2026秋招：福建大数据集团面试题及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.大数据的主要特征不包括（）A.大量B.高速C.高价值D.单一性2.以下哪种数据库常用于存储大数据（）A.MySQLB.MongoDBC.AccessD.FoxPro3.数据挖掘主要是从（）中发现知识。A.数据库B.文件C.网页D.图片4.以下哪个不是云计算的服务模式（）A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.DaaS5.下列哪种技术不属于大数据处理技术（）A.HadoopB.SparkC.PythonD.SQLServer6.数据清洗的主要目的是（）A.增加数据量B.去除噪声和不一致性C.提高数据速度D.降低数据价值7.常见的数据可视化工具中不包括（）A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Photoshop8.在大数据环境下，数据的来源不包括（）A.传感器B.社交媒体C.书籍D.移动设备9.以下不是大数据关键技术的是（）A.数据采集B.数据存储C.数据传输D.数据销毁10.关联规则挖掘中常用的算法是（）A.AprioriB.K-MeansC.DecisionTreeD.SVM多项选择题（每题2分，共10题）1.大数据的应用领域包括（）A.金融B.医疗C.交通D.教育2.云计算的特点有（）A.高可扩展性B.按需服务C.成本高D.可靠性高3.数据仓库的主要特点有（）A.面向主题B.集成性C.稳定性D.时变性4.以下属于数据挖掘任务的有（）A.分类B.聚类C.回归D.关联分析5.常见的大数据存储技术有（）A.HBaseB.CassandraC.RedisD.Memcached6.大数据安全面临的挑战包括（）A.数据泄露B.数据篡改C.数据滥用D.数据丢失7.数据预处理包括（）A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据规约8.下列属于大数据技术栈的有（）A.Hadoop栈B.Spark栈C.Storm栈D.Flink栈9.实时数据处理的框架有（）A.StormB.FlinkC.KafkaD.Hive10.数据可视化的原则包括（）A.简洁性B.准确性C.美观性D.交互性判断题（每题2分，共10题）1.大数据就是指数据量非常大。（）2.云计算和大数据是完全独立的技术。（）3.数据仓库是用来实时处理数据的。（）4.数据挖掘只能从结构化数据中发现知识。（）5.Hadoop是一个开源的大数据处理框架。（）6.数据可视化只是为了让数据看起来更漂亮。（）7.数据安全只涉及数据存储阶段。（）8.关联规则挖掘可以发现数据之间的因果关系。（）9.实时数据处理对系统的性能要求较低。（）10.数据清洗是数据预处理的重要环节。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述大数据的“4V”特征。答：大数据4V特征为大量（Volume），数据规模巨大；高速（Velocity），处理速度快，数据产生和流动快；多样（Variety），数据类型复杂，包括结构化、半结构化和非结构化；价值（Value），蕴含大量价值，但价值密度低。2.简述数据仓库与数据库的区别。答：数据库面向事务处理，存储日常业务数据，数据更新频繁，规模相对小，支持实时操作；数据仓库面向主题分析，集成多数据源数据，数据相对稳定，规模大，主要用于数据分析和决策支持。3.简述数据挖掘的常用方法。答：常用方法有分类，将数据划分类别；聚类，把相似数据分组；回归，预测数值型结果；关联分析，发现数据间联系；时间序列分析，探索数据随时间变化规律等。4.简述数据可视化的作用。答：其作用是将复杂数据以直观图形展示，便于理解数据内涵和模式；可快速发现数据中的问题和趋势；能有效传达信息，辅助决策者分析数据、做出决策；提高数据交互性和可读性。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论大数据在金融领域的应用及挑战。答：应用如风险评估、反欺诈、精准营销等。挑战在于数据安全与隐私保护困难，金融数据保密要求高；数据质量参差不齐，不同来源数据整合难；还面临技术更新快，人才短缺的问题。2.探讨云计算对大数据处理的支持作用。答：云计算提供高可扩展性计算资源，能按需分配，满足大数据处理高峰需求，降低成本；具备分布式存储能力，可存海量数据；提供可靠计算环境，保障大数据处理服务的稳定性和可用性。3.谈谈对数据安全的理解以及在大数据环境下的保障措施。答：数据安全指保护数据完整性、保密性和可用性。大数据下，从技术上用加密、访问控制等；管理上建完善制度和流程，规范人员操作；法律上遵守相关法规，责任落实到人、定期审计等。4.讨论数据挖掘在企业决策中的重要性及应用场景。答：重要性在于帮企业发现规律、趋势和潜在价值，辅助决策。应用场景如市场细分，确定目标客户；销售预测，合理安排库存；客户关系管理，提升满意度和忠诚度，增强企业竞争力。答案单项选择题1.D2.B3.A4.D5.D6.B7.D8.C9.D10