2025銀行大數(shù)據(jù)筆試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種數(shù)據(jù)結構常用于快速查找？A.數(shù)組B.鏈表C.哈希表D.棧2.SQL語句中用于篩選數(shù)據(jù)的關鍵字是？A.SELECTB.FROMC.WHERED.GROUPBY3.大數(shù)據(jù)存儲常用的分布式文件系統(tǒng)是？A.NTFSB.FAT32C.HDFSD.EXT44.以下哪個是數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法？A.決策樹B.K-MeansC.支持向量機D.樸素貝葉斯5.Python中用于數(shù)據(jù)處理和分析的常用庫是？A.requestsB.numpyC.matplotlibD.scipy6.數(shù)據(jù)清洗不包括以下哪項操作？A.數(shù)據(jù)缺失值處理B.數(shù)據(jù)標準化C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)去重7.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合存儲海量非結構化數(shù)據(jù)？A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.SQLServer8.大數(shù)據(jù)計算框架Spark基于什么架構？A.Master-SlaveB.Peer-to-PeerC.Client-ServerD.Distributed9.機器學習中評估分類模型準確率的指標是？A.MSEB.RMSEC.RecallD.Accuracy10.以下哪個工具常用于大數(shù)據(jù)可視化？A.EclipseB.TableauC.IntelliJIDEAD.VisualStudio二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于大數(shù)據(jù)特點的有（）A.大量（Volume）B.多樣（Variety）C.高速（Velocity）D.價值（Value）2.常見的數(shù)據(jù)庫操作包括（）A.插入（INSERT）B.查詢（SELECT）C.更新（UPDATE）D.刪除（DELETE）3.以下哪些是機器學習中的監(jiān)督學習算法（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.主成分分析D.隨機森林4.Python中用于數(shù)據(jù)讀取的方法有（）A.read_csvB.read_excelC.read_jsonD.read_sql5.大數(shù)據(jù)處理流程通常包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)處理D.數(shù)據(jù)分析與可視化6.以下哪些是NoSQL數(shù)據(jù)庫類型（）A.鍵值對數(shù)據(jù)庫B.文檔數(shù)據(jù)庫C.圖形數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫7.Spark支持的計算模式有（）A.批處理B.流處理C.內存計算D.分布式計算8.數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法有（）A.AprioriB.FP-GrowthC.DBSCAND.K-Means9.以下哪些指標可用于評估回歸模型（）A.R平方B.調整R平方C.均方誤差D.平均絕對誤差10.常用的大數(shù)據(jù)集成工具包括（）A.KafkaB.FlumeC.SqoopD.Hive三、判斷題（每題2分，共10題）1.大數(shù)據(jù)就是指數(shù)據(jù)量非常大的數(shù)據(jù)。（）2.SQL中ORDERBY關鍵字用于對查詢結果進行排序。（）3.無監(jiān)督學習不需要標注數(shù)據(jù)。（）4.Hadoop是一個分布式計算平臺，只能處理結構化數(shù)據(jù)。（）5.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)。（）6.機器學習算法一旦訓練好就不能再調整。（）7.關系型數(shù)據(jù)庫適合存儲和處理海量高并發(fā)的非結構化數(shù)據(jù)。（）8.Spark比MapReduce計算效率更高。（）9.數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類是同一概念。（）10.數(shù)據(jù)倉庫主要用于支持決策分析。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述大數(shù)據(jù)存儲的常用方式。答案：常用分布式文件系統(tǒng)如HDFS存儲海量數(shù)據(jù)；采用關系型數(shù)據(jù)庫存儲結構化數(shù)據(jù)；NoSQL數(shù)據(jù)庫（鍵值對、文檔、圖形、列式等）存儲非結構化和半結構化數(shù)據(jù)，還有云存儲等方式。2.說明數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。答案：首先處理缺失值，可刪除、填充等；接著處理異常值，如通過統(tǒng)計方法識別和修正；然后進行數(shù)據(jù)標準化，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式；最后去除重復數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)準確性和一致性。3.簡述機器學習中監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別。答案：監(jiān)督學習有標記的訓練數(shù)據(jù)，模型學習輸入與輸出的映射關系，用于預測、分類等。無監(jiān)督學習沒有標記數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內在結構和規(guī)律，如聚類。4.列舉兩種大數(shù)據(jù)分析的應用場景。答案：金融領域用于風險評估、客戶細分；醫(yī)療領域用于疾病預測、藥物研發(fā)；電商領域用于精準營銷、客戶流失分析等（列舉兩個即可）。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論銀行大數(shù)據(jù)應用面臨的挑戰(zhàn)及應對策略。答案：挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)安全與隱私保護、數(shù)據(jù)質量參差不齊、技術人才短缺等。策略包括加強安全技術保障，建立數(shù)據(jù)質量管理體系，培養(yǎng)和引進專業(yè)人才，加強數(shù)據(jù)治理等。2.如何在銀行大數(shù)據(jù)分析中保障數(shù)據(jù)安全？答案：可采用加密技術對數(shù)據(jù)加密存儲和傳輸；進行嚴格的訪問控制，設置不同權限；建立數(shù)據(jù)備份恢復機制；加強員工安全意識培訓，制定安全策略和規(guī)范等。3.談談大數(shù)據(jù)技術對銀行客戶服務的影響。答案：能實現(xiàn)客戶畫像精準構建，提供個性化服務；通過數(shù)據(jù)分析預測客戶需求，提前服務；優(yōu)化服務流程，提高響