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大数据分析师中级考试复习资料与项目实战安排

一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）

1.大数据处理框架Hadoop中，负责数据存储的核心组件是？

A.MapReduce

B.YARN

C.HDFS

D.Hive

2.在数据预处理阶段，以下哪项技术最适合处理缺失值？

A.数据加密

B.数据采样

C.插值法

D.数据归一化

3.某电商平台需要分析用户购买行为，最适合使用的关联规则算法是？

A.决策树

B.K-Means聚类

C.Apriori

D.SVM

4.在时间序列分析中，以下哪项指标常用于衡量数据波动性？

A.均值

B.方差

C.相关系数

D.中位数

5.某城市交通部门需要实时监控拥堵情况，最适合使用的大数据技术是？

A.ETL

B.流处理（如Flink）

C.机器学习

D.图数据库

6.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.折线图

B.散点图

C.饼图

D.热力图

7.某银行需要识别欺诈交易，最适合使用的算法是？

A.线性回归

B.逻辑回归

C.人工神经网络

D.决策树

8.在数据仓库中，以下哪项指标衡量数据加载效率？

A.数据冗余率

B.数据完整性

C.ETL周期

D.数据一致性

9.某外卖平台需要预测订单量，最适合使用的模型是？

A.回归树

B.LSTM

C.朴素贝叶斯

D.逻辑回归

10.在数据治理中，以下哪项措施能有效防止数据泄露？

A.数据加密

B.数据压缩

C.数据清洗

D.数据分区

二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）

1.以下哪些技术可用于大数据实时处理？

A.SparkStreaming

B.Kafka

C.HadoopMapReduce

D.Storm

E.Flink

2.在数据清洗中，以下哪些方法可用于处理异常值？

A.箱线图法

B.Z-score法

C.IQR法

D.数据插补

E.离群点检测

3.某电商平台需要分析用户画像，以下哪些指标属于人口统计学特征？

A.年龄

B.职业

C.消费能力

D.浏览时长

E.客户地域

4.在机器学习模型评估中，以下哪些指标适用于分类问题？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

E.均方误差

5.某城市需要分析交通拥堵成因，以下哪些数据源可能有用？

A.GPS数据

B.交通事故记录

C.天气数据

D.公共交通运营数据

E.用户社交媒体数据

三、简答题（共5题，每题5分，总计25分）

1.简述Hadoop生态系统的主要组件及其功能。

（要求：列举至少5个组件并说明作用）

2.解释数据预处理中的“特征工程”概念及其重要性。

（要求：说明特征工程的定义及对模型的影响）

3.某电商平台需要分析用户购买路径，简述关联规则挖掘的步骤。

（要求：列出至少3个步骤）

4.在时间序列分析中，如何处理数据中的季节性波动？

（要求：说明至少两种方法）

5.简述数据治理的“数据生命周期管理”概念及其阶段。

（要求：列举至少4个阶段）

四、论述题（共2题，每题10分，总计20分）

1.结合实际案例，论述大数据分析在智慧城市中的应用价值。

（要求：需包含具体场景及数据应用示例）

2.分析大数据分析在金融行业的挑战与机遇，并提出解决方案。

（要求：需涵盖数据安全、模型准确性、业务结合等方面）

答案与解析

一、单选题答案与解析

1.C.HDFS

解析：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态的核心存储组件，专门设计用于大规模数据的高可靠、高吞吐量存储。

2.C.插值法

解析：插值法通过已有数据点估算缺失值，常见方法包括均值插值、线性插值等。数据加密、采样和归一化不适用于处理缺失值。

3.C.Apriori

解析：Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法，适用于电商领域的商品关联分析，如“购买A商品的用户常购买B商品”。

4.B.方差

解析：方差衡量数据离散程度，即波动性。均值、中位数反映集中趋势，相关系数衡量线性关系，均不适用于波动性分析。

5.B.流处理（如Flink）

解析：流处理技术（如Flink）能实时处理交通数据，及时发现拥堵点。ETL是离线处理，机器学习需历史数据，图数据库不适用实时监控。

6.C.饼图

解析：饼图直观展示各部分占整体的比重，如用户地域分布。折线图展示趋势，散点图展示关系，热力图展示密度。

7.D.决策树

解析：决策树能有效识别异常模式，适用于欺诈检测。线性回归、逻辑回归和人工神经网络更适用于预测任务。

8.C.ETL周期

解析：ETL周期（Extrac