2026年大数据分析技术实践与应用试题

2026年大数据分析技术实践与应用试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）题目：1.在北京市某智慧城市项目中，若需实时分析交通流量数据，最适合采用的大数据分析技术是？A.机器学习预测模型B.Hadoop分布式文件系统（HDFS）C.SparkStreamingD.ETL数据清洗工具2.以下哪种算法最适合处理上海市某电商平台用户行为分析的关联规则挖掘任务？A.决策树（DecisionTree）B.K-Means聚类C.Apriori算法D.神经网络（NeuralNetwork）3.在广东省某金融机构，若需对海量交易数据进行分析以检测欺诈行为，推荐使用哪种数据挖掘技术？A.线性回归分析B.异常检测（AnomalyDetection）C.主成分分析（PCA）D.贝叶斯分类4.若某企业需在四川省部署大数据分析平台，以下哪种存储方案最适合存储结构化数据？A.NoSQL数据库（如MongoDB）B.HBaseC.ElasticsearchD.Redis5.在杭州市某零售企业中，若需分析用户购买路径以优化商品布局，最适合采用哪种分析工具？A.TableauB.PowerBIC.ApacheZeppelinD.QlikView6.在江苏省某医疗行业，若需处理医疗影像数据，以下哪种技术最适合进行图像特征提取？A.逻辑回归（LogisticRegression）B.卷积神经网络（CNN）C.KNN算法D.决策树集成（RandomForest）7.若某公司在西安市需分析用户地理分布数据，以下哪种可视化技术最适合展示城市热力图？A.条形图（BarChart）B.散点图（ScatterPlot）C.地理热力图（GeospatialHeatmap）D.饼图（PieChart）8.在湖北省某制造业企业，若需优化供应链管理，最适合采用哪种大数据分析技术？A.A/B测试B.时间序列分析（TimeSeriesAnalysis）C.关联规则挖掘D.线性规划9.若某公司在天津市需分析社交媒体数据，以下哪种技术最适合进行情感分析？A.主题模型（LDA）B.朴素贝叶斯（NaiveBayes）C.深度学习（DeepLearning）D.K-Means聚类10.在山东省某物流行业，若需预测包裹配送时间，最适合采用哪种算法？A.线性回归（LinearRegression）B.支持向量机（SVM）C.随机森林（RandomForest）D.GBDT（梯度提升决策树）二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）题目：1.在广东省某电商项目中，以下哪些技术可用于提升用户推荐系统的准确率？A.协同过滤（CollaborativeFiltering）B.深度学习（DeepLearning）C.贝叶斯分类（BayesianClassification）D.强化学习（ReinforcementLearning）2.若某公司在北京市需分析城市空气质量数据，以下哪些技术可用于预测PM2.5浓度？A.机器学习回归模型B.时间序列分析（ARIMA模型）C.聚类分析（K-Means）D.卷积神经网络（CNN）3.在上海市某金融行业，以下哪些技术可用于反欺诈分析？A.异常检测（IsolationForest）B.图数据库分析C.逻辑回归（LogisticRegression）D.关联规则挖掘4.若某公司在四川省需优化能源消耗，以下哪些技术可用于分析能耗数据？A.时间序列预测（LSTM）B.预测性维护（PredictiveMaintenance）C.关联规则挖掘D.机器学习分类模型5.在浙江省某零售企业中，以下哪些技术可用于客户流失分析？A.逻辑回归（LogisticRegression）B.生存分析（SurvivalAnalysis）C.决策树（DecisionTree）D.主题模型（LDA）三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）题目：1.简述Hadoop生态系统中的HDFS和Spark各自的优势，并说明在北京市某政府项目中如何选择这两种技术的组合。2.在广东省某医疗机构，若需分析电子病历数据，请简述数据预处理的主要步骤及常用工具。3.若某公司在上海市需构建实时数据流处理平台，请简述ApacheFlink和ApacheStorm的对比，并说明选择哪种技术的依据。4.在江苏省某电商平台，若需分析用户购买行为数据，请简述关联规则挖掘的Apriori算法的基本原理及其应用场景。5.在四川省某智慧农业项目中，若需分析土壤湿度数据，请简述时间序列分析的常用模型及其适用场景。四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）题目：1.结合浙江省某城市交通管理项目的实际需求，论述如何利用大数据分析技术优化交通信号灯配时方案，并说明可能遇到的技术挑战及解决方案。2.在湖北省某制造业企业中，若需利用大数据分析技术提升供应链效率，请论述如何设计数据采集、处理和分析的全流程，并说明如何评估分析结果的准确性。五、案例分析题（共1题，15分）题目：某公司在西安市运营一家连锁餐饮企业，需分析门店销售数据以优化经营策略。已知数据包括门店ID、销售金额、客流量、天气情况、促销活动等。请设计一个大数据分析方案，回答以下问题：（1）数据采集阶段需要哪些数据源？（2）数据预处理阶段需要解决哪些问题？（3）分析阶段可使用哪些分析方法？（4）如何将分析结果转化为实际经营策略？答案与解析一、单选题1.C解析：实时分析交通流量数据需要低延迟的流处理技术，SparkStreaming能高效处理大规模实时数据流，适合该场景。2.C解析：Apriori算法用于挖掘频繁项集和关联规则，适合电商平台用户行为分析。3.B解析：异常检测技术能有效识别异常交易行为，适合金融欺诈检测。4.A解析：NoSQL数据库适合存储结构化数据，MongoDB等方案灵活高效。5.A解析：Tableau能直观展示用户购买路径，适合零售业数据分析。6.B解析：CNN能提取医疗影像特征，适合图像分析任务。7.C解析：地理热力图适合展示城市用户分布，直观体现地域特征。8.B解析：时间序列分析能预测供应链需求，适合制造业优化。9.B解析：朴素贝叶斯适合文本情感分析，常见于社交媒体数据。10.A解析：线性回归能预测连续值，适合包裹配送时间预测。二、多选题1.A、B、D解析：协同过滤、深度学习和强化学习都能提升推荐系统准确率。2.A、B解析：机器学习回归和时间序列分析适合PM2.5预测。3.A、B、C解析：异常检测、图数据库和逻辑回归均用于反欺诈分析。4.A、B解析：LSTM和预测性维护适合能耗分析。5.A、B、C解析：逻辑回归、生存分析和决策树适合客户流失分析。三、简答题1.HDFS与Spark对比及选择依据-HDFS：高容错、适合批处理大数据存储；Spark：内存计算、适合交互式分析。-项目选择：若需大规模批处理，选HDFS+Spark；若需实时交互，选Spark+Hive。2.电子病历数据预处理步骤-清洗：去除缺失值、异常值；转换：统一格式；规约：降维处理。-工具：OpenRefine、Pyspark。3.Flink与Storm对比-Flink：支持状态管理、微批处理；Storm：实时性高，但状态管理弱。-选择依据：若需复杂事件处理，选Flink；若需低延迟流处理，选Storm。4.Apriori算法原理-基于频繁项集生成规则，满足最小支持度阈值。-应用场景：电商购物篮分析、用户行为关联挖掘。5.时间序列分析模型-ARIMA：适合平稳数据；LSTM：适合复杂波动数据。-适用场景：气象预测、股票分析。四、论述题1.交通信号灯配时优化-方法：采集车流量、天气数据，用机器学习模型预测拥堵，动态调整信号灯周期。-挑战：数据延迟、模型精度；解决方案：实时数据清洗、多模型融合。2.供应链效率提升设计-全流程：采集ERP、物流数据，用Spark处理，用GBDT预测需求，优