2026年数据科学解决方案架构师技能评估题目

2026年数据科学解决方案架构师技能评估题目一、单选题（共5题，每题2分）1.在构建面向金融行业的客户流失预测模型时，以下哪种数据预处理方法最适用于处理缺失值？（2分）A.删除含有缺失值的记录B.使用均值/中位数/众数填充C.基于模型预测缺失值（如KNN）D.直接保留缺失值不处理2.某电商平台需要设计一个实时推荐系统，以下哪种架构最适合处理高并发请求？（2分）A.微服务架构（微批处理+流处理结合）B.单体架构（传统批处理）C.分布式计算框架（如Spark+Hadoop）D.云原生架构（Serverless+事件驱动）3.在欧盟GDPR合规场景下，以下哪种隐私保护技术最能降低数据泄露风险？（2分）A.数据加密（加密存储）B.数据匿名化（K匿名/差分隐私）C.数据脱敏（哈希脱敏）D.访问控制（RBAC）4.某制造业企业需要分析传感器数据以优化设备维护策略，以下哪种算法最适合进行异常检测？（2分）A.决策树（分类）B.线性回归（预测）C.孤立森林（异常检测）D.逻辑回归（二分类）5.在构建多语言文本分类系统时，以下哪种技术最适合处理中文和英文混合数据？（2分）A.BERT（单语言模型）B.XLM-R（多语言模型）C.Word2Vec（词嵌入）D.FastText（词向量）二、多选题（共4题，每题3分）1.在搭建面向医疗行业的电子病历分析平台时，以下哪些技术可以提升数据集成效率？（3分）A.Flink（流处理）B.Kafka（消息队列）C.Airflow（工作流编排）D.Sqoop（批处理）E.Elasticsearch（搜索索引）2.在设计面向电商平台的用户画像系统时，以下哪些指标属于高价值特征？（3分）A.用户购买频次B.浏览时长C.客单价D.地址信息E.客服咨询次数3.在实现实时欺诈检测系统时，以下哪些架构模式可以提高响应速度？（3分）A.Lambda架构（批处理+流处理）B.Kappa架构（纯流处理）C.Event-Driven架构（事件驱动）D.Microservices架构（微服务）E.BatchProcessing（批处理）4.在构建面向智慧城市的交通流量预测系统时，以下哪些数据源可以作为输入？（3分）A.GPS车辆轨迹数据B.天气数据C.公共交通时刻表D.社交媒体舆情E.道路摄像头数据三、简答题（共3题，每题5分）1.简述在金融风控场景下，如何设计一个可解释性强的机器学习模型？（5分）2.某企业需要将实时日志数据存储到数据湖中，请简述ETL流程的设计要点。（5分）3.在欧盟GDPR合规下，如何设计一个符合隐私计算要求的数据共享方案？（5分）四、论述题（共2题，每题10分）1.结合中国制造业数字化转型趋势，论述如何设计一个面向工厂的工业互联网数据采集与分析系统。（10分）2.分析实时推荐系统在广告行业中的挑战与解决方案，并说明如何优化模型性能。（10分）五、实践题（共1题，15分）1.假设某电商平台需要设计一个客户流失预警系统，请说明：（1）数据采集与预处理方案；（2）模型选择与训练策略；（3）模型部署与监控方案。（15分）答案与解析一、单选题答案与解析1.C-解析：在金融行业，数据缺失率通常较低，但直接删除或简单填充可能引入偏差。基于模型（如KNN）填充能更好地保留数据分布特征，适合高价值数据。2.D-解析：云原生架构（Serverless+事件驱动）能弹性伸缩，适合处理高并发请求，同时降低运维成本。3.B-解析：GDPR要求数据不可被逆向识别，K匿名和差分隐私是欧盟合规的常用技术。4.C-解析：孤立森林适合检测异常点，适用于传感器数据中的故障检测场景。5.B-解析：XLM-R是预训练的多语言模型，能同时处理中英文，适合混合语言任务。二、多选题答案与解析1.A,B,C-解析：Flink和Kafka用于实时数据流，Airflow用于调度，提高集成效率。2.A,B,C,E-解析：购买频次、浏览时长、客单价和客服咨询次数均能反映用户价值。3.B,C,D-解析：Kappa架构纯流处理响应快，事件驱动和微服务也支持实时性。4.A,B,C,E-解析：GPS、天气、时刻表和摄像头数据均能影响交通流量预测。三、简答题答案与解析1.金融风控模型可解释性设计要点：-使用树模型（如XGBoost）或LIME解释局部预测；-结合业务规则（如规则引擎）验证模型输出；-提供特征重要性分析（SHAP值）。2.ETL流程设计要点：-数据清洗（去重、格式统一）；-实时采集（Kafka+Flink）；-数据转换（Parquet格式存储）；-调度优化（Airflow定时任务）。3.隐私计算数据共享方案：-使用联邦学习（数据不出本地）；-差分隐私添加噪声；-多方安全计算（如SMPC）。四、论述题答案与解析1.工业互联网数据采集与分析系统设计：-数据采集：IoT设备（PLC/传感器）+边缘计算节点；-传输：MQTT协议+5G网络；-分析：时序数据库（InfluxDB）+机器学习（异常检测）；-应用：预测性维护+能耗优化。2.实时推荐系统优化：-挑战：冷启动、数据稀疏性、实时性要求；-解决方案：-离线特征工程+在线模型更新（Lambda架构）；-热门商品优先推荐（双策略）；-A/B测试动态调整模型。五、实践题答案与解析1.客户流失预警系统设计：（1）数据采集与预处理：-采集用户行为数据（浏览/购买/退货）；-清洗数据（缺失值填充/异常值处理）；-特征工程（RFM模型/用户活跃度）。（2）模型选择与训练：-逻