2026年考試題：中國聯(lián)通數(shù)據(jù)分析員專業(yè)技能測試題一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.在中國聯(lián)通的用戶數(shù)據(jù)分析中，以下哪項指標最能反映用戶粘性？A.新增用戶數(shù)B.用戶留存率C.ARPU值D.流量使用量2.聯(lián)通5G網(wǎng)絡用戶行為分析中，通常采用哪種分析方法來識別高頻使用場景？A.聚類分析B.回歸分析C.時間序列分析D.關聯(lián)規(guī)則挖掘3.中國聯(lián)通在用戶細分中，若要針對“年輕商務用戶”群體制定營銷策略，最適合采用哪種細分方法？A.地理細分B.人口細分C.心理細分D.行為細分4.在數(shù)據(jù)清洗過程中，對于缺失值的處理，以下哪種方法在中國聯(lián)通的用戶數(shù)據(jù)中應用最廣泛？A.刪除缺失值B.均值/中位數(shù)填充C.KNN填充D.回歸填充5.聯(lián)通大數(shù)據(jù)平臺中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS主要用于什么？A.實時計算B.分布式存儲C.數(shù)據(jù)分析D.圖計算6.中國聯(lián)通的用戶流失預警模型中，通常使用哪種算法進行預測？A.決策樹B.邏輯回歸C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.支持向量機7.在聯(lián)通的套餐資費分析中，若要評估不同套餐的盈利能力，最適合采用哪種指標？A.用戶規(guī)模B.收入貢獻率C.使用時長D.流量消耗8.聯(lián)通在用戶畫像構建中，若要分析用戶的“社交活躍度”，通常采集哪些數(shù)據(jù)維度？A.呼叫記錄B.短信記錄C.社交APP使用時長D.在線支付記錄9.在聯(lián)通的營銷活動效果評估中，哪種指標最能反映活動ROI？A.活動參與人數(shù)B.轉化率C.活動曝光量D.用戶滿意度10.聯(lián)通在用戶投訴數(shù)據(jù)分析中，若要發(fā)現(xiàn)重復投訴的集中領域，最適合采用哪種分析方法？A.關聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.回歸分析D.時間序列分析二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.中國聯(lián)通在用戶行為分析中，常用的數(shù)據(jù)來源有哪些？A.呼叫詳單B.短信詳單C.APP使用日志D.社交媒體數(shù)據(jù)E.問卷調查2.聯(lián)通在5G網(wǎng)絡優(yōu)化中，以下哪些指標是關鍵監(jiān)控對象？A.信號強度B.掉話率C.帶寬利用率D.流量吞吐量E.用戶滿意度3.在中國聯(lián)通的用戶細分中，以下哪些方法屬于定量細分？A.RFM模型B.K-Means聚類C.用戶生命周期分析D.地理區(qū)域劃分E.用戶消費水平分級4.聯(lián)通大數(shù)據(jù)平臺中，Spark生態(tài)系統(tǒng)中的哪些組件可用于機器學習？A.SparkCoreB.SparkSQLC.MLlibD.SparkStreamingE.GraphX5.在聯(lián)通的套餐推薦系統(tǒng)中，以下哪些因素會影響推薦結果？A.用戶歷史消費行為B.用戶地理位置C.當前套餐資費D.市場競品價格E.用戶社交關系三、判斷題（共10題，每題1分，合計10分）1.中國聯(lián)通的用戶數(shù)據(jù)分析中，ARPU值越高，說明用戶價值越大。（√）2.5G網(wǎng)絡用戶行為分析中，時間序列分析主要用于預測未來網(wǎng)絡流量趨勢。（√）3.用戶細分中，心理細分主要根據(jù)用戶的年齡、性別等人口統(tǒng)計學特征進行劃分。（×）4.數(shù)據(jù)清洗中，刪除缺失值會導致數(shù)據(jù)偏差，但計算效率高。（√）5.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的YARN主要用于資源調度，而非數(shù)據(jù)存儲。（√）6.用戶流失預警模型中，決策樹算法適合處理高維數(shù)據(jù)。（×）7.套餐資費分析中，收入貢獻率越高，說明套餐盈利能力越強。（√）8.用戶畫像構建中，社交活躍度只能通過APP使用時長衡量。（×）9.營銷活動效果評估中，轉化率越高，說明活動ROI越好。（√）10.用戶投訴數(shù)據(jù)分析中，關聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助發(fā)現(xiàn)重復投訴的集中領域。（√）四、簡答題（共4題，每題5分，合計20分）1.簡述中國聯(lián)通用戶數(shù)據(jù)分析中的“用戶分層”方法及其應用場景。2.解釋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS和Spark各自的優(yōu)勢，并說明在聯(lián)通大數(shù)據(jù)平臺中的適用場景。3.描述用戶流失預警模型的構建步驟，并舉例說明如何利用模型結果優(yōu)化用戶留存策略。4.分析中國聯(lián)通在套餐資費分析中，如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化套餐結構以提高用戶滿意度。五、綜合題（共2題，每題10分，合計20分）1.假設中國聯(lián)通某省分公司需要分析用戶套餐升級行為，已知以下數(shù)據(jù)：-用戶ID、套餐類型、月消費金額、使用時長、年齡、職業(yè)。請設計一個數(shù)據(jù)分析方案，包括數(shù)據(jù)預處理、分析方法、預期結果及業(yè)務建議。2.聯(lián)通某地市發(fā)現(xiàn)用戶投訴主要集中在“網(wǎng)絡信號差”問題，但不同區(qū)域的投訴原因存在差異。請設計一個分析流程，如何通過數(shù)據(jù)分析定位問題根源并提出優(yōu)化建議。答案與解析一、單選題1.B解析：用戶留存率是衡量用戶粘性的核心指標，比新增用戶數(shù)、ARPU值或流量使用量更能反映用戶對產(chǎn)品的長期依賴程度。2.A解析：聚類分析（如K-Means）可用于識別高頻使用場景，將用戶行為模式分組，幫助運營商優(yōu)化網(wǎng)絡資源分配。3.B解析：年輕商務用戶屬于人口細分中的特定群體（年齡、職業(yè)等），適合通過人口屬性進行精準定位。4.B解析：中國聯(lián)通用戶數(shù)據(jù)中，均值/中位數(shù)填充因計算簡單且適用于分布偏態(tài)數(shù)據(jù)而廣泛應用。5.B解析：HDFS是Hadoop的核心組件，用于分布式存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)，符合聯(lián)通海量用戶數(shù)據(jù)的存儲需求。6.A解析：決策樹算法適合處理分類問題，能直觀展示用戶流失的影響因素，便于運營商制定針對性策略。7.B解析：收入貢獻率直接反映套餐盈利能力，比用戶規(guī)?；蚴褂脮r長更準確。8.C解析：社交APP使用時長是衡量用戶社交活躍度的直接指標，其他數(shù)據(jù)維度相關性較低。9.B解析：轉化率（如訂購率、續(xù)費率）是衡量營銷活動ROI的關鍵指標，比參與人數(shù)或曝光量更有效。10.B解析：聚類分析可將重復投訴按主題分組，幫助運營商快速定位問題集中領域。二、多選題1.A、B、C、D解析：聯(lián)通用戶行為數(shù)據(jù)主要來自呼叫、短信、APP日志和社交媒體，問卷調查屬于補充數(shù)據(jù)。2.A、B、C、D解析：5G網(wǎng)絡優(yōu)化需監(jiān)控信號強度、掉話率、帶寬和流量，用戶滿意度屬于主觀評價。3.A、B、C、E解析：RFM、聚類、生命周期分析、消費水平分級均為定量方法，地理區(qū)域劃分屬于定性。4.C、E解析：MLlib是Spark的機器學習庫，GraphX用于圖計算，其他選項與機器學習關聯(lián)較弱。5.A、B、C、D解析：推薦系統(tǒng)需考慮用戶行為、地理位置、當前套餐和競品價格，社交關系屬于次要因素。三、判斷題1.√2.√3.×（心理細分關注價值觀、生活方式等）4.√5.√6.×（決策樹對高維數(shù)據(jù)效果有限，適合低維）7.√8.×（社交活躍度還需結合社交APP類型、互動頻率等）9.√10.√四、簡答題1.用戶分層方法及應用-方法：按消費能力（高、中、低）、使用頻率（高頻、中頻、低頻）、需求類型（社交、娛樂、商務）等分層。-應用：為不同層級用戶制定差異化營銷策略，如高價值用戶專享套餐，低價值用戶促銷活動。2.HDFS與Spark的優(yōu)勢及場景-HDFS：高容錯性、高吞吐量，適用于存儲海量原始數(shù)據(jù)；-Spark：內存計算、支持SQL、機器學習，適用于實時分析和深度挖掘；-場景：HDFS用于歸檔存儲，Spark用于在線分析和模型訓練。3.用戶流失預警模型構建及優(yōu)化-步驟：數(shù)據(jù)收集（消費、使用、投訴等）、特征工程、模型選擇（如決策樹）、評估與優(yōu)化；-建議：針對高風險用戶推送挽留優(yōu)惠，優(yōu)化網(wǎng)絡覆蓋或服務體驗。4.套餐資費優(yōu)化分析-方法：分析各套餐使用率、ARPU貢獻，結合用戶滿意度調整價格或功能；-建議：合并低使用率套餐，推出彈性資費，平衡運營商收益與用戶需求。五、綜合題1.套餐升級行為分析方案-數(shù)據(jù)預處理：清洗缺失值，特征工程（如消費金額分段）；-分析方法：交叉分析（套餐類型與消費金額關系）、聚類分析（用戶畫像）；-預期