2026年數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)處理與分析能力考試題一、單選題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）1.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法適用于數(shù)據(jù)分布較為均勻且缺失比例較低的情況？（）A.刪除含有缺失值的行B.填充均值或中位數(shù)C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值D.忽略缺失值直接分析2.以下哪個(gè)指標(biāo)最適合衡量分類模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性？（）A.變異系數(shù)（CV）B.AUC（曲線下面積）C.F1分?jǐn)?shù)D.決定系數(shù)（R2）3.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪項(xiàng)不屬于異常值的處理方法？（）A.3σ原則篩選B.箱線圖法檢測(cè)C.使用聚類算法識(shí)別D.直接刪除所有異常值4.以下哪個(gè)SQL語(yǔ)句可以用來(lái)計(jì)算某個(gè)城市訂單的平均金額？（）A.`SELECTMAX(amount)FROMordersWHEREcity='北京';`B.`SELECTAVG(amount)FROMordersWHEREcity='北京';`C.`SELECTSUM(amount)/COUNT()FROMordersWHEREcity='北京';`D.`SELECTDISTINCTamountFROMordersWHEREcity='北京';`5.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型的核心是？（）A.線性回歸B.自回歸與移動(dòng)平均C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.決策樹(shù)6.以下哪個(gè)Python庫(kù)主要用于數(shù)據(jù)可視化？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn7.在邏輯回歸模型中，以下哪個(gè)參數(shù)可以調(diào)整模型的復(fù)雜度？（）A.學(xué)習(xí)率B.正則化系數(shù)λC.批量大小D.最大迭代次數(shù)8.以下哪個(gè)指標(biāo)可以用來(lái)衡量數(shù)據(jù)集的離散程度？（）A.方差B.偏度C.峰度D.相關(guān)系數(shù)9.在進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合時(shí)，以下哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)計(jì)算分組后的總金額？（）A.`GROUPBY`B.`SUM()`C.`COUNT()`D.`HAVING`10.在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)可以提高計(jì)算效率？（）A.數(shù)據(jù)采樣B.并行計(jì)算C.數(shù)據(jù)壓縮D.增量更新二、多選題（共5題，每題3分，合計(jì)15分）1.以下哪些屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本步驟？（）A.缺失值處理B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.特征工程D.異常值檢測(cè)E.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換2.在進(jìn)行特征選擇時(shí)，以下哪些方法屬于過(guò)濾法？（）A.相關(guān)系數(shù)法B.Lasso回歸C.互信息D.遞歸特征消除E.決策樹(shù)特征重要性3.以下哪些SQL語(yǔ)句可以用來(lái)查詢某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的訂單數(shù)據(jù)？（）A.`SELECTFROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31';`B.`SELECTFROMordersWHEREorder_date>='2023-01-01'ANDorder_date<='2023-12-31';`C.`SELECTFROMordersWHEREorder_date>'2023-01-01'ANDorder_date<'2023-12-31';`D.`SELECTFROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'ORDERBYorder_dateDESC;`E.`SELECTFROMordersWHEREorder_date>='2023-01-01'ORorder_date<='2023-12-31';`4.在進(jìn)行A/B測(cè)試時(shí)，以下哪些指標(biāo)可以用來(lái)評(píng)估實(shí)驗(yàn)效果？（）A.轉(zhuǎn)化率B.點(diǎn)擊率C.AUCD.提升值E.標(biāo)準(zhǔn)差5.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪些圖表適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)？（）A.折線圖B.散點(diǎn)圖C.柱狀圖D.熱力圖E.餅圖三、判斷題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析中最基礎(chǔ)的步驟，但通常可以跳過(guò)。（）2.在進(jìn)行特征工程時(shí)，特征交叉可以提高模型的預(yù)測(cè)能力。（）3.SQL中的`JOIN`操作可以用來(lái)合并多個(gè)數(shù)據(jù)表。（）4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適用于所有類型的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。（）5.在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，季節(jié)性因素通?？梢院雎浴＃ǎ┧?、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分，合計(jì)25分）1.簡(jiǎn)述缺失值處理的三種常見(jiàn)方法及其適用場(chǎng)景。2.解釋什么是特征工程，并列舉三種常見(jiàn)的特征工程方法。3.在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，常用的兩種方法是什么？簡(jiǎn)述它們的區(qū)別。4.什么是異常值？如何檢測(cè)和處理異常值？5.簡(jiǎn)述A/B測(cè)試的基本流程及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用價(jià)值。五、操作題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.假設(shè)你有一個(gè)名為`sales`的數(shù)據(jù)庫(kù)表，包含以下字段：`order_id`（訂單ID）、`customer_id`（客戶ID）、`order_date`（訂單日期）、`amount`（金額）、`city`（城市）。請(qǐng)寫(xiě)出SQL語(yǔ)句，完成以下任務(wù)：-查詢2024年1月北京市訂單的平均金額。-查詢每個(gè)城市的訂單數(shù)量，并按數(shù)量降序排列。2.假設(shè)你使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，有一個(gè)包含以下數(shù)據(jù)的CSV文件：order_id,customer_id,order_date,amount,city1,1001,2023-12-01,200,北京2,1002,2023-12-02,150,上海3,1003,2023-12-03,300,北京4,1004,2023-12-04,250,上海5,1005,2023-12-05,180,北京請(qǐng)寫(xiě)出Python代碼，完成以下任務(wù)：-讀取CSV文件，并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到PandasDataFrame中。-計(jì)算每個(gè)城市的訂單總金額，并輸出結(jié)果。答案與解析一、單選題答案與解析1.B解析：填充均值或中位數(shù)適用于數(shù)據(jù)分布均勻且缺失比例較低的情況，可以有效減少偏差。刪除行會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，模型預(yù)測(cè)缺失值和忽略缺失值都不適合直接分析。2.C解析：F1分?jǐn)?shù)綜合考慮了精確率和召回率，適合衡量分類模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，尤其適用于類別不平衡的數(shù)據(jù)集。AUC衡量模型的整體性能，變異系數(shù)用于衡量數(shù)據(jù)離散程度，決定系數(shù)用于回歸模型。3.D解析：直接刪除所有異常值會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，不適用于大多數(shù)情況。其他方法如3σ原則、箱線圖法和聚類算法都可以識(shí)別和處理異常值。4.B解析：`AVG(amount)`可以計(jì)算某個(gè)城市訂單的平均金額。其他選項(xiàng)分別計(jì)算最大值、總和、平均值和去重后的金額，不符合題意。5.B解析：ARIMA模型的核心是自回歸（AR）和移動(dòng)平均（MA），用于捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的自相關(guān)性。線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)不適用于時(shí)間序列分析。6.C解析：Matplotlib是Python中常用的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，可以繪制各種圖表。Pandas主要用于數(shù)據(jù)處理，NumPy用于數(shù)值計(jì)算，Scikit-learn用于機(jī)器學(xué)習(xí)。7.B解析：正則化系數(shù)λ可以調(diào)整模型的復(fù)雜度，防止過(guò)擬合。學(xué)習(xí)率、批量大小和最大迭代次數(shù)與模型訓(xùn)練過(guò)程相關(guān)，但與復(fù)雜度調(diào)整無(wú)關(guān)。8.A解析：方差可以衡量數(shù)據(jù)的離散程度，數(shù)值越大表示數(shù)據(jù)越分散。偏度和峰度用于描述數(shù)據(jù)分布的形狀，相關(guān)系數(shù)用于衡量?jī)蓚€(gè)變量的線性關(guān)系。9.B解析：`SUM()`函數(shù)可以計(jì)算分組后的總金額。`GROUPBY`用于分組，`COUNT()`用于計(jì)數(shù)，`HAVING`用于過(guò)濾分組后的結(jié)果。10.B解析：并行計(jì)算可以將數(shù)據(jù)分塊并行處理，提高計(jì)算效率。數(shù)據(jù)采樣、數(shù)據(jù)壓縮和增量更新雖然可以優(yōu)化數(shù)據(jù)管理，但與計(jì)算效率提升關(guān)系不大。二、多選題答案與解析1.A,B,D,E解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本步驟包括缺失值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、異常值檢測(cè)和數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。特征工程雖然重要，但通常屬于數(shù)據(jù)分析的高級(jí)步驟。2.A,C,E解析：過(guò)濾法通過(guò)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選擇特征，如相關(guān)系數(shù)法、互信息和決策樹(shù)特征重要性。Lasso回歸和遞歸特征消除屬于包裹法或嵌入式方法。3.A,B,C,D解析：這四種SQL語(yǔ)句都可以查詢某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的訂單數(shù)據(jù)。選項(xiàng)E會(huì)查詢所有訂單，因?yàn)閌OR`條件過(guò)于寬泛。4.A,B,D,E解析：轉(zhuǎn)化率和點(diǎn)擊率是A/B測(cè)試的核心指標(biāo)，提升值和標(biāo)準(zhǔn)差可以評(píng)估實(shí)驗(yàn)效果。AUC主要用于分類模型評(píng)估。5.A,C解析：折線圖和柱狀圖適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)。散點(diǎn)圖、熱力圖和餅圖不適合直接展示時(shí)間趨勢(shì)。三、判斷題答案與解析1.×解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)步驟，跳過(guò)會(huì)導(dǎo)致后續(xù)分析結(jié)果偏差或錯(cuò)誤。2.√解析：特征交叉可以創(chuàng)建新的特征組合，提高模型的預(yù)測(cè)能力。3.√解析：`JOIN`操作可以合并多個(gè)數(shù)據(jù)表，根據(jù)關(guān)聯(lián)字段進(jìn)行數(shù)據(jù)合并。4.×解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于某些任務(wù)，但不是所有類型的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，如分類和回歸任務(wù)更適合傳統(tǒng)模型。5.×解析：季節(jié)性因素是時(shí)間序列分析的重要部分，忽略會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)偏差。四、簡(jiǎn)答題答案與解析1.簡(jiǎn)述缺失值處理的三種常見(jiàn)方法及其適用場(chǎng)景。-刪除法：直接刪除含有缺失值的行或列。適用于缺失比例較低，且刪除后不會(huì)影響數(shù)據(jù)集整體性的情況。-填充法：用均值、中位數(shù)、眾數(shù)或模型預(yù)測(cè)值填充缺失值。適用于缺失比例較高，但數(shù)據(jù)分布均勻的情況。-插值法：使用插值技術(shù)（如線性插值、多項(xiàng)式插值）填充缺失值。適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)或有序數(shù)據(jù)。2.解釋什么是特征工程，并列舉三種常見(jiàn)的特征工程方法。特征工程是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可用的特征的過(guò)程。常見(jiàn)方法包括：-特征編碼：將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量（如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼）。-特征組合：創(chuàng)建新的特征（如特征交叉、多項(xiàng)式特征）。-特征選擇：選擇對(duì)模型最有用的特征（如遞歸特征消除、Lasso回歸）。3.在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，常用的兩種方法是什么？簡(jiǎn)述它們的區(qū)別。-Z-score標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布。適用于數(shù)據(jù)分布近似正態(tài)的情況。-Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間。適用于數(shù)據(jù)分布未知或需要保留原始分布形狀的情況。4.什么是異常值？如何檢測(cè)和處理異常值？異常值是指與其他數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。檢測(cè)方法包括：-3σ原則：數(shù)據(jù)超出均值±3倍標(biāo)準(zhǔn)差。-箱線圖：通過(guò)四分位數(shù)和IQR檢測(cè)異常值。處理方法包括：刪除、替換（均值/中位數(shù)）、或使用模型（如孤立森林）處理。5.簡(jiǎn)述A/B測(cè)試的基本流程及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用價(jià)值?；玖鞒蹋?.定義目標(biāo)：確定測(cè)試目的（如轉(zhuǎn)化率提升）。2.分組：將用戶隨機(jī)分為A組和B組。3.實(shí)驗(yàn)：A組使用舊版本，B組使用新版本。4.分析：比較兩組指標(biāo)差異。應(yīng)用價(jià)值：通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證假設(shè)，優(yōu)化產(chǎn)品或策略。五、操作題答案與解析1.SQL操作題sql--查詢2024年1月北京市訂單的平均金額SELECTAVG(amount)ASavg_amountFROMsalesWHEREorder_dateBETWEEN'2024-01-01'AND'2024-01-31'ANDcity='北京';--查詢每個(gè)城市的訂單數(shù)量，并按數(shù)量降序排列SELECTcity,COUNT(order_id)ASorder_countFR