2026年杭州地铁数据分析员笔试题库含答案

2026年杭州地铁数据分析员笔试题库含答案一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）注：请选择最符合题意的选项。1.杭州地铁线路中，连接萧山区与主城区的是哪条线路？A.1号线B.2号线C.5号线D.9号线2.若要分析杭州地铁某线路的客流高峰时段，最适合使用的统计方法是？A.简单平均数B.移动平均法C.标准差分析D.简单方差3.杭州地铁票务系统中，"9折学生票"的折扣逻辑属于哪种数据分析应用？A.分类分析B.回归分析C.聚类分析D.关联规则4.在处理缺失值时，杭州地铁客流数据中常用的填充方法是？A.删除缺失行B.均值填充C.KNN填充D.回归填充5.杭州地铁AFC（自动售检票）系统中的闸机通行效率分析属于哪种业务场景？A.用户行为分析B.资源优化分析C.风险控制分析D.票务收益分析6.若某地铁站出口的客流与周边商家的关联性较高，这属于哪种数据挖掘技术？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.时间序列预测D.聚类预测7.杭州地铁客流预测中，ARIMA模型的适用场景是？A.短期突发客流B.季节性客流波动C.长期趋势预测D.空间分布分析8.在地铁网络中，"OD矩阵"主要用于分析？A.站点连通性B.客流起点-终点分布C.线路拥挤程度D.票务收入结构9.杭州地铁大数据平台中，Hadoop生态系统的核心组件是？A.SparkB.HiveC.HDFSD.Storm10.若要评估杭州地铁某线路的运营效率，关键指标是？A.票务收入B.发车准点率C.平均候车时间D.乘客满意度二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）注：请选择所有符合题意的选项。1.杭州地铁客流数据清洗的常见问题包括？A.异常值B.重复数据C.缺失值D.站点编码错误2.分析杭州地铁换乘效率时，需要考虑的指标有？A.换乘时间B.换乘距离C.换乘站拥挤度D.站点间步行路径数量3.杭州地铁智能调度系统依赖的数据源包括？A.实时客流数据B.线路能耗数据C.乘客投诉数据D.环境监测数据4.地铁客流预测模型中，常用的算法有？A.线性回归B.神经网络C.SVM（支持向量机）D.朴素贝叶斯5.杭州地铁大数据分析中的可视化工具包括？A.TableauB.PowerBIC.MatplotlibD.Echarts三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）注：请判断下列说法的正误。1.杭州地铁1号线是环线，全程约15公里。（×）2.地铁客流数据的采集主要依赖AFC系统。（√）3.时间序列分析适用于地铁年度客流趋势预测。（√）4.地铁OD矩阵可以反映站点间客流关联强度。（√）5.缺失值删除会导致数据偏差，需谨慎使用。（√）6.地铁智能调度系统可以提高列车发车间隔。（×）7.聚类分析可以用于地铁线路客流分层。（√）8.地铁大数据平台通常基于云原生架构。（√）9.票务收入分析不属于地铁运营数据分析范畴。（×）10.地铁客流预测的误差控制需结合业务场景。（√）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）注：请简要回答下列问题。1.简述杭州地铁客流数据预处理的主要步骤。2.杭州地铁AFC系统如何实现乘客身份识别？3.解释地铁客流预测中的"ARIMA模型"原理。4.列举3种地铁运营数据分析的关键指标。5.如何利用数据挖掘技术优化杭州地铁换乘体验？五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）注：请结合杭州地铁实际案例，展开论述。1.分析杭州地铁5号线客流波动的时空特征，并提出优化建议。2.结合大数据技术，探讨杭州地铁智能客服系统的设计思路。答案与解析一、单选题答案1.C（5号线连接萧山与主城区）2.B（移动平均法适合分析周期性客流）3.A（学生票折扣属于分类规则）4.B（均值填充适用于地铁客流分布均匀场景）5.B（闸机效率分析关注资源分配）6.B（关联规则挖掘分析站点-商家关系）7.B（ARIMA适用于季节性客流预测）8.B（OD矩阵反映起点-终点客流分布）9.C（HDFS是Hadoop核心存储组件）10.B（发车准点率是运营效率关键指标）二、多选题答案1.ABCD（数据清洗需处理异常值、重复值、缺失值及编码错误）2.ABCD（换乘效率需考虑时间、距离、拥挤度及路径数量）3.ABC（智能调度依赖客流、能耗及投诉数据）4.ABC（地铁预测常用线性回归、神经网络、SVM）5.ABCD（可视化工具涵盖商业智能与编程库）三、判断题答案1.×（1号线非环线，为南北向线路）2.√（AFC系统是客流采集主要手段）3.√（时间序列适用于趋势预测）4.√（OD矩阵反映站点关联性）5.√（缺失值删除可能导致样本偏差）6.×（智能调度需缩短发车间隔以提高效率）7.√（聚类分析可分层客流需求）8.√（大数据平台多采用云原生架构）9.×（票务收入是运营分析重要内容）10.√（预测误差需结合业务场景控制）四、简答题答案1.数据预处理步骤：-数据清洗（处理缺失值、异常值、重复值）；-数据转换（标准化、归一化）；-数据集成（多源数据合并）。2.AFC系统身份识别：-刷卡识别（IC卡、二维码）；-人脸识别（部分闸机支持）；-异常检测（识别逃票行为）。3.ARIMA模型原理：-AR（自回归）捕捉时间序列自相关性；-MA（移动平均）平滑短期波动；-I（积分）处理趋势成分。4.关键指标：-客流密度（每公里/站点的乘客数）；-发车准点率（实际发车时间与计划时间的偏差）；-换乘效率（乘客完成换乘的平均时间）。5.优化换乘体验：-路径规划（可视化换乘导航）；-换乘引导（智能屏提示）；-客流分流（高峰期增加换乘闸机）。五、论述题参考答案1.5号线客流时空特征与优化建议：-特征：早晚高峰集中（7:30-9:00，17:00-19:00），周末客流高于工作日；-优化：增开区间车、优化票价策略（如周末套票