2026年中国联通成都秋招面试大数据技术认知练习题及参考答案

2026年中国联通成都秋招面试大数据技术认知练习题及参考答案一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.题干：中国联通成都分公司在大数据技术应用中，主要关注的数据类型不包括以下哪一项？-A.用户行为数据-B.网络设备运行数据-C.社交媒体公开数据-D.物联网设备数据2.题干：以下哪种技术在中国联通成都分公司的大数据平台中应用最广泛？-A.分布式文件系统（HDFS）-B.图数据库（Neo4j）-C.实时流处理（Flink）-D.量子计算3.题干：在中国联通成都分公司的大数据项目中，数据清洗的主要目的是什么？-A.提高数据存储效率-B.增强数据安全性-C.提升数据质量，确保分析结果的准确性-D.减少数据传输带宽4.题干：中国联通成都分公司在用户画像构建中，常用的数据挖掘算法不包括以下哪一种？-A.聚类分析（K-Means）-B.关联规则挖掘（Apriori）-C.决策树（C4.5）-D.神经网络5.题干：在中国联通成都分公司的大数据应用场景中，以下哪一项不属于推荐系统？-A.视频内容推荐-B.商品购买推荐-C.新闻资讯推荐-D.路径规划优化6.题干：中国联通成都分公司在大数据平台建设中，常用的分布式计算框架不包括以下哪一种？-A.Spark-B.HadoopMapReduce-C.TensorFlow-D.Flink7.题干：在中国联通成都分公司的大数据项目中，数据脱敏的主要目的是什么？-A.提高数据传输速度-B.保护用户隐私，防止数据泄露-C.增强数据安全性-D.减少数据存储空间8.题干：中国联通成都分公司在大数据应用中，常用的数据可视化工具不包括以下哪一种？-A.Tableau-B.PowerBI-C.ECharts-D.TensorFlow9.题干：在中国联通成都分公司的大数据项目中，数据仓库的主要作用是什么？-A.实时数据存储-B.提供历史数据分析支持-C.增强数据传输速度-D.减少数据存储成本10.题干：中国联通成都分公司在大数据应用中，常用的机器学习算法不包括以下哪一种？-A.线性回归-B.支持向量机（SVM）-C.卷积神经网络（CNN）-D.逻辑回归二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.题干：中国联通成都分公司在大数据应用中，以下哪些场景需要用到实时数据处理技术？-A.用户行为分析-B.网络流量监控-C.联网设备故障诊断-D.新闻推荐系统2.题干：在中国联通成都分公司的大数据项目中，以下哪些技术可以用于数据清洗？-A.缺失值填充-B.异常值检测-C.数据格式转换-D.数据去重3.题干：中国联通成都分公司在大数据应用中，以下哪些属于数据挖掘的常用算法？-A.聚类分析（K-Means）-B.关联规则挖掘（Apriori）-C.决策树（C4.5）-D.神经网络4.题干：在中国联通成都分公司的大数据平台建设中，以下哪些技术可以用于数据存储？-A.HDFS-B.NoSQL数据库（如MongoDB）-C.数据仓库-D.搜索引擎（如Elasticsearch）5.题干：中国联通成都分公司在大数据应用中，以下哪些属于数据可视化工具？-A.Tableau-B.PowerBI-C.ECharts-D.TensorFlow三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.题干：中国联通成都分公司在大数据应用中，主要使用分布式计算框架进行数据处理。(√)2.题干：数据清洗在大数据项目中不重要，因为原始数据质量较高。(×)3.题干：中国联通成都分公司在大数据应用中，主要使用图数据库进行用户关系分析。(√)4.题干：数据脱敏的主要目的是提高数据传输速度。(×)5.题干：中国联通成都分公司在大数据应用中，主要使用机器学习算法进行用户画像构建。(√)6.题干：数据仓库主要用于实时数据分析。(×)7.题干：中国联通成都分公司在大数据应用中，主要使用Hadoop生态系统进行数据处理。(√)8.题干：数据挖掘的主要目的是提高数据存储效率。(×)9.题干：中国联通成都分公司在大数据应用中，主要使用自然语言处理技术进行文本分析。(√)10.题干：数据可视化工具的主要作用是提高数据传输速度。(×)四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.题干：简述中国联通成都分公司在大数据应用中的主要场景。2.题干：简述中国联通成都分公司在大数据平台建设中常用的技术栈。3.题干：简述数据清洗的主要步骤和方法。4.题干：简述中国联通成都分公司在大数据应用中如何保护用户隐私。5.题干：简述中国联通成都分公司在大数据应用中如何进行数据可视化。五、论述题（共1题，10分）题干：结合中国联通成都分公司的业务特点，论述大数据技术如何提升其服务质量。参考答案及解析一、单选题1.答案：D解析：中国联通成都分公司在大数据技术应用中，主要关注用户行为数据、网络设备运行数据、社交媒体公开数据，但物联网设备数据不属于其核心关注范围。2.答案：A解析：中国联通成都分公司的大数据平台中，HDFS应用最广泛，主要用于分布式数据存储。3.答案：C解析：数据清洗的主要目的是提升数据质量，确保分析结果的准确性。4.答案：D解析：中国联通成都分公司在用户画像构建中，常用的数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树，但神经网络不属于常用算法。5.答案：D解析：视频内容推荐、商品购买推荐、新闻资讯推荐都属于推荐系统，但路径规划优化不属于推荐系统。6.答案：C解析：中国联通成都分公司在大数据平台建设中，常用的分布式计算框架包括Spark、HadoopMapReduce、Flink，但TensorFlow不属于分布式计算框架。7.答案：B解析：数据脱敏的主要目的是保护用户隐私，防止数据泄露。8.答案：D解析：中国联通成都分公司在大数据应用中，常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI、ECharts，但TensorFlow不属于数据可视化工具。9.答案：B解析：数据仓库的主要作用是提供历史数据分析支持。10.答案：C解析：中国联通成都分公司在大数据应用中，常用的机器学习算法包括线性回归、支持向量机、逻辑回归，但卷积神经网络不属于常用算法。二、多选题1.答案：A,B,C解析：用户行为分析、网络流量监控、联网设备故障诊断需要用到实时数据处理技术，但新闻推荐系统不需要。2.答案：A,B,C,D解析：数据清洗的主要方法包括缺失值填充、异常值检测、数据格式转换、数据去重。3.答案：A,B,C解析：数据挖掘的常用算法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树，但神经网络不属于常用算法。4.答案：A,B,C,D答案：A,B,C解析：中国联通成都分公司在大数据平台建设中，常用的数据存储技术包括HDFS、NoSQL数据库、数据仓库、搜索引擎。5.答案：A,B,C解析：中国联通成都分公司在大数据应用中，常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI、ECharts，但TensorFlow不属于数据可视化工具。三、判断题1.答案：√2.答案：×3.答案：√4.答案：×5.答案：√6.答案：×7.答案：√8.答案：×9.答案：√10.答案：×四、简答题1.答案：中国联通成都分公司在大数据应用中的主要场景包括：-用户行为分析：通过分析用户行为数据，优化用户体验。-网络流量监控：实时监控网络流量，提高网络稳定性。-联网设备故障诊断：通过分析设备运行数据，提前发现并解决故障。-用户画像构建：通过分析用户数据，构建用户画像，提供个性化服务。-社交媒体分析：通过分析社交媒体公开数据，了解用户需求。2.答案：中国联通成都分公司在大数据平台建设中常用的技术栈包括：-数据存储：HDFS、NoSQL数据库（如MongoDB）、数据仓库。-数据处理：Spark、HadoopMapReduce、Flink。-数据分析：机器学习、深度学习、自然语言处理。-数据可视化：Tableau、PowerBI、ECharts。3.答案：数据清洗的主要步骤和方法包括：-缺失值填充：使用均值、中位数、众数等方法填充缺失值。-异常值检测：使用统计方法或机器学习算法检测异常值。-数据格式转换：将数据转换为统一的格式。-数据去重：去除重复数据。4.答案：中国联通成都分公司在大数据应用中如何保护用户隐私：-数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理。-访问控制：严格控制数据访问权限。-数据加密：对数据进行加密存储和传输。-隐私保护技术：使用差分隐私等技术保护用户隐私。5.答案：中国联通成都分公司在大数据应用中如何进行数据可视化：-选择合适的可视化工具：根据需求选择合适的可视化工具。-设计可视化图表：设计清晰、直观的可视化图表。-分析数据趋势：通过可视化图表分析数据趋势。-提供交互功能：提供交互功能，方便用户查看数据。五、论述题答案：结合中国联通成都分公司的业务特点，大数据技术可以从以下几个方面提升其服务质量：1.用户行为分析：通过分析用户行为数据，中国联通成都分公司可以了解用户需求，优化服务流程，提高用户满意度。例如，通过分析用户使用习惯，提供个性化推荐服务。2.网络流量监控：通过实时监控网络流量，中国联通成都分公司可以及时发现并解决网络故障，提高网络稳定性。例如，通过分析网络流量数据，提前发现网络拥堵点，进行优化。3.联网设备故障诊断：通过分析设备运行数据，中国联通成都分公司可以提前发现并解决设备故障，提高设备运行效率。例如，通过分析设备运行数据，提前发现设备异常，进行维护。4.用户