2026年數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)挖掘與分析能力考核一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）背景：某電商平臺針對華東地區(qū)用戶消費行為進行數(shù)據(jù)分析，旨在優(yōu)化商品推薦策略。1.在處理缺失值時，以下哪種方法適用于大量缺失且數(shù)據(jù)無明顯規(guī)律的情況？A.刪除含缺失值的樣本B.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.KNN填充D.回歸填充2.假設某次回歸模型的R2為0.85，這表示模型能解釋因變量變異的多少？A.15%B.85%C.100%D.無法確定3.在聚類分析中，K-means算法對初始聚類中心的位置敏感，以下哪種方法可以緩解這一問題？A.K-means++B.DBSCANC.層次聚類D.譜聚類4.某分析師發(fā)現(xiàn)用戶購買頻次與客單價呈正相關，以下哪個假設更合理？A.高頻用戶更傾向于購買低價商品B.高頻用戶更傾向于購買高價商品C.頻次與客單價無關D.需要進一步驗證因果關系5.在特征工程中，"特征交叉"通常指什么？A.對缺失值進行填充B.創(chuàng)建新的特征組合（如年齡×收入）C.特征縮放D.特征選擇6.某電商平臺的用戶流失率高達30%，以下哪個指標最適合用于評估用戶留存策略的效果？A.凈推薦值（NPS）B.用戶活躍度（DAU）C.轉(zhuǎn)化率D.流失率7.在時間序列分析中，ARIMA模型的p、d、q分別代表什么？A.自回歸系數(shù)、差分次數(shù)、移動平均系數(shù)B.滯后階數(shù)、差分次數(shù)、移動平均階數(shù)C.預測誤差、差分次數(shù)、模型復雜度D.周期性、季節(jié)性、趨勢性8.假設某次分類模型的混淆矩陣如下：||預測為正|預測為負||--|-|-||實際為正|80|20||實際為負|10|90|以下哪個指標最高？A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.AUC9.在處理文本數(shù)據(jù)時，TF-IDF主要解決什么問題？A.標準化數(shù)值特征B.降低維度C.消除詞頻偏差D.處理缺失值10.假設某分析師用決策樹進行用戶分群，發(fā)現(xiàn)某節(jié)點的基尼系數(shù)為0.6，以下哪個結(jié)論正確？A.該節(jié)點已完全純凈B.該節(jié)點仍需進一步分裂C.該節(jié)點已無法分裂D.該節(jié)點屬于噪聲數(shù)據(jù)二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）背景：某金融機構需要對華東地區(qū)信貸用戶進行風險評估，數(shù)據(jù)包含年齡、收入、負債率等特征。11.以下哪些方法屬于異常值檢測技術？A.箱線圖B.Z-scoreC.IQRD.決策樹12.在特征選擇中，以下哪些方法屬于過濾法？A.相關性分析B.Lasso回歸C.遞歸特征消除D.互信息13.假設某次A/B測試對比了兩種推薦算法的效果，以下哪些指標可能用于評估？A.點擊率（CTR）B.轉(zhuǎn)化率C.用戶留存率D.模型訓練時間14.在處理不平衡數(shù)據(jù)時，以下哪些方法適用？A.過采樣B.欠采樣C.權重調(diào)整D.特征交叉15.以下哪些屬于時間序列模型的常見分解方法？A.指數(shù)平滑B.季節(jié)分解（STL）C.ARIMAD.線性回歸三、簡答題（共4題，每題5分，合計20分）1.簡述特征工程的常見步驟及其在電商數(shù)據(jù)分析中的應用場景。2.解釋"過擬合"和"欠擬合"的概念，并說明如何避免。3.在用戶行為分析中，如何利用RFM模型進行客戶分群？4.假設某電商平臺發(fā)現(xiàn)用戶購買路徑數(shù)據(jù)呈長尾分布，如何優(yōu)化關聯(lián)規(guī)則挖掘？四、計算題（共2題，每題10分，合計20分）1.某次線性回歸模型的參數(shù)如下：-截距β?=5，斜率β?=0.8，R2=0.75，樣本量n=100。計算：a.當自變量X=10時，預測的因變量Y值是多少？b.該模型的均方誤差（MSE）的估計值是多少？（假設殘差平方和RSS=200）2.某次分類任務中，某特征的分布如下：-陽性類樣本中，該特征值為高占60%，低占40%；-陰性類樣本中，該特征值為高占30%，低占70%。計算：a.若隨機抽取一個樣本，該樣本為陽性的概率是多少？b.若該樣本特征值為高，其屬于陽性的概率是多少？（使用貝葉斯定理）五、分析題（共2題，每題15分，合計30分）1.背景：某零售企業(yè)華東地區(qū)門店的銷售額數(shù)據(jù)如下表（單位：萬元）：|月份|門店A|門店B|||-|-||1月|120|150||2月|130|160||3月|125|155|要求：a.繪制折線圖展示趨勢，并描述季節(jié)性特征；b.用簡單線性回歸預測4月門店A和門店B的銷售額，假設門店A的3月銷售額為128萬元。2.背景：某電商平臺用戶評論數(shù)據(jù)包含"好評率"（占比）、"評論長度"（字數(shù)）、"評論時間"（距購買時間的天數(shù)）等特征。要求：a.設計一個特征工程方案，提取至少3個新特征；b.說明如何利用這些特征預測用戶滿意度（高/低），并選擇合適的模型。答案與解析一、單選題答案1.C2.B3.A4.B5.B6.A7.B8.D9.C10.B解析：2.R2表示模型解釋的變異比例，0.85即85%。3.K-means++通過隨機初始化更優(yōu)的初始中心，減少對初始位置的依賴。4.高頻用戶消費金額通常更高，可能是由于忠誠度高或客單價偏好。5.特征交叉通過組合多個特征創(chuàng)建新特征，增強模型表達能力。8.AUC衡量模型區(qū)分能力，結(jié)合各類指標綜合判斷，需計算具體值，但選項D最合理。二、多選題答案11.A,B,C12.A,D13.A,B,C14.A,B,C15.B,C解析：11.箱線圖、Z-score、IQR均用于異常值檢測，決策樹用于分類。12.過濾法基于統(tǒng)計指標（如相關性）選擇特征，互信息屬于此；Lasso回歸和RFE屬于包裹法。三、簡答題答案1.特征工程步驟：-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值；-特征提?。喝鏣F-IDF、PCA降維；-特征轉(zhuǎn)換：標準化、歸一化；應用：電商中可結(jié)合用戶購買頻次、客單價、品類關聯(lián)等特征優(yōu)化推薦。2.過擬合/欠擬合：-過擬合：模型對訓練數(shù)據(jù)擬合過度，泛化能力差；-欠擬合：模型過于簡單，未能捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律；避免：過擬合可通過正則化、交叉驗證解決；欠擬合需增加模型復雜度或特征。3.RFM分群：-Recency（最近一次購買時間）、Frequency（購買頻次）、Monetary（消費金額）；-可按三維度劃分用戶等級（如高RFM為核心用戶），針對性營銷。4.長尾分布優(yōu)化：-使用Apriori算法時設定最小支持度閾值；-結(jié)合協(xié)同過濾，挖掘低頻但高價值關聯(lián)規(guī)則；-采用聚類分析識別長尾商品群體。四、計算題答案1.a.Y=5+0.8×10=13b.MSE=RSS/(n-2)=200/98≈2.042.a.P(陽性)=60%×總體陽性率+30%×總體陰性率b.P(陽性|高)=P(高|陽性)P(陽性)/P(高)=0.6×P(陽性)/(0.6×P(陽性)+0.3×P(陰性))五、分析題答案1.a.折線圖顯示門店B銷售額高于門店A，但3月門店A波動較大；b.門店A預測值：128+0.8×1=128.8；門店