2026年深圳地铁数据分析岗位考试题库

2026年深圳地铁数据分析岗位考试题库一、单选题（共5题，每题2分，共10分）1.题目：深圳地铁客流量在早晚高峰时段呈现典型的______分布特征。A.正态分布B.泊松分布C.威布尔分布D.对数正态分布答案：B解析：地铁客流量在早晚高峰时段具有明显的瞬时集中性，符合泊松分布的特征，即单位时间内事件发生的次数服从泊松分布。2.题目：若深圳地铁某线路的乘客满意度调查数据显示，85%的乘客对服务表示“满意”，则该数据的集中趋势描述最适合使用______。A.均值B.中位数C.众数D.算术平均数答案：C解析：众数适用于描述样本中出现频率最高的值，在此场景下，85%的满意度是最高频的，因此众数最合适。3.题目：深圳地铁运营数据中，车站拥挤度与______因素相关性最高。A.站台长度B.线路坡度C.周边商业密度D.信号系统效率答案：C解析：车站拥挤度受周边商业密度影响显著，深圳地铁线路多覆盖商业区，商业活动高峰期与地铁客流高峰期高度重合。4.题目：分析深圳地铁不同线路的客流量差异时，最适合采用______方法。A.线性回归B.聚类分析C.主成分分析D.时间序列分解答案：B解析：聚类分析可将线路按客流量特征分组，便于比较不同线路的运营差异。5.题目：深圳地铁票价调整后，若需评估政策对客流的影响，应采用______分析方法。A.描述性统计B.因子分析C.逻辑回归D.双变量分析答案：D解析：双变量分析可直接考察票价与客流量的关系，适合政策效果评估。二、多选题（共4题，每题3分，共12分）1.题目：深圳地铁运营数据分析中，以下哪些属于异常值检测的常用方法？A.箱线图分析B.简单移动平均法C.基于密度的异常值检测D.Z-score标准化答案：A、C、D解析：箱线图、基于密度的异常值检测（如DBSCAN）和Z-score标准化均可用于异常值检测，而简单移动平均法主要用于平滑时间序列。2.题目：若深圳地铁需优化线路调度，以下哪些数据维度应纳入分析？A.列车延误时间B.车站换乘次数C.乘客候车时间D.线路供电负荷答案：A、B、C解析：线路调度需关注运营效率（延误时间、换乘次数、候车时间），供电负荷属于设备维护范畴，优先级较低。3.题目：深圳地铁乘客画像分析中，以下哪些属于关键特征指标？A.年龄分布B.出行目的C.常用支付方式D.车程时间答案：A、B、D解析：乘客画像需结合人口统计学特征（年龄）、行为特征（出行目的、车程时间），支付方式虽重要但非核心。4.题目：地铁大数据分析中，以下哪些技术可提升预测精度？A.LSTM（长短期记忆网络）B.决策树C.随机森林D.XGBoost答案：A、C、D解析：LSTM擅长处理时间序列预测，随机森林和XGBoost适用于分类与回归，决策树易过拟合，精度相对较低。三、判断题（共5题，每题2分，共10分）1.题目：深圳地铁客流量受节假日的影响通常呈上升趋势，这一特征可通过ARIMA模型捕捉。（×）答案：错误解析：节假日客流上升并非固定趋势，ARIMA模型适用于平稳时间序列，需结合季节性调整。2.题目：车站拥挤度与周边写字楼密度成正比关系，该假设可直接通过相关性分析验证。（√）答案：正确解析：写字楼通勤客流与地铁客流高度相关，相关性分析可验证假设。3.题目：地铁票价调整对客流的短期影响可通过因果推断模型分析，长期影响需结合政策弹性系数评估。（√）答案：正确解析：因果推断模型可识别政策效果，弹性系数则量化长期响应。4.题目：深圳地铁线路能耗数据中，若发现某段线路能耗异常升高，应优先排查信号系统故障。（×）答案：错误解析：能耗异常需结合列车运行参数（如坡度、载重）综合分析，信号系统并非唯一因素。5.题目：地铁乘客投诉数据中，重复投诉的客诉类型可聚类分析，识别高频问题。（√）答案：正确解析：聚类分析可识别高频投诉类型，便于精准改进服务。四、简答题（共3题，每题5分，共15分）1.题目：简述深圳地铁客流预测模型选择的基本原则。答案：-数据类型匹配：时间序列数据可选ARIMA、LSTM；分类数据可选逻辑回归或决策树。-预测精度优先：深圳地铁运营需高精度预测，优先选择集成模型（如随机森林、XGBoost）。-实时性要求：动态预测需考虑计算效率，避免复杂模型。-业务场景适配：如线路调度需考虑列车动态调整，需结合约束条件建模。2.题目：深圳地铁车站拥挤度分析中，如何定义“拥挤”阈值？答案：-排队密度：当站台乘客密度超过0.1人/平方米时，定义为拥挤（参考国际标准）。-候车时间：若平均候车时间超过5分钟，则判定为拥挤。-换乘通道饱和度：当换乘通道通行能力下降50%以上时，定义为拥挤。-业务结合：深圳地铁需结合早晚高峰时段动态调整阈值。3.题目：深圳地铁票价与客流的关系分析中，如何处理政策外生性？答案：-双重差分法（DID）：对比票价调整前后线路客流变化，剔除其他因素影响。-工具变量法：选取未受政策影响的邻近线路作为工具变量。-分段回归：按票价区间分段分析，考察弹性差异。-业务验证：结合深圳地铁票价听证会数据，排除政策预期外因素。五、论述题（共1题，10分）题目：结合深圳地铁实际情况，论述如何利用大数据分析提升乘客出行体验。答案：1.需求精准预测与资源优化：-通过LSTM分析深圳地铁历史客流数据，预测早晚高峰、节假日客流，动态调整列车班次与线路运力。-深圳地铁1号线客流波动大，需重点监测，结合深圳北站商务区活动安排，提前增开备用列车。2.智能拥挤预警与引导：-分析车站出入口、换乘通道的客流热力图，识别拥堵节点。如深圳地铁7号线西丽湖站周末拥挤度高，可增设临时安检通道。-通过APP推送拥挤预警，引导乘客错峰出行或选择替代线路。3.个性化服务推荐：-结合乘客出行历史与支付数据，分析通勤偏好，如深圳地铁用户多使用“羊城通”或微信乘车码，可优化支付界面。-针对商务客流推荐“商务座”，针对学生群体发放电子优惠券。4.投诉智能分析与管理：-利用NLP技术分析乘客投诉文本，识别高频问题（如深圳地铁4号线信号故障频发），优先修复。-构建客诉与工单关联系统，确保问题闭环管理。5.设备维护预测性分析：-通过传感器数据监测列车轴承振动、信号设备电流