中国联通智网创新中心2026校园招聘数据科学岗题库

中国联通智网创新中心2026校园招聘数据科学岗题库一、选择题（共5题，每题2分，共10分）题型说明：下列每题只有一个正确答案，请将正确选项的字母填入括号内。1.在数据预处理阶段，以下哪项技术最适合处理缺失值较多且数据量较大的稀疏矩阵？A.插值法B.均值/中位数填补C.K近邻填充D.删除含有缺失值的样本2.假设某城市手机用户月消费金额服从正态分布，经抽样分析均值为200元，标准差为50元，那么月消费金额在150元至250元之间的用户比例约为？A.68%B.95%C.99.7%D.50%3.在自然语言处理中，以下哪种模型最适合处理中文文本的情感倾向性分析？A.决策树B.神经网络（如BERT）C.线性回归D.聚类算法4.中国联通某省分公司希望分析用户流量使用与套餐类型的关系，最适合使用的可视化图表是？A.散点图B.热力图C.柱状图D.饼图5.在时间序列预测中，若发现数据存在明显的季节性波动，以下哪种模型效果较好？A.ARIMAB.线性回归C.SVMD.逻辑回归二、填空题（共5题，每题2分，共10分）题型说明：请根据题目要求，在横线上填写正确答案。1.在交叉验证中，若将数据集分为5份进行K折交叉验证，每次训练会使用______份数据，______份数据用于验证。2.中国联通某地市用户投诉数据中，若发现“信号问题”占比最高，则该地市的______指标可能存在优化空间。3.在梯度下降算法中，学习率过大可能导致模型训练______，学习率过小则会导致收敛速度过慢。4.若用户行为数据包含用户ID、时间戳、操作类型等字段，其中______字段适合作为时间序列分析的索引，______字段适合用于用户分群。5.在数据特征工程中，将多个特征组合生成新特征的方法称为______，例如将“月通话时长”和“月流量使用量”合并为“通信强度指数”。三、简答题（共3题，每题10分，共30分）题型说明：请根据题目要求，简要回答问题。1.简述在数据科学项目中，如何评估模型的过拟合（Overfitting）问题？并针对过拟合问题，提出至少三种解决方案。2.中国联通某省分公司计划利用用户历史消费数据预测用户流失风险，请简述该任务适合使用哪些机器学习模型，并说明选择理由。3.假设你在中国联通智网创新中心负责5G网络优化项目，请简述如何利用数据科学方法分析网络拥堵问题，并提出至少两种改进措施。四、编程题（共2题，每题15分，共30分）题型说明：请使用Python语言或指定工具完成题目要求。1.假设你有一份中国联通某省用户月度套餐使用数据（CSV格式），包含字段：用户ID、套餐类型（月租、流量包、语音包）、使用时长、使用流量等。请编写Python代码完成以下任务：-读取数据，统计不同套餐类型的用户数量；-计算套餐使用时长与流量使用的相关性系数；-画出使用时长和流量使用量的散点图，并标注数据点数量。2.请使用Python中的pandas和scikit-learn库，完成以下任务：-生成一个包含1000个样本的线性回归数据集（X为2维特征，Y为目标变量）；-使用线性回归模型拟合数据，并计算模型的均方误差（MSE）；-将数据集分为训练集（80%）和测试集（20%），重新训练模型并评估测试集上的表现。五、论述题（1题，20分）题型说明：请结合中国联通业务场景，展开论述。题目：中国联通智网创新中心在5G网络优化、用户精细化运营等方面如何利用数据科学技术提升业务效率？请结合实际案例或假设场景，阐述数据科学的应用价值及可能面临的挑战。答案与解析一、选择题答案1.C（K近邻填充适用于稀疏数据，能更好地保留数据分布特征。）2.A（正态分布下，68%数据落在均值±1个标准差范围内。）3.B（BERT等预训练模型在中文情感分析中表现优异。）4.B（热力图能直观展示用户流量使用与套餐类型的分布关系。）5.A（ARIMA模型支持季节性时间序列预测。）二、填空题答案1.4,12.网络覆盖率3.发散（或震荡）4.时间戳,用户ID5.特征组合（或特征交互）三、简答题解析1.过拟合评估与解决方案-评估方法：-训练集误差远低于测试集误差；-使用交叉验证时，模型在训练集上表现极好，但在验证集上表现差；-模型复杂度过高（如层数过多的神经网络）。-解决方案：-正则化（L1/L2）；-简化模型（减少特征或参数）；-早停法（EarlyStopping）。2.用户流失风险预测模型选择-适合模型：逻辑回归、随机森林、XGBoost、LSTM（若需考虑时序特征）；-理由：-逻辑回归适合解释性强、特征可量化；-随机森林和XGBoost对高维数据鲁棒性高，能处理非线性关系；-LSTM适用于时序用户行为数据。3.5G网络优化数据分析-分析方法：-收集基站信号强度、用户接入数、流量使用量等数据；-使用聚类算法识别拥堵区域；-利用回归模型分析网络质量与用户投诉的关系。-改进措施：-动态调整基站功率或频段；-引入边缘计算分流流量。四、编程题解析1.Python代码示例（Pandas+Matplotlib）pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportpearsonr读取数据data=pd.read_csv('telco_usage.csv')print(data['套餐类型'].value_counts())计算相关性corr=pearsonr(data['使用时长'],data['使用流量'])print(f"相关性系数：{corr[0]}")绘图plt.scatter(data['使用时长'],data['使用流量'],alpha=0.5)plt.xlabel('使用时长（分钟）')plt.ylabel('使用流量（GB）')plt.title('使用时长与流量散点图')plt.show()2.Python代码示例（Scikit-learn）pythonimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split生成数据np.random.seed(42)X=np.random.rand(1000,2)10y=3X[:,0]+2X[:,1]+np.random.randn(1000)2训练模型model=LinearRegression()model.fit(X,y)pred=model.predict(X)mse=mean_squared_error(y,pred)print(f"MSE：{mse}")划分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model.fit(X_train,y_train)test_pred=model.predict(X_test)test_mse=mean_squared_error(y_test,test_pred)print(f"测试集MSE：{test_mse}")五、论述题参考答案中国联通数据科学应用价值-5G网络优化：通过分析用户位置、信号强度等数据，动态调整基站资源，提升覆盖率与稳定性。例如，某市通过LSTM预测人流