2026年数据分析师DA考试大数据处理与分析应用题库

2026年数据分析师DA考试：大数据处理与分析应用题库一、选择题（每题2分，共20题）说明：本题型共20题，每题只有一个正确答案。1.某电商平台需要分析用户购买行为数据，数据量达10TB，且需实时处理。最适合采用的大数据处理框架是？A.SparkB.HadoopMapReduceC.FlinkD.Hive2.在进行数据清洗时，以下哪项操作不属于异常值处理方法？A.箱线图法B.标准差法C.回归分析法D.移动平均法3.某零售企业通过用户画像分析发现，北方用户更偏好冬季服饰，南方用户则偏好夏季服装。这一分析结果最可能应用于？A.广告投放策略优化B.库存管理优化C.客户流失预警D.产品研发方向4.以下哪种SQL语句用于对数据进行分组统计？A.`SELECTFROMtable`B.`INSERTINTOtableVALUES()`C.`UPDATEtableSETcolumn=valueWHEREcondition`D.`SELECTcolumn1,COUNT(column2)FROMtableGROUPBYcolumn1`5.在大数据处理中，HDFS的默认块大小是多少？A.128MBB.1GBC.64MBD.256MB6.某物流公司需要分析包裹配送时效，数据包含时间戳、距离、天气等字段。最适合使用的分析方法是什么？A.关联规则挖掘B.回归分析C.聚类分析D.主成分分析7.在进行数据可视化时，以下哪种图表最适合展示时间序列数据？A.饼图B.散点图C.折线图D.热力图8.某银行需要分析信用卡用户的消费行为，数据量达数百万条，且需支持复杂查询。以下哪种数据库最合适？A.MySQLB.PostgreSQLC.ElasticsearchD.ClickHouse9.在Spark中，以下哪个操作属于transformations（转换）？A.`collect()`B.`map()`C.`saveAsTextFile()`D.`take()`10.某电商企业需要分析用户购物路径，数据包含浏览、加购、下单等行为。最适合使用的数据挖掘算法是？A.决策树B.K-MeansC.AprioriD.神经网络11.在大数据处理中，以下哪种技术可以用于数据去重？A.MapReduceB.BloomFilterC.HiveD.SparkSQL12.某制造企业需要分析生产线数据，数据包含设备温度、振动频率等字段。最适合使用的分析方法是什么？A.关联分析B.时间序列分析C.分类分析D.回归分析13.在进行数据预处理时，以下哪种方法可以处理缺失值？A.插值法B.箱线图法C.标准化D.主成分分析14.某社交平台需要分析用户互动数据，数据包含点赞、评论、分享等字段。最适合使用的分析方法是什么？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.回归分析D.文本分析15.在Hadoop生态中，以下哪个组件负责数据存储？A.YARNB.HiveC.HDFSD.MapReduce16.某电信运营商需要分析用户通话数据，数据量达数十TB，且需支持实时查询。最适合采用的大数据技术是？A.HadoopB.FlinkC.ElasticsearchD.MongoDB17.在进行数据可视化时，以下哪种图表最适合展示分类数据的分布？A.散点图B.饼图C.折线图D.热力图18.某零售企业需要分析用户购买路径，数据包含浏览、加购、下单等行为。最适合使用的数据挖掘算法是？A.决策树B.K-MeansC.AprioriD.神经网络19.在Spark中，以下哪个操作属于actions（动作）？A.`map()`B.`reduceByKey()`C.`collect()`D.`filter()`20.某金融企业需要分析交易数据，数据量达数百万条，且需支持复杂查询。以下哪种数据库最合适？A.MySQLB.PostgreSQLC.ElasticsearchD.ClickHouse二、简答题（每题5分，共4题）说明：本题型共4题，每题需简要回答问题要点。1.简述Hadoop生态中HDFS和MapReduce的区别。2.解释数据清洗的三个主要步骤，并举例说明。3.描述SparkSQL和Hive的区别，并说明适用场景。4.如何评估数据可视化的效果？请列举三个关键指标。三、计算题（每题10分，共2题）说明：本题型共2题，需进行数据分析和计算。1.某电商平台收集了用户购买数据，包含用户ID、商品ID、购买金额、购买时间等字段。现需分析用户的平均购买金额，并按用户年龄分组统计。请写出SQL查询语句，并说明查询逻辑。2.某物流公司收集了包裹配送数据，包含包裹ID、发货时间、签收时间、距离等字段。现需计算每个包裹的配送时效（签收时间减去发货时间），并按距离分组统计平均配送时效。请写出SparkSQL查询语句，并说明查询逻辑。四、综合应用题（每题15分，共2题）说明：本题型共2题，需结合实际场景进行分析和解决方案设计。1.某零售企业需要分析用户购买行为数据，数据包含用户ID、商品ID、购买金额、购买时间等字段。企业希望优化广告投放策略，提高用户购买转化率。请设计一个数据分析方案，包括数据预处理、分析方法、可视化图表等。2.某制造企业需要分析生产线数据，数据包含设备温度、振动频率、生产效率等字段。企业希望通过数据分析提高生产效率，减少设备故障。请设计一个数据分析方案，包括数据预处理、分析方法、解决方案等。答案与解析一、选择题答案1.A2.C3.A4.D5.B6.B7.C8.D9.B10.C11.B12.B13.A14.B15.C16.B17.B18.C19.C20.D解析：1.Spark最适合实时处理大规模数据，HadoopMapReduce适合批处理，Flink适合流处理，Hive是数据仓库工具。4.`GROUPBY`用于分组统计，其他选项为通用查询操作。5.HDFS默认块大小为1GB。6.回归分析适合分析时效与影响因素的关系。10.Apriori适合分析购物路径等序列数据。20.ClickHouse适合高并发查询，适合金融交易数据。二、简答题答案1.HDFS和MapReduce的区别：-HDFS是分布式文件系统，负责数据存储；MapReduce是计算框架，负责数据处理。-HDFS适合存储大文件，MapReduce适合并行计算。2.数据清洗的三步：-缺失值处理：如插值法、删除法。-异常值处理：如箱线图法、标准差法。-数据标准化：如归一化、标准化。3.SparkSQL和Hive的区别：-SparkSQL是Spark的接口，支持实时查询；Hive是Hadoop的数据仓库工具，支持SQL查询但较慢。-SparkSQL适合实时场景，Hive适合批处理。4.数据可视化评估指标：-清晰度：图表是否易于理解。-准确性：数据是否准确反映业务。-美观度：图表是否美观，便于展示。三、计算题答案1.SQL查询语句：sqlSELECTage_group,AVG(purchase_amount)ASavg_amountFROM(SELECTuser_id,CASEWHENageBETWEEN18AND25THEN'18-25'WHENageBETWEEN26AND35THEN'26-35'ELSE'Other'ENDASage_group,purchase_amountFROMpurchase_data)ASgroupedGROUPBYage_group;逻辑：按年龄分组，计算每组平均购买金额。2.SparkSQL查询语句：sqlSELECTdistance_group,AVG(receiving_time-shipping_time)ASavg时效FROM(SELECTpackage_id,shipping_time,receiving_time,CASEWHENdistanceBETWEEN0AND100THEN'0-100'WHENdistanceBETWEEN101AND200THEN'101-200'ELSE'Other'ENDASdistance_groupFROMlogistics_data)ASgroupedGROUPBYdistance_group;逻辑：按距离分组，计算每组平均配送时效。四、综合应用题答案1.数据分析方案：-数据预处理：清洗缺失值、异常