2026年大数据分析师中级考试练习题

2026年大数据分析师中级考试练习题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在处理海量数据时，以下哪种技术最适合用于快速发现数据中的潜在模式？A.回归分析B.关联规则挖掘C.线性回归D.主成分分析2.某电商平台需要分析用户购买行为，最适合使用的算法是？A.决策树B.K-means聚类C.神经网络D.逻辑回归3.在Hadoop生态系统中，以下哪个组件负责数据存储？A.YARNB.HiveC.HDFSD.Spark4.以下哪种数据预处理方法适用于处理缺失值？A.标准化B.简单删除C.数据类型转换D.特征编码5.某金融机构需要检测欺诈交易，最适合使用的模型是？A.线性回归B.逻辑回归C.SVMD.决策树6.在Spark中，以下哪个操作属于RDD的转换操作？A.`collect()`B.`map()`C.`reduce()`D.`filter()`7.某城市交通部门需要分析交通流量，最适合使用的数据库是？A.MySQLB.MongoDBC.CassandraD.Redis8.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示时间序列数据？A.散点图B.柱状图C.折线图D.饼图9.某电商公司需要预测用户流失，最适合使用的模型是？A.决策树B.神经网络C.逻辑回归D.K-means聚类10.在数据清洗中，以下哪种方法适用于处理重复数据？A.数据填充B.数据离散化C.去重D.特征提取二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.在Hadoop生态系统中，以下哪些组件属于HDFS的子模块？A.DataNodeB.NameNodeC.ResourceManagerD.JobTracker2.在数据预处理中，以下哪些方法适用于特征缩放？A.标准化B.归一化C.简单删除D.数据类型转换3.在机器学习中，以下哪些属于监督学习算法？A.决策树B.K-means聚类C.线性回归D.逻辑回归4.在Spark中，以下哪些操作属于RDD的actions？A.`map()`B.`reduce()`C.`collect()`D.`filter()`5.在数据可视化中，以下哪些图表适用于展示分布情况？A.散点图B.直方图C.箱线图D.饼图三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.大数据的4V特征包括：Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Veracity（真实性）。（√）2.Hadoop的YARN组件负责资源管理和任务调度。（√）3.数据清洗是数据分析中不可或缺的一步。（√）4.K-means聚类算法适用于分类问题。（×）5.特征工程是提高模型性能的关键步骤。（√）6.Spark的RDD是可并行操作的分布式数据集。（√）7.数据仓库通常用于实时数据分析。（×）8.关联规则挖掘常用于购物篮分析。（√）9.主成分分析（PCA）适用于降维。（√）10.数据可视化只能使用图表展示结果。（×）四、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述大数据分析的基本流程。答：大数据分析的基本流程包括：（1）数据采集：通过爬虫、日志等手段收集数据；（2）数据存储：使用HDFS、Spark等工具存储数据；（3）数据清洗：处理缺失值、重复值、异常值等；（4）特征工程：提取和转换数据；（5）模型构建：选择合适的算法（如回归、分类等）；（6）模型评估：使用交叉验证等方法评估模型性能；（7）结果可视化：通过图表展示分析结果。2.简述Hadoop生态系统的核心组件及其功能。答：Hadoop生态系统的核心组件包括：（1）HDFS：分布式文件系统，用于存储海量数据；（2）MapReduce：分布式计算框架，用于处理大数据；（3）YARN：资源管理器，负责资源分配和任务调度；（4）Hive：数据仓库工具，用于数据查询和分析；（5）Pig：数据流语言，简化数据处理流程。3.简述特征工程的主要方法。答：特征工程的主要方法包括：（1）特征选择：选择对模型最有用的特征；（2）特征提取：通过PCA等方法降维；（3）特征转换：如标准化、归一化等；（4）特征构造：创建新的特征以提高模型性能。4.简述Spark的RDD特点。答：Spark的RDD（弹性分布式数据集）特点包括：（1）不可变：数据不可修改；（2）分区化：数据分散存储在多个节点；（3）容错性：支持数据恢复；（4）懒加载：操作按需执行。5.简述数据可视化的作用。答：数据可视化的作用包括：（1）直观展示数据特征；（2）发现数据中的模式；（3）辅助决策；（4）提高沟通效率。五、论述题（共1题，10分）某零售企业需要通过大数据分析提升用户购物体验，请设计一个分析方案，包括数据来源、分析步骤和预期目标。答：数据来源：1.用户交易数据（订单、支付记录等）；2.用户行为数据（浏览记录、搜索关键词等）；3.用户反馈数据（评价、投诉等）；4.社交媒体数据（评论、分享等）。分析步骤：1.数据采集与存储：使用Hadoop或Spark采集数据，存入HDFS；2.数据清洗：处理缺失值、异常值，去除重复数据；3.特征工程：提取用户画像（年龄、性别、消费水平等）；4.用户分群：使用K-means聚类将用户分为不同群体；5.关联规则挖掘：分析商品关联性，推荐相关商品；6.流失预警：建立逻辑回归模型预测用户流失；7.可视化展示：使用折线图、散点图等展示分析结果。预期目标：1.优化商品推荐，提高转化率；2.降低用户流失率；3.提升用户满意度。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：关联规则挖掘（如Apriori算法）适用于快速发现数据中的潜在模式，如购物篮分析。2.B解析：K-means聚类适用于分析用户行为，将用户分为不同群体，以优化推荐策略。3.C解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生态系统的核心，用于分布式数据存储。4.B解析：简单删除（Remove）是处理缺失值的一种方法，但需谨慎使用，避免数据丢失。5.C解析：SVM（支持向量机）适用于二分类问题，如欺诈检测。6.B解析：`map()`是RDD的转换操作，将数据映射为新的数据集。7.C解析：Cassandra是分布式NoSQL数据库，适合处理海量实时数据。8.C解析：折线图最适合展示时间序列数据的变化趋势。9.C解析：逻辑回归适用于预测用户流失（二分类问题）。10.C解析：去重（DuplicateRemoval）是处理重复数据的标准方法。二、多选题答案与解析1.A、B解析：DataNode和NameNode是HDFS的核心组件，分别负责数据存储和元数据管理。2.A、B解析：标准化和归一化是特征缩放的常用方法。3.A、C、D解析：决策树、线性回归和逻辑回归是监督学习算法，K-means聚类是无监督学习。4.C、D解析：`collect()`和`filter()`是RDD的actions，执行计算并返回结果。5.B、C解析：直方图和箱线图适用于展示数据分布情况。三、判断题答案与解析1.√解析：大数据的4V特征包括体量、速度、多样性和真实性。2.√解析：YARN（YetAnotherResourceNegotiator）负责资源管理和任务调度。3.√解析：数据清洗是确保数据质量的关键步骤。4.×解析：K-means聚类是无监督学习，用于聚类而非分类。5.√解析：特征工程直接影响模型性能。6.√解析：RDD是Spark的核心数据结构，支持分布式并行操作。7.×解析：数据仓库通常用于离线分析，实时分析常用流处理技术。8.√解析：关联规则挖掘（如Apriori）常用于购物篮分析。9.√解析：PCA（主成分分析）用于降维。10.×解析：数据可视化还可使用文本、表格等形式。四、简答题答案与解析1.大数据分析的基本流程解析：流程包括数据采集、存储、清洗、特征工程、模型构建、评估和可视化，每个步骤对最终结果至关重要。2.Hadoop生态系统的核心组件及其功能解析：HDFS存储数据，MapReduce处理数据，YARN管理资源，Hive和Pig简化开发。3.特征工程的主要方法解析：特征选择、提取、转换和构造是特征工程的关键步骤，能显著提升模型性能。4.Spark的