32 个最热门数据分析师面试问题及答案（2025 年）

以下是数据分析师面试问题和答案，可以帮助新手和有经验的数据分析候选人获得他们梦想的工作。

免费 PDF 下载：数据分析师面试问题

1）请提及数据分析师的职责是什么？

数据分析师的职责包括：

• 为所有数据分析提供支持并与客户和员工进行协调
• 为客户解决业务相关问题并执行 审计 在数据上
• 使用统计技术分析结果和解释数据并提供持续的报告
• 优先考虑业务需求，并与管理和信息需求紧密合作
• 确定新流程或改进机会领域
• 分析、识别和解释复杂数据集中的趋势或模式
• 从主数据源或辅助数据源获取数据并维护数据库/数据系统
• 过滤和“清理”数据，并查看计算机报告
• 确定性能指标以定位和纠正代码问题
• 通过确定用户访问级别来开发访问系统，确保数据库安全

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2）成为数据分析师需要什么？

要成为一名数据分析师，

• 对报告包（Business Objects）、编程语言（XML、Javascript 或 ETL 框架）、数据库（SQL, SQL（例如：
• 具备较强的分析、组织、收集和传播大数据的准确能力
• 数据库设计、数据模型、数据挖掘和分割技术方面的技术知识
• 熟练掌握用于分析大型数据集的统计软件包（SAS, Excel、SPSS等）

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3）提及分析项目的各个步骤是什么？

分析项目的各个步骤包括

• 问题定义
• 数据探索
• 资料准备
• 造型
• 数据验证
• 实施与跟踪

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4）提及什么是数据清理？

数据清理也称为数据清洗，涉及识别和删除数据中的错误和不一致性，以提高数据质量。

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5）列出一些数据清理的最佳实践？

数据清理的一些最佳实践包括：

• 按不同属性对数据进行排序
• 对于大型数据集，逐步清理数据，并在每一步中改进数据，直到获得良好的数据质量
• 对于大型数据集，将其分解为小数据。使用较少的数据将提高迭代速度
• 要处理常见的清理任务，请创建一组实用函数/工具/脚本。它可能包括基于 CSV 文件或 SQL 数据库重新映射值，或正则表达式搜索和替换，删除所有与正则表达式不匹配的值
• 如果您对数据清洁度有疑问，请按估计频率排列它们并解决最常见的问题
• 分析每列的汇总统计数据（标准差、平均值、缺失值的数量）
• 跟踪每次清洁操作，以便您可以根据需要更改或删除操作

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6）解释什么是 物流 回归？

逻辑回归是一种统计方法，用于检查数据集，其中有一个或多个定义结果的独立变量。

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7）列出一些可用于数据分析的最佳工具？

以下是最好的数据分析工具

• 画面
• RapidMiner
• 开放式精炼
• KNIME
• 谷歌搜索运算符
• 求解
• 节点XL
• io
• 沃尔夫勒姆·阿尔法
• Google Fusion 表

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8）请说明数据挖掘和数据分析之间的区别？

数据挖掘和数据分析之间的区别在于

数据分析： 它针对单个属性的实例分析。它提供有关各种属性的信息，例如值范围、离散值及其频率、空值的出现、数据类型、长度等。

数据挖掘： 它主要关注聚类分析、异常记录检测、依赖关系、序列发现、多个属性之间的关系保持等。

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9）列出数据分析师面临的一些常见问题？

数据分析师面临的一些常见问题是

• 常见拼写错误
• 重复条目
• 缺少价值观
• 非法值
• 改变价值表现
• 识别重叠数据

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10) 说出 Apache 开发的用于在分布式计算环境中处理应用程序大型数据集的框架的名称？

Hadoop的 MapReduce 是 Apache 开发的用于在分布式计算环境中为应用程序处理大型数据集的编程框架。

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11）请提及通常观察到的缺失模式是什么？

通常观察到的缺失模式是

• 完全随机缺失
• 随机缺失
• 缺失值取决于缺失值本身
• 缺失值取决于未观察的输入变量

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12）解释什么是KNN插补方法？

在 KNN 插补中，使用与缺失值属性最相似的属性值来插补缺失的属性值。通过使用距离函数，确定两个属性的相似度。

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3）提及数据分析师使用的数据验证方法有哪些？

通常，数据分析师用于数据验证的方法是

• 数据筛选
• 数据验证

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14）解释如何处理可疑数据或缺失数据？

• 准备一份验证报告，提供所有可疑数据的信息。它应该提供失败的验证标准以及发生日期和时间等信息
• 经验丰富的人员应检查可疑数据以确定其可接受性
• 应分配无效数据并用验证码替换
• 处理缺失数据时，请使用最佳分析策略，如删除方法、单一插补方法、基于模型的方法等。

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15）提及如何处理多源问题？

为了解决多源问题，

• 重组模式以实现模式集成
• 识别相似记录并将它们合并为包含所有相关属性且无冗余的单个记录

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16）解释什么是异常值？

异常值是分析师常用的术语，指的是与样本中的整体模式相差甚远的值。异常值有两种类型

• 单变量
• 多元

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17）解释什么是层次聚类算法？

层次聚类算法将现有的组进行组合和划分，创建一个层次结构，展示组划分或合并的顺序。

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18）解释什么是K-mean算法？

K 均值是一种著名的分割方法。将对象分类为属于 K 个组之一，k 是预先选定的。

在K均值算法中，

• 簇是球形的：簇中的数据点以该簇为中心
• 聚类的方差/扩展相似：每个数据点都属于最近的聚类

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19）请提及数据分析师需要哪些关键技能？

数据科学家必须具备以下技能

• 数据库知识

• 数据库管理
• 数据混合
• 查询
• 资料处理

• 预测分析

• 基本描述统计
• 预测建模
• 高级数据分析

• 大数据知识

• 大数据分析
• 非结构化数据分析
• 机器识别

• 演讲技巧

• 数据可视化
• 洞察演示
• 报表设计

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20）解释什么是协同过滤？

协同过滤是一种基于用户行为数据创建推荐系统的简单算法。协同过滤最重要的组成部分是 用户-项目-兴趣.

协同过滤的一个很好的例子是，当您在在线购物网站上看到“为您推荐”之类的语句时，它会根据您的浏览历史记录弹出。

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21）解释大数据中使用了哪些工具？

大数据使用的工具包括

• Hadoop的
• 蜂房
• 猪
• 水槽
• 马豪
• 勺子

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22）解释什么是KPI、实验设计和80/20规则？

CPI：它代表关键绩效指标，它是一种由有关业务流程的电子表格、报告或图表的任意组合组成的指标

实验设计：这是用于拆分数据、采样和设置数据以进行统计分析的初始过程

80/20 规则：这意味着你的 80% 的收入来自 20% 的客户

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23）解释什么是Map Reduce？

Map-reduce 是一个处理大型数据集的框架，将其分成子集，在不同的服务器上处理每个子集，然后混合每个服务器上获得的结果。

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24）解释什么是聚类？聚类算法的属性是什么？

聚类是一种应用于数据的分类方法。聚类算法将数据集划分为自然组或簇。

聚类算法的属性是

• 层级结构或扁平结构
• 迭代
• 硬而软
• 分离式

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25）哪些统计方法对数据分析师有用？

对数据科学家有用的统计方法包括

• 贝叶斯方法
• 马尔可夫过程
• 空间和集群过程
• 等级统计、百分位数、异常值检测
• 归纳技术等
• 单纯形算法
• 数学优化

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26）什么是时间序列分析？

时间序列分析可以在两个领域进行：频域和时域。在时间序列分析中，可以通过指数平滑法、对数线性回归法等各种方法分析先前的数据来预测特定过程的输出。

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27）解释什么是相关图分析？

相关图分析是地理学中常见的空间分析形式。它由一系列针对不同空间关系计算的估计自相关系数组成。当原始数据以距离而不是单个点的值表示时，它可用于构建基于距离的数据的相关图。

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28）什么是哈希表？

在计算中，哈希表是键到值的映射。它是一种 数据结构 用于实现关联数组。它使用哈希函数来计算索引 排列 插槽，可从中获取所需的值。

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29)什么是哈希表冲突？如何避免？

当两个不同的键哈希到同一个值时，就会发生哈希表冲突。两个数据不能存储在数组的同一个槽中。

为了避免哈希表冲突，有很多技术，这里我们列出两种

• 单独链接:

它使用数据结构来存储散列到同一个槽的多个项目。

• 开放寻址:

它使用第二个函数搜索其他插槽，并将项目存储在找到的第一个空插槽中

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29）解释什么是归因？列出不同类型的归因技术？

在插补过程中，我们用替代值替换缺失数据。插补技术涉及的类型包括

• 单插补

• 热卡插补：利用打孔卡从随机选择的相似记录中插补缺失值
• 冷卡归纳法：其工作原理与热卡归纳法相同，但更为先进，可以从其他数据集中选择捐赠者
• 均值插补：它涉及在所有其他情况下用该变量的平均值替换缺失值
• 回归插补：它涉及用基于其他变量的变量预测值替换缺失值
• 随机回归：与回归插补相同，但它将平均回归方差添加到回归插补中

• 多重插补

• 与单次插补不同，多次插补会多次估算数值

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30）哪种归集方法更为有利？

虽然单次插补被广泛使用，但它不能反映随机缺失数据造成的不确定性。因此，在数据随机缺失的情况下，多重插补比单次插补更有利。

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31）解释什么是 n-gram？

N-gram：

n-gram 是来自给定文本或语音序列的 n 个项目的连续序列。它是一种概率语言模型，用于以 (n-1) 的形式预测此类序列中的下一个项目。

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32）解释一下良好数据模型的标准是什么？

良好数据模型的标准包括

• 可以轻松食用
• 好的模型中的大数据变化应该是可扩展的
• 它应该提供可预测的性能
• 好的模型可以适应需求的变化

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