2026年數(shù)據(jù)分析師面試及筆試模擬題集一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.題目：在處理電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)時，以下哪種指標(biāo)最能反映用戶的粘性？（）A.訂單金額B.連續(xù)訪問天數(shù)C.添加購物車次數(shù)D.用戶注冊時長2.題目：假設(shè)某城市出租車運(yùn)營數(shù)據(jù)中，乘客等待時間服從正態(tài)分布，均值為10分鐘，標(biāo)準(zhǔn)差為2分鐘，那么約68%的乘客等待時間在多少分鐘之間？（）A.6-14分鐘B.8-12分鐘C.4-16分鐘D.10-12分鐘3.題目：在SQL查詢中，以下哪個函數(shù)用于計(jì)算分組后的數(shù)據(jù)平均值？（）A.SUM()B.AVG()C.COUNT()D.MAX()4.題目：某銀行希望分析客戶流失原因，最適合使用的分析方法是什么？（）A.回歸分析B.聚類分析C.留存分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘5.題目：在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表最適合展示時間序列趨勢？（）A.餅圖B.散點(diǎn)圖C.折線圖D.漏斗圖二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.題目：在Excel中，使用______函數(shù)可以快速計(jì)算數(shù)據(jù)的中位數(shù)。2.題目：假設(shè)某城市空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）數(shù)據(jù)呈右偏態(tài)分布，那么其均值______中位數(shù)。3.題目：在Python中，使用______庫可以繪制箱線圖。4.題目：某電商平臺的用戶轉(zhuǎn)化率從5%提升到8%，提升了______個百分點(diǎn)。5.題目：在A/B測試中，控制組不接收任何干預(yù)，而實(shí)驗(yàn)組接收______，用于對比效果差異。三、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.題目：簡述數(shù)據(jù)分析師在零售行業(yè)中需要關(guān)注的關(guān)鍵指標(biāo)有哪些？2.題目：解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列出至少三種常見的數(shù)據(jù)清洗方法。3.題目：假設(shè)某企業(yè)希望通過數(shù)據(jù)分析提升員工滿意度，你會從哪些數(shù)據(jù)維度入手？四、編程題（共2題，每題10分，共20分）1.題目：使用Python（Pandas庫）處理以下數(shù)據(jù)，要求：-計(jì)算用戶平均消費(fèi)金額-繪制消費(fèi)金額的直方圖（bins=10）-篩選出消費(fèi)金額超過1000的用戶，并輸出其用戶ID和消費(fèi)金額plaintext用戶ID|消費(fèi)金額|--101|850102|1200103|950104|1500105|7002.題目：使用SQL查詢以下數(shù)據(jù)，要求：-按部門分組統(tǒng)計(jì)平均工資-篩選出平均工資最高的部門，并輸出部門名稱和平均工資plaintext部門名稱|工資--|--技術(shù)部|8000市場部|7500銷售部|9000技術(shù)部|8500市場部|7200銷售部|9200五、分析題（共2題，每題10分，共20分）1.題目：某電商平臺A/B測試了兩種不同的首頁布局，數(shù)據(jù)如下：-控制組（原布局）：轉(zhuǎn)化率5%，訪問量1000-實(shí)驗(yàn)組（新布局）：轉(zhuǎn)化率6%，訪問量1200分析哪種布局更優(yōu)，并說明理由。2.題目：某城市地鐵系統(tǒng)收集了2023年1-12月的乘客流量數(shù)據(jù)，假設(shè)1月乘客流量為200萬，每月環(huán)比增長5%，分析12月的預(yù)計(jì)乘客流量是多少？答案及解析一、選擇題1.答案：B解析：用戶粘性通常通過連續(xù)訪問天數(shù)反映，高粘性用戶會頻繁回訪。訂單金額和添加購物車次數(shù)更多體現(xiàn)短期行為，而注冊時長與粘性關(guān)聯(lián)較弱。2.答案：A解析：正態(tài)分布中，約68%的數(shù)據(jù)落在均值的±1個標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)，即10±2=6-14分鐘。3.答案：B解析：AVG()函數(shù)計(jì)算平均值，SUM()求和，COUNT()統(tǒng)計(jì)數(shù)量，MAX()取最大值。4.答案：C解析：留存分析專門用于研究用戶流失問題，通過對比不同群體的留存率找出原因。5.答案：C解析：折線圖適合展示時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢，餅圖用于分類占比，散點(diǎn)圖用于相關(guān)性分析，漏斗圖用于轉(zhuǎn)化路徑。二、填空題1.答案：MEDIAN()解析：Excel中計(jì)算中位數(shù)的函數(shù)是MEDIAN()。2.答案：大于解析：右偏態(tài)分布的均值受極端值影響，通常大于中位數(shù)。3.答案：Seaborn解析：Seaborn庫提供了豐富的統(tǒng)計(jì)可視化工具，包括箱線圖。4.答案：3解析：8%-5%=3個百分點(diǎn)。5.答案：不同版本的干預(yù)措施解析：A/B測試的核心是對比不同干預(yù)效果，控制組不干預(yù)，實(shí)驗(yàn)組接受干預(yù)。三、簡答題1.答案：-客戶指標(biāo)：用戶增長率、活躍用戶數(shù)（DAU/MAU）、客單價、復(fù)購率-盈利指標(biāo)：毛利率、凈利率、庫存周轉(zhuǎn)率-運(yùn)營指標(biāo)：優(yōu)惠券核銷率、活動轉(zhuǎn)化率2.答案：-缺失值處理：刪除或填充（均值/中位數(shù)/眾數(shù)）-異常值處理：剔除或平滑（如使用3σ法則）-數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一：統(tǒng)一日期格式、單位等3.答案：-員工基本信息：年齡、部門、工齡-工作數(shù)據(jù)：加班時長、項(xiàng)目完成率-績效數(shù)據(jù)：考核分?jǐn)?shù)、晉升記錄-滿意度數(shù)據(jù)：匿名問卷調(diào)查結(jié)果四、編程題1.Python代碼：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata={'用戶ID':[101,102,103,104,105],'消費(fèi)金額':[850,1200,950,1500,700]}df=pd.DataFrame(data)計(jì)算平均消費(fèi)金額avg_consumption=df['消費(fèi)金額'].mean()print(f"平均消費(fèi)金額：{avg_consumption}")繪制直方圖plt.hist(df['消費(fèi)金額'],bins=10,edgecolor='k')plt.title('消費(fèi)金額分布')plt.xlabel('金額')plt.ylabel('頻數(shù)')plt.show()篩選高消費(fèi)用戶high_consumers=df[df['消費(fèi)金額']>1000]print(high_consumers[['用戶ID','消費(fèi)金額']])2.SQL查詢：sqlSELECT部門名稱,AVG(工資)AS平均工資FROMemployeeGROUPBY部門名稱ORDERBY平均工資DESCLIMIT1;五、分析題1.答案：-新布局轉(zhuǎn)化率6%>原布局5%，但需考慮統(tǒng)計(jì)顯著性：-計(jì)算兩組樣本的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量（z-score），若p值小于0.05則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為新布局更優(yōu)。-若訪問量差異較