大数据分析师面试题及数据处理工具含答案

2026年大数据分析师面试题及数据处理工具含答案一、选择题（共5题，每题2分，总计10分）1.在中国金融行业，大数据分析师常用的数据存储技术中，以下哪项最适合存储非结构化数据？A.HDFSB.MySQLC.RedisD.MongoDB2.以下哪种算法在中国电商平台的用户行为分析中应用最广泛？A.决策树B.神经网络C.K-Means聚类D.SVM3.在中国运营商的客户流失分析中，以下哪个指标最能反映客户价值？A.ARPU（每用户平均收入）B.CLTV（客户终身价值）C.ChurnRate（流失率）D.LTV（客户生命周期价值）4.在中国医疗行业，用于处理大规模基因测序数据的工具中，以下哪项最为高效？A.SparkB.FlinkC.HadoopMapReduceD.Hive5.在中国零售行业的库存管理中，以下哪种数据挖掘技术最适合预测需求？A.关联规则挖掘B.回归分析C.时间序列分析D.聚类分析二、简答题（共4题，每题5分，总计20分）6.简述Hadoop生态系统中的HDFS和YARN各自的功能及其在中国企业中的典型应用场景。7.描述在中国互联网行业，如何利用用户画像技术提升广告投放的精准度。8.解释什么是数据湖，并说明其在中国金融行业的优势与局限性。9.阐述在处理中国社交媒体平台的文本数据时，如何进行数据清洗和预处理。三、编程题（共3题，每题10分，总计30分）10.使用Python和Pandas库，处理中国某电商平台用户购买数据的缺失值，并计算用户平均购买金额（假设数据如下）：plaintext|用户ID|商品ID|购买金额|购买日期||--|--|-|||1|A001|200|2023-01-01||2|B002|150|2023-01-02||3|A001|NaN|2023-01-03||4|C003|300|2023-01-04||5|NaN|180|2023-01-05|要求：-使用均值填充缺失的“购买金额”；-忽略“商品ID”为空的行；-计算剩余数据的平均购买金额。11.使用SparkSQL，查询中国某城市共享单车骑行数据的月度总骑行量，并按月份排序（假设数据如下）：plaintext|记录ID|用户ID|起始站点|结束站点|骑行时间（分钟）|日期||--|--|-|-||||1|1001|A|B|15|2023-01-15||2|1002|B|C|20|2023-02-10||3|1001|C|A|25|2023-01-25||4|1003|A|B|10|2023-02-15|要求：-按年月分组（如“2023-01”）；-计算每组总骑行时间；-结果按月份升序排序。12.使用Python的Scikit-learn库，对中国某银行的客户数据进行逻辑回归建模，预测客户是否流失（假设数据如下）：plaintext|客户ID|年龄|收入（万元）|信用评分|是否流失（0为否，1为是）||--||--|-|--||1|35|20|720|0||2|45|35|680|1||3|50|40|590|1||4|30|15|710|0|要求：-将数据分为训练集（80%）和测试集（20%）；-使用逻辑回归模型进行训练；-预测测试集结果并计算准确率。四、综合分析题（共2题，每题15分，总计30分）13.中国某电商平台的用户行为数据包含用户浏览、搜索、购买等行为，试设计一个数据仓库ETL流程，并说明每个步骤的必要性。14.在中国医疗行业，医院需要分析患者的电子病历数据以提高诊疗效率。试设计一个数据治理方案，涵盖数据采集、存储、分析和合规性要求。答案与解析一、选择题答案1.D解析：MongoDB是文档型数据库，适合存储非结构化数据，如JSON格式的日志或文本，在中国金融行业常用于存储交易记录或客户文档。2.C解析：K-Means聚类在中国电商中广泛用于用户分群，如精准推荐商品。决策树和神经网络更适用于预测任务，SVM主要用于分类。3.B解析：CLTV衡量客户终身价值，在中国运营商中常用于评估高价值客户，ARPU仅反映短期收入。4.A解析：Spark对大规模基因测序数据（如NGS数据）处理效率高，支持分布式计算，优于Flink（流处理）和HadoopMapReduce（延迟高）。5.C解析：时间序列分析适合中国零售业的库存预测，如季节性波动分析。关联规则挖掘适用于商品关联推荐。二、简答题答案6.HDFS和YARN的功能及应用-HDFS（分布式文件系统）：存储海量数据（如中国电信的日志数据），高容错性，分块存储（128MB/块）。-YARN（资源调度）：管理集群资源（如阿里云的大数据平台），支持多应用（MapReduce、Spark）。-应用场景：中国金融业的交易数据存储（HDFS）+Spark分析（YARN）。7.用户画像与广告精准投放-方法：中国电商平台通过用户浏览、购买行为（如淘宝的“千人千面”）生成画像，结合地理位置（如北京用户偏好高端品牌）。-提升效果：通过标签（如“科技爱好者”）匹配广告（如华为手机），点击率提升30%。8.数据湖的优势与局限性-优势：中国金融业可存储原始交易数据（如支付宝的日志湖），支持实时分析。-局限性：无结构化数据易混乱（如微信文本数据），需额外治理（如使用DeltaLake）。9.文本数据清洗流程-步骤：1.去除停用词（如“的”“了”）；2.分词（如使用jieba分词）；3.去除特殊符号；4.规范化（如“手机”=“手机”）；-应用：中国微博评论数据清洗后用于情感分析。三、编程题答案10.Python+Pandas处理缺失值pythonimportpandasaspddata={'用户ID':[1,2,3,4,5],'商品ID':['A001','B002','A001','C003',None],'购买金额':[200,150,None,300,180]}df=pd.DataFrame(data)df.dropna(subset=['商品ID'],inplace=True)#删除商品ID为空的行df['购买金额'].fillna(df['购买金额'].mean(),inplace=True)#填充均值print(df['购买金额'].mean())#输出：205.011.SparkSQL查询骑行数据sqlSELECTSUBSTRING(日期,1,7)AS月份,SUM(骑行时间)AS总骑行时间FROMridesGROUPBYSUBSTRING(日期,1,7)ORDERBY月份12.Scikit-learn逻辑回归建模pythonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionX=df[['年龄','收入','信用评分']]y=df['是否流失']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=LogisticRegression().fit(X_train,y_train)predictions=model.predict(X_test)accuracy=(predictions==y_test).mean()print(f'准确率：{accuracy:.2f}')四、综合分析题答案13.数据仓库ETL流程设计-Extract（抽取）：从电商平台API抽取用户行为数据（如京东的实时日志）。-Transform（转换）：-统一时间格式；-计算用户行为指标（如PV/UV）。-Load（加载）：导入DataWarehouse（如华为的Gauss