2026年大数据分析与数据处理应用题集详解

2026年大数据分析与数据处理应用题集详解一、单选题（共5题，每题2分）1.某电商平台需要分析用户购买行为数据，以优化商品推荐算法。若数据存储在Hadoop分布式文件系统中，最适合进行此类分析的计算框架是？A.SparkB.FlinkC.HiveD.Kafka2.在处理某城市交通流量数据时，发现部分传感器采集的时间戳存在时差。以下哪种方法最适合修正该问题？A.使用SQL窗口函数填充缺失值B.通过聚类算法对时差进行归一化C.利用时间序列插值模型修正时间戳D.直接忽略时差较大的数据3.某金融机构需对客户交易数据进行风险预警。若要实时检测异常交易行为，以下哪种技术最适合？A.MapReduceB.ApacheStormC.TensorFlowD.PySparkMLlib4.某政府部门需要分析城市空气质量数据，并按区域进行可视化展示。以下哪种数据库最适合存储和查询此类数据？A.NoSQL（如MongoDB）B.NewSQL（如CockroachDB）C.图数据库（如Neo4j）D.列式数据库（如ClickHouse）5.某制造业企业需优化生产线能耗数据，发现数据中存在大量噪声。以下哪种方法最适合去除噪声？A.主成分分析（PCA）B.基于窗口的移动平均C.小波变换去噪D.K-means聚类二、多选题（共3题，每题3分）6.某医疗机构需整合多源医疗数据（如电子病历、影像数据），以下哪些技术有助于实现数据融合？A.ETL工具（如Talend）B.数据湖架构C.语义网技术（如RDF）D.分布式队列（如Kafka）7.某零售企业需分析用户购物路径数据，以优化店铺布局。以下哪些方法可用于路径分析？A.关联规则挖掘（如Apriori算法）B.图论算法（如最短路径）C.热力图分析D.逻辑回归模型8.某政府部门需监测城市舆情数据，以下哪些技术有助于实现情感分析？A.机器学习分类模型（如SVM）B.深度学习模型（如BERT）C.自然语言处理（NLP）工具包（如NLTK）D.时间序列聚类分析三、简答题（共4题，每题4分）9.简述Hadoop生态系统中HDFS和YARN的区别，并说明其在大数据处理中的应用场景。10.某企业需要实时处理高吞吐量的物联网数据，请简述使用ApacheKafka进行数据采集的优缺点。11.在数据预处理阶段，如何处理缺失值和异常值？请分别说明两种情况下的常用方法。12.某金融机构需分析客户信用数据，请简述特征工程在建模前的关键步骤。四、案例分析题（共2题，每题10分）13.某城市交通管理局收集了全市500个交通传感器的实时数据，数据包括车流量、速度和拥堵指数。现需通过大数据技术分析以下问题：-如何设计数据存储方案（如数据湖或数据仓库）？-如何利用Spark进行实时数据分析并生成拥堵预警？-如何可视化分析结果以支持决策？14.某电商平台需分析用户购物行为数据，优化推荐系统。数据包括用户ID、商品ID、购买时间、浏览记录等。请回答以下问题：-如何使用图数据库分析用户购物路径？-如何利用机器学习模型进行协同过滤推荐？-如何评估推荐系统的效果？答案与解析一、单选题1.答案：A解析：Spark适用于迭代式和交互式大数据分析，支持实时计算和SQL查询，适合电商推荐算法。Flink擅长流处理，但Spark在批处理和SQL支持上更全面。2.答案：C解析：时间序列插值模型（如线性插值）能有效修正时差，而其他方法或过于简单或无法解决时间戳问题。3.答案：B解析：Storm是实时流处理框架，适合实时检测异常交易。其他选项或非实时或过于复杂。4.答案：D解析：ClickHouse列式数据库优化了查询性能，适合分析类场景。其他选项或扩展性不足或不适合空间分析。5.答案：B解析：移动平均能有效平滑噪声，而其他方法或过于复杂或适用场景不同。二、多选题6.答案：ABC解析：ETL工具、数据湖和语义网技术均支持数据融合，而Kafka主要用于数据传输。7.答案：BC解析：图论算法和热力图分析直接适用于路径分析，而其他方法或与路径无关或过于宏观。8.答案：ABCD解析：情感分析可结合多种技术，机器学习、深度学习、NLP工具和时序聚类均适用。三、简答题9.答案：-HDFS：分布式文件系统，适合存储海量数据；YARN：资源管理框架，负责任务调度。应用场景：HDFS存储原始数据，YARN调度Spark/Flink任务进行计算。10.答案：优点：高吞吐量、可扩展、持久化；缺点：延迟较高，适合批处理而非实时分析。11.答案：-缺失值：删除、填充（均值/中位数）、插值；-异常值：箱线图检测、Z-score法、聚类分析剔除。12.答案：-特征选择（相关性分析）、特征提取（PCA）、特征编码（独热编码）、特征转换（标准化）。四、案例分析题13.答案：-数据存储：使用HDFS存储原始数据，Hive分析层处理；-实时分析：SparkStreaming处理流数据，窗口函数计算拥堵指数；-可视化：ECharts生成热力图和趋势图。14