2026年数据科学与大数据应用技术题

2026年数据科学与大数据应用技术题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在北京市智慧交通大数据平台中，用于分析实时车流量变化的关键技术是？A.机器学习B.时间序列分析C.关联规则挖掘D.自然语言处理2.某电商平台利用Hadoop生态系统处理用户行为日志，最适合的存储格式是？A.JSONB.ParquetC.XMLD.CSV3.在贵州省大数据产业发展中，"数据湖"模式的主要优势是？A.数据结构固定B.成本低，扩展性强C.适用于实时分析D.仅支持结构化数据4.以下哪种算法不适合用于金融风控领域的异常检测？A.孤立森林（IsolationForest）B.K-means聚类C.逻辑回归D.LOF算法5.在上海市城市治理中，用于预测空气质量的关键指标是？A.温度B.PM2.5浓度C.相对湿度D.风向6.某医疗集团需要整合多源异构数据，最适合的技术是？A.NoSQL数据库B.ETL工具C.ETL+数据仓库D.数据湖7.在广东省工业互联网平台中，用于设备状态监测的传感器数据采集方式是？A.人工录入B.RFID技术C.5G网络传输D.物联网（IoT）设备8.以下哪种数据预处理方法适用于处理缺失值？A.标准化B.数据清洗C.特征编码D.数据降维9.在四川省农业大数据应用中，用于预测作物产量的模型是？A.关联规则B.回归分析C.决策树D.聚类分析10.某企业使用Spark进行实时数据处理，最适合的架构是？A.MapReduceB.FlinkC.HiveD.HBase二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在浙江省政府大数据平台中，以下哪些属于数据治理的关键环节？A.数据标准化B.数据质量管理C.数据加密D.数据生命周期管理2.某物流公司利用大数据分析优化配送路线，以下哪些算法可用？A.Dijkstra算法B.A算法C.决策树D.神经网络3.在江苏省智能制造场景中，以下哪些属于工业大数据的应用方向？A.设备故障预测B.生产流程优化C.消费者画像D.质量控制4.某金融机构使用机器学习进行反欺诈，以下哪些模型适用？A.支持向量机（SVM）B.XGBoostC.朴素贝叶斯D.随机森林5.在重庆市智慧医疗系统中，以下哪些属于数据共享的挑战？A.数据安全B.隐私保护C.数据标准化D.网络延迟三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述Hadoop生态系统中HDFS和YARN的核心功能及其区别。2.解释数据清洗在数据分析流程中的重要性，并列举三种常见的数据质量问题。3.在贵州省大数据产业发展中，简述"数据即服务"（DataasaService,DaaS）模式的优势。4.某电商平台需要分析用户购买行为，简述如何利用关联规则挖掘发现潜在的购买模式。5.在上海市城市治理中，简述利用大数据技术优化交通信号灯配时的原理。四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.结合广东省工业互联网平台的应用场景，论述大数据分析如何帮助企业提升生产效率。2.分析四川省农业大数据平台在灾害预警和资源优化配置中的作用，并探讨其面临的挑战及解决方案。五、编程题（共1题，10分）题目：假设某电商平台需要分析用户购买数据，数据格式如下：json[{"user_id":1,"product_id":"P001","amount":100},{"user_id":1,"product_id":"P002","amount":200},{"user_id":2,"product_id":"P001","amount":150},{"user_id":2,"product_id":"P003","amount":300},{"user_id":3,"product_id":"P002","amount":250}]请使用Python编写代码，实现以下功能：1.计算每个用户的总消费金额。2.找出购买相同商品的用户对（例如，用户1和用户2都购买了P001）。3.输出结果。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：智慧交通平台需要实时分析车流量变化，时间序列分析适用于此类场景，通过历史数据预测未来趋势。2.B解析：Parquet是一种列式存储格式，适合大数据处理，支持高效压缩和编码，适用于Hadoop生态。3.B解析：数据湖模式成本低，可扩展性强，适合存储多源异构数据，贵州大数据产业发展中广泛应用。4.B解析：K-means聚类主要用于分组，不适用于异常检测，其他算法（如孤立森林、LOF）更合适。5.B解析：PM2.5浓度是影响空气质量的关键指标，上海市通过大数据分析PM2.5预测空气质量。6.C解析：ETL+数据仓库整合多源异构数据，适合医疗集团整合病历、检测报告等。7.D解析：工业互联网平台通过IoT设备采集设备状态数据，实时监测生产情况。8.B解析：数据清洗包括处理缺失值、重复值等，是数据预处理的关键步骤。9.B解析：回归分析用于预测连续值（如作物产量），四川省农业大数据平台应用此技术。10.B解析：Flink适合实时数据处理，Spark也支持，但Flink更高效，适合企业级实时分析。二、多选题答案与解析1.A、B、D解析：数据治理包括标准化、质量管理和生命周期管理，加密属于安全范畴。2.A、B解析：Dijkstra和A算法适用于路径优化，决策树和神经网络不适用于此场景。3.A、B、D解析：工业大数据应用包括故障预测、流程优化和质量控制，消费者画像属于商业领域。4.A、B、D解析：SVM、XGBoost和随机森林适用于反欺诈，朴素贝叶斯效果较差。5.A、B、C解析：数据共享面临安全、隐私和标准化挑战，网络延迟属于技术问题。三、简答题答案与解析1.HDFS和YARN的核心功能及区别-HDFS：分布式文件系统，存储海量数据，分块存储，高容错性。-YARN：资源调度框架，管理集群资源，支持多种计算框架（如Spark、Flink）。-区别：HDFS负责存储，YARN负责计算资源分配。2.数据清洗的重要性及数据质量问题-重要性：提高数据质量，确保分析结果准确。-常见问题：缺失值、重复值、异常值、不一致性。3.贵州省数据即服务（DaaS）模式的优势-降低数据使用门槛，按需付费，促进数据流通，推动大数据产业化。4.关联规则挖掘的购买模式发现-通过Apriori算法分析购买记录，发现如"购买P001的用户常购买P002"的关联模式。5.大数据优化交通信号灯配时原理-收集实时车流量数据，通过机器学习模型预测拥堵，动态调整信号灯时长。四、论述题答案与解析1.大数据分析提升生产效率-广东省工业互联网平台通过分析设备运行数据，预测故障，减少停机时间；优化生产流程，降低能耗。2.农业大数据平台的作用与挑战-作用：灾害预警（如旱涝预测）、精准灌溉、产量预测。-挑战：数据采集难度大、模型精度不足，解决方案包括引入更多传感器、优化算法。五、编程题答案与解析pythonimportjsonfromcollectionsimportdefaultdict示例数据data=[{"user_id":1,"product_id":"P001","amount":100},{"user_id":1,"product_id":"P002","amount":200},{"user_id":2,"product_id":"P001","amount":150},{"user_id":2,"product_id":"P003","amount":300},{"user_id":3,"product_id":"P002","amount":250}]1.计算每个用户的总消费金额user_total=defaultdict(int)forrecordindata:user_total[record["user_id"]]+=record["amount"]2.找出购买相同商品的用户对product_users=defaultdict(set)forrecordindata:product_users[record["product_id"]].add(record["user_id"])pairs=[]forusersinproduct_users.values():iflen(users)>1:foriinrange(len(users)):forjinrange(i+1,len(users)):pairs.append((users[i],users[