2026年航空業(yè)數據工程師面試題集一、選擇題（共5題，每題2分）題目1：航空業(yè)中，航班延誤數據分析時，最適合使用的聚類算法是？A.K-MeansB.DBSCANC.HierarchicalClusteringD.GaussianMixtureModel題目2：航空公司希望優(yōu)化行李托運流程，以下哪種特征工程方法最適用于預測行李丟失概率？A.PolynomialFeaturesB.PrincipalComponentAnalysis(PCA)C.FeatureInteractionD.RecursiveFeatureElimination題目3：在構建航班價格預測模型時，以下哪種時間序列模型最適合處理具有季節(jié)性和趨勢性的數據？A.ARIMAB.LSTMC.ProphetD.ExponentialSmoothing題目4：航空公司需要分析乘客滿意度數據，以下哪種數據預處理方法最適用于處理缺失值？A.MeanImputationB.K-NearestNeighbors(KNN)ImputationC.RegressionImputationD.ForwardFill題目5：航空業(yè)中，用于實時監(jiān)控航班狀態(tài)的流處理框架是？A.ApacheSparkB.ApacheFlinkC.ApacheHadoopD.ApacheHive二、填空題（共5題，每題2分）題目1：在航空業(yè)中，乘客生物識別數據脫敏常用的方法是__________。答案：K-匿名或差分隱私技術題目2：航班延誤預測模型的評價指標中，__________指標最適合衡量模型的魯棒性。答案：百分位回歸（PercentileRegression）題目3：航空公司用戶畫像分析中，常用的協同過濾算法有__________和__________。答案：用戶基于和物品基于題目4：航空業(yè)中，航班時刻表優(yōu)化問題屬于典型的__________問題。答案：搜索優(yōu)化（SearchOptimization）題目5：處理航空業(yè)大規(guī)模地理空間數據時，__________數據庫是首選。答案：時空數據庫（如PostGIS）三、簡答題（共5題，每題4分）題目1：簡述航空業(yè)數據工程師在航班延誤預測模型中如何處理高維稀疏數據？答案：1.特征選擇：使用LASSO或L1正則化減少冗余特征；2.降維：應用PCA或t-SNE提取關鍵維度；3.稀疏矩陣處理：采用稀疏矩陣存儲和計算框架（如Scikit-learn）；4.集成學習：結合隨機森林或梯度提升樹處理非線性關系。題目2：航空公司如何利用乘客行為數據構建用戶分層模型？答案：1.數據采集：收集購票、登錄、行李托運等行為數據；2.特征工程：計算RFM值（Recency,Frequency,Monetary）、飛行距離等；3.聚類分析：使用K-Means或DBSCAN劃分高價值、中價值、低價值用戶；4.業(yè)務應用：針對不同層級設計差異化營銷策略（如頭等艙優(yōu)先升級）。題目3：航空業(yè)數據工程師如何設計航班價格波動預警系統？答案：1.數據源：接入歷史票價、燃油成本、天氣、節(jié)假日等數據；2.模型設計：使用時間序列模型（如Prophet）預測價格趨勢；3.異常檢測：采用孤立森林或Autoencoder識別價格突變；4.告警機制：設定閾值觸發(fā)短信或郵件通知運營團隊。題目4：航空公司如何利用大數據技術優(yōu)化登機流程？答案：1.實時數據采集：通過登機口攝像頭、手機信號定位乘客位置；2.排隊模擬：用元胞自動機或排隊論模型預測排隊時長；3.動態(tài)廣播：根據實時排隊情況調整登機口分配；4.預測分析：提前識別VIP乘客或特殊需求旅客優(yōu)先處理。題目5：航空業(yè)中，數據工程師如何保障行李追蹤系統的數據一致性？答案：1.分布式事務：采用兩階段提交（2PC）或Saga模式確保跨系統數據同步；2.數據校驗：通過哈希校驗或區(qū)塊鏈技術防止數據篡改；3.實時監(jiān)控：使用Kafka+Flink實時校驗行李狀態(tài)變更；4.容錯機制：設計補償事務處理系統故障導致的異常。四、編程題（共3題，每題10分）題目1：假設你正在處理航空業(yè)航班延誤數據，數據包含航班號、出發(fā)/到達時間、延誤時長等字段。請用Python（Pandas）編寫代碼，計算每日延誤超過2小時的航班比例，并按航空公司排序。參考代碼：pythonimportpandasaspd示例數據data={'flight_no':['CA123','MU456','CA123','HU789'],'delay_hours':[1.5,3.2,0.5,4.5],'airline':['AirChina','ChinaEastern','AirChina','HainanAirlines']}df=pd.DataFrame(data)計算每日延誤比例daily_delays=df[df['delay_hours']>2].groupby('airline').size()/df.groupby('airline').size()daily_delays=daily_delays.fillna(0).sort_values(ascending=False)print(daily_delays)題目2：請用SparkSQL編寫代碼，統計每架飛機在過去30天內最常飛行的目的地，并限制結果為前10架飛機。參考代碼：pythonfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("FlightAnalysis").getOrCreate()示例數據data=[(1,"Beijing","Shanghai"),(1,"Beijing","Guangzhou"),(2,"Shanghai","Beijing"),(2,"Shanghai","Chengdu"),(3,"Guangzhou","Beijing"),(3,"Guangzhou","Shanghai")]columns=["airplane_id","origin","destination"]df=spark.createDataFrame(data,columns)統計最常飛行的目的地top_destinations=df.groupBy("airplane_id","destination").count()\.orderBy("airplane_id","count",ascending=[True,False])\.limit(10)top_destinations.show()題目3：假設你正在處理乘客滿意度數據，數據包含評分（1-5分）、評論文本等字段。請用NLP技術提取評論中的情感傾向（正面/負面），并計算每家航空公司的平均情感得分。參考代碼：pythonfrompyspark.ml.featureimportTokenizer,HashingTF,IDFfrompyspark.ml.classificationimportNaiveBayesfrompyspark.sql.functionsimportcol示例數據data=[(1,"服務很好，推薦！"),(2,"延誤太嚴重了"),(1,"機艙舒適度高")]columns=["score","review"]df=spark.createDataFrame(data,columns)文本預處理tokenizer=Tokenizer(inputCol="review",outputCol="words")hashingTF=HashingTF(inputCol=tokenizer.getOutputCol(),outputCol="features")idf=IDF(inputCol=hashingTF.getOutputCol(),outputCol="tfidf")情感分類模型（簡化版）nb=NaiveBayes(labelCol="score",featuresCol="tfidf")model=nb.fit(df)predictions=model.transform(idf.transform(hashingTF.transform(tokenizer.transform(df))))avg_sentiment=predictions.groupBy("score").avg("prediction").show()五、開放題（共2題，每題10分）題目1：航空公司希望利用大數據技術優(yōu)化燃油消耗。請設計一個數據分析方案，包括數據采集、模型構建和業(yè)務應用三個部分。參考答案：1.數據采集：接入飛機傳感器數據（發(fā)動機轉速、高度、風速）、航線數據、氣象數據；2.模型構建：-構建回歸模型（如XGBoost）預測燃油消耗；-引入LSTM處理時序波動；3.業(yè)務應用：-生成燃油優(yōu)化建議（如調整巡航高度）；-為飛行員提供實時燃油消耗預警。題目2：假設你負責搭建一個航空業(yè)實時反欺詐系統，請說