2026年數(shù)據(jù)預(yù)測面試題及時(shí)間序列分析含答案一、選擇題（每題2分，共10題）題目：1.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型適用于哪種類型的數(shù)據(jù)？A.平穩(wěn)數(shù)據(jù)B.非平穩(wěn)數(shù)據(jù)C.確定性數(shù)據(jù)D.隨機(jī)數(shù)據(jù)2.以下哪個(gè)指標(biāo)不適合用于衡量時(shí)間序列模型的預(yù)測精度？A.MAE（平均絕對(duì)誤差）B.RMSE（均方根誤差）C.R2（決定系數(shù)）D.MAPE（平均絕對(duì)百分比誤差）3.季節(jié)性分解的STL方法中，"L"代表什么？A.趨勢（Trend）B.季節(jié)性（Seasonality）C.隨機(jī)噪聲（Residual）D.平穩(wěn)性（Stationarity）4.在時(shí)間序列預(yù)測中，指數(shù)平滑法適用于哪些場景？A.數(shù)據(jù)具有明顯趨勢和季節(jié)性B.數(shù)據(jù)波動(dòng)較大且無規(guī)律C.數(shù)據(jù)平滑且趨勢穩(wěn)定D.數(shù)據(jù)具有周期性但無季節(jié)性5.以下哪個(gè)方法不屬于深度學(xué)習(xí)在時(shí)間序列預(yù)測中的應(yīng)用？A.LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）B.GRU（門控循環(huán)單元）C.ARIMA（自回歸積分滑動(dòng)平均）D.CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）答案解析：1.B（ARIMA適用于非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，通常需要差分處理）2.C（R2主要用于回歸分析，不適用于時(shí)間序列預(yù)測）3.B（STL分解中，STL分別代表趨勢、季節(jié)性和殘差）4.C（指數(shù)平滑法適用于平滑且趨勢穩(wěn)定的數(shù)據(jù)）5.C（ARIMA是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，其余為深度學(xué)習(xí)方法）二、填空題（每題2分，共5題）題目：1.時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常包含______、______和______三種成分。2.移動(dòng)平均法（MA）的核心思想是假設(shè)最近的______個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)未來的預(yù)測影響最大。3.季節(jié)性指數(shù)的取值范圍通常在______到______之間。4.Prophet模型是由Facebook開發(fā)的，特別適用于處理具有______和______的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。5.時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)常用______和______方法。答案解析：1.趨勢（Trend）、季節(jié)性（Seasonality）、隨機(jī)噪聲（Residual）2.最近3.0到14.季節(jié)性、趨勢變化5.單位根檢驗(yàn)（ADF）、Ljung-Box檢驗(yàn)三、簡答題（每題5分，共3題）題目：1.簡述時(shí)間序列預(yù)測的三種主要成分及其含義。2.解釋什么是“過擬合”在時(shí)間序列模型中的表現(xiàn)，如何避免？3.描述ARIMA模型的三個(gè)參數(shù)（p、d、q）分別代表什么？答案解析：1.趨勢（Trend）：數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的長期方向，可以是上升、下降或穩(wěn)定。季節(jié)性（Seasonality）：數(shù)據(jù)在固定周期（如月、季）內(nèi)的重復(fù)波動(dòng)。隨機(jī)噪聲（Residual）：無法解釋的隨機(jī)波動(dòng)，通常通過差分或分解剔除。2.過擬合表現(xiàn)：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)極好，但在新數(shù)據(jù)上精度下降。避免方法：-增加數(shù)據(jù)量；-使用交叉驗(yàn)證；-簡化模型（如減少參數(shù)）；-正則化（如Lasso、Ridge）。3.p（自回歸項(xiàng)）：模型依賴過去p個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)預(yù)測未來值。d（差分階數(shù)）：使數(shù)據(jù)平穩(wěn)所需的差分次數(shù)。q（滑動(dòng)平均項(xiàng)）：模型依賴過去q個(gè)殘差預(yù)測未來值。四、計(jì)算題（每題10分，共2題）題目：1.假設(shè)某電商平臺(tái)的月度銷售額數(shù)據(jù)如下：|月份|銷售額（萬元）|||-||1|120||2|125||3|130||4|135|使用簡單移動(dòng)平均法（n=3）預(yù)測第5個(gè)月的銷售額。2.某城市每日游客數(shù)量數(shù)據(jù)如下：|日期|游客數(shù)量|||-||2023-01-01|200||2023-01-02|220||2023-01-03|230|假設(shè)數(shù)據(jù)具有線性趨勢，使用線性回歸預(yù)測2023-01-04的游客數(shù)量。答案解析：1.簡單移動(dòng)平均法（n=3）：預(yù)測第5月銷售額=(第3月+第4月+第5月)/3=(130+135+130)/3=130萬元2.線性回歸預(yù)測：假設(shè)模型為y=a+bx，其中x為日期序號(hào)，y為游客數(shù)量。-x:1,2,3→y:200,220,230-斜率b=(230-200)/(3-1)=15-截距a=200-151=185預(yù)測2023-01-04(x=4)：y=185+154=245人五、綜合應(yīng)用題（每題15分，共2題）題目：1.某零售企業(yè)2020-2024年的季度銷售額數(shù)據(jù)如下：|年份|Q1|Q2|Q3|Q4||||||||2020|100|120|110|130||2021|110|130|125|140||2022|120|140|135|150||2023|130|150|145|160||2024|140|160|155||-使用時(shí)間序列分解法（加法模型）預(yù)測2024年Q4的銷售額。-分析數(shù)據(jù)是否存在趨勢和季節(jié)性。2.某城市2020-2024年的月度空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）數(shù)據(jù)如下：|月份|2020|2021|2022|2023|2024|||||||||1|80|85|82|88|90||2|75|80|78|85|87||3|70|75|72|78|80||4|65|70|68|75|77||5|60|65|62|70|72|-建立ARIMA模型預(yù)測2024年6月的AQI。-檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷钠椒€(wěn)性（ADF檢驗(yàn)）。答案解析：1.時(shí)間序列分解法：-加法模型：銷售額=趨勢+季節(jié)性+隨機(jī)噪聲-趨勢：2020-2024年Q1銷售額逐年上升，假設(shè)線性趨勢。-季節(jié)性：各季度銷售額差異明顯，Q2最高，Q1最低。-預(yù)測2024年Q4：-趨勢：130+510=180（假設(shè)每年增長10）-季節(jié)性：Q4占比=(130+150+145+160)/600≈0.375-預(yù)測值=1800.375=67.5≈68萬元2.ARIMA模型預(yù)測：-檢驗(yàn)平穩(wěn)性：ADF檢驗(yàn)p值<0.05，數(shù)據(jù)平穩(wěn)。