2026年中國(guó)電信招聘考試大數(shù)據(jù)分析核心專(zhuān)項(xiàng)訓(xùn)練題含答案一、單選題（共10題，每題2分，共20分）1.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的組件是？A.YARNB.HiveC.HDFSD.Spark2.以下哪種算法不屬于聚類(lèi)算法？A.K-MeansB.決策樹(shù)C.DBSCAND.層次聚類(lèi)3.中國(guó)電信5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)中，大數(shù)據(jù)分析可用于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源的場(chǎng)景包括？A.用戶(hù)流量預(yù)測(cè)B.基站選址優(yōu)化C.網(wǎng)絡(luò)故障診斷D.以上都是4.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的方法不包括？A.刪除缺失值B.均值填充C.眾數(shù)填充D.回歸預(yù)測(cè)填充5.SparkSQL中，用于執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的函數(shù)是？A.`filter()`B.`groupBy()`C.`withColumn()`D.以上都是6.中國(guó)電信智慧城市項(xiàng)目中，大數(shù)據(jù)分析可應(yīng)用于？A.交通流量分析B.能耗優(yōu)化C.公共安全監(jiān)控D.以上都是7.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型的適用場(chǎng)景是？A.具有明顯季節(jié)性規(guī)律的數(shù)據(jù)B.線(xiàn)性關(guān)系不明顯的數(shù)據(jù)C.缺失較多數(shù)據(jù)D.非平穩(wěn)數(shù)據(jù)8.中國(guó)電信云服務(wù)中，大數(shù)據(jù)分析可用于？A.客戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建B.資源調(diào)度優(yōu)化C.風(fēng)險(xiǎn)控制D.以上都是9.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評(píng)估模型性能的指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.以上都是10.在分布式計(jì)算中，MapReduce模型的兩個(gè)主要階段是？A.Map和ShuffleB.Map和ReduceC.Shuffle和SortD.Split和Map二、多選題（共5題，每題3分，共15分）1.中國(guó)電信大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)包括？A.HDFSB.MySQLC.MongoDBD.Redis2.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，過(guò)擬合的解決方法包括？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.降低模型復(fù)雜度D.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量3.在電信行業(yè)，大數(shù)據(jù)分析可用于？A.網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維優(yōu)化B.客戶(hù)流失預(yù)測(cè)C.精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)D.5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃4.Spark生態(tài)系統(tǒng)中的核心組件包括？A.SparkCoreB.SparkSQLC.MLlibD.HadoopMapReduce5.在數(shù)據(jù)清洗中，常見(jiàn)的異常值處理方法包括？A.刪除異常值B.分箱處理C.標(biāo)準(zhǔn)化D.回歸修正三、判斷題（共5題，每題2分，共10分）1.大數(shù)據(jù)的4V特征包括Volume、Velocity、Variety和Veracity。（正確/錯(cuò)誤）2.中國(guó)電信的“天翼云”屬于公有云平臺(tái)。（正確/錯(cuò)誤）3.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可用于發(fā)現(xiàn)商品購(gòu)買(mǎi)模式。（正確/錯(cuò)誤）4.Hive是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組件。（正確/錯(cuò)誤）5.K-Means聚類(lèi)算法對(duì)初始聚類(lèi)中心的選擇敏感。（正確/錯(cuò)誤）四、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的主要組件及其功能。2.中國(guó)電信如何利用大數(shù)據(jù)分析提升客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)？3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。4.解釋時(shí)間序列分析中ARIMA模型的基本原理。五、論述題（共2題，每題10分，共20分）1.結(jié)合中國(guó)電信的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，論述大數(shù)據(jù)分析在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維優(yōu)化中的應(yīng)用價(jià)值。2.分析大數(shù)據(jù)分析在中國(guó)電信精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的實(shí)施步驟及挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題1.C解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的分布式文件系統(tǒng)。2.B解析：決策樹(shù)屬于分類(lèi)或回歸算法，不屬于聚類(lèi)算法。3.D解析：大數(shù)據(jù)分析可通過(guò)流量預(yù)測(cè)、基站選址和網(wǎng)絡(luò)故障診斷等手段優(yōu)化5G網(wǎng)絡(luò)資源。4.D解析：回歸預(yù)測(cè)填充屬于復(fù)雜插補(bǔ)方法，不屬于常規(guī)缺失值處理手段。5.D解析：`filter()`、`groupBy()`和`withColumn()`都是SparkSQL中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作。6.D解析：大數(shù)據(jù)分析可應(yīng)用于交通流量、能耗優(yōu)化和公共安全等多個(gè)智慧城市場(chǎng)景。7.A解析：ARIMA模型適用于具有明顯季節(jié)性規(guī)律的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。8.D解析：大數(shù)據(jù)分析可支持客戶(hù)畫(huà)像、資源調(diào)度和風(fēng)險(xiǎn)控制等云服務(wù)優(yōu)化。9.D解析：準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)都是評(píng)估分類(lèi)模型性能的常用指標(biāo)。10.B解析：MapReduce模型的兩個(gè)主要階段是Map和Reduce。二、多選題1.A、C、D解析：HDFS、MongoDB和Redis是中國(guó)電信大數(shù)據(jù)平臺(tái)中常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)。2.A、B、C解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化和降低模型復(fù)雜度是解決過(guò)擬合的常用方法。3.A、B、C、D解析：大數(shù)據(jù)分析可應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維、客戶(hù)流失預(yù)測(cè)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃。4.A、B、C、D解析：SparkCore、SparkSQL、MLlib和HadoopMapReduce是Spark生態(tài)系統(tǒng)的核心組件。5.A、B、D解析：刪除異常值、分箱處理和回歸修正屬于異常值處理方法，標(biāo)準(zhǔn)化主要用于數(shù)據(jù)縮放。三、判斷題1.正確解析：大數(shù)據(jù)的4V特征包括Volume（體量）、Velocity（速度）、Variety（多樣性）和Veracity（真實(shí)性）。2.正確解析：天翼云是中國(guó)電信提供的公有云服務(wù)。3.正確解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可用于發(fā)現(xiàn)商品購(gòu)買(mǎi)模式，如“購(gòu)買(mǎi)啤酒的人會(huì)購(gòu)買(mǎi)尿布”。4.正確解析：Hive基于Hadoop，支持?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢(xún)。5.正確解析：K-Means對(duì)初始聚類(lèi)中心的選擇敏感，可能導(dǎo)致結(jié)果不穩(wěn)定。四、簡(jiǎn)答題1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的主要組件及其功能-HDFS：分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)。-MapReduce：分布式計(jì)算框架，用于處理海量數(shù)據(jù)。-YARN：資源管理器，負(fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度和資源分配。-Hive：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，支持SQL查詢(xún)。-Spark：快速大數(shù)據(jù)處理框架，支持批處理和流處理。2.中國(guó)電信如何利用大數(shù)據(jù)分析提升客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)-客戶(hù)畫(huà)像：分析用戶(hù)行為，提供個(gè)性化服務(wù)。-智能客服：通過(guò)NLP技術(shù)優(yōu)化客服機(jī)器人。-故障預(yù)測(cè)：提前發(fā)現(xiàn)并解決網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，減少客戶(hù)投訴。3.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值和重復(fù)值。-數(shù)據(jù)集成：合并多源數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)變換：歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)量，提高效率。4.時(shí)間序列分析中ARIMA模型的基本原理ARIMA（自回歸積分移動(dòng)平均）模型用于分析具有時(shí)間依賴(lài)性的數(shù)據(jù)，通過(guò)差分處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，結(jié)合自回歸（AR）和移動(dòng)平均（MA）成分進(jìn)行預(yù)測(cè)。五、論述題1.大數(shù)據(jù)分析在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維優(yōu)化中的應(yīng)用價(jià)值-故障預(yù)測(cè)：通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)流量和設(shè)備狀態(tài)，提前預(yù)測(cè)故障，減少停機(jī)時(shí)間。-資源調(diào)度：優(yōu)化基站和頻譜資源分配，提升網(wǎng)絡(luò)效率