2025年數據分析師職業資格考試試題及答案一、案例分析題（共1題，每題30分）

1.某互聯網公司為了提高用戶活躍度，開展了一項用戶增長活動。活動期間，公司通過數據分析師對用戶行為數據進行分析，以下是部分分析結果：

（1）用戶在活動期間的平均使用時長為60分鐘，較活動前提高了20%。

（2）活動期間，新注冊用戶數量增加了30%，老用戶留存率提高了15%。

（3）活動期間，用戶購買轉化率提升了10%。

請根據以上數據，分析以下問題：

（1）活動期間用戶使用時長提高的原因是什么？

（2）活動期間新注冊用戶數量增加的原因是什么？

（3）活動期間老用戶留存率提高的原因是什么？

（4）活動期間用戶購買轉化率提升的原因是什么？

（5）根據以上分析，提出優化活動的建議。

答案：

（1）活動期間用戶使用時長提高的原因可能是：活動期間推出了有趣的游戲、優惠活動等，吸引了用戶參與。

（2）活動期間新注冊用戶數量增加的原因可能是：活動期間通過廣告、社交媒體等渠道進行了廣泛宣傳。

（3）活動期間老用戶留存率提高的原因可能是：活動期間提供了用戶喜愛的內容、優惠活動等，增強了用戶粘性。

（4）活動期間用戶購買轉化率提升的原因可能是：活動期間推出了優惠活動、限時折扣等，刺激了用戶購買欲望。

（5）優化活動的建議：繼續推出有趣的游戲、優惠活動等，提高用戶使用時長；加強廣告宣傳，吸引更多新用戶；關注用戶需求，持續優化產品和服務，提高用戶滿意度；推出更多優惠活動，提高用戶購買轉化率。

二、選擇題（共10題，每題3分）

2.以下哪項不是數據分析師常用的數據分析方法？

A.描述性統計分析

B.推斷性統計分析

C.聚類分析

D.時間序列分析

答案：D

3.以下哪項不是數據分析師常用的數據可視化工具？

A.Excel

B.Tableau

C.Python

D.SQL

答案：D

4.以下哪項不是數據分析師需要掌握的編程語言？

A.Python

B.Java

C.C++

D.R

答案：C

5.數據分析師在分析數據時，以下哪項不是需要注意的問題？

A.數據質量

B.數據完整性

C.數據安全性

D.數據隱私

答案：D

6.以下哪項不是數據分析師常用的數據清洗方法？

A.填充缺失值

B.異常值處理

C.數據標準化

D.數據轉換

答案：D

7.以下哪項不是數據分析師常用的數據挖掘方法？

A.決策樹

B.支持向量機

C.深度學習

D.預測分析

答案：D

8.數據分析師在分析數據時，以下哪項不是需要注意的指標？

A.平均值

B.中位數

C.標準差

D.最大值

答案：D

9.以下哪項不是數據分析師常用的數據可視化圖表？

A.折線圖

B.餅圖

C.散點圖

D.柱狀圖

答案：C

10.數據分析師在分析數據時，以下哪項不是需要注意的數據類型？

A.數值型

B.分類型

C.時間型

D.真實型

答案：D

三、簡答題（共2題，每題15分）

11.簡述數據分析師在數據收集過程中需要注意的問題。

答案：

（1）明確數據收集目的，確保數據收集的針對性。

（2）選擇合適的數據收集方法，如問卷調查、訪談等。

（3）保證數據收集過程中的數據質量，避免數據偏差。

（4）尊重數據隱私，確保數據的安全性。

（5）注意數據收集過程中的法律法規，如個人信息保護法等。

12.簡述數據分析師在數據清洗過程中需要注意的問題。

答案：

（1）識別缺失值，選擇合適的填充方法。

（2）處理異常值，確保數據的一致性。

（3）數據標準化，消除數據之間的量綱影響。

（4）數據轉換，提高數據可用性。

（5）注意數據清洗過程中的數據質量，確保數據準確性。

四、計算題（共2題，每題20分）

13.某公司2019年銷售額為1000萬元，同比增長20%。請計算2019年銷售額增長率。

答案：20%

14.某公司2019年利潤為100萬元，成本為800萬元。請計算2019年利潤率。

答案：12.5%

五、論述題（共1題，25分）

15.論述數據分析師在數據分析過程中如何提高數據分析結果的可信度。

答案：

（1）確保數據質量，避免數據偏差。

（2）采用科學的數據分析方法，如描述性統計分析、推斷性統計分析等。

（3）關注數據背景，了解數據來源和收集過程。

（4）對數據分析結果進行驗證，確保結果的可靠性。

（5）與業務部門溝通，確保數據分析結果與業務需求相符。

六、綜合應用題（共1題，30分）

16.某電商公司希望提高用戶購買轉化率，以下為其用戶購買轉化率數據：

（1）2019年1月：5%

（2）2019年2月：6%

（3）2019年3月：7%

（4）2019年4月：8%

（5）2019年5月：9%

請根據以上數據，分析以下問題：

（1）分析用戶購買轉化率的變化趨勢。

（2）分析影響用戶購買轉化率的主要因素。

（3）提出提高用戶購買轉化率的建議。

答案：

（1）用戶購買轉化率呈上升趨勢，從2019年1月的5%增長到2019年5月的9%。

（2）影響用戶購買轉化率的主要因素包括：產品品質、價格、促銷活動、用戶滿意度等。

（3）提高用戶購買轉化率的建議：

①優化產品品質，提高用戶滿意度；

②推出優惠活動，刺激用戶購買欲望；

③加強用戶運營，提高用戶粘性；

④關注用戶反饋，持續優化產品和服務。

本次試卷答案如下：

一、案例分析題

（1）活動期間用戶使用時長提高的原因可能是：活動期間推出了有趣的游戲、優惠活動等，吸引了用戶參與。

（2）活動期間新注冊用戶數量增加的原因可能是：活動期間通過廣告、社交媒體等渠道進行了廣泛宣傳。

（3）活動期間老用戶留存率提高的原因可能是：活動期間提供了用戶喜愛的內容、優惠活動等，增強了用戶粘性。

（4）活動期間用戶購買轉化率提升的原因可能是：活動期間推出了優惠活動、限時折扣等，刺激了用戶購買欲望。

（5）優化活動的建議：繼續推出有趣的游戲、優惠活動等，提高用戶使用時長；加強廣告宣傳，吸引更多新用戶；關注用戶需求，持續優化產品和服務，提高用戶滿意度；推出更多優惠活動，提高用戶購買轉化率。

二、選擇題

2.答案：D

解析：數據分析師常用的數據分析方法包括描述性統計分析、推斷性統計分析、聚類分析、時間序列分析等，而SQL是一種數據庫查詢語言，不屬于數據分析方法。

3.答案：D

解析：數據分析師常用的數據可視化工具包括Excel、Tableau、Python等，而SQL是一種數據庫查詢語言，不屬于數據可視化工具。

4.答案：C

解析：數據分析師需要掌握的編程語言包括Python、Java、C++等，而R是一種專門用于統計計算的編程語言，不屬于數據分析師需要掌握的編程語言。

5.答案：D

解析：數據分析師在分析數據時需要注意數據質量、數據完整性、數據安全性等問題，而數據隱私是數據安全性的一個方面，不屬于需要注意的問題。

6.答案：D

解析：數據分析師常用的數據清洗方法包括填充缺失值、異常值處理、數據標準化、數據轉換等，而數據轉換是數據處理的一種方法，不屬于數據清洗方法。

7.答案：D

解析：數據分析師常用的數據挖掘方法包括決策樹、支持向量機、深度學習等，而預測分析是數據分析的一種方法，不屬于數據挖掘方法。

8.答案：D

解析：數據分析師在分析數據時需要注意的指標包括平均值、中位數、標準差等，而最大值是數據集中最大的數值，不屬于需要注意的指標。

9.答案：C

解析：數據分析師常用的數據可視化圖表包括折線圖、餅圖、散點圖、柱狀圖等，而散點圖用于展示兩個變量之間的關系，不屬于數據可視化圖表。

10.答案：D

解析：數據分析師在分析數據時需要注意的數據類型包括數值型、分類型、時間型等，而真實型是數據的一種表示方式，不屬于需要注意的數據類型。

三、簡答題

11.答案：

（1）明確數據收集目的，確保數據收集的針對性。

（2）選擇合適的數據收集方法，如問卷調查、訪談等。

（3）保證數據收集過程中的數據質量，避免數據偏差。

（4）尊重數據隱私，確保數據的安全性。

（5）注意數據收集過程中的法律法規，如個人信息保護法等。

12.答案：

（1）識別缺失值，選擇合適的填充方法。

（2）處理異常值，確保數據的一致性。

（3）數據標準化，消除數據之間的量綱影響。

（4）數據轉換，提高數據可用性。

（5）注意數據清洗過程中的數據質量，確保數據準確性。

四、計算題

13.答案：20%

解析：2019年銷售額增長率為（1000-1000/(1+20%)）/1000*100%=20%

14.答案：12.5%

解析：2019年利潤率為100/(100+800)*100%=12.5%

五、論述題

15.答案：

（1）確保數據質量，避免數據偏差。

（2）采用科學的數據分析方法，如描述性統計分析、推斷性統計分析等。

（3）關注數據背景，了解數據來源和收集過程。

（4）對數據分析結果進行驗證，確保結果的可靠性。

（5）與業務部門溝通，確保數據分析