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2025年AI数据分析师能力评估

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

请简述描述性统计和推断性统计的主要区别，并各列举一个在数据分析中应用的实例。

二、

假设你获得一份包含用户ID、注册时间、最后一次登录时间、购买金额、购买商品类别等字段的销售数据集。请设计一个数据清洗方案，至少包含以下步骤，并说明每一步的目的：

1.处理缺失值。

2.检测并处理异常值（以购买金额为例）。

3.识别并处理重复记录。

三、

某电商平台希望提升用户活跃度。你被要求分析用户行为数据，找出影响用户活跃度的因素，并提出至少三种基于数据的干预建议。请阐述你的分析思路，包括你需要关注的关键指标、可能采用的分析方法，以及每种建议的预期效果和潜在数据支撑。

四、

假设你要使用机器学习预测用户的明天的购买金额（连续值）。请简述以下概念：

1.监督学习与无监督学习在此场景下的区别。

2.选择适用于此预测任务的回归模型时，你通常会考虑哪些评估指标？并简要说明选择理由。

3.什么是特征工程？请列举至少三种可能对预测用户购买金额有帮助的特征工程方法。

五、

你为一家零售公司构建了一个预测销售量的机器学习模型，并生成了如下（假设）预测结果和实际销售数据对比图：

```

预测销售量

^

|

800+---------+---------+---------+

||||

||||

600++++

||||

||||

400++++

||||

||||

200+---------+---------+---------+

||||

||||

0+-------------------------+-------------------------

12345678910

时间（天）

实际销售量

```

请基于该图，评价该模型的预测效果，并指出至少一个可以改进的方向。

六、

请阐述数据可视化在数据分析过程中的作用。当你需要向非技术背景的经理展示关于“用户增长趋势”的分析结果时，你会选择哪些类型的图表？并说明选择理由。

七、

请解释以下Python代码段的功能：

```python

importpandasaspd

#假设df是已经加载的包含用户年龄、性别、购买力评分（high,medium,low）的DataFrame

mask_high=df[购买力评分]==high

mask_medium=df[购买力评分]==medium

mask_low=df[购买力评分]==low

df_high_age_mean=df.loc[mask_high,年龄].mean()

df_medium_age_mean=df.loc[mask_medium,年龄].mean()

df_low_age_mean=df.loc[mask_low,年龄].mean()

print(f高购买力用户平均年龄:{df_high_age_mean})

print(f中购买力用户平均年龄:{df_medium_age_mean})

print(f低购买力用户平均年龄:{df_low_age_mean})

```

八、

某公司希望优化其营销预算分配。你收集了历史营销渠道（线上、线下）、营销投入金额、以及对应的产品销售额数据。请描述你会如何使用SQL语言查询以下信息（假设表名为`marketing_data`，字段包括`channel`,`budget`,`sales`）：

1.按营销渠道分组，计算总投入金额和总销售额。

2.找出投入金额最高的前三个营销渠道及其对应的销售额。

九、

请描述“过拟