在数据分析领域实习，SQL 和 Python 是极为重要的技能。掌握这两项技能的实战考题类型，能助你在实习面试中脱颖而出。下面为你详细介绍数据分析实习中常见的 SQL 与 Python 实战考题。

SQL 实战考题

数据查询基础

单表查询：这类题目常要求从单个数据表中提取特定信息。例如，给定一张员工信息表，包含员工编号、姓名、年龄、薪资等字段，题目可能要求查询年龄在 30 岁以上且薪资高于平均薪资的员工姓名和薪资。这就需要运用SELECT语句结合WHERE条件子句，以及AVG聚合函数来实现。

多表连接查询：实际工作中，数据往往分散在多个相关表中。比如有订单表和客户表，订单表记录订单信息，客户表存储客户资料，通过客户 ID 关联。题目可能要求查询每个客户的订单总金额，此时就需使用JOIN操作将两张表连接起来，再进行分组和聚合计算。

数据处理与转换

数据过滤与排序：除了基本查询，还会考查对数据的过滤和排序能力。例如，从销售数据表中查询销售额排名前 10 的产品，并按销售额从高到低排序。这涉及ORDER BY子句的使用，以及如何通过LIMIT(MySQL 等数据库)或TOP(SQL Server 等数据库)关键字限制返回的行数。

数据分组与统计：常常会要求对数据进行分组统计。如在产品销售记录表中，按产品类别统计每个类别的销售总额、平均销售量等。这需要运用GROUP BY子句进行分组，配合SUM、AVG等聚合函数完成统计。

Python 实战考题

数据处理与分析

使用 Pandas 库：Pandas 是 Python 进行数据处理的核心库。考题可能要求读取 CSV、Excel 等格式的数据文件，进行数据清洗，如处理缺失值、重复值，然后进行数据分组、计算统计量等操作。例如，给定一个包含学生成绩的 CSV 文件，要求计算每个班级的平均成绩、最高分和最低分。

数据可视化：掌握数据可视化对于数据分析至关重要。常考使用 Matplotlib 或 Seaborn 库绘制图表。比如根据销售数据绘制折线图展示销售额随时间的变化趋势，或者用柱状图比较不同产品的销量。

数据建模基础

简单机器学习模型应用：对于数据分析实习，可能会涉及简单机器学习模型的应用。如使用 Scikit - learn 库中的线性回归模型，对给定的数据集进行建模，预测某个变量的值。例如，根据房屋面积、房间数量等特征预测房价。

模型评估：应用模型后，还需评估模型性能。题目可能要求计算线性回归模型的均方误差(MSE)、决定系数(R²)等指标，以判断模型的优劣。

数据分析实习中的 SQL 与 Python 实战考题围绕数据的查询、处理、分析、可视化及简单建模展开。通过熟悉这些常见考题类型，并进行针对性练习，能有效提升在数据分析实习面试中的表现。后续可探讨如何更深入地优化 SQL 查询、提升 Python 数据分析效率等话题。