2026年阿里巴大数据分析面试题集

2026年阿里巴大数据分析面试题集一、选择题（共5题，每题2分）1.数据清洗中，以下哪种方法最适合处理缺失值？A.直接删除缺失值B.填充均值/中位数C.使用模型预测缺失值D.以上都不对2.以下哪种算法最适合用于推荐系统的协同过滤？A.决策树B.神经网络C.KNND.SVM3.在Hadoop生态中，以下哪个组件负责分布式文件存储？A.HiveB.HDFSC.SparkD.Flume4.以下哪种指标最适合评估分类模型的性能？A.均方误差（MSE）B.精确率C.R²值D.AUC5.在大数据实时处理中，以下哪个框架最常用？A.TensorFlowB.FlinkC.PyTorchD.Matplotlib二、简答题（共5题，每题4分）6.简述数据倾斜的常见原因及解决方案。7.解释什么是特征工程，并列举三种常见的特征工程方法。8.在Spark中，如何优化SQL查询的性能？9.描述一下在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）的区别。10.如何评估一个聚类模型的优劣？三、计算题（共3题，每题6分）11.假设某电商平台的用户购买行为数据如下：-用户A购买了商品X、Y，商品Y也出现在用户B的购买记录中。-用户B购买了商品Y、Z，商品Z未出现在其他用户记录中。-用户C购买了商品X、Z。-请计算用户A和用户B的Jaccard相似度。12.给定以下时间序列数据：时间|数值-|-1|102|153|124|18-计算该序列的移动平均（窗口大小为2）。-计算该序列的滞后1阶自相关系数。13.某网站日志数据包含以下字段：-用户ID、访问时间、页面URL、停留时间。-请设计一个SQL查询，统计每个用户的平均页面停留时间，并按停留时间降序排列。四、代码题（共3题，每题8分）14.使用Python和Pandas实现以下功能：-读取一个CSV文件，筛选出销售额大于10000的订单，并按销售额降序排序。-计算每个用户的总销售额，并绘制条形图。15.使用SparkSQL完成以下任务：-创建一个DataFrame，包含用户ID、年龄、性别三列。-查询年龄大于30的女性用户数量。16.使用HiveQL编写以下查询：-从订单表中查询最近一个月的订单数量，并按日期分组统计。-计算每个商品的总销量，并筛选出销量前10的商品。五、综合题（共2题，每题10分）17.假设你要设计一个电商平台用户画像系统，请描述：-你会如何收集和清洗用户数据？-你会使用哪些特征工程方法？-你会如何评估用户分群的合理性？18.某公司需要实时监控用户行为数据，请提出：-你会如何选择合适的技术栈（如Flink、SparkStreaming等）？-你会如何设计数据流的处理逻辑？-你会如何保证数据处理的实时性和准确性？答案与解析一、选择题答案1.B-删除缺失值会导致数据量减少，填充均值/中位数适用于数据分布均匀的情况，模型预测缺失值更灵活但计算成本高。2.C-协同过滤基于用户或物品的相似度，KNN算法直接利用距离度量相似性，适合推荐系统。3.B-HDFS是Hadoop的核心组件，用于分布式文件存储。4.B-精确率衡量模型预测正确的正例比例，适合分类问题。5.B-Flink是流处理框架，适合实时数据处理。二、简答题解析6.数据倾斜原因及解决方案：-原因：某节点数据量过大，导致任务执行时间差异显著。-解决方案：-重分区（Repartition），将数据均匀分配；-使用Salting技术，将键值进行哈希扩展；-分片处理，将大任务拆分为小任务。7.特征工程方法：-特征提取：从原始数据中提取有用信息；-特征编码：如One-Hot、LabelEncoding；-特征组合：如多项式特征、交互特征。8.SparkSQL性能优化：-使用DataFrame/Dataset代替RDD；-缓存常用DataFrame；-优化Join操作，使用BroadcastJoin；-避免重复计算，合理使用View。9.OLTPvsOLAP：-OLTP：事务处理，高并发、低延迟，如订单系统；-OLAP：分析处理，低并发、高延迟，如报表分析。10.聚类模型评估：-轮廓系数（SilhouetteScore）；-软件包内聚类（ElbowMethod）；-业务场景验证，如用户分群是否符合实际需求。三、计算题解析11.Jaccard相似度：-用户A：{X,Y}，用户B：{Y,Z}-相似度=|{X,Y}∩{Y,Z}|/|{X,Y}∪{Y,Z}|=1/3≈0.3312.移动平均与自相关：-移动平均：-窗口1：(10+15)/2=12.5-窗口2：(15+12)/2=13.5-窗口3：(12+18)/2=15-自相关：-滞后1阶：(10-12.5)(15-13.5)/sqrt((10-12.5)²+(15-13.5)²)≈-0.7113.SQL查询：sqlSELECTuser_id,AVG(visit_duration)ASavg_durationFROMwebsite_logsGROUPBYuser_idORDERBYavg_durationDESC四、代码题解析14.Python+Pandas：pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('orders.csv')filtered=data[data['sales']>10000].sort_values('sales',ascending=False)pivot_table=filtered.groupby('user_id')['sales'].sum().plot(kind='bar')15.SparkSQL：scalavaldf=Seq((1,25,"F"),(2,30,"M")).toDF("user_id","age","gender")df.filter("age>30ANDgender='F'").count()16.HiveQL：sql--查询最近一个月订单数量SELECTdate,COUNT()ASorder_countFROMordersWHEREdateBETWEENDATE_SUB(CURRENT_DATE,30)ANDCURRENT_DATEGROUPBYdate--商品销量前10SELECTproduct_id,SUM(quantity)AStotal_salesFROMordersGROUPBYproduct_idORDERBYtotal_salesDESCLIMIT10五、综合题解析17.用户画像系统设计：-数据收集：用户行为日志、交易数据、社交关系等；-清洗：去重、缺失值处理、异常值检测；-特征工程：年龄分层、消费能力分箱、活跃度指数；-分群评估：使用K-Means，通过轮廓系数判断分群合理性