2026年考试题中国联通数据分析员专业技能测试题

2026年考试题：中国联通数据分析员专业技能测试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在中国联通的用户数据分析中，以下哪项指标最能反映用户粘性？A.新增用户数B.用户留存率C.ARPU值D.流量使用量2.联通5G网络用户行为分析中，通常采用哪种分析方法来识别高频使用场景？A.聚类分析B.回归分析C.时间序列分析D.关联规则挖掘3.中国联通在用户细分中，若要针对“年轻商务用户”群体制定营销策略，最适合采用哪种细分方法？A.地理细分B.人口细分C.心理细分D.行为细分4.在数据清洗过程中，对于缺失值的处理，以下哪种方法在中国联通的用户数据中应用最广泛？A.删除缺失值B.均值/中位数填充C.KNN填充D.回归填充5.联通大数据平台中，Hadoop生态系统中的HDFS主要用于什么？A.实时计算B.分布式存储C.数据分析D.图计算6.中国联通的用户流失预警模型中，通常使用哪种算法进行预测？A.决策树B.逻辑回归C.神经网络D.支持向量机7.在联通的套餐资费分析中，若要评估不同套餐的盈利能力，最适合采用哪种指标？A.用户规模B.收入贡献率C.使用时长D.流量消耗8.联通在用户画像构建中，若要分析用户的“社交活跃度”，通常采集哪些数据维度？A.呼叫记录B.短信记录C.社交APP使用时长D.在线支付记录9.在联通的营销活动效果评估中，哪种指标最能反映活动ROI？A.活动参与人数B.转化率C.活动曝光量D.用户满意度10.联通在用户投诉数据分析中，若要发现重复投诉的集中领域，最适合采用哪种分析方法？A.关联规则挖掘B.聚类分析C.回归分析D.时间序列分析二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.中国联通在用户行为分析中，常用的数据来源有哪些？A.呼叫详单B.短信详单C.APP使用日志D.社交媒体数据E.问卷调查2.联通在5G网络优化中，以下哪些指标是关键监控对象？A.信号强度B.掉话率C.带宽利用率D.流量吞吐量E.用户满意度3.在中国联通的用户细分中，以下哪些方法属于定量细分？A.RFM模型B.K-Means聚类C.用户生命周期分析D.地理区域划分E.用户消费水平分级4.联通大数据平台中，Spark生态系统中的哪些组件可用于机器学习？A.SparkCoreB.SparkSQLC.MLlibD.SparkStreamingE.GraphX5.在联通的套餐推荐系统中，以下哪些因素会影响推荐结果？A.用户历史消费行为B.用户地理位置C.当前套餐资费D.市场竞品价格E.用户社交关系三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.中国联通的用户数据分析中，ARPU值越高，说明用户价值越大。（√）2.5G网络用户行为分析中，时间序列分析主要用于预测未来网络流量趋势。（√）3.用户细分中，心理细分主要根据用户的年龄、性别等人口统计学特征进行划分。（×）4.数据清洗中，删除缺失值会导致数据偏差，但计算效率高。（√）5.Hadoop生态系统中的YARN主要用于资源调度，而非数据存储。（√）6.用户流失预警模型中，决策树算法适合处理高维数据。（×）7.套餐资费分析中，收入贡献率越高，说明套餐盈利能力越强。（√）8.用户画像构建中，社交活跃度只能通过APP使用时长衡量。（×）9.营销活动效果评估中，转化率越高，说明活动ROI越好。（√）10.用户投诉数据分析中，关联规则挖掘可以帮助发现重复投诉的集中领域。（√）四、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述中国联通用户数据分析中的“用户分层”方法及其应用场景。2.解释Hadoop生态系统中的HDFS和Spark各自的优势，并说明在联通大数据平台中的适用场景。3.描述用户流失预警模型的构建步骤，并举例说明如何利用模型结果优化用户留存策略。4.分析中国联通在套餐资费分析中，如何通过数据分析优化套餐结构以提高用户满意度。五、综合题（共2题，每题10分，合计20分）1.假设中国联通某省分公司需要分析用户套餐升级行为，已知以下数据：-用户ID、套餐类型、月消费金额、使用时长、年龄、职业。请设计一个数据分析方案，包括数据预处理、分析方法、预期结果及业务建议。2.联通某地市发现用户投诉主要集中在“网络信号差”问题，但不同区域的投诉原因存在差异。请设计一个分析流程，如何通过数据分析定位问题根源并提出优化建议。答案与解析一、单选题1.B解析：用户留存率是衡量用户粘性的核心指标，比新增用户数、ARPU值或流量使用量更能反映用户对产品的长期依赖程度。2.A解析：聚类分析（如K-Means）可用于识别高频使用场景，将用户行为模式分组，帮助运营商优化网络资源分配。3.B解析：年轻商务用户属于人口细分中的特定群体（年龄、职业等），适合通过人口属性进行精准定位。4.B解析：中国联通用户数据中，均值/中位数填充因计算简单且适用于分布偏态数据而广泛应用。5.B解析：HDFS是Hadoop的核心组件，用于分布式存储大规模数据，符合联通海量用户数据的存储需求。6.A解析：决策树算法适合处理分类问题，能直观展示用户流失的影响因素，便于运营商制定针对性策略。7.B解析：收入贡献率直接反映套餐盈利能力，比用户规模或使用时长更准确。8.C解析：社交APP使用时长是衡量用户社交活跃度的直接指标，其他数据维度相关性较低。9.B解析：转化率（如订购率、续费率）是衡量营销活动ROI的关键指标，比参与人数或曝光量更有效。10.B解析：聚类分析可将重复投诉按主题分组，帮助运营商快速定位问题集中领域。二、多选题1.A、B、C、D解析：联通用户行为数据主要来自呼叫、短信、APP日志和社交媒体，问卷调查属于补充数据。2.A、B、C、D解析：5G网络优化需监控信号强度、掉话率、带宽和流量，用户满意度属于主观评价。3.A、B、C、E解析：RFM、聚类、生命周期分析、消费水平分级均为定量方法，地理区域划分属于定性。4.C、E解析：MLlib是Spark的机器学习库，GraphX用于图计算，其他选项与机器学习关联较弱。5.A、B、C、D解析：推荐系统需考虑用户行为、地理位置、当前套餐和竞品价格，社交关系属于次要因素。三、判断题1.√2.√3.×（心理细分关注价值观、生活方式等）4.√5.√6.×（决策树对高维数据效果有限，适合低维）7.√8.×（社交活跃度还需结合社交APP类型、互动频率等）9.√10.√四、简答题1.用户分层方法及应用-方法：按消费能力（高、中、低）、使用频率（高频、中频、低频）、需求类型（社交、娱乐、商务）等分层。-应用：为不同层级用户制定差异化营销策略，如高价值用户专享套餐，低价值用户促销活动。2.HDFS与Spark的优势及场景-HDFS：高容错性、高吞吐量，适用于存储海量原始数据；-Spark：内存计算、支持SQL、机器学习，适用于实时分析和深度挖掘；-场景：HDFS用于归档存储，Spark用于在线分析和模型训练。3.用户流失预警模型构建及优化-步骤：数据收集（消费、使用、投诉等）、特征工程、模型选择（如决策树）、评估与优化；-建议：针对高风险用户推送挽留优惠，优化网络覆盖或服务体验。4.套餐资费优化分析-方法：分析各套餐使用率、ARPU贡献，结合用户满意度调整价格或功能；-建议：合并低使用率套餐，推出弹性资费，平衡运营商收益与用户需求。五、综合题1.套餐升级行为分析方案-数据预处理：清洗缺失值，特征工程（如消费金额分段）；-分析方法：交叉分析（套餐类型与消费金额关系）、聚类分析（用户画像）；-预期