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2025国考深圳航空大数据分析与预警建模入门试题

一、单选题（共10题，每题1分）

说明：下列每题只有一个最符合题意的选项。

1.深圳航空在航班延误预警建模中，通常将航班延误时间定义为超过多少分钟的情况？

A.15分钟

B.30分钟

C.45分钟

D.60分钟

2.在大数据分析中，用于描述数据分布特征的统计量不包括以下哪一项？

A.均值

B.中位数

C.标准差

D.协方差

3.深圳航空的旅客投诉数据中，若要分析近期投诉量趋势，最适合使用哪种图表？

A.散点图

B.柱状图

C.折线图

D.饼图

4.在机器学习中，用于处理缺失值的一种方法是？

A.删除缺失值

B.插值法

C.众数填充

D.以上都是

5.深圳航空的航班延误预警模型中，哪些因素通常作为关键输入变量？（多选）

A.天气状况

B.航空公司运力

C.旅客流量

D.航线距离

6.大数据分析中的“维度”通常指的是？

A.数据的类别

B.数据的指标

C.数据的层次

D.数据的规模

7.在深圳航空的旅客满意度调查中，若要评估不同服务环节的影响，应使用哪种分析方法？

A.相关性分析

B.回归分析

C.聚类分析

D.主成分分析

8.以下哪种方法不属于数据预处理范畴？

A.数据清洗

B.特征工程

C.模型训练

D.数据标准化

9.深圳航空的航班延误预警模型中，时间序列预测常用的算法是？

A.决策树

B.神经网络

C.ARIMA模型

D.支持向量机

10.大数据平台中，用于存储海量非结构化数据的组件通常是？

A.关系型数据库

B.NoSQL数据库

C.数据仓库

D.有哪些信誉好的足球投注网站引擎

二、多选题（共5题，每题2分）

说明：下列每题有多个符合题意的选项，请全部选出。

1.深圳航空在旅客流失预警建模中，可能考虑的影响因素包括？

A.旅客年龄分布

B.航班时刻偏好

C.投诉记录

D.航班准点率

2.大数据分析中常用的数据挖掘技术有？

A.关联规则挖掘

B.聚类分析

C.异常检测

D.分类预测

3.在深圳航空的航班延误预警系统中，数据采集的来源可能包括？

A.航空公司内部系统

B.天气预报平台

C.旅客反馈平台

D.第三方数据提供商

4.大数据平台中，用于处理实时数据流的技术包括？

A.ApacheKafka

B.HadoopMapReduce

C.ApacheSpark

D.Elasticsearch

5.在深圳航空的旅客满意度分析中，哪些指标可能用于衡量服务质量？（多选）

A.航班准点率

B.服务态度评分

C.行李托运效率

D.机舱环境评价

三、判断题（共10题，每题1分）

说明：下列每题判断正误，正确的打“√”，错误的打“×”。

1.深圳航空的航班延误预警模型中，历史延误数据越多，模型的预测精度越高。（√/×）

2.大数据时代，数据量越大，数据价值就越高。（√/×）

3.在深圳航空的旅客投诉分析中，文本情感分析属于非结构化数据分析范畴。（√/×）

4.机器学习中的“过拟合”是指模型对训练数据拟合过度，导致泛化能力差。（√/×）

5.深圳航空的航班延误预警模型中，准点率与延误率通常呈负相关关系。（√/×）

6.大数据平台中的“分布式存储”是指将数据分散存储在多台服务器上。（√/×）

7.在旅客流失预警建模中，旅客的飞行频率越高，流失风险越低。（√/×）

8.数据预处理中的“数据归一化”是指将数据缩放到特定范围内，如[0,1]。（√/×）

9.深圳航空的航班延误预警模型中，天气因素通常作为非线性输入变量。（√/×）

10.大数据平台中的“数据湖”是一种面向分析的数据存储架构。（√/×）

四、简答题（共4题，每题5分）

说明：请根据题意简要回答问题。

1.简述深圳航空在大数据分析和预警建模中的主要应用场景。

2.解释大数据分析中“数据清洗”的步骤及其重要性。

3.深圳航空如何利用旅客投诉数据进行服务改进？

4.大数据平台中，Hadoop和Spark的区别是什么？

五、论述题（1题，10分）

说明：请结合深圳航空的实际情况，论述大数据分析与预警建模在提升运营效率中的作用。

答案与解析

一、单选题答案

1.B

2.D

3.C

4.D

5.A,B,C

6.B

7.B

8.C

9.C

10.B

解析：

1.航班延误通常以30分钟为标准。（航空业通用标准）

3.折线图最适合展示时间趋势。（图表类型适用性）

7.回归分析可评估服务环节对满意度的量化影响。

8.模型训练属于建模阶段，非预处理。

9.ARIMA模型是时间序列预测常用算法。

二、多选题答案

1.