好大夫在线数据工程师的面试问题与答案

2026年好大夫在线数据工程师的面试问题与答案一、单选题（共5题，每题2分，共10分）1.在处理医疗数据分析时，哪种数据清洗方法最适合处理缺失值？A.删除含有缺失值的记录B.填充均值或中位数C.插值法D.使用模型预测缺失值2.好大夫在线平台用户行为数据通常具有以下哪个特点？A.数据量小且结构化B.数据量大且半结构化C.数据量小且非结构化D.数据量大且完全结构化3.在Hadoop生态系统中，哪种组件最适合用于大规模数据存储？A.HiveB.HBaseC.SparkD.Flume4.对于医疗记录中的敏感信息，哪种加密方法最为安全？A.对称加密B.非对称加密C.哈希加密D.Base64编码5.在数据仓库设计中，哪种模型最适合医疗记录的时序分析？A.星型模型B.环形模型C.销售立方体模型D.模块化模型二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.以下哪些技术可用于实时医疗数据分析？A.KafkaB.FlinkC.SparkStreamingD.HDFSE.Elasticsearch2.好大夫在线数据工程师需要掌握的SQL技能包括哪些？A.多表连接查询B.子查询C.窗口函数D.临时表创建E.数据导出3.医疗数据ETL过程中需要考虑的因素包括哪些？A.数据质量B.数据标准化C.数据转换逻辑D.数据存储格式E.数据传输安全4.以下哪些指标可用于评估医疗数据仓库的性能？A.查询响应时间B.数据加载速度C.数据冗余度D.硬件资源使用率E.数据准确性5.在处理医疗影像数据时，以下哪些技术是常用的？A.卷积神经网络（CNN）B.生成对抗网络（GAN）C.循环神经网络（RNN）D.主成分分析（PCA）E.K-近邻算法（KNN）三、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述好大夫在线医疗数据的特点及其对数据存储和处理的影响。2.描述一下数据仓库中星型模型的结构及其优势。3.解释什么是数据湖，并说明其在医疗数据分析中的应用场景。4.如何设计一个高效的数据清洗流程，并举例说明。5.在医疗数据脱敏过程中，需要考虑哪些关键因素？四、论述题（共3题，每题10分，共30分）1.论述好大夫在线平台用户行为数据的分析方法及其业务价值。2.详细说明在大规模医疗数据集上进行特征工程的主要步骤和注意事项。3.结合Hadoop和Spark生态系统，设计一个医疗数据分析的端到端解决方案。五、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.编写一个Python函数，实现以下功能：-输入：包含患者ID、年龄、性别、症状、诊断结果的医疗记录列表-处理：统计不同年龄段的症状分布，并按症状种类排序-输出：年龄区间（0-18,19-40,41-60,60+）对应的症状统计结果2.使用SQL编写一个查询，实现以下功能：-输入：医疗数据表（patient_id,visit_date,department,doctor_id,fee）-处理：计算每个科室的日平均费用，并找出费用最高的科室-输出：科室名称、日平均费用、费用排名答案与解析一、单选题1.B.填充均值或中位数-解析：在医疗数据分析中，缺失值处理需要考虑数据的分布特性。均值适用于数据呈正态分布的情况，中位数适用于数据存在异常值的情况。删除记录会导致数据丢失，而模型预测缺失值可能引入偏差。2.B.数据量大且半结构化-解析：好大夫在线平台产生大量用户行为数据，包括日志、点击流等半结构化数据。数据量庞大需要分布式存储和处理技术，半结构化数据需要特定的解析和处理方法。3.B.HBase-解析：HBase是Hadoop生态中的列式存储系统，适合存储大规模稀疏数据，如医疗记录中的字段不全的情况。Hive适合SQL查询，Spark适合计算，Flume适合数据采集。4.B.非对称加密-解析：医疗记录包含高度敏感信息，非对称加密提供更高的安全性，即使私钥泄露也不会导致数据被破解。对称加密速度快但密钥管理复杂，哈希加密不可逆，Base64只是编码方式。5.A.星型模型-解析：星型模型包含一个中心事实表和多个维度表，适合医疗记录的时序分析，如按时间、科室、医生等维度分析病例。其他模型不适合时序分析或过于复杂。二、多选题1.A.Kafka,B.Flink,C.SparkStreaming,E.Elasticsearch-解析：Kafka和Flink适合实时数据流处理，SparkStreaming适合微批处理，Elasticsearch适合实时搜索和分析。HDFS是存储组件，不是处理组件。2.A.多表连接查询,B.子查询,C.窗口函数,D.临时表创建-解析：SQL是数据工程师的核心技能，包括多表连接、子查询、窗口函数和临时表等。数据导出不是SQL技能，而是ETL的一部分。3.A.数据质量,B.数据标准化,C.数据转换逻辑,D.数据存储格式,E.数据传输安全-解析：ETL过程需要全面考虑数据的质量、标准化、转换逻辑、存储格式和传输安全。这些因素直接影响最终数据分析结果的准确性。4.A.查询响应时间,B.数据加载速度,D.硬件资源使用率,E.数据准确性-解析：数据仓库性能评估关注查询效率、加载速度、资源利用率和数据质量。数据冗余度是设计问题，不是性能指标。5.A.卷积神经网络（CNN）,B.生成对抗网络（GAN）-解析：CNN和GAN是医学影像分析的主流深度学习技术。RNN适合序列数据，PCA是降维技术，KNN是分类算法，不适用于影像分析。三、简答题1.好大夫在线医疗数据的特点及其对存储和处理的影响：-特点：数据量大（用户量、病例量）、数据类型多样（文本、图像、结构化数据）、数据更新频繁、数据质量参差不齐、隐私保护要求高。-影响：需要分布式存储系统（如Hadoop/Spark）；需要数据清洗和预处理技术；需要实时处理能力（如Kafka/Flink）；需要数据安全和隐私保护措施。2.数据仓库中星型模型的结构及其优势：-结构：一个中心事实表和多个维度表（时间、患者、科室等），维度表通过主键与事实表连接。-优势：简化查询逻辑、提高查询性能、易于理解和实现、支持快速OLAP分析。在医疗数据分析中，可以快速按科室、医生、时间等维度分析病例分布。3.数据湖及其在医疗数据分析中的应用场景：-定义：数据湖是存储原始数据的存储库，支持多种数据格式，不需要预先定义模式。-应用：存储医疗影像、电子病历文本、基因数据等原始数据；支持探索性数据分析；作为数据仓库的前端存储。4.高效数据清洗流程设计：-步骤：数据验证（完整性、一致性）、数据格式转换、缺失值处理、异常值检测和处理、重复值处理、数据标准化。-举例：医疗记录清洗中，将年龄单位统一为整数，将身份证号脱敏，处理缺失的诊断结果用最频繁的诊断填充。5.医疗数据脱敏的关键因素：-隐私保护法规遵守（如HIPAA、GDPR）-敏感信息识别（身份证、手机号、地址等）-脱敏算法选择（如K-匿名、差分隐私）-脱敏程度控制（既保证隐私又保留数据可用性）-脱敏过程可追溯四、论述题1.好大夫在线平台用户行为数据的分析方法及其业务价值：-分析方法：用户路径分析、漏斗分析、用户分群、情感分析、时序分析。-业务价值：优化平台导航和用户体验；识别用户需求；预测用户行为；评估营销效果；发现潜在问题。2.大规模医疗数据集上的特征工程步骤和注意事项：-步骤：数据理解、特征选择、特征提取、特征转换、特征验证。-注意事项：避免数据泄漏；保持特征一致性；考虑领域知识；处理类别不平衡；使用交叉验证评估特征效果。3.医疗数据分析的端到端解决方案（Hadoop/Spark生态）：-数据采集：Flume/Kafka采集日志和用户行为数据。-数据存储：HDFS存储原始数据，HBase存储时序数据。-数据处理：Spark进行清洗、转换和特征工程。-数据仓库：Hive/Impala构建星型模型数据仓库。-数据分析：SparkSQL/PySpark进行复杂分析，机器学习模型构建。-数据可视化：Elasticsearch+Kibana展示分析结果。五、编程题1.Python函数实现：pythondefanalyze_symptoms(data):age_groups={'0-18':[],'19-40':[],'41-60':[],'60+':[]}forrecordindata:age=record['age']ifage<=18:age_groups['0-18'].append(record['symptom'])elif19<=age<=40:age_groups['19-40'].append(record['symptom'])elif41<=age<=60:age_groups['41-60'].append(record['symptom'])else:age_groups['60+'].append(record['symptom'])result={}forgroup,symptomsinage_groups.items():symptom_count={}forsymptominsymptoms:symptom_count[symptom]=symptom_count.get(symptom,0)+1sorted_symptoms=sorted(symptom_count.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)result[group]=sorted_symptomsreturnresult2.SQL查询实现：sqlWITHdepartment_feesAS(SE