2026年数据科学与大数据应用实战能力考试题中级

2026年数据科学与大数据应用实战能力考试题中级一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）说明：以下每题只有一个最符合题意的选项。1.某电商平台需分析用户购买行为以优化推荐系统。若数据量达千万级，且需实时响应，最适合采用哪种计算框架？A.SparkB.HadoopMapReduceC.FlinkD.TensorFlow2.在数据预处理阶段，处理缺失值时，以下哪种方法最适用于连续型数据且不引入偏差？A.删除缺失值B.填充均值C.填充中位数D.KNN填充3.某金融机构利用机器学习预测信贷违约风险，以下哪种模型最适合处理高维稀疏数据？A.决策树B.逻辑回归C.支持向量机D.神经网络4.在自然语言处理中，分词是哪项任务的前置步骤？A.实体识别B.词性标注C.主题模型D.情感分析5.某城市交通部门需分析实时车流量数据，以下哪种技术最适合实现流式计算？A.HiveB.ElasticsearchC.KafkaD.PostgreSQL6.在特征工程中，以下哪种方法能有效降低维度且保留主要信息？A.PCAB.LDAC.特征选择D.数据归一化7.某电商企业需分析用户评论的情感倾向，以下哪种模型最适合文本分类任务？A.K-MeansB.朴素贝叶斯C.DBSCAND.RNN8.在时间序列分析中，若数据存在季节性波动，以下哪种模型最适合？A.ARIMAB.线性回归C.逻辑回归D.决策树9.某医疗机构需保护患者隐私，以下哪种技术最适合实现差分隐私？A.数据加密B.数据脱敏C.同态加密D.安全多方计算10.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示部分与整体的关系？A.散点图B.柱状图C.饼图D.折线图二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）说明：以下每题至少有两个正确选项。1.在数据采集阶段，以下哪些方法属于API数据获取方式？A.Web爬虫B.API接口调用C.数据库查询D.传感器采集2.在特征工程中，以下哪些方法可用于特征编码？A.One-Hot编码B.Label编码C.标准化D.哈希编码3.在模型评估中，以下哪些指标适用于分类问题？A.准确率B.F1分数C.AUCD.均方误差4.在时间序列预测中，以下哪些模型属于深度学习方法？A.LSTMB.ARIMAC.ProphetD.CNN5.在数据安全领域，以下哪些技术可用于数据脱敏？A.K-匿名B.L-多样性C.T-相近性D.数据加密三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）说明：请简要回答以下问题。1.简述数据清洗的常见步骤及其目的。2.解释什么是过拟合，并列举两种避免过拟合的方法。3.在分布式计算中，什么是数据倾斜问题？如何解决？4.简述BERT模型在自然语言处理中的应用场景。5.什么是数据湖？与数据仓库有何区别？四、编程题（共2题，每题10分，合计20分）说明：请使用Python或SQL完成以下任务。1.假设某电商平台有用户购买记录数据，包含用户ID、商品ID、购买时间、金额等字段。请使用Pandas库，完成以下任务：-统计每个用户的总消费金额。-找出消费金额最高的前10名用户。-将结果按消费金额降序排列并输出。2.假设某城市交通部门采集了实时车流量数据，包含时间戳、路段ID、车流量等字段。请使用SQL，完成以下任务：-查询每小时的路段平均车流量。-找出车流量最高的路段及其对应的时间点。-将结果按车流量降序排列并输出。五、综合应用题（共1题，15分）说明：请结合实际场景，完成以下任务。背景：某金融机构需利用机器学习预测客户流失风险。现有数据包含客户年龄、性别、收入、贷款金额、历史交易次数等字段。请设计一个数据预处理和模型构建的方案，并说明选择该方案的理由。要求：1.描述数据预处理步骤（包括缺失值处理、特征工程等）。2.选择合适的模型并说明原因。3.简述模型评估指标及选择理由。答案与解析一、单选题答案1.C解析：Flink适合实时流式计算，而Spark和HadoopMapReduce更适用于批处理。TensorFlow是深度学习框架，不适用于实时计算。2.C解析：中位数对极端值不敏感，适用于连续型数据且不引入偏差。均值易受极端值影响，KNN填充计算量大，删除缺失值会导致数据丢失。3.C解析：支持向量机（SVM）在高维稀疏数据上表现优异，而决策树和逻辑回归对高维数据效果较差，神经网络计算复杂度高。4.B解析：词性标注是实体识别、主题模型和情感分析等任务的前置步骤，需先对文本分词。5.C解析：Kafka是分布式流处理平台，适合实时车流量数据采集；Hive和PostgreSQL是批处理工具，Elasticsearch是搜索平台。6.A解析：PCA能有效降低维度且保留主要信息，LDA适用于分类问题，特征选择和归一化不属于降维方法。7.B解析：朴素贝叶斯适合文本分类，K-Means和DBSCAN是聚类算法，RNN是序列模型。8.A解析：ARIMA能处理季节性时间序列，线性回归和逻辑回归不适用于时间序列，决策树不擅长处理周期性数据。9.B解析：数据脱敏可保护隐私，同态加密和差分隐私技术复杂，安全多方计算不适用于实时场景。10.C解析：饼图最适合展示部分与整体的关系，散点图和折线图用于趋势分析，柱状图用于分类比较。二、多选题答案1.B,D解析：API接口调用和传感器采集属于API数据获取方式，Web爬虫和数据库查询不属于API范畴。2.A,B,D解析：One-Hot编码、Label编码和哈希编码是特征编码方法，标准化是特征缩放方法。3.A,B,C解析：准确率、F1分数和AUC适用于分类问题，均方误差是回归指标。4.A解析：LSTM是深度学习模型，ARIMA、Prophet是统计模型，CNN不适用于时间序列。5.A,B,C解析：K-匿名、L-多样性和T-相近性是数据脱敏技术，数据加密属于数据保护手段。三、简答题答案1.数据清洗步骤及目的：-缺失值处理：删除或填充缺失值，避免模型偏差。-异常值检测：识别并处理异常值，防止模型误导。-数据类型转换：统一数据类型，避免计算错误。-数据标准化/归一化：消除量纲影响，提高模型效果。2.过拟合及避免方法：-过拟合：模型对训练数据过度拟合，泛化能力差。-避免：①减少模型复杂度（如剪枝）；②增加数据量（如数据增强）；③使用正则化（如L1/L2）。3.数据倾斜及解决方法：-问题：部分节点数据量过大，导致计算延迟。-解决：①调整数据分布（如随机采样）；②使用参数调优（如reduceByKey）；③分片处理。4.BERT模型应用场景：-文本分类、问答系统、机器翻译、情感分析等。BERT通过预训练和微调，能捕捉长距离依赖关系。5.数据湖与数据仓库区别：-数据湖：原始数据存储，非结构化或半结构化，适合探索性分析。-数据仓库：结构化数据，面向主题，适合业务分析。四、编程题答案1.Pandas代码：pythonimportpandasaspd假设df为DataFramedf['total_amount']=df.groupby('user_id')['amount'].transform('sum')top_users=df.groupby('user_id')['total_amount'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)print(top_users)2.SQL代码：sql--查询每小时平均车流量SELECTDATE_FORMAT(timestamp,'%Y-%m-%d%H')AShour,segment_id,AVG(volume)ASavg_volumeFROMtraffic_dataGROUPBYhour,segment_idORDERBYavg_volumeDESC;五、综合应用题答案1.数据预处理：-缺失值处理：年龄和收入用均值填充，贷款金额用中