2026年數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)處理與分析能力進(jìn)階考試題一、單選題（共10題，每題2分，總計(jì)20分）考察點(diǎn)：數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)、SQL應(yīng)用、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)1.某電商平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)中，缺失值處理方法不適用的情況是？A.使用均值/中位數(shù)填補(bǔ)B.使用眾數(shù)填補(bǔ)C.刪除缺失值較多的樣本D.使用模型預(yù)測(cè)填補(bǔ)（注：該平臺(tái)數(shù)據(jù)量極小，模型預(yù)測(cè)可能不適用）2.SQL查詢中，以下哪個(gè)函數(shù)可用于計(jì)算分組后的非重復(fù)記錄數(shù)？A.COUNT()B.COUNT(DISTINCT)C.SUM()D.AVG()3.在時(shí)間序列分析中，某城市每日外賣訂單量呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動(dòng)，最適合的平滑方法是？A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上皆可4.假設(shè)某城市出租車訂單數(shù)據(jù)中，距離（千米）與訂單金額（元）的相關(guān)系數(shù)為0.85，以下結(jié)論正確的是？A.距離與金額完全線性相關(guān)B.距離對(duì)金額有強(qiáng)正向影響C.距離是影響金額的唯一因素D.距離與金額存在非線性關(guān)系5.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪個(gè)操作屬于異常值檢測(cè)的范疇？A.去重B.標(biāo)準(zhǔn)化C.使用3σ原則識(shí)別離群點(diǎn)D.空值填充6.某電商用戶畫(huà)像分析中，使用決策樹(shù)算法劃分用戶群體，以下哪個(gè)指標(biāo)最適用于評(píng)估模型效果？A.方差分析（ANOVA）B.決策樹(shù)深度C.基尼系數(shù)D.皮爾遜相關(guān)系數(shù)7.在Excel中處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)工具最適合進(jìn)行數(shù)據(jù)透視分析？A.VLOOKUP函數(shù)B.SUMIFS函數(shù)C.PowerQueryD.條件格式8.假設(shè)某城市地鐵客流數(shù)據(jù)中，周一至周五的客流呈上升趨勢(shì)，但周末下降，這種模式屬于？A.平穩(wěn)時(shí)間序列B.隨機(jī)波動(dòng)序列C.季節(jié)性時(shí)間序列D.趨勢(shì)性時(shí)間序列9.在Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪個(gè)庫(kù)最適合繪制箱線圖？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Pandas10.某金融機(jī)構(gòu)客戶數(shù)據(jù)中，年齡與信用評(píng)分的相關(guān)性較低，以下可能是原因的是？A.年齡對(duì)信用評(píng)分無(wú)影響B(tài).信用評(píng)分受多重因素影響C.年齡數(shù)據(jù)存在異常值D.樣本量不足二、多選題（共5題，每題3分，總計(jì)15分）考察點(diǎn)：綜合數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用1.某餐飲平臺(tái)需分析用戶復(fù)購(gòu)行為，以下哪些指標(biāo)可能有助于建模？A.用戶活躍天數(shù)B.平均客單價(jià)C.最近一次購(gòu)買間隔D.優(yōu)惠券使用頻率2.SQL查詢中，以下哪些操作可用于數(shù)據(jù)去重？A.DISTINCT關(guān)鍵字B.GROUPBY子句C.WITHDISTINCTAS子句D.JOIN操作3.在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，以下哪些方法屬于外生變量模型？A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.VAR模型D.Prophet模型4.某電商平臺(tái)需分析用戶流失原因，以下哪些方法可能適用？A.卡方檢驗(yàn)B.用戶分群（K-Means）C.邏輯回歸模型D.留存曲線分析5.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，以下哪些操作可能影響數(shù)據(jù)分布？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.對(duì)數(shù)變換C.二值化處理D.獨(dú)熱編碼三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，總計(jì)20分）考察點(diǎn)：業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析、方法選型、實(shí)操經(jīng)驗(yàn)1.某城市共享單車企業(yè)需分析用戶騎行距離分布，若數(shù)據(jù)呈現(xiàn)長(zhǎng)尾分布，建議采用哪些方法進(jìn)行可視化？請(qǐng)說(shuō)明理由。2.在電商用戶行為分析中，如何通過(guò)SQL查詢計(jì)算用戶的月度活躍度（DAU）？請(qǐng)寫出核心邏輯。3.某銀行需分析客戶貸款違約風(fēng)險(xiǎn)，簡(jiǎn)述邏輯回歸模型的應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)缺點(diǎn)。4.在處理缺失值時(shí)，刪除缺失值可能帶來(lái)的問(wèn)題有哪些？請(qǐng)結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景說(shuō)明。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，總計(jì)20分）考察點(diǎn)：統(tǒng)計(jì)計(jì)算、模型應(yīng)用、結(jié)果解讀1.某城市出租車訂單數(shù)據(jù)中，距離（千米）與訂單金額（元）的樣本數(shù)據(jù)如下：|距離（千米）|金額（元）||--|||5|45||8|60||12|80||3|35|假設(shè)距離與金額呈線性關(guān)系，請(qǐng)計(jì)算：（1）距離與金額的線性回歸方程；（2）若距離為10千米，預(yù)測(cè)訂單金額。2.某電商平臺(tái)用戶數(shù)據(jù)中，某品類訂單的月度銷量如下表：|月份|銷量||--|||1月|120||2月|150||3月|180||4月|200|請(qǐng)計(jì)算：（1）1月至4月的銷量環(huán)比增長(zhǎng)率；（2）若5月銷量環(huán)比增長(zhǎng)10%，預(yù)測(cè)5月銷量。五、論述題（1題，10分）考察點(diǎn)：綜合能力、行業(yè)理解、問(wèn)題解決某城市地鐵運(yùn)營(yíng)方需通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化線路調(diào)度，請(qǐng)結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，論述：1.需要哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)？2.如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析識(shí)別高峰時(shí)段與客流瓶頸？3.提出至少兩種基于數(shù)據(jù)的調(diào)度優(yōu)化方案。答案與解析一、單選題答案1.D-模型預(yù)測(cè)適用于數(shù)據(jù)量大且關(guān)系復(fù)雜的場(chǎng)景，若平臺(tái)數(shù)據(jù)量極小，模型預(yù)測(cè)可能存在過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。2.B-COUNT(DISTINCT)用于計(jì)算非重復(fù)記錄數(shù)，其他選項(xiàng)不適用。3.B-指數(shù)平滑法適用于處理有趨勢(shì)和季節(jié)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。4.B-相關(guān)系數(shù)為0.85表明強(qiáng)正向線性關(guān)系，但需注意多重共線性等其他因素。5.C-3σ原則是異常值檢測(cè)常用方法，其他選項(xiàng)屬于數(shù)據(jù)清洗基礎(chǔ)操作。6.C-基尼系數(shù)用于衡量決策樹(shù)模型的純度，適用于用戶分群評(píng)估。7.C-PowerQuery是Excel中高效的數(shù)據(jù)透視工具，其他選項(xiàng)功能有限。8.C-周一至周五上升、周末下降屬于明顯的季節(jié)性模式。9.B-Seaborn庫(kù)專為統(tǒng)計(jì)可視化設(shè)計(jì)，箱線圖是其核心功能之一。10.B-信用評(píng)分受年齡、收入、歷史記錄等多因素影響，相關(guān)性低可能因其他因素主導(dǎo)。二、多選題答案1.ABCD-所有指標(biāo)均有助于用戶復(fù)購(gòu)行為建模。2.ABD-DISTINCT、GROUPBY、JOIN可去重，WITHDISTINCTAS在標(biāo)準(zhǔn)SQL中不適用。3.BCD-SARIMA、VAR、Prophet涉及外生變量，ARIMA為自回歸模型。4.BCD-K-Means分群、邏輯回歸、留存曲線分析均適用于流失分析。5.ABC-標(biāo)準(zhǔn)化、對(duì)數(shù)變換、二值化會(huì)改變數(shù)據(jù)分布，獨(dú)熱編碼僅轉(zhuǎn)換類別特征。三、簡(jiǎn)答題答案1.可視化方法及理由：-對(duì)數(shù)尺度圖：解決長(zhǎng)尾分布中極端值壓制趨勢(shì)的問(wèn)題；-直方圖+核密度估計(jì)：同時(shí)展示分布形狀和概率密度，適用于探索性分析。2.SQL查詢邏輯：sqlSELECTDATE_FORMAT(訂單時(shí)間,'%Y-%m')AS月度,COUNT(DISTINCT用戶ID)ASDAUFROM訂單表WHERE用戶IDISNOTNULLGROUPBY月度ORDERBY月度3.邏輯回歸應(yīng)用及優(yōu)缺點(diǎn)：-場(chǎng)景：預(yù)測(cè)二元結(jié)果（如違約/不違約）；-優(yōu)點(diǎn)：可解釋性強(qiáng)、計(jì)算效率高；-缺點(diǎn)：假設(shè)線性關(guān)系、易受多重共線性影響。4.刪除缺失值的問(wèn)題：-樣本偏差：刪除后可能丟失關(guān)鍵信息；-統(tǒng)計(jì)效力下降：樣本量減少影響模型精度（如A/B測(cè)試中）。四、計(jì)算題答案1.（1）線性回歸方程：-距離（X）與金額（Y）均值分別為7.5和55；-回歸系數(shù)b=5（計(jì)算過(guò)程略）；-方程：Y=40+5X。（2）預(yù)測(cè)金額：Y=40+5×10=90元。2.（1）環(huán)比增長(zhǎng)率：2月：25%，3月：20%，4月：11.1%；（2）5月銷量：200×1.1=220件。五