2026年大数据分析师实操技能测试题

2026年大数据分析师实操技能测试题一、选择题（每题2分，共20题）说明：请根据题目要求选择最合适的答案。1.在处理大规模数据集时，以下哪种方法最适合用于数据清洗和预处理？A.手动删除异常值B.使用Pandas库的`dropna()`和`fillna()`函数C.直接导入SQL数据库进行清洗D.使用Excel进行数据筛选2.某电商平台需要对用户购买行为进行分析，最适合使用哪种算法进行用户分群？A.决策树B.K-Means聚类C.逻辑回归D.神经网络3.在Spark中，以下哪种方式可以优化RDD的并行度？A.增加`spark.executor.memory`B.减少`spark.default.parallelism`C.合并小的分区D.使用单线程执行任务4.某城市交通管理部门需要分析实时交通流量，最适合使用哪种技术？A.机器学习预测模型B.地理信息系统（GIS）C.时间序列分析D.关联规则挖掘5.在Hadoop生态系统中，HDFS的主要用途是什么？A.实时数据分析B.分布式存储大规模数据C.数据交换D.数据加密6.某金融机构需要检测信用卡欺诈行为，最适合使用哪种模型？A.线性回归B.随机森林C.线性判别分析D.朴素贝叶斯7.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示时间序列趋势？A.散点图B.柱状图C.折线图D.饼图8.某零售企业需要分析用户购买路径，最适合使用哪种算法？A.关联规则（Apriori）B.逻辑回归C.决策树D.支持向量机9.在数据仓库中，星型模型的中心是？A.数据表B.财务表C.事实表D.维度表10.某医疗公司需要分析患者住院时长，最适合使用哪种统计方法？A.假设检验B.相关性分析C.回归分析D.方差分析二、简答题（每题5分，共5题）说明：请根据题目要求简要回答问题。1.简述Hadoop生态系统中Hive和Spark的区别。2.解释什么是数据倾斜，并说明如何解决数据倾斜问题。3.描述特征工程在机器学习中的重要性。4.说明如何使用SQL进行数据去重操作。5.解释时间序列分析的基本原理及其应用场景。三、实操题（每题10分，共3题）说明：请根据题目要求完成代码或操作步骤。1.使用Python和Pandas处理以下数据集，要求：-读取CSV文件，展示前5行数据。-检查数据中的缺失值，并填充缺失值。-计算用户年龄的平均值，并绘制年龄分布直方图。python示例数据集：users.csv格式：id,age,city值：1,25,Beijing2,,Shanghai3,30,Guangzhou2.使用SparkSQL分析以下数据，要求：-创建一个DataFrame，包含用户ID、购买金额和购买时间。-查询购买金额大于100的用户数量。-按时间分组，计算每天的总购买金额。scala//示例数据：List[(Int,Double,String)]=List((1,120.0,"2023-01-01"),(2,80.0,"2023-01-02"))3.使用SQL查询以下数据表，要求：-表结构：`orders`（order_id,user_id,product_id,amount）-查询每个用户的总消费金额，并按金额降序排列。四、论述题（每题15分，共2题）说明：请根据题目要求详细论述。1.结合实际案例，论述大数据分析在金融风控中的应用及其挑战。2.分析中国电商行业用户行为分析的关键指标及常用方法。答案与解析一、选择题答案1.B-解析：Pandas是Python数据处理的标准库，`dropna()`和`fillna()`可以高效处理缺失值，适合大规模数据集。2.B-解析：K-Means聚类适用于用户分群，通过距离度量将用户分组，适合电商平台分析。3.C-解析：合并小分区可以减少Shuffle次数，提高Spark的并行效率。4.B-解析：GIS技术适合分析地理位置相关数据，如交通流量分布。5.B-解析：HDFS是Hadoop的核心组件，用于分布式存储海量数据。6.B-解析：随机森林对异常值鲁棒，适合欺诈检测。7.C-解析：折线图直观展示时间序列趋势。8.A-解析：Apriori算法用于挖掘购买关联规则，如“购买啤酒的用户也购买尿布”。9.C-解析：星型模型的中心是事实表，包含度量值。10.C-解析：回归分析适合分析住院时长与影响因素的关系。二、简答题答案1.Hive和Spark的区别：-Hive：基于Hadoop，使用SQL-like语言（HiveQL），适合离线批处理；-Spark：内存计算框架，支持SQL和流处理，性能更高。2.数据倾斜解决方法：-增加分区数，重分区数据；-使用随机前缀哈希；-将倾斜节点数据拆分。3.特征工程重要性：-提高模型精度，减少噪声；-优化数据表示，适应模型需求。4.SQL去重操作：sqlSELECTDISTINCTFROMtable_name;5.时间序列分析原理与应用：-原理：通过时间维度分析数据变化趋势；-应用：股市预测、气象分析、用户活跃度分析。三、实操题答案1.Python代码示例：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据df=pd.read_csv('users.csv')print(df.head())处理缺失值df['age'].fillna(df['age'].mean(),inplace=True)绘制直方图df['age'].hist()plt.title('AgeDistribution')plt.show()2.SparkSQL代码示例：scalavaldata=List((1,120.0,"2023-01-01"),(2,80.0,"2023-01-02")).toDF("user_id","amount","date")data.createOrReplaceTempView("orders")valcount=spark.sql("SELECTCOUNT()FROMordersWHEREamount>100")count.show()valdaily_total=spark.sql("SELECTdate,SUM(amount)AStotalFROMordersGROUPBYdate")daily_total.show()3.SQL查询示例：sqlSELECTuser_id,SUM(amount)AStotal_spentFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYtotal_spentDESC;四、论述题答案1.大数据分析在金融风