2026年大数据技术与数据分析实践考核题目

2026年大数据技术与数据分析实践考核题目一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在处理大规模分布式数据时，Hadoop生态系统中负责数据存储的核心组件是？A.HadoopMapReduceB.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）C.HiveD.YARN2.以下哪种方法不属于数据预处理中的缺失值处理技术？A.删除含有缺失值的行B.使用均值/中位数/众数填充C.使用模型预测缺失值D.对缺失值进行随机插值3.在数据可视化中，适用于展示时间序列趋势的最佳图表类型是？A.饼图B.散点图C.折线图D.热力图4.以下哪种算法属于无监督学习？A.决策树分类B.线性回归C.K-means聚类D.逻辑回归5.在Spark中，以下哪个操作属于懒执行（LazyEvaluation）的范畴？A.`filter()`B.`collect()`C.`map()`D.`action()`操作（如`count()`）6.在数据仓库设计中，星型模型通常包含多少个核心组件？A.1B.2C.3D.47.以下哪种技术能够有效降低大规模数据集的维度，同时保留关键特征？A.主成分分析（PCA）B.决策树C.神经网络D.KNN算法8.在自然语言处理（NLP）中，用于去除文本中无用词（如“的”“是”）的技术是？A.词性标注B.命名实体识别C.词袋模型（Bag-of-Words）D.词形还原（Stemming/Lemmatization）9.在分布式计算框架中，以下哪种模式不属于MapReduce的核心阶段？A.Map阶段B.Shuffle阶段C.Reduce阶段D.Sort阶段10.在数据隐私保护中，差分隐私（DifferentialPrivacy）的核心思想是？A.对数据加密B.对数据进行匿名化处理C.在查询中添加噪声，保证个体数据不可被推断D.使用哈希函数隐藏原始数据二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些属于Hadoop生态系统中的计算框架？A.MapReduceB.SparkC.HiveD.Flink2.在特征工程中，以下哪些方法属于特征衍生技术？A.PolynomialFeaturesB.标准化（Normalization）C.对数变换（LogTransformation）D.互信息（MutualInformation）3.在数据可视化中，以下哪些图表适用于展示多变量关系？A.散点图矩阵（PairPlot）B.热力图C.散点图D.平行坐标图4.在机器学习模型评估中，以下哪些指标适用于分类问题？A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分数D.均方误差（MSE）5.在数据采集与清洗中，以下哪些方法属于异常值检测技术？A.Z-score方法B.IQR（四分位数间距）C.箱线图（BoxPlot）D.神经网络三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述HDFS的三大设计原则及其在分布式存储中的意义。2.解释什么是交叉验证（Cross-Validation），并说明其在模型评估中的作用。3.在电商行业，如何利用用户行为数据构建推荐系统？请简述主要步骤。4.简述Spark与HadoopMapReduce的主要区别，并说明Spark为何更适合实时数据处理。5.在金融风控领域，数据清洗的重要性体现在哪些方面？请举例说明。四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.结合我国智慧城市建设的需求，论述大数据技术如何助力交通流量优化。请从数据采集、处理、分析及可视化等角度展开说明。2.在医疗健康领域，大数据分析面临哪些挑战？如何通过技术手段解决数据孤岛、隐私泄露等问题？请结合具体案例进行分析。五、案例分析题（共1题，15分）背景：某电商平台希望通过分析用户购买行为数据，优化商品推荐策略。现有数据包括：用户ID、商品ID、购买时间、商品类别、用户评分等。请完成以下任务：（1）设计一个数据预处理流程，包括缺失值处理、异常值检测及特征衍生；（2）选择一种合适的推荐算法（如协同过滤或基于内容的推荐），说明其原理及适用场景；（3）提出至少三种可视化方案，帮助业务团队理解用户行为模式。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：HDFS是Hadoop的核心组件，用于分布式存储大规模数据文件，而MapReduce是计算框架，Hive是数据仓库工具，YARN是资源管理器。2.D-解析：随机插值不属于常见的数据预处理方法，其他选项均为标准缺失值处理技术。3.C-解析：折线图最适合展示时间序列数据的趋势变化，饼图适用于分类占比，散点图用于变量关系，热力图适用于矩阵数据。4.C-解析：K-means聚类是无监督学习算法，其余选项均为监督学习。5.B-解析：`collect()`是Spark的action操作，会触发实际计算；其他操作（如`filter()`、`map()`）属于lazyevaluation阶段。6.C-解析：星型模型包含一个中心事实表和多个维度表（通常3个维度表）。7.A-解析：PCA通过线性变换降低数据维度，保留主要特征，其他选项均为分类或回归算法。8.D-解析：词形还原将词还原为词根形式（如“running”→“run”），其余选项与词义分析相关。9.D-解析：Sort阶段不属于MapReduce的核心阶段，其余均为核心阶段。10.C-解析：差分隐私通过添加噪声保护个体数据隐私，其他选项为数据加密或匿名化手段。二、多选题答案与解析1.A、B、D-解析：Hive和Flink不是计算框架，而是数据仓库工具和流处理框架。2.A、C-解析：PolynomialFeatures和对数变换是特征衍生技术，标准化是特征缩放，互信息是特征选择方法。3.A、B、D-解析：散点图矩阵和平行坐标图适用于多变量分析，散点图适用于两个变量，热力图适用于矩阵数据。4.A、B、C-解析：均方误差是回归指标，其余是分类指标。5.A、B、C-解析：神经网络可用于异常值检测，但不是传统方法。三、简答题答案与解析1.HDFS的三大设计原则及其意义：-高容错性：通过数据块冗余存储（默认3副本），确保单节点故障不丢失数据；-高吞吐量：适合批处理任务，不适合低延迟访问；-适合大规模数据：单文件可存储TB级数据，通过分块（128MB/默认）管理。2.交叉验证的作用：-通过将数据分为K份，轮流作为验证集，其余作为训练集，可减少模型过拟合风险，提高泛化能力。3.电商推荐系统步骤：-采集用户行为数据（浏览、购买、评分）；-预处理数据（缺失值填充、异常值处理）；-特征工程（用户画像、商品标签）；-选择算法（协同过滤或深度学习）；-评估与迭代（A/B测试优化）。4.Spark与HadoopMapReduce区别：-执行模型：Spark支持懒执行和内存计算，MapReduce是严格串行执行；-实时性：Spark支持流处理（如Flink），MapReduce仅批处理；-性能：Spark通过RDD抽象避免数据冗余，MapReduce依赖磁盘IO。5.金融风控数据清洗的重要性：-去除虚假交易（如重复记录）；-统一格式（如身份证号标准化）；-补全缺失数据（如信用评分）。四、论述题答案与解析1.大数据助力交通流量优化：-数据采集：摄像头、GPS、手机信令等多源数据；-处理：使用Spark清洗数据，去除噪声；-分析：时空聚类识别拥堵热点，预测流量趋势；-可视化：地图热力图实时展示路况，为交警决策提供依据。2.医疗健康领域数据挑战及解决方案：-挑战：医院数据异构（电子病历、影像数据）；-解决：-技术手段：建立FHIR标准接口整合数据；-隐私保护：差分隐私加密敏感信息；-案例：某医院通过联邦学习实现跨院诊断，无需数据共享。五、案例分析题答案与解析（1）数据预处理流程：-缺失值处理：商品类别用众数填充；-异常值检测：用户评分用IQR过