2026年數(shù)據(jù)分析師崗位技能測試題庫及答案一、單選題（共10題，每題2分，共20分）1.在處理缺失值時，以下哪種方法適用于數(shù)據(jù)量較大且缺失比例不高的場景？A.刪除含有缺失值的行B.填充均值或中位數(shù)C.使用模型預(yù)測缺失值D.均勻分布隨機(jī)填充2.某電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)中，某用戶在一個月內(nèi)訪問網(wǎng)站次數(shù)為100次，購買次數(shù)為5次，其購買轉(zhuǎn)化率約為多少？A.1%B.5%C.10%D.20%3.以下哪種SQL語句用于對銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行按月份分組統(tǒng)計？sqlSELECTmonth,SUM(sales)AStotal_salesFROMsales_dataWHEREyear=2025GROUPBYmonth;A.`GROUPBYyear;`B.`ORDERBYmonth;`C.`HAVINGmonth=6;`D.`SELECTDISTINCTmonth;`4.假設(shè)某城市外賣騎手配送時間服從正態(tài)分布，均值為25分鐘，標(biāo)準(zhǔn)差為5分鐘，騎手在30分鐘內(nèi)完成配送的概率約為多少？A.15.87%B.34.13%C.50%D.84.13%5.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示不同城市用戶的年齡分布？A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖6.某銀行客戶流失數(shù)據(jù)中，某地區(qū)用戶流失率為30%，非流失用戶占70%，若該地區(qū)用戶總數(shù)為1000人，流失用戶約有多少人？A.200人B.300人C.400人D.500人7.在Python中，以下哪個庫常用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理？A.MatplotlibB.SeabornC.PandasD.Scikit-learn8.某電商A/B測試中，對照組轉(zhuǎn)化率為8%，實(shí)驗(yàn)組轉(zhuǎn)化率為12%，實(shí)驗(yàn)組相比對照組提升了多少？A.25%B.33.33%C.50%D.75%9.以下哪種算法適用于處理文本分類任務(wù)？A.K-Means聚類B.決策樹分類C.線性回歸D.PCA降維10.某城市地鐵客流量數(shù)據(jù)中，工作日平均客流量為10萬人次，周末平均客流量為6萬人次，周末客流量相比工作日降低了多少？A.40%B.50%C.60%D.70%二、多選題（共5題，每題3分，共15分）1.以下哪些方法可用于處理數(shù)據(jù)中的異常值？A.刪除異常值B.均值替換C.標(biāo)準(zhǔn)化處理D.使用模型剔除2.某電商平臺用戶畫像分析中，以下哪些維度是常用指標(biāo)？A.年齡、性別、地域B.購買頻次、客單價C.流失率、復(fù)購率D.瀏覽時長、跳出率3.在SQL中，以下哪些函數(shù)可用于數(shù)據(jù)聚合？A.`SUM()`B.`AVG()`C.`COUNT()`D.`GROUPBY`4.以下哪些場景適合使用時間序列分析？A.預(yù)測未來銷量B.分析用戶活躍度趨勢C.監(jiān)測設(shè)備故障D.地圖熱力圖分析5.在Python中，以下哪些庫可用于數(shù)據(jù)分析和建模？A.NumPyB.MatplotlibC.StatsmodelsD.TensorFlow三、判斷題（共10題，每題1分，共10分）1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析過程中最耗時的環(huán)節(jié)。（×）2.散點(diǎn)圖適合展示兩個連續(xù)變量的相關(guān)性。（√）3.SQL中的`INNERJOIN`會返回兩個表中匹配的所有行。（√）4.機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，過擬合會導(dǎo)致模型在測試集上表現(xiàn)較差。（√）5.數(shù)據(jù)抽樣時，分層抽樣適用于數(shù)據(jù)不均衡的場景。（√）6.數(shù)據(jù)可視化的目的是讓數(shù)據(jù)更具藝術(shù)性。（×）7.Python中的Pandas庫主要用于數(shù)據(jù)清洗，不適用于數(shù)據(jù)分析。（×）8.A/B測試中，實(shí)驗(yàn)組通常比對照組轉(zhuǎn)化率更高。（√）9.數(shù)據(jù)聚合時，`GROUPBY`必須與聚合函數(shù)一起使用。（√）10.數(shù)據(jù)分析師需要具備良好的業(yè)務(wù)理解能力。（√）四、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述數(shù)據(jù)分析師在電商行業(yè)中的主要工作職責(zé)。-策略制定：通過數(shù)據(jù)分析支持產(chǎn)品優(yōu)化、營銷策略制定等。-數(shù)據(jù)清洗：處理用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。-趨勢分析：分析用戶增長、銷售變化等，預(yù)測未來趨勢。-可視化呈現(xiàn)：用圖表展示分析結(jié)果，輔助業(yè)務(wù)決策。2.解釋什么是A/B測試，并說明其優(yōu)缺點(diǎn)。-A/B測試是通過對比兩個版本（對照組和實(shí)驗(yàn)組）的效果，驗(yàn)證某項(xiàng)改變（如按鈕顏色、文案調(diào)整）是否提升業(yè)務(wù)指標(biāo)。-優(yōu)點(diǎn)：科學(xué)驗(yàn)證，減少主觀決策風(fēng)險；可量化效果。-缺點(diǎn)：需要一定樣本量，可能存在統(tǒng)計誤差；測試周期較長。3.在處理缺失值時，刪除缺失值的方法有哪些局限性？-可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)量減少，影響模型精度；-若缺失值存在系統(tǒng)性偏差，刪除會扭曲分析結(jié)果；-不適用于缺失比例過高的場景。五、論述題（共1題，10分）某城市地鐵公司希望通過數(shù)據(jù)分析提升乘客滿意度，請設(shè)計一個分析方案，說明分析步驟和關(guān)鍵指標(biāo)。分析方案：1.數(shù)據(jù)收集：收集乘客購票、乘車、投訴等數(shù)據(jù)，包括時間、地點(diǎn)、服務(wù)評價等。2.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值，統(tǒng)一時間格式和地點(diǎn)編碼。3.關(guān)鍵指標(biāo)：-平均乘車時長、擁擠度指數(shù)（如高峰期斷面客流密度）；-投訴率（按線路、時間段統(tǒng)計）；-服務(wù)評分（通過問卷調(diào)查或在線反饋）。4.分析方向：-高峰期線路擁擠度分析，優(yōu)化發(fā)車頻率；-投訴熱點(diǎn)區(qū)域分析，改進(jìn)服務(wù)流程；-乘客滿意度與運(yùn)營效率的關(guān)系研究。5.可視化呈現(xiàn)：用熱力圖、折線圖展示客流變化，用詞云分析投訴高頻詞。答案及解析一、單選題答案1.B2.B3.A4.D5.A6.A7.C8.B9.B10.A解析：4.正態(tài)分布中，30分鐘內(nèi)完成配送的概率對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的Z值=（30-25）/5=1，查表得84.13%。8.實(shí)驗(yàn)組提升比例=（12%-8%）/8%=50%。二、多選題答案1.A,B,C2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C5.A,B,C三、判斷題答案1.×2.√3.√4