2026年大数据技术与数据分析专项技能考试题

2026年大数据技术与数据分析专项技能考试题一、单选题（共10题，每题2分，计20分）（针对中国金融行业大数据应用场景）1.在银行风险控制中，用于预测客户违约概率的模型属于哪种数据分析应用？A.描述性分析B.诊断性分析C.预测性分析D.规范性分析2.中国银行业常用的客户分群方法中，基于交易数据的聚类算法最可能使用哪种模型？A.决策树B.神经网络C.K-Means聚类D.逻辑回归3.在金融大数据处理中，Hadoop生态系统中负责分布式存储的核心组件是？A.SparkB.HiveC.HDFSD.Kafka4.中国银保监会要求银行对客户数据进行脱敏处理，以下哪种方法不属于常见脱敏技术？A.数据掩码B.K-匿名C.差分隐私D.数据加密5.金融机构使用机器学习进行反欺诈时，处理时序数据最常用的特征工程方法是？A.简单统计特征B.时间窗口聚合C.特征交叉D.标准化处理6.中国支付行业常用的实时计算平台是？A.FlinkB.SparkStreamingC.StormD.HBase7.在银行信贷审批中，用于评估客户信用等级的模型最可能使用哪种评价指标？A.精确率B.召回率C.AUCD.F1分数8.中国保险行业常用的客户流失预测模型中，逻辑回归的主要缺点是？A.无法处理非线性关系B.对异常值敏感C.计算效率低D.需要大量特征9.在大数据平台中，以下哪种技术最适合处理金融行业的海量交易数据？A.传统的SQL数据库B.NoSQL数据库C.时间序列数据库D.图数据库10.中国银行业监管要求金融机构对客户数据进行长期存储，以下哪种存储方案最经济？A.分布式文件系统B.云存储C.分布式数据库D.海量磁带存储二、多选题（共5题，每题3分，计15分）（针对中国电商行业大数据应用场景）1.在中国电商行业，用于用户行为分析的常用算法包括？A.协同过滤B.决策树C.深度学习D.关联规则挖掘2.电商平台常用的实时推荐系统架构中，以下哪些组件是核心？A.用户画像B.机器学习模型C.消息队列D.缓存系统3.中国电商行业常见的用户画像构建方法包括？A.交易数据B.行为数据C.社交数据D.地理位置4.在电商平台进行用户流失预测时，以下哪些特征是重要指标？A.购买频率B.最近一次购买时间C.客户评分D.优惠券使用率5.中国电商行业常用的数据治理工具包括？A.元数据管理B.数据质量监控C.数据血缘分析D.数据加密三、判断题（共10题，每题1分，计10分）（针对中国医疗行业大数据应用场景）1.中国卫健委要求医疗机构对电子病历数据进行实时共享，这属于大数据的分布式存储应用。（×）2.医疗行业常用的自然语言处理技术可以用于分析病历文本。（√）3.在医院影像诊断中，深度学习模型可以替代放射科医生的判读。（×）4.中国医保局要求医疗机构对居民健康数据进行脱敏处理，这属于数据隐私保护措施。（√）5.医疗行业常用的时序数据分析方法可以用于预测患者病情变化。（√）6.中国医院常用的电子病历系统（EMR）属于大数据分析平台的核心组件。（×）7.医疗行业常用的关联规则挖掘可以用于分析药品销售数据。（√）8.医疗大数据分析中，数据清洗的主要任务是去除重复数据。（×）9.中国卫健委推动的“健康中国2030”计划中，医疗大数据分析是重要支撑。（√）10.医疗行业常用的图数据库最适合存储患者关系网络数据。（√）四、简答题（共4题，每题5分，计20分）（针对中国制造业大数据应用场景）1.简述制造业中设备故障预测的常用方法及其优缺点。2.制造业大数据分析中，如何进行数据质量管理？3.制造业常用的生产过程优化方法有哪些？4.制造业中，如何利用大数据技术提升供应链效率？五、综合应用题（共2题，每题10分，计20分）（针对中国零售行业大数据应用场景）1.某中国零售企业希望利用大数据技术提升用户购物体验，请设计一个用户行为分析方案，包括数据来源、分析方法和应用场景。2.假设某中国电商平台需要优化广告投放策略，请设计一个基于机器学习的广告推荐系统方案，并说明关键步骤。答案与解析一、单选题答案与解析1.C-解析：预测客户违约概率属于预测性分析，通过历史数据预测未来行为。2.C-解析：K-Means聚类算法适用于基于交易数据的客户分群，通过距离度量将客户分组。3.C-解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生态系统的分布式存储组件，用于海量数据存储。4.D-解析：数据加密属于数据安全存储技术，而非脱敏技术。5.B-解析：时序数据需要考虑时间窗口聚合，如滑动平均、峰值检测等。6.A-解析：Flink是阿里巴巴开源的实时计算框架，适用于支付行业高吞吐量场景。7.C-解析：AUC（AreaUndertheCurve）适用于评估分类模型的综合性能。8.A-解析：逻辑回归无法处理复杂的非线性关系，适合简单线性场景。9.B-解析：NoSQL数据库（如Cassandra）适合处理金融行业海量交易数据。10.A-解析：分布式文件系统（如HDFS）成本最低，适合长期存储海量数据。二、多选题答案与解析1.A、D-解析：协同过滤和关联规则挖掘是电商行业常用算法。2.A、B、C-解析：用户画像、机器学习模型和消息队列是实时推荐系统的核心组件。3.A、B、C-解析：交易数据、行为数据和社交数据是构建用户画像的重要来源。4.A、B、D-解析：购买频率、最近一次购买时间和优惠券使用率是流失预测的重要特征。5.A、B、C-解析：元数据管理、数据质量监控和数据血缘分析是数据治理的核心工具。三、判断题答案与解析1.×-解析：实时共享属于数据流通，而非分布式存储。2.√-解析：NLP可用于病历文本分析，如症状识别、医学术语提取等。3.×-解析：深度学习辅助诊断，但无法完全替代医生。4.√-解析：脱敏处理是数据隐私保护的重要手段。5.√-解析：时序分析可用于预测病情发展趋势。6.×-解析：EMR是病历管理系统，而非大数据分析平台。7.√-解析：关联规则可用于分析药品组合销售情况。8.×-解析：数据清洗包括去重、填补缺失值、异常值处理等。9.√-解析：大数据分析是“健康中国”计划的重要支撑技术。10.√-解析：图数据库适合存储患者关系网络，如家族病史、疾病传播等。四、简答题答案与解析1.设备故障预测方法-常用方法：基于时序分析的预测（如ARIMA）、基于机器学习的分类（如随机森林）、基于深度学习的异常检测（如LSTM）。-优点：可提前预警故障，减少停机时间；降低维护成本。-缺点：需要大量历史数据；模型调优复杂。2.数据质量管理方法-完整性检查：去除缺失值、重复值；-一致性检查：校验数据格式、范围；-准确性检查：与源系统比对，验证数据真实性。3.生产过程优化方法-参数调优：通过数据分析优化设备参数；-质量控制：实时监测生产数据，减少次品率；-供应链协同：利用大数据优化物料供应。4.供应链效率提升方法-需求预测：基于历史数据预测市场需求；-库存管理：动态调整库存水平，减少滞销；-物流优化：利用大数据规划最优运输路线。五、综合应用题答案与解析1.用户行为分析方案-数据来源：用户浏览日志、交易数据、社交互动数据；-分析方法：用户画像构建（聚类分析）、行为路径分析（图分析）、推荐系统（协同过滤