2026年數(shù)據(jù)分析師面試題集：數(shù)據(jù)挖掘與分析能力評(píng)估一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）背景：某電商平臺(tái)希望優(yōu)化用戶推薦系統(tǒng)，提升用戶購買轉(zhuǎn)化率?，F(xiàn)有A、B、C三種推薦算法，分別基于協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦和混合推薦。請(qǐng)根據(jù)以下場(chǎng)景選擇最合適的算法。1.用戶行為數(shù)據(jù)分析：若需分析用戶歷史購買行為，找出相似用戶群體，推薦相似商品，應(yīng)優(yōu)先選擇哪種算法？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.混合推薦2.新用戶推薦場(chǎng)景：對(duì)于零購買記錄的新用戶，如何通過算法推薦商品？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.混合推薦3.高客單價(jià)商品推薦：若需提升高價(jià)值商品的曝光率，哪種算法更合適？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.混合推薦4.冷啟動(dòng)問題處理：當(dāng)新商品上線，缺乏用戶行為數(shù)據(jù)時(shí)，如何解決冷啟動(dòng)問題？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.混合推薦5.用戶畫像構(gòu)建：若需根據(jù)用戶屬性（如年齡、性別、地域）進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，哪種算法更優(yōu)？A.協(xié)同過濾B.內(nèi)容推薦C.混合推薦二、填空題（共5題，每題2分，共10分）背景：某金融科技公司需分析用戶信貸違約風(fēng)險(xiǎn)，現(xiàn)有數(shù)據(jù)包括用戶年齡、收入、貸款歷史、征信記錄等。請(qǐng)根據(jù)場(chǎng)景填寫合適的方法或指標(biāo)。1.缺失值處理：若“收入”字段有10%數(shù)據(jù)缺失，可采用______方法填充。2.異常值檢測(cè)：檢測(cè)“貸款金額”是否存在異常值，常用______方法。3.特征工程：將“年齡”和“收入”合并成______特征，可能提升模型效果。4.模型選擇：預(yù)測(cè)信貸違約風(fēng)險(xiǎn)，可選用______模型。5.評(píng)估指標(biāo)：衡量模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，常用______指標(biāo)。三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，共20分）背景：某電商平臺(tái)希望分析用戶流失原因，現(xiàn)有數(shù)據(jù)包括用戶注冊(cè)時(shí)間、活躍度、購買頻率、客單價(jià)等。請(qǐng)回答以下問題。1.數(shù)據(jù)清洗步驟：簡(jiǎn)述分析用戶流失前需進(jìn)行哪些數(shù)據(jù)清洗步驟。2.用戶分層方法：如何根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)分層？3.流失原因分析：用戶流失可能涉及哪些維度？4.改進(jìn)建議：若分析發(fā)現(xiàn)用戶因“推薦商品不精準(zhǔn)”流失，應(yīng)如何優(yōu)化？四、計(jì)算題（共2題，每題10分，共20分）背景：某零售企業(yè)需分析促銷活動(dòng)效果，現(xiàn)有數(shù)據(jù)如下：|用戶ID|促銷前購買次數(shù)|促銷后購買次數(shù)|是否參與促銷||--|-|-|--||1|2|4|是||2|1|1|否||3|3|6|是||4|0|1|是||5|2|2|否|1.提升率計(jì)算：計(jì)算參與促銷用戶的平均購買次數(shù)提升率。2.相關(guān)性分析：若“是否參與促銷”為二元變量（1=是，0=否），計(jì)算促銷與購買次數(shù)的相關(guān)系數(shù)。五、編程題（共2題，每題10分，共20分）背景：使用Python處理電商用戶行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式如下（部分示例）：json[{"user_id":1,"order_id":1001,"product_category":"服裝","order_amount":299,"order_time":"2023-01-01"},{"user_id":1,"order_id":1002,"product_category":"食品","order_amount":59,"order_time":"2023-01-03"},{"user_id":2,"order_id":1003,"product_category":"電子","order_amount":1299,"order_time":"2023-01-05"},...]1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：篩選出“電子”類商品訂單，并按用戶ID分組計(jì)算總訂單金額。2.時(shí)間序列分析：統(tǒng)計(jì)每日“食品”類商品訂單數(shù)量，并繪制趨勢(shì)圖（需說明繪圖工具）。六、開放題（共1題，15分）背景：某城市交通部門需分析早晚高峰擁堵原因，現(xiàn)有數(shù)據(jù)包括路段車流量、天氣、節(jié)假日、道路施工等。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)分析方案，包括：1.數(shù)據(jù)來源：列出可能的數(shù)據(jù)來源。2.分析步驟：簡(jiǎn)述分析流程。3.可視化建議：如何可視化分析結(jié)果？答案與解析一、選擇題答案1.A（協(xié)同過濾基于用戶相似性，適合推薦相似商品）2.B（內(nèi)容推薦基于用戶屬性，適合新用戶）3.A（協(xié)同過濾能放大高價(jià)值商品曝光）4.B（內(nèi)容推薦可通過商品屬性解決冷啟動(dòng)）5.B（內(nèi)容推薦依賴用戶畫像）二、填空題答案1.均值/中位數(shù)填充（需結(jié)合業(yè)務(wù)判斷）2.3σ原則或箱線圖法3.交互特征4.邏輯回歸/決策樹5.AUC/準(zhǔn)確率三、簡(jiǎn)答題答案1.數(shù)據(jù)清洗步驟：去重、處理缺失值、異常值檢測(cè)、格式統(tǒng)一。2.用戶分層方法：按活躍度（高/中/低）、購買頻率、客單價(jià)分層。3.流失原因維度：推薦精準(zhǔn)度、價(jià)格敏感度、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、服務(wù)體驗(yàn)。4.改進(jìn)建議：優(yōu)化推薦算法（如引入深度學(xué)習(xí)），結(jié)合用戶畫像動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略。四、計(jì)算題答案1.提升率計(jì)算：-參與促銷用戶購買次數(shù)：4+6+1=11-平均提升率：(11/3-2/3)/(2/3)=200%2.相關(guān)性分析：-購買次數(shù)：[4,1,6,1,2]-促銷變量：[1,0,1,1,0]-相關(guān)系數(shù)（簡(jiǎn)化計(jì)算）：約0.6（實(shí)際需用Python/Pandas計(jì)算）五、編程題答案1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：pythonimportpandasaspddata=pd.read_json("orders.json")filtered=data[data["product_category"]=="電子"]total_amount=filtered.groupby("user_id")["order_amount"].sum()2.時(shí)間序列分析：pythonfood_orders=data[data["product_category"]=="食品"]food_orders["order_time"]=pd.to_datetime(food_orders["order_time"])trend=food_orders.groupby(food_orders["order_time"].dt.date).size()繪圖工具：matplotlib或seaborn六、開放題答案1.數(shù)據(jù)來源：交