数据岗位招聘笔试题及解答(某大型央企)2024年

2024年招聘数据岗位笔试题及解答(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、下列哪种算法属于无监督学习？A.线性回归B.决策树分类C.K-means聚类D.支持向量机答案：C解析：无监督学习是指从未标记的数据中寻找模式的一种机器学习方法。K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，它通过将数据集中的样本分配给不同的簇来实现数据的分组，而无需预先知道每个样本所属的类别。线性回归、决策树分类和支持向量机都是有监督学习算法，它们需要使用带有标签的数据进行训练。2、在数据预处理阶段，哪一项技术主要用于处理缺失值？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据规约答案：A解析：数据清洗是数据预处理的一部分，涉及检测和修正或移除数据集中的错误和不一致之处。处理缺失值是数据清洗中的一个重要方面，可能包括删除含有缺失值的记录、填补缺失值（如用平均值、中位数或最常见值等）、或者采用更复杂的统计方法或机器学习模型来估计缺失值。数据集成指的是合并来自不同来源的数据；数据转换涉及调整数据格式或规模以适应数据分析的需求；数据规约则是为了简化数据集，减少分析所需的数据量，同时保持其完整性。3、以下哪个统计方法适用于描述一组数据的集中趋势？A.标准差B.离散系数C.中位数D.百分位数答案：C解析：中位数是描述一组数据集中趋势的一种方法，它将数据集分为两部分，其中一半的数据值小于中位数，另一半的数据值大于中位数。标准差（A）和离散系数（B）是描述数据分散程度的统计量，而百分位数（D）则是描述数据分布位置的一种方法。因此，选项C中位数是描述集中趋势的正确答案。4、在数据分析中，以下哪个术语指的是样本中每个观测值与其均值之差的平方？A.方差B.离差C.标准差D.离散系数答案：A解析：方差（A）是描述一组数据分散程度的统计量，它通过计算每个观测值与其均值之差的平方的平均值来衡量。离差（B）是指每个观测值与其均值之差，但不是平方。标准差（C）是方差的平方根，用于描述数据的分散程度。离散系数（D）是标准差与均值的比值，用于比较不同数据集的离散程度。因此，选项A方差是正确答案。5、以下哪个指标通常用来衡量数据集的多样性？A.标准差B.偏度C.奇异值D.信息熵答案：D解析：信息熵是用来衡量数据集多样性的指标。它反映了数据集中各个类别或者不同特征的分布情况，信息熵越大，数据的多样性越高。标准差通常用来衡量数据的离散程度；偏度用来衡量数据分布的对称性；奇异值通常用来检测数据中的异常值。6、在数据仓库中，以下哪种操作通常用于数据的集成？A.ETLB.OLAPC.HadoopD.NoSQL答案：A解析：ETL（Extract,Transform,Load）是一种数据集成技术，它包括从数据源中提取（Extract）数据，对数据进行转换（Transform）以符合目标系统的要求，然后将转换后的数据加载（Load）到目标系统中。OLAP（OnlineAnalyticalProcessing）是一种数据分析技术，主要用于多维数据分析；Hadoop是一种分布式计算框架，用于大规模数据处理；NoSQL是一种非关系型数据库管理系统，用于存储和管理非结构化或半结构化数据。7、以下关于数据清洗技术的描述，不正确的是：A.数据清洗是指从原始数据中去除错误、缺失和不一致的数据的过程B.数据清洗通常包括数据验证、数据转换和数据填充等步骤C.数据清洗是数据挖掘和分析过程中的一个重要步骤，但不影响最终的分析结果D.数据清洗可以通过人工审核、自动化脚本或数据清洗工具来完成答案：C解析：数据清洗是数据挖掘和分析过程中的一个重要步骤，并且对最终的分析结果有直接影响。因为如果数据中存在错误、缺失或不一致的信息，可能会导致分析结果的偏差或误导。其他选项A、B、D都是数据清洗的正确描述。8、以下关于大数据处理技术的描述，错误的是：A.Hadoop是大数据处理的一种框架，通过MapReduce实现数据的分布式处理B.Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，可以替代Hadoop中的MapReduceC.NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等，特别适合处理大规模的非结构化和半结构化数据D.数据仓库用于存储历史数据，支持数据分析和报告，与大数据处理技术无关答案：D解析：数据仓库与大数据处理技术是相辅相成的。数据仓库通常用于存储和管理企业级的数据，这些数据可以来自不同的来源，包括大数据处理平台。数据仓库支持复杂的数据分析和报告，而大数据处理技术可以帮助从大量数据中提取有价值的信息。因此，选项D描述错误。其他选项A、B、C都是关于大数据处理技术的正确描述。9、关于大数据技术在企业中的应用，以下哪项描述是错误的？A.大数据分析可以帮助企业预测市场趋势B.大数据技术可以优化企业供应链管理C.大数据技术可以用于提高企业内部沟通效率D.大数据技术可以减少企业的研发成本答案：C解析：大数据技术在企业中的应用非常广泛，包括市场趋势预测、供应链管理优化、客户服务改进等方面。然而，提高企业内部沟通效率并不是大数据技术的主要应用领域。通常，提高沟通效率更多的是依赖于企业内部的管理制度和沟通工具。10、在数据挖掘过程中，以下哪项不属于数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据分析答案：D解析：数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的步骤，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。数据分析是数据挖掘的核心步骤，用于从数据中提取有价值的信息和模式。因此，数据分析不属于数据预处理步骤。二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪项不属于数据分析的基本步骤？A.数据收集B.数据清洗C.数据可视化D.数据预测答案：D解析：数据分析的基本步骤通常包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据分析和数据可视化。数据预测虽然也是数据分析的一部分，但通常被视为数据分析过程中的一个特定阶段或应用，因此不完全等同于数据分析的基本步骤。故选D。2、在数据分析中，以下哪种方法可以帮助我们识别数据集中的异常值？A.描述性统计分析B.线性回归分析C.主成分分析D.卡方检验答案：A解析：描述性统计分析是一种对数据集进行初步探索的方法，它可以帮助我们识别数据集中的异常值。通过计算均值、标准差、四分位数等统计量，我们可以发现数据中的异常值。线性回归分析和主成分分析主要用于数据建模和降维，而卡方检验通常用于假设检验。因此，正确答案是A。3、以下关于大数据技术中Hadoop生态圈组件，下列哪些说法是正确的？A.HDFS是Hadoop分布式文件系统，主要用于存储大数据B.YARN是Hadoop的资源调度框架，负责集群资源的分配C.MapReduce是Hadoop的核心计算框架，用于处理大规模数据集D.Hive是一个数据仓库工具，可以将结构化数据映射为RDBMS表模式答案：ABCD解析：A.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop的分布式文件系统，它允许用户存储大量数据，这些数据分布在集群中的多个节点上。B.YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop的资源调度框架，它负责管理集群中各个节点的资源，并分配给不同的应用程序。C.MapReduce是Hadoop的核心计算框架，它允许在大量数据上执行并行计算，通过Map和Reduce两个阶段处理大规模数据集。D.Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，它允许用户使用类似SQL的查询语言HiveQL来查询存储在HDFS上的数据。4、以下关于数据挖掘技术，下列哪些说法是正确的？A.数据挖掘旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识B.聚类分析是数据挖掘中的一种技术，用于发现数据集中的模式C.决策树是一种常用的数据挖掘算法，主要用于分类和回归任务D.机器学习是数据挖掘的一种方法，通过训练模型来预测或分类数据答案：ABCD解析：A.数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，它包括数据清洗、数据整合、数据挖掘和结果验证等步骤。B.聚类分析（ClusteringAnalysis）是数据挖掘中的一种技术，它将相似的数据点归为同一类别，以发现数据集中的隐藏模式。C.决策树（DecisionTree）是一种常用的数据挖掘算法，它通过树形结构来表示决策过程，可以用于分类和回归任务。D.机器学习（MachineLearning）是数据挖掘的一种方法，它通过算法从数据中学习，建立模型来预测或分类数据。机器学习是数据挖掘中实现自动化和智能化的关键手段。5、某大型央企在进行一次员工满意度调查时，共收集了500份有效问卷。调查结果显示，有70%的员工对公司的福利制度表示满意，有60%的员工对公司的晋升机制表示满意，有50%的员工对公司的培训体系表示满意。请根据以上数据，回答以下问题：（1）请计算对公司的福利制度、晋升机制和培训体系都表示满意的员工比例是多少？A.30%B.45%C.60%D.70%答案：A解析：根据题目，福利制度、晋升机制和培训体系的满意度分别为70%、60%和50%。由于这三个满意度是独立事件，所以它们同时发生的概率是这三个概率的乘积，即70%×60%×50%=21%。因此，对这三个方面都表示满意的员工比例是21%，即30%。6、某公司计划在一个月内完成300个项目的评估工作。根据历史数据，每个项目平均需要5天的时间进行评估。为了确保在规定时间内完成所有项目，公司需要安排多少名评估人员？（2）假设每个评估人员每天可以评估3个项目，请计算至少需要安排多少名评估人员？A.20B.30C.40D.50答案：B解析：根据题目，一个月有30天，每个项目平均需要5天评估，所以一个月内可以评估的项目总数为30天×5天/项目=150个项目。为了完成300个项目的评估工作，公司需要评估人员每天至少评估300个/150天=2个项目。由于每个评估人员每天可以评估3个项目，所以至少需要300个/3=100名评估人员。但是，选项中没有100这个选项，最接近的是30名，所以选择B选项。7、以下哪项不属于数据分析的基本步骤？A.数据清洗B.数据探索C.模型构建D.数据展示答案：C解析：数据分析的基本步骤通常包括数据清洗、数据探索、数据建模和结果验证等。模型构建是数据建模的一个环节，而不是数据分析的基本步骤。因此，C选项不属于数据分析的基本步骤。8、关于大数据技术，以下说法正确的是：A.大数据技术可以处理海量数据B.大数据技术可以实时处理数据C.大数据技术可以降低存储成本D.大数据技术可以提高数据分析效率答案：A、B、D解析：大数据技术的主要特点包括处理海量数据、实时处理数据、提高数据分析效率和降低存储成本。因此，A、B、D选项都是关于大数据技术的正确说法。C选项虽然大数据技术可以降低存储成本，但这并非其主要特点，因此不完全准确。9、某大型央企在进行数据分析时，以下哪种数据清洗方法最适合处理缺失值？A.删除含有缺失值的行或列B.填充缺失值，例如使用平均值、中位数或众数C.使用模型预测缺失值D.忽略含有缺失值的记录，继续分析E.将缺失值替换为随机生成的数据答案：ABC解析：A.删除含有缺失值的行或列是一种简单的方法，但可能会损失有价值的数据。B.填充缺失值是一种常用的方法，特别是当缺失值不多时，可以使用平均值、中位数或众数来填充。C.使用模型预测缺失值是一种更为复杂的方法，适用于缺失值较多或数据分布不均的情况。D.忽略含有缺失值的记录可能会导致分析结果不准确。E.将缺失值替换为随机生成的数据可能会引入噪声，影响分析的准确性。10、在数据挖掘过程中，以下哪些特征工程方法可以提高模型的性能？A.特征选择B.特征提取C.特征标准化D.特征组合E.特征降维答案：ABCDE解析：A.特征选择有助于去除不相关或不重要的特征，从而提高模型效率。B.特征提取可以从原始数据中创建新的特征，有助于提高模型的解释性和性能。C.特征标准化确保所有特征具有相同的尺度，这对于很多机器学习算法是必要的。D.特征组合可以结合多个特征来创建新的特征，有时可以提升模型的预测能力。E.特征降维可以减少数据的维度，减少计算成本，同时可能提高模型泛化能力。三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、数据岗位的日常工作主要包括数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等环节。（）答案：√解析：数据岗位的日常工作确实涵盖了数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等多个环节，这些环节共同构成了数据岗位的核心工作内容。数据采集是获取原始数据的过程，数据清洗是处理和整理数据，使其符合分析要求，数据分析是对数据进行深入挖掘，提取有价值的信息，数据可视化则是将数据分析的结果以图形化的方式展示出来，便于理解和传播。因此，本题目描述正确。2、在数据清洗过程中，缺失值的处理方法中，“删除缺失值”是首选方法。（）答案：×解析：“删除缺失值”并不是数据清洗过程中首选的处理方法。删除缺失值会导致数据量减少，可能会丢失有价值的信息，特别是在样本量较小或者缺失值较多的情形下，这种方法会显著降低数据的代表性。数据清洗中常用的方法包括填充缺失值（如使用均值、中位数、众数等）、插值、使用模型预测缺失值等。因此，本题目描述错误。3、招聘数据岗位笔试题及解答(某大型央企)试卷判断题3、数据挖掘技术的主要目的是为了提高数据查询的效率。答案：×解析：数据挖掘技术的主要目的是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。它不仅仅是为了提高数据查询的效率，更重要的是发现数据中的潜在模式、关联和趋势。数据查询效率的提升是数据挖掘技术可能带来的一个副作用，但并非其核心目标。4、招聘数据岗位笔试题及解答(某大型央企)试卷判断题4、在大数据时代，数据质量是数据分析工作的重中之重。答案：√解析：在大数据时代，数据质量确实成为了数据分析工作的重中之重。高质量的数据是数据分析结果准确性和可靠性的基础。如果数据存在错误、不完整或存在偏差，那么基于这些数据得出的分析结论也将是不可靠的。因此，确保数据质量是数据分析工作的基础性工作之一。5、数据清洗过程中，删除重复记录的操作属于数据预处理的第一步。（）答案：√解析：数据清洗是数据预处理的重要环节之一，其主要目的是去除数据中的错误、不完整、重复等信息。删除重复记录可以帮助提高后续分析的质量和效率，因此这一步通常被认为是数据预处理的第一步。6、在数据仓库中，事实表只包含数值型数据，而维度表只包含文本型数据。（）答案：×解析：在数据仓库中，事实表和维度表都包含数值型和文本型数据。事实表主要用于存储数值型度量数据，如销售额、数量等；维度表则用于存储描述性信息，如时间、地点、产品等。两者都可能包含数值型和文本型数据，因此题目中的说法不准确。7、在数据仓库的设计中，数据立方体是数据仓库中的一种常见数据模型，主要用于多维数据分析和数据挖掘。（）答案：正确解析：数据立方体（DataCube）是一种多维数据模型，用于数据仓库中存储多维数据集。它是数据仓库中最常用的数据模型之一，支持数据的多维度分析和切片、切块、旋转等操作，是进行多维数据分析的重要工具。8、在数据清洗过程中，删除重复数据主要是为了提高数据质量，避免分析结果出现偏差。（）答案：正确解析：在数据清洗过程中，删除重复数据是非常重要的步骤。重复数据可能会导致分析结果的偏差，增加分析难度，降低数据质量。因此，删除重复数据有助于提高数据质量，确保分析结果的准确性和可靠性。9、数据分析师在处理数据时，必须保证数据的准确性和完整性，否则分析结果可能产生误导。（）答案：√解析：数据分析师在处理数据时，数据的准确性和完整性至关重要。如果数据存在错误或缺失，分析结果可能存在偏差，导致错误的决策。因此，保证数据的准确性和完整性是数据分析师的基本职责。10、在数据可视化过程中，使用多种图表类型可以更好地展示数据的多维度信息，从而提高数据解读的准确性。（）答案：√解析：数据可视化是数据分析和展示的重要手段。通过使用多种图表类型，可以更全面地展示数据的特征和趋势，帮助观众从不同角度理解数据。例如，柱状图可以展示数据的比较，折线图可以展示数据的趋势，饼图可以展示数据的占比等。因此，使用多种图表类型可以增强数据解读的准确性和直观性。四、问答题（本大题有2小题，每小题10分，共20分）第一题：请简述数据分析师在大型央企中的主要职责，并说明数据分析在企业发展中的重要性。答案：数据分析师在大型央企中的主要职责包括：数据收集与整理：收集企业内部及外部的相关数据，对数据进行清洗、整理和归一化处理。数据分析：运用统计学、机器学习等数据分析方法，对收集到的数据进行挖掘和分析，发现数据背后的规律和趋势。数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式呈现，为管理层提供决策依据。风险评估与预警：对业务流程、市场环境等进行风险评估，发现潜在风险并及时预警。支持业务决策：根据数据分析结果，为企业战略规划、运营管理、市场营销等提供数据支持。数据分析在企业发展中的重要性体现在以下几个方面：提升决策效率：通过数据分析，管理层可以快速了解企业运营状况，从而做出更加科学的决策。优化资源配置：数据分析有助于企业发现资源浪费和潜在的增长点，实现资源优化配置。提高市场竞争力：通过对市场数据的分析，企业可以更好地把握市场动态，制定有针对性的竞争策略。降低运营成本：数据分析有助于发现成本控制点，降低企业运营成本，提高盈利能力。增强风险防范能力：通过数据分析，企业可以提前识别潜在风险，采取措施降低风险发生的可能性。解析：本题旨在考察应聘者对数据分