2025年數(shù)據(jù)分析師高級(jí)水平測(cè)試模擬題及答案一、理論知識(shí)題（每題6分，共30分）1.某零售企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫中存在用戶行為日志、交易流水、商品屬性三類數(shù)據(jù)，其中用戶行為日志日均增量120GB，包含點(diǎn)擊、加購、收藏等23種行為類型；交易流水包含訂單號(hào)、用戶ID、商品ID、支付時(shí)間、實(shí)付金額等15個(gè)字段，日均新增80萬條；商品屬性包含三級(jí)類目、品牌、進(jìn)價(jià)、保質(zhì)期等18個(gè)字段，月更。請(qǐng)從數(shù)據(jù)治理角度，說明該企業(yè)在數(shù)據(jù)血緣管理、質(zhì)量監(jiān)控、存儲(chǔ)成本優(yōu)化三方面應(yīng)采取的具體措施。2.某電商平臺(tái)通過A/B測(cè)試驗(yàn)證新推薦算法效果，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組各50萬用戶，實(shí)驗(yàn)周期14天。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：實(shí)驗(yàn)組用戶日均點(diǎn)擊量提升3.2%（p=0.03），但GMV（商品交易總額）下降1.8%（p=0.12）。請(qǐng)從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、指標(biāo)選擇、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)三個(gè)維度分析可能的問題，并提出改進(jìn)建議。3.已知某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率為92%，測(cè)試集上為78%，驗(yàn)證集上為81%。請(qǐng)判斷模型存在的主要問題，說明3種以上具體的解決方法，并解釋每種方法的作用原理。4.某銀行風(fēng)控模型需預(yù)測(cè)客戶30天內(nèi)逾期概率，樣本中逾期用戶占比2.3%。現(xiàn)有特征包括：近6個(gè)月信用卡使用次數(shù)、月均消費(fèi)金額、歷史逾期次數(shù)、年齡、職業(yè)類型。請(qǐng)說明特征工程中需重點(diǎn)處理的問題（至少3個(gè)），并給出對(duì)應(yīng)的解決方案。5.假設(shè)某時(shí)間序列數(shù)據(jù)滿足平穩(wěn)性，且ACF（自相關(guān)函數(shù)）在滯后1階顯著（p<0.05），滯后2階及以上不顯著；PACF（偏自相關(guān)函數(shù)）在滯后1-3階顯著（p<0.05），滯后4階及以上不顯著。請(qǐng)判斷該序列適合的ARIMA模型階數(shù)（p,d,q），并解釋判斷依據(jù)。若該序列存在周季節(jié)性（周期7），需如何調(diào)整模型？二、技術(shù)實(shí)操題（每題15分，共30分）1.用SQL編寫查詢：某電商數(shù)據(jù)庫有訂單表（order_id,user_id,order_time,total_amount）和用戶表（user_id,register_time,city）。要求輸出2024年Q4各城市用戶的“首單轉(zhuǎn)化周期”（定義為用戶注冊(cè)時(shí)間到首次下單時(shí)間的間隔天數(shù)）的平均值，且僅保留首單轉(zhuǎn)化周期≤30天的用戶。需處理注冊(cè)時(shí)間晚于首單時(shí)間的異常數(shù)據(jù)（置為NULL不參與計(jì)算）。2.用Python編寫代碼：讀取某零售企業(yè)2023年1月-2024年12月的月銷售額數(shù)據(jù)（存儲(chǔ)于sales.csv，包含date和amount兩列），完成以下任務(wù)：（1）進(jìn)行時(shí)間序列分解（STL分解），提取趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)和殘差項(xiàng)；（2）使用SARIMA模型預(yù)測(cè)2025年1-6月的銷售額，要求通過AIC準(zhǔn)則確定最優(yōu)參數(shù)（p,d,q,P,D,Q,s=12）；（3）計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果的95%置信區(qū)間，并繪制原始數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)值及置信區(qū)間的折線圖。三、場(chǎng)景分析題（每題20分，共40分）1.某短視頻平臺(tái)發(fā)現(xiàn)，2024年Q3用戶日均使用時(shí)長同比下降5.6%，但用戶次日留存率同比提升2.1%。業(yè)務(wù)部門推測(cè)可能原因包括：新用戶質(zhì)量下降、內(nèi)容垂直度提升導(dǎo)致非目標(biāo)用戶流失、廣告加載率增加影響體驗(yàn)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)分析方案驗(yàn)證假設(shè)，要求：（1）明確需要的數(shù)據(jù)源（至少5類）；（2）設(shè)計(jì)核心分析指標(biāo)（至少8個(gè)）；（3）給出關(guān)鍵分析步驟（至少4步）；（4）說明如何通過數(shù)據(jù)判斷各假設(shè)的合理性。2.某新能源汽車企業(yè)計(jì)劃構(gòu)建用戶生命周期價(jià)值（LTV）預(yù)測(cè)模型，目標(biāo)是識(shí)別高價(jià)值用戶并制定差異化運(yùn)營策略。已知可用數(shù)據(jù)包括：用戶基本信息（年齡、性別、所在城市）、購車行為（車型、購車時(shí)間、購車渠道）、用車數(shù)據(jù)（充電頻率、日均行駛里程、故障報(bào)修次數(shù)）、售后交互（客服咨詢次數(shù)、維修工單滿意度）、營銷響應(yīng)（是否參與試駕、優(yōu)惠券使用情況）。請(qǐng)回答：（1）LTV的定義（需明確時(shí)間窗口和計(jì)算方式）；（2）特征工程中需處理的關(guān)鍵問題（至少4個(gè)）及解決方法；（3）模型選擇的依據(jù)（需對(duì)比至少3種模型，如線性回歸、隨機(jī)森林、XGBoost、深度學(xué)習(xí)）；（4）模型效果評(píng)估的核心指標(biāo)（至少5個(gè)）及閾值設(shè)定邏輯。答案理論知識(shí)題答案1.（1）數(shù)據(jù)血緣管理：為三類數(shù)據(jù)建立元數(shù)據(jù)臺(tái)賬，記錄用戶行為日志的采集工具（如Flume）、ETL流程（如從Kafka到HDFS的實(shí)時(shí)同步）、清洗規(guī)則（如去重邏輯）；交易流水需標(biāo)注與用戶表、商品表的關(guān)聯(lián)字段（user_id、product_id）及關(guān)聯(lián)方式（左連接）；商品屬性需記錄月更觸發(fā)條件（如供應(yīng)商數(shù)據(jù)更新通知）及版本變更記錄。（2）質(zhì)量監(jiān)控：對(duì)用戶行為日志設(shè)置完整性監(jiān)控（檢查每日行為類型是否覆蓋23種）、一致性監(jiān)控（用戶ID格式是否符合11位手機(jī)號(hào)規(guī)則）；交易流水設(shè)置準(zhǔn)確性監(jiān)控（實(shí)付金額=商品單價(jià)×數(shù)量-優(yōu)惠金額的校驗(yàn)規(guī)則）、及時(shí)性監(jiān)控（訂單提供后30分鐘內(nèi)入倉率≥99%）；商品屬性設(shè)置唯一性監(jiān)控（商品ID是否存在重復(fù)）、有效性監(jiān)控（保質(zhì)期需≥30天）。（3）存儲(chǔ)成本優(yōu)化：用戶行為日志采用列式存儲(chǔ)（如Parquet）并按日期分區(qū)，冷數(shù)據(jù)（超過180天）遷移至對(duì)象存儲(chǔ)（如OSS）；交易流水按user_id哈希分桶（100桶），減少JOIN時(shí)的shuffle開銷；商品屬性因月更且數(shù)據(jù)量小（假設(shè)50萬條），采用增量存儲(chǔ)，僅存儲(chǔ)變更部分，歷史版本通過時(shí)間戳字段追溯。2.（1）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：可能存在樣本分配不均衡，如實(shí)驗(yàn)組新用戶占比過高（新用戶點(diǎn)擊活躍但購買能力弱），或?qū)嶒?yàn)周期過短（14天未覆蓋用戶完整購買周期）；建議延長至28天，增加分層隨機(jī)抽樣（按用戶活躍度分層）。（2）指標(biāo)選擇：點(diǎn)擊量與GMV存在矛盾，可能因新算法推薦了高點(diǎn)擊但低轉(zhuǎn)化的商品（如低價(jià)引流品）；需增加輔助指標(biāo)（如點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)、加購到支付轉(zhuǎn)化率），構(gòu)建指標(biāo)樹（核心指標(biāo)GMV，輔助指標(biāo)點(diǎn)擊量、轉(zhuǎn)化率）。（3）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：GMV下降未通過顯著性檢驗(yàn)（p=0.12>0.05），可能因方差過大（部分用戶GMV極高）；建議對(duì)GMV取對(duì)數(shù)消除異方差，或采用非參數(shù)檢驗(yàn)（如Mann-WhitneyU檢驗(yàn)），同時(shí)計(jì)算效應(yīng)量（如Cohen'sd）判斷實(shí)際業(yè)務(wù)影響。3.（1）主要問題：模型過擬合（訓(xùn)練集準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于測(cè)試/驗(yàn)證集）。（2）解決方法：①正則化（如L2正則化）：在損失函數(shù)中添加權(quán)重平方和的懲罰項(xiàng)，限制模型復(fù)雜度，避免對(duì)噪聲過度擬合；②早停法（EarlyStopping）：在驗(yàn)證集準(zhǔn)確率不再提升時(shí)停止訓(xùn)練，防止模型在訓(xùn)練集上過度學(xué)習(xí)；③特征篩選：通過方差閾值、互信息法或模型內(nèi)置的特征重要性（如隨機(jī)森林）剔除冗余特征，減少輸入維度；④數(shù)據(jù)增強(qiáng)（若適用）：對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲添加、特征交叉等操作，增加數(shù)據(jù)多樣性，提升模型泛化能力。4.（1）重點(diǎn)問題及解決方案：①類別不平衡（逾期用戶占比2.3%）：采用SMOTE過采樣提供少數(shù)類樣本，或調(diào)整模型損失函數(shù)（如XGBoost的scale_pos_weight參數(shù)）；②特征時(shí)間窗口不一致：近6個(gè)月信用卡使用次數(shù)與歷史逾期次數(shù)的時(shí)間范圍需統(tǒng)一（如均取近1年），避免信息泄漏；③職業(yè)類型的高基數(shù)類別（假設(shè)職業(yè)有100+種）：采用目標(biāo)編碼（TargetEncoding），用逾期概率的均值替代類別標(biāo)簽，同時(shí)添加平滑項(xiàng)防止過擬合；④連續(xù)特征的非線性關(guān)系（如月均消費(fèi)金額與逾期概率可能呈U型關(guān)系）：進(jìn)行分箱處理（如等頻分箱）并轉(zhuǎn)換為虛擬變量，或使用GBDT提供交叉特征。5.（1）ARIMA模型階數(shù)：ACF滯后1階顯著，更高階不顯著，說明MA(q)的q=1；PACF滯后1-3階顯著，更高階不顯著，說明AR(p)的p=3；數(shù)據(jù)已平穩(wěn)，d=0。因此模型為ARIMA(3,0,1)。（2）周季節(jié)性調(diào)整：需引入季節(jié)性ARIMA（SARIMA），周期s=7。此時(shí)需觀察季節(jié)性ACF和PACF：若季節(jié)性ACF在滯后7階顯著，更高階不顯著，則季節(jié)性MA(Q)=1；若季節(jié)性PACF在滯后7階顯著，更高階不顯著，則季節(jié)性AR(P)=1；d=0（數(shù)據(jù)已平穩(wěn)），D=0（無季節(jié)性差分需求）。最終模型可能為SARIMA(3,0,1)(1,0,1)[7]。技術(shù)實(shí)操題答案1.SQL代碼：```sqlWITHfirst_orderAS(SELECTo.user_id,MIN(o.order_time)ASfirst_order_time,u.register_time,u.cityFROMorder_tableoJOINuser_tableuONo.user_id=u.user_idWHEREo.order_time>='2024-10-01'ANDo.order_time<='2024-12-31'GROUPBYo.user_id,u.register_time,u.city),valid_usersAS(SELECTuser_id,city,CASEWHENfirst_order_time>=register_timeTHENDATEDIFF(first_order_time,register_time)ELSENULLENDASconversion_daysFROMfirst_orderWHERECASEWHENfirst_order_time>=register_timeTHENDATEDIFF(first_order_time,register_time)ELSENULLEND<=30)SELECTcity,AVG(conversion_days)ASavg_conversion_daysFROMvalid_usersGROUPBYcity;```2.Python代碼（關(guān)鍵步驟）：```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.seasonalimportSTLfromstatsmodels.tsa.statespace.sarimaximportSARIMAXfromitertoolsimportproduct讀取數(shù)據(jù)并預(yù)處理sales=pd.read_csv('sales.csv',parse_dates=['date'],index_col='date')sales=sales.resample('M').sum()確保時(shí)間索引為月度（1）STL分解stl=STL(sales['amount'],period=12)result=stl.fit()trend=result.trendseasonal=result.seasonalresidual=result.resid（2）SARIMA參數(shù)調(diào)優(yōu)p=q=range(0,3)P=Q=range(0,2)d,D=1,1一階差分消除趨勢(shì)，一階季節(jié)差分消除季節(jié)性parameters=product(p,[d],q,P,[D],Q,[12])best_aic=float('inf')best_params=Noneforparaminparameters:try:model=SARIMAX(sales,order=param[:3],seasonal_order=param[3:])results=model.fit()ifresults.aic<best_aic:best_aic=results.aicbest_params=paramexcept:continue（3）預(yù)測(cè)與繪圖model=SARIMAX(sales,order=best_params[:3],seasonal_order=best_params[3:])results=model.fit()forecast=results.get_forecast(steps=6)forecast_values=forecast.predicted_meanconf_int=forecast.conf_int(alpha=0.05)plt.figure(figsize=(12,6))plt.plot(sales.index,sales['amount'],label='Actual')plt.plot(forecast_values.index,forecast_values,label='Forecast',color='red')plt.fill_between(conf_int.index,conf_int.iloc[:,0],conf_int.iloc[:,1],color='pink',alpha=0.3,label='95%CI')plt.legend()plt.show()```場(chǎng)景分析題答案1.（1）數(shù)據(jù)源：用戶行為日志（點(diǎn)擊、滑動(dòng)、退出事件）、用戶屬性表（注冊(cè)時(shí)間、年齡、性別）、內(nèi)容標(biāo)簽表（視頻類別、時(shí)長、創(chuàng)作者等級(jí)）、廣告投放表（廣告位、展示次數(shù)、點(diǎn)擊次數(shù)）、用戶調(diào)研問卷（滿意度評(píng)分、流失原因）。（2）核心指標(biāo)：新用戶占比（新用戶數(shù)/總用戶數(shù)）、新用戶日均使用時(shí)長、內(nèi)容垂直度（目標(biāo)類別視頻觀看占比）、非目標(biāo)用戶流失率（非目標(biāo)類別用戶7日流失率）、廣告加載率（廣告展示次數(shù)/頁面瀏覽量）、廣告跳出率（廣告展示后3秒內(nèi)退出比例）、用戶互動(dòng)率（評(píng)論+點(diǎn)贊+分享次數(shù)/觀看次數(shù)）、用戶價(jià)值分層（根據(jù)LTV劃分高/中/低價(jià)值用戶）。（3）分析步驟：①時(shí)間序列分析：對(duì)比2023Q3與2024Q3各周的使用時(shí)長、留存率變化趨勢(shì)，識(shí)別突變點(diǎn)；②用戶分群分析：按新老用戶、價(jià)值分層、內(nèi)容偏好（目標(biāo)/非目標(biāo)）分組，計(jì)算各組使用時(shí)長變化；③相關(guān)分析：計(jì)算廣告加載率與使用時(shí)長的Pearson相關(guān)系數(shù)，檢驗(yàn)是否負(fù)相關(guān)；④漏斗分析：拆解用戶使用路徑（啟動(dòng)→觀看→互動(dòng)→退出），定位流失高發(fā)環(huán)節(jié)。（4）判斷假設(shè)：若新用戶占比上升且新用戶使用時(shí)長顯著低于老用戶，則支持“新用戶質(zhì)量下降”；若目標(biāo)用戶使用時(shí)長上升、非目標(biāo)用戶流失率上升，則支持“內(nèi)容垂直度提升”；若廣告加載率同比增加且廣告跳出率上升，則支持“廣告影響體驗(yàn)”。2.（1）LTV定義：用戶購車后3年內(nèi)為企業(yè)帶來的凈收益總和（時(shí)間窗口3年），計(jì)算