2026年數(shù)據(jù)分析師技術(shù)面試題庫含答案一、選擇題（每題3分，共10題）1.在處理缺失值時，以下哪種方法最適合連續(xù)型數(shù)據(jù)？（）A.刪除含有缺失值的行B.使用均值填充C.使用中位數(shù)填充D.使用眾數(shù)填充2.以下哪個指標不適合用來衡量分類模型的預(yù)測性能？（）A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.決策樹深度3.在時間序列分析中，ARIMA模型適用于哪種類型的數(shù)據(jù)？（）A.分類數(shù)據(jù)B.順序數(shù)據(jù)C.平穩(wěn)時間序列D.非平穩(wěn)時間序列4.以下哪個說法是正確的？（）A.PCA降維會損失原始數(shù)據(jù)信息B.PCA降維會增加原始數(shù)據(jù)信息C.PCA降維不會影響原始數(shù)據(jù)信息D.PCA降維僅適用于線性關(guān)系數(shù)據(jù)5.在SQL中，以下哪個函數(shù)用于計算分組后的平均值？（）A.SUM()B.AVG()C.COUNT()D.MAX()6.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示不同類別之間的數(shù)量對比？（）A.散點圖B.柱狀圖C.熱力圖D.餅圖7.在特征工程中，以下哪種方法屬于特征轉(zhuǎn)換？（）A.特征選擇B.特征編碼C.特征交互D.特征縮放8.以下哪個說法是正確的？（）A.算法復(fù)雜度越高，模型性能越好B.模型參數(shù)越多，過擬合風(fēng)險越高C.交叉驗證只能用于分類模型D.隨機森林是參數(shù)模型9.在大數(shù)據(jù)處理中，以下哪個工具最適合分布式計算？（）A.ExcelB.SparkC.MySQLD.PowerBI10.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪個步驟應(yīng)該最先進行？（）A.缺失值處理B.異常值檢測C.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)集成二、填空題（每空2分，共5題）1.在假設(shè)檢驗中，p值小于______通常認為拒絕原假設(shè)。2.決策樹算法中，常用的分裂標準有______和______。3.在數(shù)據(jù)倉庫中，______是存儲歷史數(shù)據(jù)的倉庫。4.時間序列分析中，______是指數(shù)據(jù)在統(tǒng)計特性上不隨時間變化。5.在SQL中，______語句用于從數(shù)據(jù)庫中檢索數(shù)據(jù)。三、簡答題（每題5分，共6題）1.簡述交叉驗證的原理及其優(yōu)點。2.解釋什么是過擬合，并說明如何避免過擬合。3.描述數(shù)據(jù)探索性分析的主要步驟。4.說明特征工程在機器學(xué)習(xí)中的重要性。5.解釋SQL中的JOIN操作及其類型。6.描述大數(shù)據(jù)處理的基本流程。四、計算題（每題10分，共2題）1.假設(shè)有一組數(shù)據(jù)：[10,12,14,16,18]。計算其均值、中位數(shù)和方差。2.已知某分類模型的真陽性率為90%，假陽性率為10%，真陰性率為80%，假陰性率為20%。計算該模型的準確率、召回率和F1分數(shù)。五、編程題（每題15分，共2題）1.使用Python編寫代碼，實現(xiàn)以下功能：-讀取CSV文件-計算每列的缺失值比例-對缺失值進行均值填充-將處理后的數(shù)據(jù)保存為新的CSV文件2.使用Python和Pandas庫，實現(xiàn)以下功能：-創(chuàng)建一個包含1000個隨機數(shù)的DataFrame-對數(shù)據(jù)進行排序-計算每100個數(shù)據(jù)的均值-繪制箱線圖展示數(shù)據(jù)分布答案與解析一、選擇題答案1.B(均值填充適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)，中位數(shù)填充更穩(wěn)定)2.D(決策樹深度是模型結(jié)構(gòu)參數(shù)，不是性能指標)3.D(ARIMA適用于非平穩(wěn)時間序列)4.A(PCA降維會損失部分信息)5.B(AVG()函數(shù)用于計算平均值)6.B(柱狀圖最適合展示類別數(shù)量對比)7.B(特征轉(zhuǎn)換包括標準化、歸一化等)8.B(模型參數(shù)越多，過擬合風(fēng)險越高)9.B(Spark是分布式計算框架)10.C(數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換應(yīng)最先進行)二、填空題答案1.0.05(常用顯著性水平)2.信息增益、基尼不純度3.數(shù)據(jù)倉庫4.平穩(wěn)性5.SELECT三、簡答題答案1.交叉驗證原理及優(yōu)點：-原理：將數(shù)據(jù)集分成k個子集，輪流使用k-1個子集訓(xùn)練模型，剩余1個子集測試，重復(fù)k次，最終取平均性能。-優(yōu)點：充分利用數(shù)據(jù)、減少過擬合、評估模型泛化能力。2.過擬合及避免方法：-過擬合：模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，泛化能力差。-避免方法：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、正則化、簡化模型、交叉驗證。3.數(shù)據(jù)探索性分析步驟：-數(shù)據(jù)清洗、描述性統(tǒng)計、可視化分析、相關(guān)性分析、異常值檢測。4.特征工程重要性：-提高模型性能、減少數(shù)據(jù)維度、增強模型可解釋性、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。5.SQLJOIN操作：-JOIN用于連接兩個或多個表，根據(jù)相關(guān)列匹配行。-類型：INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN、FULLJOIN。6.大數(shù)據(jù)處理流程：-數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)應(yīng)用。四、計算題答案1.統(tǒng)計量計算：-均值：(10+12+14+16+18)/5=14-中位數(shù)：14-方差：[(10-14)2+(12-14)2+(14-14)2+(16-14)2+(18-14)2]/5=82.模型性能指標：-準確率：(90%+80%)/2=85%-召回率：90%-F1分數(shù)：2×90%×85%/（90%+85%）≈86.8%五、編程題答案1.Python代碼：pythonimportpandasaspdimportnumpyasnp讀取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')計算缺失值比例missing_ratio=data.isnull().mean()均值填充forcolindata.columns:ifdata[col].dtype=='float64'ordata[col].dtype=='int64':data[col].fillna(data[col].mean(),inplace=True)保存新文件data.to_csv('processed_data.csv',index=False)2.Python代碼：pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt創(chuàng)建DataFramedf=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,1),columns=['value'])排序df_sorted=df.sort_values(by='value')計算每100個數(shù)據(jù)的均值df_sorted['mean']=df_so