2026年中国联通数据分析员面试题及答案解析

2026年中国联通数据分析员面试题及答案解析一、单选题（共5题，每题2分）1.题干：在数据清洗过程中，以下哪项不属于常见的数据质量问题？A.缺失值B.离群值C.数据冗余D.数据类型转换错误答案：D解析：数据清洗的常见问题包括缺失值（A）、离群值（B）、数据冗余（C）和重复数据。数据类型转换错误（D）虽然也是数据问题，但通常属于数据预处理阶段而非清洗阶段，故不选。2.题干：中国联通用户行为分析中，哪种指标最能反映用户活跃度？A.新增用户数B.月均使用时长C.账单金额D.国际漫游次数答案：B解析：月均使用时长（B）直接体现用户对服务的依赖程度，是活跃度的核心指标。新增用户数（A）反映增长，账单金额（C）体现消费能力，国际漫游次数（D）仅针对特定用户群体，不如B普适。3.题干：在构建用户分群模型时，以下哪种算法最适合处理高维稀疏数据？A.K-MeansB.DBSCANC.HierarchicalClusteringD.GaussianMixtureModel答案：B解析：DBSCAN（B）对噪声数据鲁棒，适合稀疏数据；K-Means（A）要求球形簇且需预设簇数；HierarchicalClustering（C）适合小数据集；GaussianMixtureModel（D）假设数据呈高斯分布，不适用于稀疏场景。4.题干：中国联通5G网络用户投诉中，用户反馈“网速慢”时，优先排查以下哪个环节？A.核心网B.用户终端C.基站覆盖D.数据中心答案：C解析：5G网速问题通常由基站覆盖（C）或信号干扰导致。核心网（A）影响整体架构，终端（B）可能存在硬件问题，数据中心（D）主要处理离线数据，与实时网速关联较小。5.题干：在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示不同城市用户套餐偏好分布？A.折线图B.散点图C.饼图D.地图热力图答案：D解析：地图热力图（D）直观展示地域分布特征，适合城市级用户分析。折线图（A）用于趋势分析；散点图（B）适合双变量关系；饼图（C）仅适用于单一分类占比。二、多选题（共4题，每题3分）1.题干：中国联通大数据平台中，以下哪些组件属于Hadoop生态？A.HDFSB.SparkC.HiveD.Flink答案：A,C解析：Hadoop核心组件包括HDFS（A）和MapReduce，衍生工具中Hive（C）基于Hadoop构建。Spark（B）和Flink（D）虽常与Hadoop协同，但非其原生组件。2.题干：分析用户流失原因时，以下哪些维度需重点关注？A.年龄分布B.套餐类型C.联网时长D.流量使用率答案：B,C,D解析：套餐类型（B）直接影响用户留存；联网时长（C）体现忠诚度；流量使用率（D）反映需求匹配度。年龄分布（A）虽可参考，但非直接原因。3.题干：中国联通5G用户画像分析中，以下哪些属于关键数据源？A.基站日志B.用户账单C.APP使用记录D.社交媒体数据答案：A,B,C解析：基站日志（A）反映网络行为；账单（B）体现消费特征；APP记录（C）体现使用习惯。社交媒体数据（D）相关性较低，除非专项分析。4.题干：在数据预处理阶段，以下哪些方法属于异常值处理？A.箱线图过滤B.Z-Score标准化C.神经网络降维D.分位数替换答案：A,D解析：箱线图过滤（A）和分位数替换（D）直接处理异常值。Z-Score（B）用于识别异常，但非处理；降维（C）属于特征工程。三、简答题（共3题，每题4分）1.题干：简述中国联通用户行为分析在提升网络优化中的具体作用。答案：-监控用户流量分布，识别高负载区域，指导基站扩容或调整参数；-分析用户上网时段与速率需求，优化带宽分配；-通过漫游数据发现服务盲区，推动基站建设；-结合投诉数据，定位网络问题并优先解决高频场景。2.题干：解释数据抽样在用户调研中的意义及中国联通可能采用的方法。答案：意义：节省成本、提高效率，且样本统计结果可推断总体特征。方法：联通可采用分层抽样（按地域/套餐分层）或随机抽样，结合5G用户画像进行精准推送调研。3.题干：描述如何利用RFM模型分析联通会员复购行为。答案：-R（Recency）：统计用户最近消费间隔，区分高频/低频用户；-F（Frequency）：分析消费频次，识别忠实用户；-M（Monetary）：评估消费金额，筛选高价值用户；结合3D矩阵分层，制定差异化营销策略（如针对低R用户推送限时优惠）。四、计算题（共2题，每题5分）1.题干：某城市联通用户投诉数据如下：-网速慢：300例，占总投诉60%；-接通率低：100例，占20%；-客服问题：50例，占10%。若采用80/20法则，优先处理哪类问题？答案：网速慢（占比80%）。解析：80/20法则指80%问题由20%原因导致，网速慢占比最高，应优先解决。2.题干：联通某套餐用户留存率公式：留存率=1-流失率=1-（当月流失用户数/当月活跃用户数）。若2025年Q3某地套餐用户流失率高达15%，分析可能原因并提出改进建议。答案：原因：套餐性价比低、竞品促销、网速不达标。建议：开展用户访谈，调整套餐参数（如增加流量），加强5G网络覆盖宣传。五、论述题（共1题，10分）题干：结合中国联通业务特点，论述大数据分析如何助力智慧城市建设。答案：1.交通管理：分析基站信号覆盖与人流分布，优化信号灯配时，缓解拥堵（如北京冬奥会期间联通通过大数据实现实时交通调控）；2.公共安全：结合视频监控与用户定位数据（脱敏），提升异常事件预警能力；3.资源调配：通过用户账单数据预测用电/用水需求，助力能源管理；4.精准政务：分析APP使用记录，为市政服务（如健康码）优化提供数据支撑。解析：需结合联通5G、大数据平台优势，突出地域性（如北京、上海等试点城市）和行业痛点。答案解析部分单选题1.D：数据类型转换错误通常在ETL阶段解决，不属于清洗范畴。2.B：月均使用时长直接反映用户粘性，比账单金额更客观。3.B：DBSCAN适合稀疏高维数据，如基站信号矩阵。4.C：5G网速瓶颈多在无线侧，优先排查覆盖盲区。5.D：城市级分析需地理维度，热力图最直观。多选题1.A,C：HDFS是Hadoop核心，Hive基于Hadoop。2.B,C,D：套餐/时长/流量是流失核心指标，年龄次要。3.A,B,C：基站日志、账单、APP记录是联通常用数据源。4.A,D：箱线图和分位数法直接处理异常，Z-Score仅识别。简答题1.答案要点：流量分布→带宽优化，时段分析→速率调整，漫游数据→基站建设，投诉关联→优先整改。2.答案要点：抽样意义→降本增效+统计推断，联通方法→分层/随机+5G用户画像。3.答案要点：RFM三维度计算，结合矩阵分层制定营销策略。计算题1.答案解析：80/20法则