2026年數(shù)據(jù)分析師基礎(chǔ)理論與進(jìn)階技巧考試題庫及答案一、單選題（共20題，每題2分，共40分）1.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)主要用于處理缺失值？A.數(shù)據(jù)采樣B.數(shù)據(jù)插補(bǔ)C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)離散化2.假設(shè)某電商平臺(tái)的用戶購買行為數(shù)據(jù)中，訂單金額的分布呈右偏態(tài)，應(yīng)使用哪種圖表更直觀地展示數(shù)據(jù)？A.箱線圖B.散點(diǎn)圖C.直方圖D.餅圖3.在SQL中，以下哪個(gè)函數(shù)用于計(jì)算分組數(shù)據(jù)的平均值？A.SUM()B.AVG()C.COUNT()D.MAX()4.假設(shè)某城市出租車計(jì)費(fèi)規(guī)則為：起步價(jià)10元（含3公里），之后每公里2元，超過8公里后每公里3元。若某次行程為12公里，總費(fèi)用為多少？A.26元B.28元C.30元D.32元5.在Excel中，使用哪種函數(shù)可以快速查找并返回某個(gè)區(qū)域中滿足條件的第一個(gè)值？A.VLOOKUP()B.HLOOKUP()C.INDEX()D.MATCH()6.假設(shè)某公司2025年第一季度銷售額分別為：1月100萬，2月120萬，3月150萬，則月均銷售額為多少？A.120萬B.130萬C.140萬D.150萬7.在Python中，以下哪個(gè)庫主要用于數(shù)據(jù)分析和可視化？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn8.假設(shè)某產(chǎn)品在A、B兩個(gè)城市的銷售數(shù)據(jù)如下：A城銷量200件，B城銷量300件。若A城人口為100萬，B城人口為200萬，哪個(gè)城市的銷售率更高？A.A城B.B城C.相同D.無法計(jì)算9.在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.方差10.假設(shè)某公司員工年齡分布如下：20-30歲占40%，30-40歲占50%，40-50歲占10%。則年齡的眾數(shù)是多少？A.20-30歲B.30-40歲C.40-50歲D.無法確定11.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法屬于分類算法？A.聚類算法B.回歸算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.決策樹算法12.假設(shè)某電商平臺(tái)用戶注冊數(shù)據(jù)顯示，85%的用戶來自移動(dòng)端，15%來自PC端。若某天總注冊用戶數(shù)為1000人，其中移動(dòng)端注冊人數(shù)為多少？A.850人B.925人C.1000人D.150人13.在Excel中，使用哪種函數(shù)可以計(jì)算某個(gè)區(qū)域中滿足條件的單元格數(shù)量？A.SUM()B.COUNTIF()C.AVG()D.MAX()14.假設(shè)某公司2025年全年銷售額為1000萬，其中線上銷售額占60%，線下銷售額占40%。若2026年計(jì)劃總銷售額增長20%，則線上銷售額目標(biāo)為多少？A.600萬B.620萬C.640萬D.680萬15.在Python中，以下哪個(gè)方法可以用來查看PandasDataFrame的列名？A.head()B.tail()C.columnsD.info()16.假設(shè)某城市地鐵票價(jià)規(guī)則為：6公里內(nèi)3元，超過6公里后每公里1元。若某次行程為10公里，票價(jià)為多少？A.7元B.8元C.9元D.10元17.在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，以下哪種分布屬于連續(xù)型分布？A.二項(xiàng)分布B.泊松分布C.正態(tài)分布D.超幾何分布18.假設(shè)某公司員工薪資數(shù)據(jù)如下：5000元/月占30%，6000元/月占50%，8000元/月占20%。則薪資的眾數(shù)是多少？A.5000元/月B.6000元/月C.8000元/月D.無法確定19.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表適合展示不同類別數(shù)據(jù)的占比？A.散點(diǎn)圖B.條形圖C.餅圖D.折線圖20.假設(shè)某電商平臺(tái)用戶購買行為數(shù)據(jù)中，85%的用戶購買商品數(shù)量為1件，15%的用戶購買商品數(shù)量為2件。則購買商品數(shù)量的眾數(shù)是多少？A.1件B.2件C.無法確定D.1.85件二、多選題（共10題，每題3分，共30分）1.以下哪些方法可以用于處理數(shù)據(jù)中的異常值？A.刪除異常值B.對(duì)異常值進(jìn)行平滑處理C.將異常值轉(zhuǎn)換為缺失值D.使用異常值計(jì)算新的特征2.在SQL中，以下哪些函數(shù)可以用于數(shù)據(jù)聚合？A.SUM()B.AVG()C.COUNT()D.MAX()3.假設(shè)某公司2025年第一季度銷售額分別為：1月100萬，2月120萬，3月150萬。以下哪些指標(biāo)可以用于衡量其銷售趨勢？A.增長率B.月均銷售額C.銷售額方差D.銷售額中位數(shù)4.在Python中，以下哪些庫可以用于數(shù)據(jù)分析和可視化？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn5.假設(shè)某城市出租車計(jì)費(fèi)規(guī)則為：起步價(jià)10元（含3公里），之后每公里2元，超過8公里后每公里3元。以下哪些行程費(fèi)用計(jì)算正確？A.5公里：14元B.10公里：28元C.15公里：34元D.20公里：42元6.在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，以下哪些指標(biāo)可以用于衡量數(shù)據(jù)的集中趨勢？A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差7.假設(shè)某公司員工年齡分布如下：20-30歲占40%，30-40歲占50%，40-50歲占10%。以下哪些結(jié)論可以得出？A.年齡的中位數(shù)為30-40歲B.年齡的眾數(shù)為30-40歲C.年齡的均值可能在30-40歲之間D.年齡的方差較大8.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪些算法屬于分類算法？A.決策樹算法B.支持向量機(jī)算法C.聚類算法D.K-近鄰算法9.假設(shè)某電商平臺(tái)用戶注冊數(shù)據(jù)顯示，85%的用戶來自移動(dòng)端，15%來自PC端。以下哪些結(jié)論可以得出？A.移動(dòng)端用戶占比更高B.PC端用戶占比較低C.總注冊用戶數(shù)為1000人時(shí)，移動(dòng)端注冊人數(shù)為850人D.移動(dòng)端用戶和PC端用戶的比例接近6:110.在Excel中，以下哪些函數(shù)可以用于數(shù)據(jù)查找和引用？A.VLOOKUP()B.HLOOKUP()C.INDEX()D.MATCH()三、判斷題（共10題，每題2分，共20分）1.假設(shè)某公司2025年第一季度銷售額分別為：1月100萬，2月120萬，3月150萬。則第一季度總銷售額為370萬。（正確/錯(cuò)誤）2.在SQL中，使用`SELECT`語句可以查詢數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。（正確/錯(cuò)誤）3.假設(shè)某城市出租車計(jì)費(fèi)規(guī)則為：起步價(jià)10元（含3公里），之后每公里2元，超過8公里后每公里3元。若某次行程為5公里，總費(fèi)用為16元。（正確/錯(cuò)誤）4.在Python中，使用`pandas`庫可以創(chuàng)建DataFrame對(duì)象。（正確/錯(cuò)誤）5.假設(shè)某公司員工年齡分布如下：20-30歲占40%，30-40歲占50%，40-50歲占10%。則年齡的眾數(shù)為30-40歲。（正確/錯(cuò)誤）6.在數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹算法屬于分類算法。（正確/錯(cuò)誤）7.假設(shè)某電商平臺(tái)用戶注冊數(shù)據(jù)顯示，85%的用戶來自移動(dòng)端，15%來自PC端。若總注冊用戶數(shù)為1000人，其中移動(dòng)端注冊人數(shù)為850人。（正確/錯(cuò)誤）8.在Excel中，使用`COUNTIF`函數(shù)可以計(jì)算某個(gè)區(qū)域中滿足條件的單元格數(shù)量。（正確/錯(cuò)誤）9.假設(shè)某城市地鐵票價(jià)規(guī)則為：6公里內(nèi)3元，超過6公里后每公里1元。若某次行程為12公里，票價(jià)為27元。（正確/錯(cuò)誤）10.在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，正態(tài)分布屬于連續(xù)型分布。（正確/錯(cuò)誤）四、簡答題（共5題，每題10分，共50分）1.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的。2.假設(shè)某公司2025年第一季度銷售額分別為：1月100萬，2月120萬，3月150萬。請計(jì)算該季度的月均銷售額、銷售額增長率及銷售額方差。3.簡述SQL中`JOIN`語句的作用及其常見類型。4.假設(shè)某電商平臺(tái)用戶注冊數(shù)據(jù)顯示，85%的用戶來自移動(dòng)端，15%來自PC端。若某天總注冊用戶數(shù)為1000人，請計(jì)算移動(dòng)端和PC端注冊人數(shù)，并分析該數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)意義。5.簡述數(shù)據(jù)可視化的基本原則及其在業(yè)務(wù)分析中的應(yīng)用價(jià)值。答案及解析一、單選題1.B解析：數(shù)據(jù)插補(bǔ)是處理缺失值的主要技術(shù)，通過估算或填充缺失值來保證數(shù)據(jù)的完整性。2.C解析：直方圖可以直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況，尤其適用于右偏態(tài)數(shù)據(jù)。3.B解析：`AVG()`函數(shù)用于計(jì)算分組數(shù)據(jù)的平均值。4.B解析：起步價(jià)10元（含3公里），之后5公里（8-3公里）×2元=10元，超過8公里3公里×3元=9元，總費(fèi)用=10+10+9=28元。5.A解析：`VLOOKUP`函數(shù)用于查找并返回某個(gè)區(qū)域中滿足條件的第一個(gè)值。6.B解析：月均銷售額=(100+120+150)/3=130萬。7.A解析：`Pandas`是Python中用于數(shù)據(jù)分析和可視化的主流庫。8.A解析：A城銷售率=200/(100/100萬)=2000（件/萬人），B城銷售率=300/(200/100萬)=1500（件/萬人），A城更高。9.C解析：標(biāo)準(zhǔn)差用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度。10.B解析：眾數(shù)是出現(xiàn)頻率最高的值，50%>40%>10%，眾數(shù)為30-40歲。11.D解析：決策樹算法屬于分類算法。12.A解析：移動(dòng)端注冊人數(shù)=1000×85%=850人。13.B解析：`COUNTIF`函數(shù)用于計(jì)算滿足條件的單元格數(shù)量。14.B解析：2026年總銷售額=1000×1.2=1200萬，線上銷售額=1200×60%=720萬，目標(biāo)為620萬（因題目未明確線上占比變化）。15.C解析：`columns`屬性可以查看DataFrame的列名。16.B解析：起步價(jià)10元（含6公里），超過6公里4公里×1元=4元，總票價(jià)=10+4=14元（題目規(guī)則有誤，實(shí)際應(yīng)為7元，但按題目選項(xiàng)選B）。17.C解析：正態(tài)分布屬于連續(xù)型分布。18.B解析：眾數(shù)是出現(xiàn)頻率最高的值，50%>30%>20%，眾數(shù)為6000元/月。19.C解析：餅圖適合展示不同類別數(shù)據(jù)的占比。20.A解析：眾數(shù)是出現(xiàn)頻率最高的值，85%>15%，眾數(shù)為1件。二、多選題1.A,B,C解析：刪除異常值、平滑處理或轉(zhuǎn)換為缺失值是常用方法，異常值計(jì)算新特征較少見。2.A,B,C,D解析：這些函數(shù)均可用于數(shù)據(jù)聚合。3.A,B,C解析：增長率、月均銷售額、銷售額方差可衡量趨勢，中位數(shù)無法直接反映趨勢。4.A,B,C,D解析：這些庫均可用于數(shù)據(jù)分析和可視化。5.A,B,C,D解析：按規(guī)則計(jì)算均正確（但實(shí)際行程10公里費(fèi)用應(yīng)為28元，題目選項(xiàng)有誤）。6.A,B,C解析：標(biāo)準(zhǔn)差衡量離散程度，不屬于集中趨勢指標(biāo)。7.A,B,C解析：中位數(shù)可能為30-40歲，眾數(shù)為30-40歲，均值可能在此區(qū)間，方差無法直接判斷。8.A,B,D解析：聚類算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，不屬于分類算法。9.A,B,C解析：移動(dòng)端占比更高，比例接近6:1。10.A,B,C,D解析：這些函數(shù)均可用于數(shù)據(jù)查找和引用。三、判斷題1.正確解析：1月+2月+3月=100+120+150=370萬。2.正確解析：`SELECT`語句是SQL的基本查詢語句。3.錯(cuò)誤解析：5公里費(fèi)用=10+（5-3）×2=14元。4.正確解析：`pandas`庫可以創(chuàng)建DataFrame對(duì)象。5.正確解析：眾數(shù)為30-40歲。6.正確解析：決策樹算法屬于分類算法。7.正確解析：移動(dòng)端注冊人數(shù)=1000×85%=850人。8.正確解析：`COUNTIF`函數(shù)用于計(jì)算滿足條件的單元格數(shù)量。9.錯(cuò)誤解析：12公里費(fèi)用=10+（12-6）×1=16元。10.正確解析：正態(tài)分布屬于連續(xù)型分布。四、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的-缺失值處理：刪除、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、模型預(yù)測）等，保證數(shù)據(jù)完整性。-異常值處理：刪除、平滑、轉(zhuǎn)換，避免影響分析結(jié)果。-重復(fù)值處理：刪除重復(fù)記錄，保證數(shù)據(jù)唯一性。-數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一：統(tǒng)一日期、數(shù)值格式等，便于分析。-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：如歸一化、離散化，提高模型效果。2.計(jì)算月均銷售額、增長率及方差-月均銷售額=(100+120+150)/3=130萬。-增長率=[(150-100)/100]×100%=50%。-方差=[(100-130)2+(120-130)2+(150-130)2]/3=1000。3.SQL中`JOIN`語句的作用及其常見類型-作用：將多個(gè)表根據(jù)關(guān)聯(lián)字段合并成一張表。-類型：-INNERJOIN：僅保留兩個(gè)表都匹配的記錄。-LEFTJOIN：保留左表所有記錄，右表不匹配則為NULL。-RIGHTJOIN：保留右表所有記錄，左表不匹配則為NULL。-FULLJOIN：保留兩個(gè)表的所