2026年大数据分析与机器学习实践考题

2026年大数据分析与机器学习实践考题一、单选题（每题2分，共20题）1.在处理某城市共享单车骑行数据的场景中，以下哪个特征最适合作为机器学习模型的输入特征？A.骑行者年龄B.骑行时间（具体到分钟）C.起止站点之间的距离D.天气状况（文字描述）2.某电商平台需要预测用户购买某商品的倾向性，以下哪种算法最适合用于该场景？A.决策树B.线性回归C.神经网络D.K-means聚类3.在处理大规模稀疏数据时，以下哪种矩阵分解方法效率最高？A.SVD（奇异值分解）B.NMF（非负矩阵分解）C.PCA（主成分分析）D.LDA（线性判别分析）4.某金融机构需要识别信用卡欺诈行为，以下哪种模型适合用于异常检测？A.逻辑回归B.随机森林C.孤立森林（IsolationForest）D.支持向量机（SVM）5.在分布式计算框架中，以下哪个组件主要负责数据分片和并行处理？A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkMLlibD.SparkStreaming6.某电商网站需要根据用户浏览历史推荐商品，以下哪种推荐算法最适合？A.协同过滤（基于用户或物品）B.逻辑回归C.决策树D.K-means聚类7.在处理时间序列数据时，以下哪个方法可以有效地去除季节性波动？A.移动平均B.ARIMA模型C.小波变换D.LSTMs（长短期记忆网络）8.某医院需要预测患者的病情发展趋势，以下哪种模型适合用于长期预测？A.线性回归B.随机森林C.梯度提升树（XGBoost）D.朴素贝叶斯9.在自然语言处理中，以下哪种模型常用于文本分类任务？A.Word2VecB.BERTC.主题模型（LDA）D.卷积神经网络（CNN）10.某物流公司需要优化配送路线，以下哪种算法最适合用于路径规划？A.Dijkstra算法B.A算法C.模拟退火D.遗传算法二、多选题（每题3分，共10题）1.在数据预处理阶段，以下哪些方法可以用于处理缺失值？A.删除缺失值B.均值/中位数填充C.KNN插值D.回归填充2.在特征工程中，以下哪些方法可以用于特征降维？A.PCAB.LDAC.特征选择（如Lasso）D.特征组合3.在处理高维数据时，以下哪些方法可以有效减少过拟合风险？A.正则化（L1/L2）B.Dropout（神经网络）C.数据增强D.交叉验证4.在分布式计算中，以下哪些是Spark的核心特性？A.内存计算B.生态系统扩展性C.交互式查询D.实时流处理5.在推荐系统中，以下哪些算法可以用于协同过滤？A.基于用户的协同过滤B.基于物品的协同过滤C.矩阵分解（如SVD）D.内容推荐算法6.在处理文本数据时，以下哪些方法可以用于文本表示？A.词袋模型（Bag-of-Words）B.TF-IDFC.Word2VecD.BERT7.在异常检测中，以下哪些算法可以用于检测异常点？A.孤立森林B.LOF（局部离群因子）C.One-ClassSVMD.Z-score8.在时间序列预测中，以下哪些模型适合处理长期趋势？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.XGBoost9.在自然语言处理中，以下哪些任务属于序列标注任务？A.命名实体识别（NER）B.词性标注（POS）C.情感分析D.主题分类10.在模型评估中，以下哪些指标可以用于衡量分类模型的性能？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数三、简答题（每题5分，共6题）1.简述在大数据场景下，如何进行特征工程？请列举至少三种方法并说明其适用场景。2.解释什么是过拟合，并说明如何通过交叉验证来缓解过拟合问题。3.某电商平台需要根据用户历史订单数据推荐商品，请简述协同过滤推荐算法的基本原理及其优缺点。4.在处理分布式数据时，Spark的shuffle操作是什么？为什么它可能成为性能瓶颈？5.某医疗机构需要根据患者的病历数据预测疾病风险，请简述如何构建一个基于机器学习的预测模型，并说明关键步骤。6.在自然语言处理中，BERT模型与传统的词向量模型（如Word2Vec）相比有哪些优势？四、论述题（每题10分，共2题）1.某城市交通管理局需要分析实时交通数据以优化信号灯配时，请设计一个基于大数据分析和机器学习的解决方案，包括数据采集、模型构建、评估指标等。2.某银行需要通过机器学习技术识别信用卡欺诈行为，请详细说明如何构建一个欺诈检测系统，包括数据预处理、模型选择、特征工程、模型评估等环节。答案与解析一、单选题1.C-解析：骑行距离是连续且与骑行行为强相关的特征，适合作为模型输入。年龄、时间（具体到分钟）、天气（文字）可能需要额外处理或相关性较弱。2.A-解析：决策树适合处理分类任务且能处理混合类型特征，适合预测用户购买倾向。线性回归不适用于分类；神经网络适合复杂模式但计算量大；K-means用于聚类。3.B-解析：NMF适用于稀疏矩阵分解，尤其在推荐系统、文本分析中高效。SVD也可用但可能需要更多计算资源；PCA和LDA主要用于降维或分类。4.C-解析：孤立森林适合高维异常检测，能有效识别孤立点。逻辑回归、随机森林、SVM更适合常规分类任务。5.A-解析：SparkCore是基础组件，负责数据分片和并行计算。SparkSQL、MLlib、Streaming是上层应用。6.A-解析：协同过滤通过用户/物品相似性推荐，适合电商场景。其他选项不直接用于推荐。7.B-解析：ARIMA模型通过差分去除季节性波动，适合时间序列预测。移动平均、小波变换、LSTMs也可用但原理不同。8.C-解析：XGBoost能处理非线性关系且适合长期预测。线性回归简单但无法捕捉趋势；随机森林、LSTM也可用但XGBoost更稳定。9.B-解析：BERT预训练模型在文本分类中表现优异。Word2Vec用于词向量；LDA用于主题模型；CNN也可用于文本但BERT更先进。10.A-解析：Dijkstra算法高效求解单源最短路径，适合路径规划。A更优但计算量更大；模拟退火、遗传算法适用于优化问题但非路径规划。二、多选题1.A,B,C-解析：删除缺失值、均值/中位数填充、KNN插值是常用方法；回归填充较复杂，较少使用。2.A,B,C-解析：PCA、LDA、特征选择（如Lasso）可有效降维；特征组合需要人工设计，不属于降维方法。3.A,B,D-解析：正则化、Dropout、交叉验证能有效减少过拟合；数据增强主要提升数据量，非直接缓解过拟合。4.A,B,C,D-解析：Spark支持内存计算、生态系统扩展、交互式查询、流处理，是综合框架。5.A,B,C-解析：基于用户/物品协同过滤、矩阵分解是主流方法；内容推荐不属于协同过滤。6.A,B,C,D-解析：词袋模型、TF-IDF、Word2Vec、BERT都是文本表示方法。7.A,B,C-解析：孤立森林、LOF、One-ClassSVM适合异常检测；Z-score适用于数值异常检测，非高维。8.A,B,C-解析：ARIMA、Prophet、LSTM适合长期趋势预测；XGBoost也可用但更侧重分类。9.A,B-解析：NER、POS属于序列标注；情感分析、主题分类属于分类任务。10.A,B,C,D-解析：准确率、精确率、召回率、F1分数都是分类模型评估指标。三、简答题1.特征工程方法-删除无关特征：如用户ID、时间戳（无业务价值）。-特征组合：如“起止站点距离”+“骑行时长”=“效率指标”。-特征编码：如天气（晴/阴/雨）→独热编码。2.过拟合与交叉验证-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差。-交叉验证：将数据分为K份，轮流用K-1份训练，1份验证，减少模型偏差。3.协同过滤原理与优缺点-原理：基于用户/物品相似性推荐。-优点：简单高效，无需特征工程；-缺点：冷启动问题，数据稀疏时效果差。4.SparkShuffle操作-作用：跨节点数据重分布，用于聚合等操作。-瓶颈：大量数据交换导致网络拥堵，可通过缓存优化。5.疾病风险预测模型构建-步骤：数据清洗→特征提取（年龄、病史）→模型选择（逻辑回归/随机森林）→训练与评估。6.BERT与Word2Vec对比-BERT：双向预训练，语境理解强；-Wor