2026年航空业数据工程师面试题集

2026年航空业数据工程师面试题集一、选择题（共5题，每题2分）题目1：航空业中，航班延误数据分析时，最适合使用的聚类算法是？A.K-MeansB.DBSCANC.HierarchicalClusteringD.GaussianMixtureModel题目2：航空公司希望优化行李托运流程，以下哪种特征工程方法最适用于预测行李丢失概率？A.PolynomialFeaturesB.PrincipalComponentAnalysis(PCA)C.FeatureInteractionD.RecursiveFeatureElimination题目3：在构建航班价格预测模型时，以下哪种时间序列模型最适合处理具有季节性和趋势性的数据？A.ARIMAB.LSTMC.ProphetD.ExponentialSmoothing题目4：航空公司需要分析乘客满意度数据，以下哪种数据预处理方法最适用于处理缺失值？A.MeanImputationB.K-NearestNeighbors(KNN)ImputationC.RegressionImputationD.ForwardFill题目5：航空业中，用于实时监控航班状态的流处理框架是？A.ApacheSparkB.ApacheFlinkC.ApacheHadoopD.ApacheHive二、填空题（共5题，每题2分）题目1：在航空业中，乘客生物识别数据脱敏常用的方法是__________。答案：K-匿名或差分隐私技术题目2：航班延误预测模型的评价指标中，__________指标最适合衡量模型的鲁棒性。答案：百分位回归（PercentileRegression）题目3：航空公司用户画像分析中，常用的协同过滤算法有__________和__________。答案：用户基于和物品基于题目4：航空业中，航班时刻表优化问题属于典型的__________问题。答案：搜索优化（SearchOptimization）题目5：处理航空业大规模地理空间数据时，__________数据库是首选。答案：时空数据库（如PostGIS）三、简答题（共5题，每题4分）题目1：简述航空业数据工程师在航班延误预测模型中如何处理高维稀疏数据？答案：1.特征选择：使用LASSO或L1正则化减少冗余特征；2.降维：应用PCA或t-SNE提取关键维度；3.稀疏矩阵处理：采用稀疏矩阵存储和计算框架（如Scikit-learn）；4.集成学习：结合随机森林或梯度提升树处理非线性关系。题目2：航空公司如何利用乘客行为数据构建用户分层模型？答案：1.数据采集：收集购票、登录、行李托运等行为数据；2.特征工程：计算RFM值（Recency,Frequency,Monetary）、飞行距离等；3.聚类分析：使用K-Means或DBSCAN划分高价值、中价值、低价值用户；4.业务应用：针对不同层级设计差异化营销策略（如头等舱优先升级）。题目3：航空业数据工程师如何设计航班价格波动预警系统？答案：1.数据源：接入历史票价、燃油成本、天气、节假日等数据；2.模型设计：使用时间序列模型（如Prophet）预测价格趋势；3.异常检测：采用孤立森林或Autoencoder识别价格突变；4.告警机制：设定阈值触发短信或邮件通知运营团队。题目4：航空公司如何利用大数据技术优化登机流程？答案：1.实时数据采集：通过登机口摄像头、手机信号定位乘客位置；2.排队模拟：用元胞自动机或排队论模型预测排队时长；3.动态广播：根据实时排队情况调整登机口分配；4.预测分析：提前识别VIP乘客或特殊需求旅客优先处理。题目5：航空业中，数据工程师如何保障行李追踪系统的数据一致性？答案：1.分布式事务：采用两阶段提交（2PC）或Saga模式确保跨系统数据同步；2.数据校验：通过哈希校验或区块链技术防止数据篡改；3.实时监控：使用Kafka+Flink实时校验行李状态变更；4.容错机制：设计补偿事务处理系统故障导致的异常。四、编程题（共3题，每题10分）题目1：假设你正在处理航空业航班延误数据，数据包含航班号、出发/到达时间、延误时长等字段。请用Python（Pandas）编写代码，计算每日延误超过2小时的航班比例，并按航空公司排序。参考代码：pythonimportpandasaspd示例数据data={'flight_no':['CA123','MU456','CA123','HU789'],'delay_hours':[1.5,3.2,0.5,4.5],'airline':['AirChina','ChinaEastern','AirChina','HainanAirlines']}df=pd.DataFrame(data)计算每日延误比例daily_delays=df[df['delay_hours']>2].groupby('airline').size()/df.groupby('airline').size()daily_delays=daily_delays.fillna(0).sort_values(ascending=False)print(daily_delays)题目2：请用SparkSQL编写代码，统计每架飞机在过去30天内最常飞行的目的地，并限制结果为前10架飞机。参考代码：pythonfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("FlightAnalysis").getOrCreate()示例数据data=[(1,"Beijing","Shanghai"),(1,"Beijing","Guangzhou"),(2,"Shanghai","Beijing"),(2,"Shanghai","Chengdu"),(3,"Guangzhou","Beijing"),(3,"Guangzhou","Shanghai")]columns=["airplane_id","origin","destination"]df=spark.createDataFrame(data,columns)统计最常飞行的目的地top_destinations=df.groupBy("airplane_id","destination").count()\.orderBy("airplane_id","count",ascending=[True,False])\.limit(10)top_destinations.show()题目3：假设你正在处理乘客满意度数据，数据包含评分（1-5分）、评论文本等字段。请用NLP技术提取评论中的情感倾向（正面/负面），并计算每家航空公司的平均情感得分。参考代码：pythonfrompyspark.ml.featureimportTokenizer,HashingTF,IDFfrompyspark.ml.classificationimportNaiveBayesfrompyspark.sql.functionsimportcol示例数据data=[(1,"服务很好，推荐！"),(2,"延误太严重了"),(1,"机舱舒适度高")]columns=["score","review"]df=spark.createDataFrame(data,columns)文本预处理tokenizer=Tokenizer(inputCol="review",outputCol="words")hashingTF=HashingTF(inputCol=tokenizer.getOutputCol(),outputCol="features")idf=IDF(inputCol=hashingTF.getOutputCol(),outputCol="tfidf")情感分类模型（简化版）nb=NaiveBayes(labelCol="score",featuresCol="tfidf")model=nb.fit(df)predictions=model.transform(idf.transform(hashingTF.transform(tokenizer.transform(df))))avg_sentiment=predictions.groupBy("score").avg("prediction").show()五、开放题（共2题，每题10分）题目1：航空公司希望利用大数据技术优化燃油消耗。请设计一个数据分析方案，包括数据采集、模型构建和业务应用三个部分。参考答案：1.数据采集：接入飞机传感器数据（发动机转速、高度、风速）、航线数据、气象数据；2.模型构建：-构建回归模型（如XGBoost）预测燃油消耗；-引入LSTM处理时序波动；3.业务应用：-生成燃油优化建议（如调整巡航高度）；-为飞行员提供实时燃油消耗预警。题目2：假设你负责搭建一个航空业实时反欺诈系统，请说