2026年數據分析師實操能力測試題一、選擇題（共10題，每題2分，總計20分）1.題在分析某電商平臺的用戶購買行為時，最適合使用哪種圖表展示用戶的復購率變化趨勢？A.散點圖B.柱狀圖C.折線圖D.餅圖2.題SQL中，以下哪個函數可以用來計算某列的平均值？A.SUM()B.MAX()C.AVG()D.COUNT()3.題在Python中，使用Pandas處理缺失值時，以下哪種方法會直接刪除包含缺失值的行？A.dropna(how='any')B.fillna(value=0)C.dropna(how='all')D.isnull()4.題對于某城市共享單車的騎行數據，以下哪個指標最能反映用戶的騎行習慣？A.總騎行里程B.平均騎行時長C.用戶活躍度（DAU）D.車輛周轉率5.題在進行數據可視化時，以下哪種顏色搭配最適合展示醫(yī)療健康數據的趨勢圖？A.藍色和紅色B.綠色和黃色C.紫色和橙色D.藍色和綠色6.題在機器學習模型中，以下哪個指標最適合評估分類模型的預測準確性？A.均方誤差（MSE）B.R2分數C.準確率（Accuracy）D.AUC值7.題對于某零售企業(yè)的銷售數據，以下哪個時間粒度最適合分析季節(jié)性波動？A.年度B.季度C.月度D.日度8.題在Excel中，以下哪個函數可以用來計算一組數據的最大值？A.AVERAGE()B.MIN()C.MAX()D.STDEV()9.題對于某金融科技公司的用戶行為數據，以下哪個指標最能反映用戶的粘性？A.用戶注冊量B.用戶留存率C.用戶消費金額D.用戶活躍時長10.題在進行假設檢驗時，以下哪種情況會導致第一類錯誤（TypeIError）？A.拒絕了實際上成立的假設B.接受了實際上成立的假設C.拒絕了實際上不成立的假設D.接受了實際上不成立的假設二、填空題（共5題，每題2分，總計10分）1.題在SQL中，使用_______關鍵字可以用來對數據進行排序。2.題在Python中，使用_______庫可以用來進行數據分析和可視化。3.題對于某餐飲企業(yè)的外賣數據，_______指標可以用來反映平臺的用戶活躍度。4.題在Excel中，使用_______函數可以用來計算一組數據的總和。5.題在機器學習中，_______算法是一種常用的分類算法。三、簡答題（共5題，每題4分，總計20分）1.題簡述數據清洗的主要步驟及其目的。2.題解釋什么是時間序列分析，并舉例說明其在商業(yè)場景中的應用。3.題描述K-Means聚類算法的基本原理及其適用場景。4.題解釋什么是A/B測試，并說明其在產品優(yōu)化中的作用。5.題針對某電商平臺的用戶購買行為數據，如何設計一個分析方案？四、編程題（共3題，每題10分，總計30分）1.題背景：某零售企業(yè)的銷售數據存儲在CSV文件中，包含以下字段：`訂單ID`、`用戶ID`、`商品ID`、`購買時間`、`金額`。請使用Python（Pandas庫）完成以下任務：（1）讀取CSV文件，并顯示前5行數據。（2）計算每個用戶的總消費金額，并按消費金額降序排列。（3）篩選出2023年12月的訂單，并計算當月總銷售額。2.題背景：某共享單車的騎行數據存儲在SQL數據庫中，包含以下字段：`騎行ID`、`用戶ID`、`起始時間`、`結束時間`、`騎行時長`、`起始站點`、`結束站點`。請使用SQL語句完成以下任務：（1）查詢2024年1月的騎行次數最多的前10個站點。（2）計算每個用戶的平均騎行時長，并篩選出平均騎行時長超過10分鐘的用戶。（3）查詢起始站點和結束站點相同的騎行記錄數量。3.題背景：某金融科技公司的用戶行為數據存儲在Excel文件中，包含以下字段：`用戶ID`、`登錄時間`、`操作類型`（如瀏覽、下單、支付）、`操作結果`（如成功、失敗）。請使用Python（Pandas庫）完成以下任務：（1）讀取Excel文件，并統(tǒng)計每種操作類型的數量。（2）計算每種操作的成功率和失敗率。（3）篩選出操作結果為成功的記錄，并按用戶ID分組，計算每個用戶的成功操作次數。五、分析題（共2題，每題15分，總計30分）1.題背景：某電商平臺的用戶購買行為數據如下表所示（單位：萬元）：|月份|銷售額|新用戶數|老用戶數|||--|-|-||1月|100|50|150||2月|120|60|180||3月|130|70|200||4月|110|55|165||5月|140|80|220|請分析以下問題：（1）計算每個月的客單價（銷售額/新用戶數）。（2）分析新用戶數和老用戶數對銷售額的影響。（3）提出至少2條基于數據的運營建議。2.題背景：某共享單車的騎行數據如下表所示（單位：次）：|月份|總騎行次數|高峰時段騎行次數|非高峰時段騎行次數||--|||||1月|10000|6000|4000||2月|12000|7000|5000||3月|13000|8000|5000||4月|11000|5500|5500||5月|14000|8500|5500|請分析以下問題：（1）計算每個月的高峰時段騎行占比。（2）分析高峰時段和非高峰時段騎行次數的變化趨勢。（3）提出至少2條基于數據的運營建議。答案與解析一、選擇題答案與解析1.C解析：折線圖最適合展示時間序列數據的變化趨勢，如復購率隨時間的變化。柱狀圖適合比較不同類別的數據，餅圖適合展示占比，散點圖適合展示兩個變量之間的關系。2.C解析：AVG()函數用于計算某列的平均值。SUM()用于求和，MAX()用于求最大值，COUNT()用于計數。3.A解析：dropna(how='any')會刪除包含任何缺失值的行；how='all'會刪除所有值都為缺失值的行；fillna()用于填充缺失值；isnull()用于檢查缺失值。4.C解析：用戶活躍度（DAU）最能反映用戶的騎行習慣，即每天有多少用戶使用共享單車。總騎行里程、平均騎行時長和車輛周轉率雖然也是重要指標，但不如DAU直接反映用戶行為。5.D解析：藍色和綠色是醫(yī)療健康領域常用的顏色，代表平靜和健康。藍色適合趨勢圖，綠色可以用來突出重要數據。其他顏色搭配不如藍綠組合專業(yè)。6.C解析：準確率（Accuracy）是分類模型最常用的評估指標，表示模型正確預測的樣本比例。MSE是回歸模型指標，R2是回歸模型擬合優(yōu)度指標，AUC是ROC曲線下面積，用于評估模型的區(qū)分能力。7.B解析：季度最適合分析季節(jié)性波動，如節(jié)假日、季節(jié)變化對銷售的影響。年度數據過于粗略，月度數據可能無法完全體現季節(jié)性，日度數據過于細致。8.C解析：MAX()函數用于計算一組數據的最大值。AVERAGE()用于計算平均值，MIN()用于計算最小值，STDEV()用于計算標準差。9.B解析：用戶留存率最能反映用戶的粘性，即用戶持續(xù)使用產品的能力。注冊量、消費金額和活躍時長雖然重要，但不如留存率直接體現用戶粘性。10.C解析：第一類錯誤是指拒絕了實際上成立的假設（即錯誤地認為存在差異或關系）。其他選項描述的是其他類型的錯誤或正確決策。二、填空題答案與解析1.ORDERBY解析：在SQL中，使用ORDERBY關鍵字可以對查詢結果進行排序。2.Pandas解析：Pandas是Python中常用的數據分析庫，支持數據清洗、處理、分析、可視化等功能。3.DAU（日活躍用戶數）解析：DAU是衡量平臺用戶活躍度的核心指標，表示每天有多少用戶使用平臺。4.SUM()解析：SUM()函數用于計算一組數據的總和。5.K-Means解析：K-Means是一種常用的聚類算法，用于將數據點分為多個簇。三、簡答題答案與解析1.簡述數據清洗的主要步驟及其目的。答案：數據清洗的主要步驟包括：（1）處理缺失值：刪除或填充缺失值，確保數據完整性。（2）處理重復值：刪除重復記錄，避免數據冗余。（3）處理異常值：識別并處理異常數據，提高數據質量。（4）數據格式轉換：統(tǒng)一數據格式，如日期、數值格式。（5）數據一致性檢查：確保數據邏輯一致，如年齡不能為負數。目的：提高數據質量，確保數據分析結果的準確性。2.解釋什么是時間序列分析，并舉例說明其在商業(yè)場景中的應用。答案：時間序列分析是指對按時間順序排列的數據進行分析，以發(fā)現數據的變化趨勢、周期性、季節(jié)性等特征。商業(yè)應用：-銷售預測：分析歷史銷售數據，預測未來銷售額。-用戶行為分析：分析用戶登錄頻率、購買行為等隨時間的變化。-供應鏈管理：分析庫存、需求等隨時間的變化，優(yōu)化庫存管理。3.描述K-Means聚類算法的基本原理及其適用場景。答案：基本原理：1.隨機選擇K個數據點作為初始聚類中心。2.將每個數據點分配到最近的聚類中心，形成K個簇。3.重新計算每個簇的中心點。4.重復步驟2和3，直到聚類中心不再變化。適用場景：-用戶分群：根據用戶行為數據將用戶分為不同群體。-圖像分割：將圖片中的像素點分為不同類別。-市場細分：根據消費特征將市場分為不同細分市場。4.解釋什么是A/B測試，并說明其在產品優(yōu)化中的作用。答案：A/B測試：將用戶隨機分為兩組，一組使用現有版本（A組），另一組使用新版本（B組），比較兩組的性能差異，以決定是否采用新版本。作用：-優(yōu)化產品功能：通過測試新功能的效果，決定是否上線。-提高轉化率：測試不同頁面設計、文案等，提高用戶轉化率。-增強用戶體驗：測試不同交互方式，提升用戶滿意度。5.針對某電商平臺的用戶購買行為數據，如何設計一個分析方案？答案：1.數據收集：收集用戶購買行為數據，包括訂單信息、用戶信息、商品信息等。2.數據清洗：處理缺失值、重復值、異常值，確保數據質量。3.用戶分群：根據用戶行為數據（如購買頻率、客單價）進行用戶分群。4.購買路徑分析：分析用戶從瀏覽到購買的路徑，優(yōu)化購物流程。5.關聯(lián)規(guī)則分析：分析商品之間的關聯(lián)關系，推薦相關商品。6.預測分析：預測用戶未來的購買行為，進行精準營銷。7.效果評估：通過A/B測試等方法評估分析結果的效果。四、編程題答案與解析1.Python（Pandas）編程題答案pythonimportpandasaspd讀取CSV文件data=pd.read_csv('sales_data.csv')print(data.head())計算每個用戶的總消費金額user_total=data.groupby('用戶ID')['金額'].sum().sort_values(ascending=False)print(user_total)篩選出2023年12月的訂單，并計算當月總銷售額data['購買時間']=pd.to_datetime(data['購買時間'])december_sales=data[data['購買時間'].dt.month==12]['金額'].sum()print(f'2023年12月總銷售額：{december_sales}')2.SQL編程題答案sql--查詢2024年1月的騎行次數最多的前10個站點SELECT起始站點,COUNT()AS騎行次數FROM騎行數據WHEREYEAR(起始時間)=2024ANDMONTH(起始時間)=1GROUPBY起始站點ORDERBY騎行次數DESCLIMIT10;--計算每個用戶的平均騎行時長，并篩選出平均騎行時長超過10分鐘的用戶SELECT用戶ID,AVG(騎行時長)AS平均時長FROM騎行數據WHEREYEAR(起始時間)=2024ANDMONTH(起始時間)=1GROUPBY用戶IDHAVINGAVG(騎行時長)>10;--查詢起始站點和結束站點相同的騎行記錄數量SELECTCOUNT()FROM騎行數據WHERE起始站點=結束站點;3.Python（Pandas）編程題答案pythonimportpandasaspd讀取Excel文件data=pd.read_excel('user_behavior.xlsx')print(data.head())統(tǒng)計每種操作類型的數量action_counts=data['操作類型'].value_counts()print(action_counts)計算每種操作的成功率和失敗率success_rate=data[data['操作結果']=='成功'].shape[0]/data.shape[0]fail_rate=data[data['操作結果']=='失敗'].shape[0]/data.shape[0]print(f'成功率：{success_rate},失敗率：{fail_rate}')篩選出操作結果為成功的記錄，并按用戶ID分組，計算每個用戶的成功操作次數success_counts=data[data['操作結果']=='成功'].groupby('用戶ID').size()print(success_counts)五、分析題答案與解析1.電商平臺用戶購買行為數據分析題答案（1）計算每個月的客單價（銷售額/新用戶數）。|月份|銷售額（萬元）|新用戶數|客單價（萬元/人）|||-|-|||1月|100|50|2.0||2月|120|60|2.0||3月|130|70|1.86||4月|110|55|2.00||5月|140|80|1.75|（2）分析新用戶數和老用戶數對銷售額的影響。-新用戶數和銷售額正相關