2026年大数据分析与应用场景练习题库

2026年大数据分析与应用场景练习题库一、单选题（每题2分，共20题）1.背景：某电商企业希望通过分析用户浏览、购买数据，优化商品推荐策略。最适合采用的大数据分析技术是？A.时间序列分析B.关联规则挖掘C.聚类分析D.回归分析2.背景：某城市交通管理局需要实时监测拥堵情况，并预测未来30分钟内的交通流量。最适合的数据采集方式是？A.人工统计B.GPS车辆追踪C.社交媒体舆情分析D.传统电话调查3.背景：某银行希望识别潜在的欺诈交易，应优先采用哪种分析模型？A.决策树B.神经网络C.逻辑回归D.K-Means聚类4.背景：某制造业企业通过分析设备运行数据，发现异常振动可能预示故障。该场景最适合采用？A.文本分析B.机器学习预测C.模糊逻辑控制D.空间分析5.背景：某连锁餐饮企业需要分析不同门店的销售额与周边人口密度的关系。最适合的数据可视化工具是？A.条形图B.散点图C.热力图D.饼图6.背景：某医疗机构通过分析电子病历数据，发现某区域流感高发。该场景涉及的数据类型是？A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.多模态数据7.背景：某物流公司需要优化配送路线，减少运输成本。最适合的算法是？A.A搜索算法B.K-Means聚类C.关联规则挖掘D.主成分分析8.背景：某零售企业通过分析用户评论，发现产品包装设计存在改进空间。该场景最适合采用？A.情感分析B.关联规则挖掘C.聚类分析D.时间序列分析9.背景：某政府机构需要分析城市空气质量数据，发现PM2.5浓度与工业排放的相关性。最适合的统计方法？A.相关性分析B.回归分析C.熵权法D.决策树10.背景：某电商平台通过分析用户购买行为，发现“牛奶+面包”经常被同时购买。该场景涉及？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.回归分析D.决策树二、多选题（每题3分，共10题）1.背景：某金融科技公司需要分析用户信用风险，以下哪些技术可以辅助建模？A.逻辑回归B.支持向量机C.情感分析D.决策树2.背景：某智慧城市项目需要整合交通、气象、人流等多源数据，以下哪些是关键步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据挖掘D.数据可视化3.背景：某制造业企业通过分析生产数据，发现设备故障与温度、湿度有关。以下哪些分析方法适用？A.神经网络B.时间序列分析C.关联规则挖掘D.留一法交叉验证4.背景：某电商平台需要提升用户留存率，以下哪些策略可以基于数据分析优化？A.个性化推荐B.用户分群C.客户流失预警D.价格弹性分析5.背景：某医疗机构通过分析患者用药数据，发现某些药物存在相互作用风险。以下哪些技术可以帮助发现？A.关联规则挖掘B.神经网络C.决策树D.序列模式挖掘6.背景：某零售企业需要分析门店销售额变化趋势，以下哪些指标可以参考？A.ARIMA模型B.移动平均法C.趋势线D.相关性分析7.背景：某物流公司需要优化仓储布局，以下哪些技术可以应用？A.聚类分析B.优化算法（如Dijkstra）C.空间分析D.关联规则挖掘8.背景：某政府机构需要分析人口流动数据，以下哪些场景可以应用大数据技术？A.智慧旅游B.城市规划C.疫情追踪D.信用评估9.背景：某社交媒体平台需要分析用户发布的内容，以下哪些技术可以应用？A.文本分类B.情感分析C.用户画像D.关联规则挖掘10.背景：某制造业企业通过分析设备运行数据，发现能耗与生产效率的关系。以下哪些分析方法适用？A.回归分析B.神经网络C.主成分分析D.关联规则挖掘三、简答题（每题5分，共5题）1.背景：某零售企业希望通过大数据分析提升用户体验，请简述分析步骤及关键指标。2.背景：某医疗机构需要分析患者复诊率，请简述数据采集、清洗、建模的流程。3.背景：某智慧交通系统需要实时监测拥堵，请简述数据采集方式及分析技术。4.背景：某电商企业希望通过大数据分析优化供应链管理，请简述分析重点及常用模型。5.背景：某政府机构需要分析城市空气质量，请简述数据来源、分析方法及可视化方式。四、案例分析题（每题15分，共2题）1.背景：某连锁餐饮企业通过分析门店销售数据，发现部分门店销售额波动异常。请结合大数据分析技术，提出诊断思路及优化建议。2.背景：某城市交通管理局需要解决高峰期拥堵问题，请结合大数据技术，设计数据采集方案及分析模型。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：商品推荐属于关联规则挖掘典型场景，通过分析用户购买行为发现商品之间的关联性，优化推荐策略。2.B解析：实时交通流量监测需高频数据采集，GPS车辆追踪可提供实时位置信息，支持动态分析。3.B解析：欺诈交易检测属于异常检测问题，神经网络在识别复杂模式方面表现优异。4.B解析：设备故障预测属于时间序列分析范畴，通过历史数据建模预测未来异常。5.C解析：人口密度与销售额的关系可视化，热力图能直观展示区域分布。6.A解析：电子病历数据为结构化数据，包含患者基本信息、诊断、用药等固定字段。7.A解析：配送路线优化属于路径规划问题，A搜索算法能有效减少运输成本。8.A解析：用户评论分析属于情感分析范畴，通过自然语言处理识别用户态度。9.A解析：PM2.5与工业排放的关系分析，相关性分析能揭示两者线性关系。10.B解析：“牛奶+面包”属于商品关联，关联规则挖掘（如Apriori算法）可发现频繁项集。二、多选题答案与解析1.A、B、D解析：信用风险建模可使用逻辑回归、支持向量机、决策树，情感分析不直接用于建模。2.A、B、C、D解析：智慧城市数据整合需清洗、集成、挖掘、可视化全流程支持。3.A、B、C解析：设备故障预测可结合神经网络、时间序列分析、关联规则挖掘，留一法交叉验证为评估方法。4.A、B、C解析：用户留存优化可通过个性化推荐、用户分群、流失预警实现，价格弹性分析不直接相关。5.A、C解析：药物相互作用检测可通过关联规则挖掘、决策树分析，神经网络和序列模式挖掘不适用。6.A、B、C解析：销售额趋势分析可使用ARIMA、移动平均法、趋势线，相关性分析不直接用于预测。7.A、B、C解析：仓储布局优化可应用聚类分析、路径规划算法、空间分析，关联规则挖掘不适用。8.A、B、C解析：人口流动分析可用于智慧旅游、城市规划、疫情追踪，信用评估不相关。9.A、B、C解析：社交媒体内容分析可使用文本分类、情感分析、用户画像，关联规则挖掘较少应用。10.A、B解析：能耗与生产效率关系分析可使用回归分析、神经网络，主成分分析和关联规则挖掘不适用。三、简答题答案与解析1.答案：-分析步骤：1.数据采集：用户浏览、购买、评论等行为数据；2.数据处理：清洗、去重、特征工程；3.分析建模：用户分群、行为路径分析、个性化推荐模型；4.评估优化：A/B测试、用户反馈迭代。-关键指标：用户满意度、转化率、复购率、推荐准确率。2.答案：-数据采集：病历系统、挂号记录、复诊数据；-数据清洗：去除重复、填补缺失值；-建模：逻辑回归预测复诊概率，决策树分析影响因素。3.答案：-数据采集：GPS设备、摄像头、交通信号灯数据；-分析技术：流量预测模型（如LSTM）、拥堵等级划分、实时路况可视化。4.答案：-分析重点：库存周转率、供应商响应时间、物流成本；-常用模型：回归分析（需求预测）、优化算法（库存分配）。5.答案：-数据来源：环保监测站、气象雷达、卫星数据；-分析方法：时间序列分析（趋势预测）、空间自相关（污染扩散）；-可视化：热力图、散点图、趋势折线图。四、案例分析题答案与解析1.答案：-诊断思路：1.数据采集：门店销售、天气、周边活动数据；2.异常检测：对比历史数据、季节性波动；3.影响因素分析：回归模型识别关键变量。-优化建议：-调整促销策略；-优