)：-原理：將數(shù)據(jù)分為k份，輪流用k-1份訓(xùn)練、1份測(cè)試，計(jì)算平均性能。-優(yōu)點(diǎn)：減少單一劃分的偶然性，提高評(píng)估穩(wěn)定性。-缺點(diǎn)：計(jì)算成本高，k值選擇影響結(jié)果。5.分類(lèi)模型評(píng)估指標(biāo)：-準(zhǔn)確率（整體預(yù)測(cè)正確率）；-精確率（正類(lèi)預(yù)測(cè)正確率）；-召回率（正類(lèi)檢出率）。四、編程題（每題15分，共2題）題目1：使用Python實(shí)現(xiàn)K-means聚類(lèi)算法，對(duì)以下二維數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類(lèi)（k=3），并可視化結(jié)果：pythondata=[[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0],[5,2],[5,4],[5,0]]題目2：使用Scikit-learn實(shí)現(xiàn)邏輯回歸模型，對(duì)鳶尾花（Iris）數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)，并輸出混淆矩陣和F1分?jǐn)?shù)。答案與解析：題目1：pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefk_means(data,k):隨機(jī)初始化中心點(diǎn)centers=data[np.random.choice(len(data),k,replace=False)]whileTrue:計(jì)算距離并分配簇distances=np.linalg.norm(data[:,np.newaxis]-centers,axis=2)labels=np.argmin(distances,axis=1)更新中心點(diǎn)new_centers=np.array([data[labels==i].mean(axis=0)foriinrange(k)])判斷收斂ifnp.all(centers==new_centers):breakcenters=new_centersreturnlabels,centersdata=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0],[5,2],[5,4],[5,0]])labels,centers=k_means(data,3)可視化plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=labels,cmap='viridis')plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1],c='red',marker='X')plt.show()題目2：pythonfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,f1_score加載數(shù)據(jù)iris=load_iris()X,y=iris.data,iris.target訓(xùn)練模型model=LogisticRegression(max_iter=200)model.fit(X,y)預(yù)測(cè)與評(píng)估y_pred=model.predict(X)print("混淆矩陣:\n",confusion_matrix(y,y_pred))print("F1分?jǐn)?shù):",f1_score(y,y_pred,average='macro'))五、實(shí)際應(yīng)用題（每題20分，共2題）題目1：某電商平臺(tái)希望通過(guò)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)（瀏覽時(shí)長(zhǎng)、購(gòu)買(mǎi)次數(shù)、商品類(lèi)別）預(yù)測(cè)用戶(hù)是否為高價(jià)值用戶(hù)（標(biāo)簽為1或0）。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)處理和建模方案。題目2：某銀行希望利用客戶(hù)歷史數(shù)據(jù)（年齡、收入、貸款余額）預(yù)測(cè)客戶(hù)是否會(huì)違約（標(biāo)簽為1或0）。請(qǐng)?zhí)岢鲆粋€(gè)特征工程和模型選擇策略。答案與解析：題目1：方案：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：-缺失值處理（如瀏覽時(shí)長(zhǎng)用中位數(shù)填充）；-特征縮放（標(biāo)準(zhǔn)化）；-類(lèi)別特征編碼（如One-Hot）；-特征交叉（如"瀏覽時(shí)長(zhǎng)購(gòu)買(mǎi)次數(shù)"）。2.建模：-使用邏輯回歸或隨機(jī)森林；-交叉驗(yàn)證調(diào)參；-