2026年大数据分析师笔试模拟题数据挖掘与处理进阶

2026年大数据分析师笔试模拟题：数据挖掘与处理进阶一、选择题（每题2分，共20分）说明：下列每题只有一个最符合题意的选项。1.在处理大规模稀疏数据集时，以下哪种矩阵分解技术通常效果最好？A.纯矩阵分解（如PCA）B.非负矩阵分解（NMF）C.基于SVD的低秩分解D.增量矩阵分解（IMF）2.对于电商平台的用户行为日志，以下哪种特征工程方法最适合提取用户兴趣偏好？A.离散化特征B.时间序列聚合特征C.主题模型（LDA）提取的主题向量D.特征交叉（FeatureInteraction）3.在Spark中，以下哪种算子最适合用于大规模数据集的分布式排序？A.`collect()`B.`reduceByKey()`C.`sortByKey()`D.`mapPartitions()`4.对于金融风控场景，以下哪种异常检测算法对高维数据最敏感？A.基于统计的方法（如Z-score）B.聚类方法（如DBSCAN）C.机器学习模型（如IsolationForest）D.基于密度的方法（如LOF）5.在Hadoop生态中，以下哪个组件主要负责数据仓库的列式存储？A.HiveB.HBaseC.HDFSD.Hudi6.对于社交网络中的用户关系数据，以下哪种图算法最适合用于社区发现？A.PageRankB.ShortestPathC.CommunityDetection（如Louvain算法）D.LinkPrediction7.在处理实时数据流时，以下哪种窗口函数最适合用于计算滑动平均？A.TumblingWindowB.SessionWindowC.HoppingWindowD.SlidingWindow8.对于文本分类任务，以下哪种模型在处理长文本时通常表现更好？A.卷积神经网络（CNN）B.递归神经网络（RNN）C.转换器模型（Transformer）D.决策树（DecisionTree）9.在大数据处理中，以下哪种技术最适合用于解决数据倾斜问题？A.参数调优（如调整reducer数量）B.数据分区（如基于哈希分区）C.懒加载（LazyLoading）D.增量处理（IncrementalProcessing）10.对于时序数据的异常检测，以下哪种方法最适合处理趋势性变化？A.简单阈值法B.时间序列分解（STL）C.神经网络（如LSTM）D.基于窗口的统计方法二、填空题（每空1分，共15分）说明：请根据题意填写合适的答案。1.在Spark中，为了提高内存效率，可以使用______技术来避免重复计算。2.对于推荐系统的隐式反馈数据，常用的损失函数是______。3.在数据预处理中，处理缺失值的方法包括______和插值法。4.对于大规模图数据，______算法可以用于节点聚类。5.在Flink中，______模式适合用于状态管理的场景。6.对于金融交易数据，______算法可以用于检测欺诈行为。7.在特征选择中，______方法通过递归选择特征来构建模型。8.对于稀疏矩阵，______压缩存储方式可以有效节省存储空间。9.在Hive中，______函数可以用于计算字符串的相似度。10.对于实时数据流，______窗口可以同时处理重叠数据。三、简答题（每题5分，共25分）说明：请简要回答下列问题。1.简述数据倾斜产生的原因及其常见的解决方法。2.解释图数据库与关系型数据库在处理社交网络数据时的优劣势。3.描述在Spark中如何优化DataFrame的shuffle操作。4.说明在文本挖掘中，TF-IDF算法的基本原理及其适用场景。5.比较在线学习与离线学习在处理实时数据时的区别。四、编程题（每题15分，共30分）说明：请根据要求完成代码实现或逻辑设计。1.假设你有一个电商平台的用户购买日志，包含用户ID、商品ID、购买时间、价格等字段。请设计一个Spark程序，计算每个用户的总消费金额，并找出消费金额最高的前10名用户。-输入示例：user_id|product_id|purchase_time|price--||--|-1|1001|2023-01-01|100.01|1002|2023-01-02|200.02|1001|2023-01-01|150.0...-输出示例：user_id|total_spending--|-1|300.02|150.0...2.请设计一个Python函数，实现基于KMeans算法的文本聚类。输入为预处理后的文本向量（如TF-IDF向量），输出为每个文本的聚类标签。假设你已经使用sklearn库中的KMeans模型，请编写完整的聚类逻辑。-示例代码框架：pythonfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpdeftext_clustering(text_vectors,n_clusters=3):实现聚类逻辑pass答案与解析一、选择题答案1.C-解释：SVD适用于稀疏矩阵的降维，能保留重要特征，比其他方法更高效。2.C-解释：LDA可以挖掘用户行为日志中的潜在主题，适合提取兴趣偏好。3.C-解释：`sortByKey()`在Spark中支持分布式排序，适合大规模数据集。4.C-解释：IsolationForest对高维数据鲁棒性高，能有效检测异常点。5.A-解释：Hive基于Hadoop，支持列式存储（如ORC、Parquet），适合数据仓库。6.C-解释：Louvain算法是社区检测的经典方法，适用于社交网络分析。7.D-解释：SlidingWindow可以处理重叠数据，适合实时滑动平均计算。8.C-解释：Transformer模型能处理长文本依赖关系，优于RNN等传统模型。9.B-解释：数据分区可以避免数据倾斜，是解决倾斜的常用方法。10.B-解释：时间序列分解可以分离趋势、季节性和噪声，适合趋势性数据。二、填空题答案1.广播变量2.二分类损失（BinaryLoss）3.均值/中位数填充4.谱聚类（SpectralClustering）5.状态管理（Stateful）6.异常检测（如One-ClassSVM）7.递归特征消除（RFECV）8.CSR（CompressedSparseRow）9.Jaccard相似度10.滑动（Sliding）三、简答题答案1.数据倾斜产生的原因及解决方法-原因：-键值分布不均，部分key对应大量数据。-数据类型转换错误导致分桶不均。-逻辑运算（如过滤）导致数据量不均衡。-解决方法：-重新分区（如自定义分区键）。-参数调优（如增加reducer数量）。-使用随机前缀或哈希分区。2.图数据库与关系型数据库的优劣势-图数据库：-优势：高效处理关系查询（如邻居发现）。-劣势：不适合事务性数据存储。-关系型数据库：-优势：支持ACID事务，适合结构化数据。-劣势：关系查询效率低。3.SparkDataFrame的shuffle优化-使用`repartition()`重新分区避免倾斜。-使用`coalesce()`减少shuffle数据量。-避免嵌套shuffle（如先过滤再groupBy）。4.TF-IDF算法原理及适用场景-原理：-TF（词频）：衡量词语在文档中的频率。-IDF（逆文档频率）：衡量词语的普遍性。-TF-IDF=TF×IDF，突出重要词语。-适用场景：文本分类、信息检索。5.在线学习与离线学习的区别-在线学习：-逐条处理数据，实时更新模型。-适合流式数据。-离线学习：-批量处理历史数据，周期性更新模型。-适合静态数据集。四、编程题答案1.Spark程序计算用户总消费金额并排序pythonfrompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,sumspark=SparkSession.builder.appName("UserSpending").getOrCreate()读取数据data=[("1","1001","2023-01-01",100.0),("1","1002","2023-01-02",200.0),("2","1001","2023-01-01",150.0),]schema=["user_id","product_id","purchase_time","price"]df=spark.createDataFrame(data,schema)计算总消费金额result=df.groupBy("user_id").agg(sum("price").alias("total_spending"))排序并取前10名top_users=result.orderBy(col("total_spending").desc()).limit(10)top_users.show()2.KMeans文本聚类函数pythonfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpdeftext_clustering(text_vectors,n_clusters=3):假设text_vectors是预处理后的TF-IDF向量（numpy数组）kmeans=KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=42)labels=kmeans.fit_pre