大数据分析师招聘笔试题与参考答案(某大型央企)2024年

2024年招聘大数据分析师笔试题与参考答案(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析中的“数据湖”是指以下哪种概念？A、一种存储数据的分布式文件系统B、一种集中存储所有类型数据的技术平台C、一种用于实时数据处理的数据库D、一种用于数据备份和恢复的存储系统2、以下哪项不是大数据分析中常用的数据预处理步骤？A、数据清洗B、数据集成C、数据转换D、数据归一化3、大数据分析师在进行数据预处理时，以下哪种方法通常用于处理缺失值？A.删除含有缺失值的记录B.使用均值/中位数/众数填充缺失值C.忽略缺失值，直接进行后续分析D.以上所有方法都可能使用，取决于具体情况4、在数据仓库设计中，以下哪个概念通常用来表示业务活动中的实体？A.数据立方体B.实体-关系模型C.星型模式D.事实表5、题干：在数据仓库中，以下哪种数据模型主要用于支持企业的决策过程？A、星型模型B、雪花模型C、实体-关系模型D、层次模型6、题干：在数据分析过程中，以下哪种方法主要用于处理缺失数据？A、删除法B、均值填补C、众数填补D、插值法7、以下哪项不是大数据分析中的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据分类D.数据抽取8、在进行大数据分析时，以下哪项不是影响分析结果准确性的关键因素？A.数据质量B.分析方法C.数据量D.分析人员的技术水平9、题干：在数据分析中，以下哪项不是数据清洗的常见步骤？A、数据去重B、数据转换C、数据增强D、数据标注10、题干：以下哪个算法通常用于预测股票市场的趋势？A、决策树B、支持向量机C、K-均值聚类D、时间序列分析二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术？（）A、关联规则挖掘B、分类与预测C、聚类分析D、时间序列分析2、以下哪些是大数据分析中常用的数据存储技术？（）A、关系型数据库B、NoSQL数据库C、数据仓库D、分布式文件系统3、以下哪些工具和技术常用于大数据分析中？（）A.HadoopB.SparkC.PythonD.RE.SQL4、大数据分析中的“数据挖掘”通常包括哪些步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归一化E.模型评估5、关于大数据分析，以下哪些是常见的数据分析方法？（）A.描述性分析B.探索性分析C.预测性分析D.决策树分析E.机器学习分析6、在处理大数据时，以下哪些是可能使用的技术或工具？（）A.HadoopB.SparkC.NoSQL数据库D.ETL工具E.数据可视化工具7、以下哪些工具和技术常用于大数据分析？（）A.HadoopB.SparkC.PythonD.SQLE.R语言8、在大数据分析过程中，以下哪些步骤是数据清洗中常见的？（）A.缺失值处理B.异常值检测C.数据标准化D.数据转换E.数据脱敏9、以下哪些是大数据分析师常用的数据分析工具？（）A.ExcelB.MySQLC.PythonD.TableauE.Hadoop10、大数据分析师在进行数据挖掘时，以下哪些是常见的数据挖掘任务？（）A.聚类分析B.联机分析处理（OLAP）C.机器学习D.数据可视化E.关联规则挖掘三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析师的主要职责是进行数据清洗，而不涉及数据分析和数据可视化。2、在数据分析过程中，相关性分析比因果分析更为重要。3、大数据分析师在进行数据挖掘时，可以使用任何一种编程语言来处理和分析数据。4、在数据可视化中，饼图适合展示数据分布的离散程度。5、在进行大数据分析时，数据清洗是可有可无的步骤，因为现代的数据分析工具能够处理各种脏数据。6、MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，它的核心思想是将任务分解为多个小任务，并发执行后再汇总结果。7、大数据分析师在处理数据时，可以使用任意编程语言进行数据处理和分析。（）8、在数据挖掘过程中，关联规则挖掘是指寻找数据库中数据项之间有趣的关联或相关性的数据分析方法。（）9、在进行数据预处理时，缺失值的处理方法只有删除含有缺失值的记录这一种方式。10、大数据分析中，Hadoop是一个广泛使用的分布式计算框架，它主要适用于批处理任务而非实时数据处理。四、问答题（本大题有2小题，每小题10分，共20分）第一题题目：请简述大数据分析在金融行业中的应用及其带来的价值。第二题题目：假设你正在为公司的销售部门分析客户数据，目的是识别出潜在的高价值客户，并提出相应的策略来提高这些客户的忠诚度和消费频率。在处理数据时，你发现存在大量的缺失值，并且一些数值型变量的分布非常偏斜。请描述你会如何处理这些问题，以及在分析过程中应该注意哪些统计陷阱？2024年招聘大数据分析师笔试题与参考答案(某大型央企)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析中的“数据湖”是指以下哪种概念？A、一种存储数据的分布式文件系统B、一种集中存储所有类型数据的技术平台C、一种用于实时数据处理的数据库D、一种用于数据备份和恢复的存储系统答案：B解析：数据湖是一种用于存储大量数据的技术平台，它可以存储各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。它允许用户按照原始格式存储数据，并在需要时对这些数据进行处理和分析。因此，选项B是正确的。2、以下哪项不是大数据分析中常用的数据预处理步骤？A、数据清洗B、数据集成C、数据转换D、数据归一化答案：D解析：数据预处理是大数据分析过程中的重要步骤，包括数据清洗、数据集成和数据转换等。数据归一化是数据转换的一种形式，用于调整数据的量级，使不同量级的数据具有可比性。因此，选项D不是数据预处理步骤，是错误的。3、大数据分析师在进行数据预处理时，以下哪种方法通常用于处理缺失值？A.删除含有缺失值的记录B.使用均值/中位数/众数填充缺失值C.忽略缺失值，直接进行后续分析D.以上所有方法都可能使用，取决于具体情况答案：B解析：在处理缺失值时，使用均值/中位数/众数填充缺失值是一种常用的方法，特别是当缺失值不多时。这种方法可以保持数据的整体分布特征。然而，也有时候会根据具体情况进行不同的处理，比如删除含有缺失值的记录，或者在某些情况下忽略缺失值。但最常见的是使用均值/中位数/众数填充。4、在数据仓库设计中，以下哪个概念通常用来表示业务活动中的实体？A.数据立方体B.实体-关系模型C.星型模式D.事实表答案：B解析：实体-关系模型（Entity-RelationshipModel）是数据库设计中用来表示实体（如客户、产品等）及其相互关系的一种方法。在数据仓库设计中，实体-关系模型用于设计数据模型，将业务活动中的实体和它们之间的关系映射到数据库中的表结构。数据立方体（DataCube）和星型模式（StarSchema）是数据仓库中的数据结构概念，而事实表（FactTable）则是星型模式中的一个核心表，用于存储业务活动的度量数据。5、题干：在数据仓库中，以下哪种数据模型主要用于支持企业的决策过程？A、星型模型B、雪花模型C、实体-关系模型D、层次模型答案：A解析：星型模型是一种常用的数据仓库模型，它将事实表与维度表通过键值连接起来，形成一个中央的事实表和多个围绕它的维度表。这种模型简单、直观，易于理解和实现，非常适合支持企业的决策过程。雪花模型是对星型模型的一种优化，它通过引入额外的层次来减少数据冗余。实体-关系模型和层次模型则主要用于数据库设计，不适用于数据仓库。6、题干：在数据分析过程中，以下哪种方法主要用于处理缺失数据？A、删除法B、均值填补C、众数填补D、插值法答案：B解析：均值填补是一种处理缺失数据的方法，通过计算某个变量的平均值来填充缺失值。这种方法适用于数据分布较为均匀的情况。删除法是直接删除包含缺失值的记录，可能会丢失有价值的信息。众数填补是使用该变量的众数来填充缺失值，适用于分类变量。插值法是通过对周围已知数据进行插值来估计缺失值，适用于时间序列数据。均值填补是其中最常用的一种方法。7、以下哪项不是大数据分析中的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据分类D.数据抽取答案：C解析：大数据分析中的数据预处理通常包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据抽取等步骤。数据分类不属于数据预处理步骤，而是数据分析和挖掘过程中的一个阶段。因此，正确答案是C。8、在进行大数据分析时，以下哪项不是影响分析结果准确性的关键因素？A.数据质量B.分析方法C.数据量D.分析人员的技术水平答案：C解析：在进行大数据分析时，数据质量、分析方法以及分析人员的技术水平都是影响分析结果准确性的关键因素。数据量虽然对分析结果有一定影响，但不是唯一决定因素。在某些情况下，过多的数据反而可能降低分析效率和质量。因此，正确答案是C。9、题干：在数据分析中，以下哪项不是数据清洗的常见步骤？A、数据去重B、数据转换C、数据增强D、数据标注答案：D解析：数据清洗的常见步骤包括数据去重（去除重复的数据记录）、数据转换（将数据格式转换为分析所需的格式）等。数据增强通常是指通过技术手段增加数据集的多样性，而不是数据清洗的一部分。数据标注则是指对数据进行标签化处理，用于机器学习模型的训练，也不属于数据清洗的步骤。因此，选项D是不属于数据清洗的常见步骤。10、题干：以下哪个算法通常用于预测股票市场的趋势？A、决策树B、支持向量机C、K-均值聚类D、时间序列分析答案：D解析：在股票市场趋势预测中，时间序列分析是最常用的算法之一。时间序列分析专门用于处理和预测随时间变化的数据序列，它考虑了时间因素对数据的影响。决策树和支持向量机通常用于分类和回归问题，而K-均值聚类是一种无监督学习算法，用于聚类分析，不适用于趋势预测。因此，选项D是正确的。二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术？（）A、关联规则挖掘B、分类与预测C、聚类分析D、时间序列分析答案：A、B、C、D解析：A、关联规则挖掘：用于发现数据集中项目之间的关联性，例如购物篮分析。B、分类与预测：通过建立模型对未知数据进行分类或预测，例如信用评分模型。C、聚类分析：将数据集中的对象分组为多个类别，使同一类别中的对象尽可能相似，不同类别中的对象尽可能不同。D、时间序列分析：用于分析随时间变化的序列数据，预测未来的趋势。2、以下哪些是大数据分析中常用的数据存储技术？（）A、关系型数据库B、NoSQL数据库C、数据仓库D、分布式文件系统答案：B、C、D解析：A、关系型数据库：传统的数据库类型，适合结构化数据存储，但扩展性较差。B、NoSQL数据库：非关系型数据库，适用于处理大量非结构化或半结构化数据，具有高扩展性。C、数据仓库：用于存储大量历史数据，支持复杂的数据查询和分析。D、分布式文件系统：用于存储海量数据，通过分布式的存储结构提供高可用性和高性能。3、以下哪些工具和技术常用于大数据分析中？（）A.HadoopB.SparkC.PythonD.RE.SQL答案：ABCDE解析：A.Hadoop：是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。B.Spark：是基于Scala的快速、通用的大数据处理引擎，适用于批处理、流处理和实时处理。C.Python：是一种高级编程语言，广泛用于数据分析和机器学习，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy等。D.R：是一种专门用于统计计算和图形的编程语言，在统计分析领域非常流行。E.SQL：是一种用于管理和查询数据库的计算机语言，虽然不是大数据分析工具，但经常与大数据技术结合使用，用于数据的存储和查询。因此，这些选项都是大数据分析中常用的工具和技术。4、大数据分析中的“数据挖掘”通常包括哪些步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归一化E.模型评估答案：ABCE解析：A.数据清洗：指处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据质量。B.数据集成：将来自不同源的数据合并成统一格式，以便进一步分析。C.数据变换：指将数据转换为适合挖掘的形式，如归一化、标准化等。D.数据归一化：将不同量纲的数据转换为相同量纲，便于比较和分析。E.模型评估：在数据挖掘过程中，评估模型的准确性和效果。选项D（数据归一化）与数据变换类似，但通常数据归一化是数据变换的一部分，因此这里将其视为正确选项。模型评估是数据挖掘的最后一步，用于检验模型的性能。5、关于大数据分析，以下哪些是常见的数据分析方法？（）A.描述性分析B.探索性分析C.预测性分析D.决策树分析E.机器学习分析答案：ABCDE解析：大数据分析涉及多种方法和技术，上述选项都是大数据分析中常见的分析方法。描述性分析用于总结数据的基本特征；探索性分析用于发现数据中的模式和关联；预测性分析用于基于历史数据预测未来趋势；决策树分析是一种用于分类和回归的决策支持工具；机器学习分析则是利用算法从数据中学习并作出预测或决策。因此，所有选项都是正确的。6、在处理大数据时，以下哪些是可能使用的技术或工具？（）A.HadoopB.SparkC.NoSQL数据库D.ETL工具E.数据可视化工具答案：ABCDE解析：处理大数据时，通常会使用以下技术或工具：A.Hadoop：一个开源的分布式计算框架，适用于大数据集的处理。B.Spark：一个快速、通用的大数据处理引擎，能够提供比Hadoop更快的处理速度。C.NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra等，用于存储非结构化或半结构化数据。D.ETL工具：用于提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）数据的工具，常用于数据仓库。E.数据可视化工具：如Tableau、PowerBI等，用于将数据分析结果以图形化的方式展示出来。因此，上述所有选项都是处理大数据时可能使用的技术或工具。7、以下哪些工具和技术常用于大数据分析？（）A.HadoopB.SparkC.PythonD.SQLE.R语言答案：ABCDE解析：A.Hadoop是一个分布式存储和计算框架，适用于大数据处理。B.Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，能够执行批处理和实时计算。C.Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy等。D.SQL是一种用于管理关系型数据库的标准语言，也可以用于查询和分析大数据。E.R语言是一种专门用于统计分析和图形表示的语言，非常适合进行复杂的数据分析。8、在大数据分析过程中，以下哪些步骤是数据清洗中常见的？（）A.缺失值处理B.异常值检测C.数据标准化D.数据转换E.数据脱敏答案：ABCDE解析：A.缺失值处理是指在数据集中填补或删除缺失数据的方法。B.异常值检测是指识别并处理数据集中偏离正常范围的值。C.数据标准化是指将不同度量单位或分布的数据转换为相同尺度，以便进行比较和分析。D.数据转换是指将原始数据转换为更适合分析的形式，如将分类数据转换为数值型数据。E.数据脱敏是指对敏感信息进行隐藏或加密，以保护数据安全。这些步骤都是数据清洗过程中常见的操作。9、以下哪些是大数据分析师常用的数据分析工具？（）A.ExcelB.MySQLC.PythonD.TableauE.Hadoop答案：A,B,C,D,E解析：A.Excel是最常用的数据分析工具之一，适用于中小规模数据的处理和分析。B.MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据，是数据分析的基础工具。C.Python是一种广泛使用的高级编程语言，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、SciPy等。D.Tableau是一款流行的数据可视化工具，可以帮助分析师将数据转换成图形化的报表和图表。E.Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集，是大数据分析的核心技术之一。10、大数据分析师在进行数据挖掘时，以下哪些是常见的数据挖掘任务？（）A.聚类分析B.联机分析处理（OLAP）C.机器学习D.数据可视化E.关联规则挖掘答案：A,C,E解析：A.聚类分析是将数据集分成若干个群组，使得同一群组内的数据点彼此相似，不同群组的数据点彼此不相似。B.联机分析处理（OLAP）是用于多维数据分析的工具，主要用于数据立方体和多维数据集的分析。C.机器学习是利用算法分析数据，从中学习并做出预测或决策的技术。D.数据可视化是将数据转换为图形或图像，以帮助人们更好地理解和解释数据。E.关联规则挖掘是发现数据集中不同项之间的关联性，例如购物篮分析，找出顾客购买某些商品时也倾向于购买的其他商品。三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析师的主要职责是进行数据清洗，而不涉及数据分析和数据可视化。答案：错误解析：大数据分析师的职责不仅包括数据清洗，还包括数据分析和数据可视化。他们需要对数据进行深入分析，提取有价值的信息，并利用数据可视化工具将分析结果以图表等形式呈现，以便于非技术人员理解和应用。2、在数据分析过程中，相关性分析比因果分析更为重要。答案：错误解析：在数据分析中，相关性分析和因果分析都是重要的。相关性分析可以帮助我们发现数据之间的相互关系，而因果分析则是试图确定这些关系背后的原因。两者在数据分析中都有其独特的作用，不能简单地认为哪一种更为重要。在实际应用中，根据研究目的和需求，可能会更侧重于某一种分析类型。3、大数据分析师在进行数据挖掘时，可以使用任何一种编程语言来处理和分析数据。答案：错误解析：虽然大数据分析师可以使用多种编程语言进行数据处理和分析，但并不是任何一种编程语言都适合。例如，Python因其强大的数据处理库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn等）而广泛用于大数据分析，而其他编程语言如Java、C++等也可以使用，但可能需要额外的库或框架来支持大数据处理。因此，这个说法过于绝对，不是所有编程语言都适合大数据分析。4、在数据可视化中，饼图适合展示数据分布的离散程度。答案：错误解析：饼图主要用于展示各部分占整体的比例，适合于展示数据中的百分比分布。它不适合用来展示数据的离散程度，因为饼图只能直观地显示不同部分的大小关系，而无法反映数据的具体数值和分布的密度。对于展示数据的离散程度，柱状图、散点图等是更合适的选择。因此，这个说法是错误的。5、在进行大数据分析时，数据清洗是可有可无的步骤，因为现代的数据分析工具能够处理各种脏数据。答案：错误解析：虽然现代数据分析工具具有一定的容错能力，但数据清洗依然是一个至关重要的步骤。它包括了对缺失值、异常值、重复记录以及不一致数据的识别与修正。没有经过适当清洗的数据可能导致分析结果出现偏差，甚至误导决策者。因此，在开始正式分析之前，确保数据质量是非常必要的。6、MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，它的核心思想是将任务分解为多个小任务，并发执行后再汇总结果。答案：正确解析：MapReduce确实是一种针对大规模数据集设计的编程模型，由Google提出并在Hadoop等分布式计算框架中得到广泛应用。该模型分为两个主要阶段——Map（映射）和Reduce（归约）。在Map阶段，输入数据被分割成许多小部分，每个部分都可以独立地由不同的机器处理；而在Reduce阶段，则是对所有Map任务产生的中间结果进行汇总，从而得出最终答案。这种方式非常适合于需要处理海量数据的情况，因为它允许通过简单的增加计算节点来扩展系统的处理能力。7、大数据分析师在处理数据时，可以使用任意编程语言进行数据处理和分析。（）答案：×解析：虽然大数据分析师可以使用多种编程语言进行数据处理和分析，但通常会推荐使用特定的编程语言，如Python、Java、Scala等，因为这些语言在数据处理和大数据平台上（如Hadoop、Spark等）有较好的支持和生态。8、在数据挖掘过程中，关联规则挖掘是指寻找数据库中数据项之间有趣的关联或相关性的数据分析方法。（）答案：√解析：正确。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要技术，它通过分析数据库中数据项之间的关联，发现数据项之间的有趣关系或相关性，例如，在超市购物篮分析中，可以发现哪些商品经常一起被购买。9、在进行数据预处理时，缺失值的处理方法只有删除含有缺失值的记录这一种方式。答案：错误解析：处理缺失值的方法并不只有删除含有缺失值的记录这一种。常见的处理方法还包括用固定值填充（如平均数、中位数或众数）、使用模型预测填充以及基于其他变量的统计量填充等。选择哪种方法取决于具体的数据集和业务场景。10、大数据分析中，Hadoop是一个广泛使用的分布式计算框架，它主要适用于批处理任务而非实时数据处理。答案：正确解析：Hadoop确实被广泛应用于大规模数据集上的批量处理任务。它的设计初衷是为了实现高容错性、高吞吐量以及可扩展性的存储解决方案（如HDFS）和计算框架（如MapReduce）。虽然Hadoop生态系统后来发展出了诸如HBase、SparkStreaming等技术来支持更接近实时的数据处理需求，但就Hadoop本身而言，其优势更多体现在离线数据分析方面。四、问答题（本大题有2小题，每小题10分，共20分）第一题题目：请简述大数据分析在金融行业中的应用及其带来的价值。答案：大数据分析在金融行业中的应用主要体现在以下几个方面：1.风险管理：通过大数据分析，金融机构可以实时监控市场动态，预测潜在的风险，从而采取相应的风险控制措施。例如，通过分析客户的交易数据和行为模式，识别出异常交易，预防洗钱、欺诈等风险。2.客户关系管理：通过分析客户的交易记录、偏好和反馈，金融机构可以更好地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。3.信用评估：大数据分析可以帮助金融机构更全面、客观地评估客户的信用状况。通过整合来自多个渠道的数据，如社交网络、购物记录等，可以更准确地预测客户的信用风险。4.股票市场分析：大数据分析可以用于分析历史股价、成交量等数据，预测股票市场的趋势和价格变动，为投资者提供决策支持。5.营销策略优化：通过分析客户数据和市场数据，金融机构可以优化营销策略，提高营销活动的效果，降低营销成本。大数据分析在金融行业带来的价值包括：提高决策效率：通过快速分析大量数据，金融机构可以做出更快速、准确的决