2026年大数据分析综合能力考核题含答案

2026年大数据分析综合能力考核题含答案一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在分析某城市公共交通大数据时，发现部分路段高峰期拥堵严重。若需优化线路，最适宜采用的数据分析技术是？A.聚类分析B.回归分析C.关联规则挖掘D.时间序列预测2.某电商企业通过用户购买数据挖掘潜在关联规则，发现“购买家电的用户常会同时购买清洁用品”。此分析方法属于？A.决策树分类B.关联规则分析（Apriori算法）C.神经网络预测D.主成分分析3.在处理某金融机构的信贷风控数据时，若需剔除异常交易行为，最适合使用的数据清洗方法？A.均值填充B.标准差筛选C.K-means聚类D.线性回归拟合4.某政府部门需分析居民消费趋势，最适合使用的数据可视化工具是？A.逻辑回归模型B.交互式仪表盘（如Tableau）C.决策树剪枝D.卷积神经网络5.在分析某城市空气质量数据时，发现PM2.5浓度与气象条件相关。若需预测未来3天PM2.5趋势，最适合的模型是？A.支持向量机（SVM）B.随机森林分类C.LSTM时间序列模型D.KNN聚类算法6.某医疗企业通过电子病历数据挖掘慢性病风险因素，最适合采用的分析方法？A.逻辑回归B.线性判别分析（LDA）C.主题模型（LDA）D.K-means聚类7.在分析某银行客户流失数据时，发现“高余额用户更易流失”。此结论最适合用哪种分析方法验证？A.决策树分析B.独立样本t检验C.关联规则挖掘D.因子分析8.某制造业企业通过设备传感器数据监测生产效率，最适合使用的分析方法？A.聚类分析B.时间序列分析C.关联规则挖掘D.决策树分类9.在分析某电商平台用户行为数据时，若需识别高频购物用户，最适合使用的数据挖掘算法？A.神经网络B.K-means聚类C.Apriori关联规则D.支持向量机10.某政府部门需分析区域经济数据，若需减少数据维度并保留关键特征，最适合使用的方法是？A.主成分分析（PCA）B.决策树剪枝C.线性回归拟合D.KNN分类算法二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.在分析某城市交通大数据时，需考虑哪些因素优化信号灯配时？A.车流量B.天气状况C.公交线路分布D.地理道路坡度E.用户投诉记录2.某电商平台通过用户数据挖掘营销策略，可使用哪些分析方法？A.用户分群（K-means）B.购物篮分析（关联规则）C.用户生命周期价值预测D.神经网络推荐系统E.A/B测试优化3.在分析某金融机构信贷数据时，需处理哪些数据质量问题？A.缺失值B.异常值C.数据重复D.逻辑矛盾E.时间戳错误4.某制造业企业通过设备传感器数据优化生产流程，可使用哪些分析方法？A.时间序列预测（预测设备故障）B.聚类分析（分组设备）C.关联规则挖掘（识别工艺关联）D.回归分析（优化参数）E.神经网络（异常检测）5.在分析某城市医疗资源分布数据时，需考虑哪些因素？A.人口密度B.疾病发病率C.医院服务半径D.交通可达性E.医保报销比例三、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述在分析某城市交通拥堵数据时，如何进行数据预处理？（要求：说明数据清洗、特征工程及数据规整的具体步骤）2.某电商平台需分析用户购买行为，如何设计用户画像？（要求：说明关键维度及分析方法）3.在分析某金融机构信贷数据时，如何评估模型的业务价值？（要求：说明评估指标及业务场景）4.某制造业企业需通过设备传感器数据预测故障，如何选择合适的机器学习模型？（要求：说明模型选择依据及参数调优方法）5.在分析某城市空气质量数据时，如何进行多源数据融合？（要求：说明数据来源及融合方法）四、综合分析题（共3题，每题15分，共45分）1.某电商平台需优化推荐系统，现有用户购买历史、浏览行为及社交数据。请设计分析方案，包括：（1）数据清洗与特征工程步骤；（2）推荐算法选择（如协同过滤、深度学习等）；（3）效果评估指标（如准确率、召回率）。2.某城市政府部门需分析公共交通与居民出行需求的关系，现有公交数据、地铁数据及人口分布数据。请设计分析方案，包括：（1）分析目标（如线路优化、站点调整）；（2）关键指标（如出行热力图、换乘效率）；（3）可视化方案（如地图展示、趋势预测）。3.某金融机构需通过信贷数据风控，现有用户还款记录、交易行为及征信数据。请设计分析方案，包括：（1）数据预处理步骤（如缺失值处理、异常检测）；（2）风险模型选择（如逻辑回归、XGBoost）；（3）模型部署与监控方案（如A/B测试、实时预警）。答案与解析一、单选题答案1.D解析：高峰期拥堵分析需预测未来交通流量，时间序列预测最适用。2.B解析：挖掘商品关联规则属于关联分析，Apriori算法是典型方法。3.B解析：标准差筛选可剔除偏离均值较远的异常数据。4.B解析：交互式仪表盘（Tableau/PowerBI）适合多维度数据可视化。5.C解析：PM2.5趋势预测需处理时间序列数据，LSTM最适用。6.A解析：慢性病风险因素分析适合逻辑回归分类。7.A解析：决策树可直观展示特征与结果的关系。8.B解析：设备传感器数据需分析时间序列效率变化。9.B解析：K-means聚类可识别高频购物用户群体。10.A解析：PCA适合高维数据降维，保留关键特征。二、多选题答案1.A、B、C解析：车流量、天气、公交线路是信号灯配时核心因素。2.A、B、C解析：用户分群、购物篮分析、生命周期价值预测均适用电商场景。3.A、B、C、D解析：信贷数据需处理缺失值、异常值、重复值及逻辑矛盾。4.A、B、D解析：时间序列预测、聚类分析、回归分析均适用于生产优化。5.A、B、C、D解析：人口密度、疾病发病率、服务半径、交通可达性均影响医疗资源配置。三、简答题答案1.数据预处理步骤：-清洗：剔除重复记录、修正格式错误；处理缺失值（均值/中位数填充）；检测并修正异常值（如用3σ法则）。-特征工程：衍生新特征（如用户消费频次=总购买次数/注册时长）；降维（PCA）；编码（独热编码/标签编码）。-规整：统一时间格式；对多源数据进行对齐；按分析需求切分数据集（训练/测试）。2.用户画像设计：-关键维度：人口属性（年龄/地域）、消费行为（客单价/频次）、偏好标签（品类/品牌）、社交属性（社交互动程度）。-分析方法：聚类分析分群、关联规则挖掘偏好、RFM模型评估价值。3.模型业务价值评估：-指标：准确率（避免误判）、召回率（减少漏判）、KS值（区分度）、业务ROI（如降低坏账率）。-场景：评估模型对贷前筛选（降低审批成本）或贷后监控（减少逾期）的实际影响。4.模型选择与调优：-选择依据：数据量（小样本用SVM，大数据用XGBoost）、特征维度（高维用深度学习）。-调优方法：交叉验证（如K折）、网格搜索（调整参数）、特征重要性分析（剔除冗余特征）。5.多源数据融合：-数据来源：环境监测站PM2.5数据、气象数据、交通流量数据。-融合方法：时间对齐（统一时间戳）、空间叠加（GIS坐标映射）、加权平均（按数据可靠性分配权重）。四、综合分析题答案1.推荐系统分析方案：（1）数据清洗与特征工程：清洗用户ID/商品ID；填充缺失评分；衍生特征（如用户活跃时段、品类偏好）。（2）推荐算法选择：-协同过滤（基于用户/物品相似度）；-深度学习（如NeuMF，融合协同与内容特征）。（3）效果评估：-准确率（推荐商品与购买商品的匹配度）；-召回率（推荐商品覆盖用户潜在需求的比例）。2.公共交通分析方案：（1）分析目标：优化线路（如减少拥堵路段站点）、调整班次（如高需求时段增发）。（2）关键指标：-出行热力图（显示高频线路）；-换乘效率（站点间步行距离/等待时间）。（3）可视化方案：-地图展示（拥堵路段红标、优化建议箭头）；-趋势预测（未来一周人流变化折线图）。3.信贷风控分析方案：