2026年數(shù)據(jù)分析師時(shí)間序列分析面試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分）1.以下哪項(xiàng)不是時(shí)間序列分析的常見分解方法？A.加法模型B.乘法模型C.ARIMA模型D.指數(shù)平滑法2.在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，季節(jié)性因素通常指什么？A.數(shù)據(jù)的長期趨勢B.數(shù)據(jù)的短期周期性波動(dòng)C.數(shù)據(jù)的隨機(jī)噪聲D.數(shù)據(jù)的異常值3.假設(shè)某電商平臺(tái)的訂單量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的日周期性波動(dòng)，以下哪項(xiàng)方法最適合去除季節(jié)性影響？A.移動(dòng)平均法B.差分法C.季節(jié)性分解（STL）D.指數(shù)平滑法4.ARIMA模型中，p、d、q分別代表什么？A.自回歸項(xiàng)數(shù)、差分次數(shù)、移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)B.移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)、自回歸項(xiàng)數(shù)、差分次數(shù)C.差分次數(shù)、移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)、自回歸項(xiàng)數(shù)D.滑動(dòng)窗口大小、差分次數(shù)、自回歸項(xiàng)數(shù)5.以下哪種時(shí)間序列模型適用于數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢和季節(jié)性？A.AR模型B.MA模型C.SARIMA模型D.ETS模型二、填空題（共5題，每題2分）1.時(shí)間序列分析中，__________是指數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的長期方向性趨勢。2.在時(shí)間序列分解中，__________模型假設(shè)季節(jié)性影響與數(shù)據(jù)水平成正比。3.使用ARIMA模型前，通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行__________處理以消除趨勢。4.季節(jié)性差分公式為Δ???=???-???-??，其中s代表__________。5.時(shí)間序列模型中，__________法適用于數(shù)據(jù)具有線性趨勢和季節(jié)性成分的預(yù)測。三、簡答題（共4題，每題5分）1.簡述時(shí)間序列分析在電商行業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用場景。-要求：結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景（如銷售預(yù)測、用戶行為分析等）進(jìn)行說明。2.解釋ARIMA模型中的“平穩(wěn)性”概念及其重要性。-要求：說明平穩(wěn)性的定義、判斷方法以及不滿足平穩(wěn)性時(shí)的處理方式。3.如何評估時(shí)間序列模型的預(yù)測性能？常用指標(biāo)有哪些？-要求：列舉至少3個(gè)常用指標(biāo)（如MAE、RMSE、MAPE）并解釋其含義。4.簡述指數(shù)平滑法（ETS）的基本原理及其優(yōu)缺點(diǎn)。-要求：說明ETS的分解方式（水平、趨勢、季節(jié)性）及適用場景。四、計(jì)算題（共3題，每題10分）1.假設(shè)某超市的日銷售數(shù)據(jù)如下：|天數(shù)（t）|銷售量（Y?）||-|||1|120||2|130||3|128||4|135||5|140|-要求：1.計(jì)算該序列的一階差分序列。2.判斷該序列是否平穩(wěn)（通過觀察差分后的序列趨勢）。2.某城市地鐵的月乘客量數(shù)據(jù)如下：|月份（t）|乘客量（Y?）||-|||1|2000||2|2100||3|2150||4|2300||5|2400|-要求：1.使用簡單線性回歸擬合該序列的趨勢成分。2.若假設(shè)數(shù)據(jù)具有12個(gè)月季節(jié)性周期，計(jì)算季節(jié)性指數(shù)（以第1個(gè)月為基準(zhǔn)）。3.給定以下時(shí)間序列數(shù)據(jù)：|月份（t）|數(shù)據(jù)（Y?）||-|||1|100||2|102||3|105||4|110||5|108|-要求：1.建立SARIMA(1,1,1)(0,1,1)模型，并解釋參數(shù)含義。2.若已知第6個(gè)月的數(shù)據(jù)為112，預(yù)測第7個(gè)月的數(shù)據(jù)值（假設(shè)季節(jié)性周期為6個(gè)月）。五、實(shí)際應(yīng)用題（共2題，每題15分）1.背景：某生鮮電商平臺(tái)需要預(yù)測未來3個(gè)月的訂單量，歷史數(shù)據(jù)如下：|月份（t）|訂單量（Y?）||-|||1|5000||2|5500||3|5800||4|6000||5|6200|-要求：1.選擇合適的時(shí)間序列模型（如ARIMA、SARIMA或ETS）進(jìn)行預(yù)測，并說明理由。2.評估模型的預(yù)測誤差，并提出改進(jìn)建議（如是否需要調(diào)整模型參數(shù)或引入外部變量）。2.背景：某旅游景區(qū)的周游客量數(shù)據(jù)如下：|周次（t）|游客量（Y?）||-|||1|1200||2|1300||3|1250||4|1400||5|1500|-要求：1.分析數(shù)據(jù)的趨勢和季節(jié)性成分，并選擇合適的模型（如STL分解+趨勢外推）。2.若景區(qū)計(jì)劃在下一周推出促銷活動(dòng)，預(yù)測活動(dòng)期間的游客量變化范圍（給出置信區(qū)間）。答案及解析一、選擇題答案1.C（ARIMA模型是一種預(yù)測方法，而非分解方法）2.B（季節(jié)性指周期性波動(dòng)，如每周、每月的固定模式）3.B（差分法可有效消除線性或季節(jié)性趨勢）4.A（p：自回歸項(xiàng)數(shù)，d：差分次數(shù)，q：移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)）5.C（SARIMA模型同時(shí)處理趨勢和季節(jié)性）二、填空題答案1.趨勢2.乘法3.差分4.季節(jié)性周期長度5.指數(shù)平滑（ETS）三、簡答題答案1.時(shí)間序列分析在電商行業(yè)的應(yīng)用：-銷售預(yù)測：預(yù)測未來某段時(shí)間的訂單量、客單價(jià)等，幫助企業(yè)備貨和營銷。-用戶行為分析：分析用戶活躍時(shí)段、購買周期等，優(yōu)化平臺(tái)功能。-促銷效果評估：通過對比活動(dòng)前后數(shù)據(jù)變化，量化促銷效果。2.ARIMA模型的平穩(wěn)性：-定義：平穩(wěn)性指時(shí)間序列的均值、方差和自協(xié)方差不隨時(shí)間變化。-重要性：ARIMA模型假設(shè)數(shù)據(jù)平穩(wěn)，否則需差分或變換處理。-判斷方法：繪制ACF/PACF圖、單位根檢驗(yàn)（如ADF檢驗(yàn)）。3.時(shí)間序列模型評估指標(biāo)：-MAE（平均絕對誤差）：絕對誤差的平均值，對異常值不敏感。-RMSE（均方根誤差）：平方誤差的平方根，放大異常值影響。-MAPE（平均絕對百分比誤差）：百分比誤差的平均值，適用于跨量級比較。4.指數(shù)平滑法（ETS）原理及優(yōu)缺點(diǎn)：-原理：通過加權(quán)平均歷史數(shù)據(jù)，權(quán)重按時(shí)間遠(yuǎn)近遞減。-分解方式：水平（水平值）、趨勢（斜率）、季節(jié)性（周期性影響）。-優(yōu)點(diǎn)：簡單易實(shí)現(xiàn)，適用于短期預(yù)測。-缺點(diǎn)：對長期趨勢處理不佳，需分段調(diào)整。四、計(jì)算題答案1.一階差分及平穩(wěn)性判斷：-差分序列：ΔY?=Y?-Y???=[10,2,7,7,5]。-趨勢：差分序列波動(dòng)減小，趨勢減弱，可能已平穩(wěn)。2.線性回歸及季節(jié)性指數(shù)：-趨勢方程：Y?=1950+100t。-季節(jié)性指數(shù)：假設(shè)第1月為基準(zhǔn)（100），其他月按比例調(diào)整。3.SARIMA模型及預(yù)測：-參數(shù)含義：p=1（自回歸），d=1（差分），q=1（移動(dòng)平均）；季節(jié)部分(0,1,1)表示季節(jié)性差分和移動(dòng)平均。-第7個(gè)月預(yù)測值：基于模型擬合結(jié)果（此處