2026年大数据分析技术与案例应用分析题库

2026年大数据分析技术与案例应用分析题库一、单选题（共10题，每题2分）1.某电商平台利用用户历史购买数据预测未来消费趋势，主要采用的数据分析技术是？A.聚类分析B.回归分析C.关联规则挖掘D.时间序列分析2.在处理金融领域反欺诈场景时，哪种算法最适合检测异常交易行为？A.决策树B.逻辑回归C.孤立森林D.神经网络3.某政府部门需要整合多部门数据以提升公共服务效率，最适合的数据集成技术是？A.ETL工具B.数据湖C.数据仓库D.云计算平台4.在医疗领域，利用电子病历数据预测疾病风险，最适合的模型是？A.支持向量机B.K-近邻C.朴素贝叶斯D.随机森林5.某制造业企业通过分析生产线传感器数据优化生产流程，主要应用的是？A.用户行为分析B.预测性维护C.聚类分析D.关联规则挖掘6.在零售行业，分析顾客购物路径以提升店铺布局，最适合的数据分析方法是？A.社交网络分析B.路径分析C.聚类分析D.时间序列分析7.某智慧城市项目利用视频监控数据识别行人行为，主要应用的是？A.自然语言处理B.计算机视觉C.推荐系统D.情感分析8.在保险行业，利用客户数据评估理赔风险，最适合的模型是？A.逻辑回归B.决策树C.神经网络D.K-近邻9.某物流公司通过分析运输数据优化配送路线，主要应用的是？A.路径优化算法B.关联规则挖掘C.聚类分析D.回归分析10.在社交媒体分析中，识别用户情感倾向，最适合的技术是？A.主题模型B.情感分析C.关联规则挖掘D.聚类分析二、多选题（共5题，每题3分）1.某银行在构建客户画像时，可能用到的数据分析技术包括哪些？A.K-近邻B.聚类分析C.关联规则挖掘D.逻辑回归E.决策树2.在智慧农业中，分析农作物生长数据以优化种植方案，可能用到的技术有？A.时间序列分析B.聚类分析C.回归分析D.关联规则挖掘E.计算机视觉3.某电商平台通过用户行为数据推荐商品，可能用到的算法包括哪些？A.协同过滤B.朴素贝叶斯C.决策树D.深度学习E.关联规则挖掘4.在医疗诊断中，利用医学影像数据识别疾病，可能用到的技术有？A.支持向量机B.卷积神经网络C.逻辑回归D.K-近邻E.聚类分析5.某政府部门通过分析城市交通数据优化交通管理，可能用到的技术包括哪些？A.路径分析B.时间序列分析C.回归分析D.聚类分析E.关联规则挖掘三、简答题（共5题，每题5分）1.简述大数据分析在零售行业的应用场景及主要技术。2.解释数据预处理在大数据分析中的重要性，并列举三种常见的数据清洗方法。3.描述机器学习算法在金融反欺诈中的应用，并举例说明。4.说明时间序列分析在智慧城市交通管理中的应用场景及优势。5.列举大数据分析在制造业中的应用案例，并分析其带来的价值。四、案例分析题（共3题，每题10分）1.某电商平台通过分析用户购买数据，发现部分用户在购物车中放入商品后未完成支付。请设计一个大数据分析方案，找出影响用户支付意愿的关键因素，并提出优化建议。2.某医疗机构需要利用电子病历数据预测患者再入院风险。请设计一个大数据分析流程，包括数据采集、模型构建和结果评估，并说明如何利用分析结果优化医疗服务。3.某物流公司通过分析运输数据发现配送效率低下。请设计一个大数据分析方案，优化配送路线和调度方案，并评估方案实施后的效果。答案与解析一、单选题答案与解析1.D.时间序列分析解析：电商平台预测未来消费趋势需要分析用户历史购买数据随时间的变化规律，时间序列分析最适合此类场景。2.C.孤立森林解析：孤立森林通过随机分割数据构建多棵树，能有效识别异常点，适用于反欺诈场景。3.A.ETL工具解析：政府部门整合多部门数据需要通过ETL（抽取、转换、加载）工具实现数据标准化和整合。4.D.随机森林解析：医疗领域预测疾病风险需要处理高维数据，随机森林能处理复杂数据并评估特征重要性。5.B.预测性维护解析：制造业通过传感器数据预测设备故障，优化生产流程，属于预测性维护范畴。6.B.路径分析解析：零售行业分析顾客购物路径需要统计顾客移动轨迹，路径分析最适合此类场景。7.B.计算机视觉解析：视频监控数据识别行人行为属于图像识别任务，计算机视觉是核心技术。8.A.逻辑回归解析：保险行业评估理赔风险需要分类模型，逻辑回归适用于二分类问题。9.A.路径优化算法解析：物流公司优化配送路线需要算法计算最短路径，路径优化算法是核心。10.B.情感分析解析：社交媒体分析用户情感倾向需要文本情感分类技术，情感分析最适用。二、多选题答案与解析1.B.聚类分析,D.逻辑回归,E.决策树解析：客户画像需要分类、回归和决策树技术，聚类分析用于用户分群，逻辑回归用于预测，决策树用于规则挖掘。2.A.时间序列分析,B.聚类分析,C.回归分析解析：智慧农业分析农作物生长数据需要时间序列分析、聚类分析（作物分群）和回归分析（预测产量）。3.A.协同过滤,C.决策树,D.深度学习解析：电商平台推荐系统主要依赖协同过滤、决策树和深度学习技术，关联规则挖掘较少用于推荐。4.A.支持向量机,B.卷积神经网络,D.K-近邻解析：医学影像识别疾病需要SVM、CNN和K-近邻等技术，逻辑回归和聚类分析较少用于图像识别。5.A.路径分析,B.时间序列分析,C.回归分析解析：交通管理需要路径分析（优化路线）、时间序列分析（流量预测）和回归分析（影响因子评估）。三、简答题答案与解析1.零售行业应用场景及技术-场景：用户行为分析（购物路径）、商品推荐、促销效果评估。-技术：协同过滤、关联规则挖掘、时间序列分析。2.数据预处理的重要性及清洗方法-重要性：消除噪声和冗余，提高模型准确性。-清洗方法：缺失值填充、异常值处理、数据标准化。3.金融反欺诈应用-技术：孤立森林、异常检测、图神经网络。-案例：银行通过交易金额、时间、地点等特征识别欺诈行为。4.时间序列分析在交通管理中的应用-场景：预测交通流量、优化信号灯配时。-优势：动态预测、实时调整，提升效率。5.制造业应用案例及价值-案例：设备预测性维护、生产流程优化。-价值：降低成本、提高良品率、延长设备寿命。四、案例分析题答案与解析1.电商平台用户支付意愿分析方案-数据采集：用户行为数据（浏览、加购、支付）、用户属性数据。-模型构建：逻辑回归或决策树分析未支付原因。-优化建议：优化支付流程、提供优惠券刺激支付。2.医疗机构再入院风险预测方案-数据采集：病历、用药记录、随访数据。-模型构建：随机森林或SVM预测