华为数据分析技能考试题及答案

2026年华为数据分析技能考试题及答案一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在华为云数据仓库服务（DWS）中，以下哪种分区方式最适合处理大规模、高频更新的业务数据？A.时间分区B.品类分区C.品牌分区D.空间分区2.某电商平台需要对用户购买行为进行实时分析，以下哪种计算框架最适合该场景？A.SparkB.FlinkC.HiveD.Presto3.在数据清洗过程中，处理缺失值最常用的方法是什么？A.删除缺失值B.填充均值/中位数C.建立模型预测缺失值D.以上都是4.华为云的AIOps平台主要应用于哪个领域？A.金融风控B.智能制造C.智慧城市D.IT运维5.以下哪种指标最适合衡量分类模型的预测效果？A.均方误差（MSE）B.AUCC.皮尔逊相关系数D.决定系数（R²）6.在数据ETL过程中，以下哪个工具最适合实现复杂的数据转换逻辑？A.ApacheNiFiB.TalendC.InformaticaD.ApacheSqoop7.华为云的ModelArts平台提供了哪种功能来加速机器学习模型的训练？A.分布式训练B.自动调参C.模型部署D.以上都是8.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示时间序列数据？A.散点图B.饼图C.折线图D.漏斗图9.某企业需要分析用户画像，以下哪种算法最适合进行聚类分析？A.决策树B.K-MeansC.逻辑回归D.支持向量机10.在数据治理中，以下哪个概念强调数据的血缘关系？A.数据质量B.数据目录C.数据血缘D.数据安全二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.以下哪些属于数据仓库的典型特征？A.数据冗余B.数据更新频繁C.数据面向主题D.数据实时性高2.在机器学习模型评估中，以下哪些指标可以用来衡量模型的泛化能力？A.准确率B.召回率C.F1分数D.AUC3.华为云的数据湖服务（DLU）适用于哪些场景？A.大数据分析B.数据挖掘C.实时计算D.历史数据归档4.在数据预处理阶段，以下哪些方法可以用于处理异常值？A.删除异常值B.分箱处理C.均值替换D.标准化5.在数据安全领域，以下哪些技术可以用于数据脱敏？A.哈希加密B.随机替换C.压缩存储D.令牌化三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.数据湖比数据仓库更适合存储结构化数据。（×）2.K-Means算法对初始聚类中心敏感。（√）3.数据血缘可以帮助追踪数据的来源和去向。（√）4.时间序列分析适用于预测未来的趋势变化。（√）5.数据可视化可以帮助发现数据中的潜在模式。（√）6.均方误差（MSE）适用于分类问题。（×）7.数据清洗是数据分析过程中最耗时的环节。（√）8.华为云的ModelArts平台支持自动机器学习（AutoML）。（√）9.数据挖掘的目标是从数据中发现未知信息。（√）10.数据治理只关注数据质量，不涉及数据安全。（×）四、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述数据仓库与数据湖的区别。答案：-数据仓库：面向主题、集成化、非易失性、反映历史变化，适用于决策支持。-数据湖：原始数据存储，支持多种数据格式，灵活性强，适用于大数据分析。2.解释什么是特征工程，并举例说明其作用。答案：特征工程是指从原始数据中提取、构造、转换有用特征的过程。例如，将用户注册时间转换为星期几，可以提升分类模型的预测效果。3.简述A/B测试在数据分析中的应用场景。答案：A/B测试用于比较不同策略（如广告文案、页面设计）的效果，常见于电商、互联网行业，通过数据验证优化方案。4.什么是数据血缘，为什么重要？答案：数据血缘指数据从源头到最终应用的完整路径，重要在于帮助追踪数据质量、合规性，便于问题定位和溯源。5.简述机器学习模型的过拟合和欠拟合现象，如何解决？答案：-过拟合：模型对训练数据过拟合，泛化能力差，可通过增加数据量、正则化解决。-欠拟合：模型过于简单，无法捕捉数据规律，可通过增加模型复杂度、特征工程解决。五、论述题（共1题，10分）某制造企业希望利用数据分析优化生产线效率，请设计一个数据分析方案，包括数据来源、分析步骤和预期目标。答案：1.数据来源：-生产设备传感器数据（温度、压力等）-工单系统数据（任务分配、完成时间）-历史故障记录2.分析步骤：-数据采集与清洗：整合多源数据，处理缺失值和异常值。-特征工程：构建效率指标（如单位时间产量、设备利用率）。-模型构建：使用时间序列分析预测产量，用回归模型识别效率瓶颈。-可视化分析：通过仪表盘监控实时效率，发现异常及时干预。3.预期目标：-提高生产线利用率10%。-降低设备故障率5%。-优化工单分配，缩短生产周期。六、操作题（共1题，10分）假设你使用华为云DWS服务，需要构建一个数据分区表，要求按日期分区，并支持高效查询。请写出创建表的SQL语句，并说明分区方式的优势。答案：sqlCREATETABLEproduction_data(idINT,dateDATE,temperatureFLOAT,pressureFLOAT)PARTITIONEDBY(partition_dateDATE);优势：-高效查询：分区表可减少数据扫描范围，提升查询性能。-易于管理：按时间分区便于历史数据归档和清理。答案解析一、单选题1.A：时间分区适合高频更新场景（如日志、交易数据）。2.B：Flink支持实时流式计算，适合电商平台需求。3.D：缺失值处理方法多样，需结合业务场景选择。4.D：AIOps主要用于IT运维自动化和故障预测。5.B：AUC衡量分类模型在不同阈值下的表现。6.A：ApacheNiFi支持可视化流程设计，适合复杂转换。7.D：ModelArts提供全流程支持，包括训练、调参、部署。8.C：折线图直观展示时间趋势。9.B：K-Means适用于无标签数据的聚类任务。10.C：数据血缘帮助理解数据流转路径。二、多选题1.C：数据仓库面向主题，非冗余、非易失。2.A、B、C、D：准确率、召回率、F1、AUC均用于评估泛化能力。3.A、B、D：数据湖支持大数据分析、归档，但不适合实时计算。4.A、B：删除或分箱可去除异常值，均值替换和标准化不直接处理异常。5.A、B、D：哈希、随机替换、令牌化是脱敏技术，压缩存储非脱敏手段。三、判断题1.×：数据湖存储原始数据，数据仓库需结构化处理。2.√：K-Means依赖初始中心，可能导致局部最优。3.√：数据血缘记录数据来源和加工过程。4.√：时间序列分析用于趋势预测。5.√：可视化帮助发现数据模式。6.×：分类问题用准确率、AUC等指标。7.√：数据清洗占数据分析工作量40%以上。8.√：ModelArts支持AutoML功能。9.√：数据挖掘核心是发现潜在信息。10.×：数据治理涵盖质量和安全。四、简答题1.数据仓库与数据湖的区别-数据仓库：面向主题、集成化、非易失性，反映历史变化，适用于决策支持。-数据湖：原始数据存储，支持多种格式，灵活，适用于大数据分析。2.特征工程的作用特征工程通过提取、构造、转换数据特征，提升模型效果。例如，将时间转换为星期几，可增强分类模型对用户行为的理解。3.A/B测试的应用场景A/B测试用于比较不同版本（如广告文案、按钮颜色）的效果，通过数据验证优化方案，常见于电商、互联网行业。4.数据血缘的重要性数据血缘记录数据从源头到最终应用的完整路径，帮助追踪数据质量、合规性，便于问题定位和溯源。5.过拟合与欠拟合的解决方法-过拟合：模型对训练数据过拟合，可通过增加数据量、正则化解决。-欠拟合：模型过于简单，可通过增加模型复杂度、特征工程解决。五、论述题数据分析方案设计：数据来源：-生产设备传感器数据（温度、压力等）-工单系统数据（任务分配、完成时间）-历史故障记录分析步骤：-数据采集与清洗：整合多源数据，处理缺失值和异常值。-特征工程：构建效率指标（如单位时间产量、设备利用率）。-模型构建：使用时间序列分析预测产量，用回归模型识别效率瓶颈。-可视化分析：通过仪表盘监控实时效率，发现异常及时干预。预期目标：-提高生产线利用率10%。-降低设备故障率5%。-优化工单分配，缩短生产周期。六、操作题SQL语句：sqlCREATETABLEproductio