2025年數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)綜合能力考試試卷及答案1.單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.1在HDFS中，NameNode的主要職責(zé)是A.存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)塊B.管理文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)C.執(zhí)行Map任務(wù)D.執(zhí)行Reduce任務(wù)答案：B1.2下列關(guān)于SparkRDD的描述正確的是A.RDD支持細(xì)粒度原地修改B.RDD的lineage信息在checkpoint后自動(dòng)丟失C.RDD的partition數(shù)量決定并行度上限D(zhuǎn).RDD只能通過HDFS文件創(chuàng)建答案：C1.3在Pythonpandas中，執(zhí)行df.groupby('city')['sales'].agg(['sum','mean'])后返回對(duì)象的索引是A.原始行索引B.無索引C.以city為索引的DataFrameD.多級(jí)索引，第一級(jí)city，第二級(jí)sum/mean答案：C1.4若隨機(jī)變量X服從參數(shù)λ=3的泊松分布，則P(X=2)等于A.(3^2/2!)e^(3)B.(2^3/3!)e^(2)C.(3^2/3!)e^(3)D.(2^2/2!)e^(2)答案：A1.5在Kmeans算法中，若初始質(zhì)心選擇不當(dāng)最可能導(dǎo)致的異?，F(xiàn)象是A.收斂速度加快B.聚類輪廓系數(shù)突然增大C.空簇出現(xiàn)D.目標(biāo)函數(shù)單調(diào)不減答案：C1.6Flink的checkpoint機(jī)制基于A.分布式快照B.兩階段提交協(xié)議C.Paxos算法D.主從復(fù)制日志答案：A1.7在HiveQL中，下列語句不會(huì)觸發(fā)MapReduce作業(yè)的是A.SELECTCOUNT()FROMtB.SELECTFROMtLIMIT10C.SELECTcity,SUM(sales)FROMtGROUPBYcityD.SELECTFROMtWHEREdt='20250101'答案：B1.8當(dāng)特征矩陣X存在嚴(yán)格多重共線時(shí)，線性回歸系數(shù)的OLS估計(jì)A.方差為零B.無偏但方差無限大C.有偏但方差減小D.無法唯一確定答案：D1.9在Kafka中，保證同一分區(qū)消息順序性的最佳生產(chǎn)配置是A.acks=0B.retries=0C.max.in.flight.requests.per.connection=1D.batch.size=0答案：C1.10使用梯度提升樹時(shí)，增加學(xué)習(xí)率η并保持其它參數(shù)不變，模型往往會(huì)A.過擬合風(fēng)險(xiǎn)降低B.訓(xùn)練誤差下降更快但易過擬合C.樹的數(shù)量必須減少D.特征重要性趨于均勻答案：B2.多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）2.1下列屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫CAP理論中“可用性”表現(xiàn)的有A.讀寫操作總能返回結(jié)果，不保證最新B.系統(tǒng)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)時(shí)拒絕服務(wù)C.允許短暫讀取舊數(shù)據(jù)D.所有節(jié)點(diǎn)在同一時(shí)刻看到相同數(shù)據(jù)答案：A、C2.2在特征工程中，可有效降低高維稀疏文本維度的方法有A.TFIDF+截?cái)郤VDB.Word2Vec求平均C.OneHotEncoding+PCAD.HashingTrick答案：A、B、D2.3關(guān)于A/B測(cè)試，下列做法正確的有A.實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組用戶必須互斥B.指標(biāo)提升0.5%即可立即全量發(fā)布C.使用雙尾t檢驗(yàn)需驗(yàn)證方差齊性D.多重比較需進(jìn)行Bonferroni校正答案：A、C、D2.4在深度學(xué)習(xí)模型serving階段，以下技術(shù)能夠減少延遲的有A.模型蒸餾B.權(quán)重量化到INT8C.增加Dropout率D.TensorRT優(yōu)化答案：A、B、D2.5下列Python代碼段可正確實(shí)現(xiàn)DataFrame行歸一化（每行和為1）的有A.df.div(df.sum(axis=1),axis=0)B.df.apply(lambdax:x/x.sum(),axis=1)C.df/df.sum(axis=0)D.df.multiply(1/df.sum(axis=1),axis=0)答案：A、B、D3.填空題（每空2分，共20分）3.1在HBase中，用于實(shí)現(xiàn)Region自動(dòng)分裂的參數(shù)是________，默認(rèn)大小為________GB。答案：hbase.hregion.max.filesize，103.2給定時(shí)間序列模型X_t=0.7X_{t1}+ε_(tái)t，其平穩(wěn)條件為特征方程根的模________1。答案：小于3.3在SQL優(yōu)化中，謂詞下推的英文術(shù)語是________。答案：predicatepushdown3.4若卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為32×32×3，使用10個(gè)5×5卷積核，stride=1，padding=0，則輸出特征圖尺寸為________×________×________。答案：28，28，103.5在Pythonsklearn中，使用交叉網(wǎng)格搜索的類名是________。答案：GridSearchCV3.6分布式訓(xùn)練參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)里，worker節(jié)點(diǎn)主要完成________，server節(jié)點(diǎn)主要完成________。答案：前向與梯度計(jì)算，參數(shù)存儲(chǔ)與更新3.7若隨機(jī)森林OOB誤差為0.15，則袋外估計(jì)的準(zhǔn)確率等于________。答案：0.853.8在Airflow中，任務(wù)實(shí)例狀態(tài)為upstream_failed表示________。答案：上游任務(wù)失敗導(dǎo)致本任務(wù)無法運(yùn)行4.判斷題（每題1分，共10分，正確寫“T”，錯(cuò)誤寫“F”）4.1SparkSQL的catalyst優(yōu)化器能自動(dòng)把子查詢展開為連接操作。答案：T4.2L1正則化在邏輯回歸中不可產(chǎn)生稀疏解。答案：F4.3在Kafka中，consumergrouprebalance必然導(dǎo)致分區(qū)消費(fèi)位移丟失。答案：F4.4使用PythonGIL導(dǎo)致多線程無法提高CPU密集型任務(wù)速度。答案：T4.5當(dāng)深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練損失持續(xù)下降而驗(yàn)證損失上升時(shí)，應(yīng)降低批大小。答案：F4.6在Hive中，ORC格式支持謂詞下推而Parquet不支持。答案：F4.7若兩個(gè)隨機(jī)變量獨(dú)立，則它們一定不相關(guān)。答案：T4.8在XGBoost中，設(shè)置reg_lambda為0表示不對(duì)葉子權(quán)重進(jìn)行L2正則化。答案：T4.9使用Elasticsearch進(jìn)行聚合查詢時(shí)，doc_values必須關(guān)閉以節(jié)省磁盤。答案：F4.10在時(shí)間序列交叉驗(yàn)證中，訓(xùn)練集窗口可以隨機(jī)打亂以增加泛化性。答案：F5.簡(jiǎn)答題（封閉型，每題6分，共18分）5.1簡(jiǎn)述MapReduce中“數(shù)據(jù)本地性”概念，并給出Hadoop提升數(shù)據(jù)本地性的兩項(xiàng)具體機(jī)制。答案：數(shù)據(jù)本地性指計(jì)算任務(wù)盡可能在存儲(chǔ)有目標(biāo)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸。機(jī)制1：JobTracker調(diào)度時(shí)優(yōu)先匹配同節(jié)點(diǎn)本地任務(wù)；機(jī)制2：HDFS塊默認(rèn)三副本分布在不同機(jī)架，增加本地命中概率。5.2寫出使用Pythonpandas檢測(cè)并刪除重復(fù)行的代碼，要求保留首次出現(xiàn)行。答案：df=df.drop_duplicates(keep='first')5.3說明隨機(jī)森林與梯度提升樹在訓(xùn)練方式上的根本區(qū)別。答案：隨機(jī)森林為Bagging并行訓(xùn)練多棵獨(dú)立樹，最終投票或平均；梯度提升樹為Boosting串行訓(xùn)練，每棵樹擬合前序殘差，結(jié)果加權(quán)累加。6.簡(jiǎn)答題（開放型，每題8分，共16分）6.1某電商公司日活1000萬，擬實(shí)時(shí)推薦商品，延遲要求<200ms。請(qǐng)給出技術(shù)選型和架構(gòu)草圖，并說明如何權(quán)衡一致性、可用性與分區(qū)容錯(cuò)。答案：選型：Kafka+Flink+Redis+微服務(wù)推薦API。架構(gòu)：客戶端埋點(diǎn)→Kafka→FlinkCEP處理行為流→特征寫入Redis→推薦服務(wù)讀取用戶特征與商品向量做近實(shí)時(shí)計(jì)算→返回TopN。CAP權(quán)衡：推薦場(chǎng)景容忍短暫舊數(shù)據(jù)，優(yōu)先AP；Redis異步副本，F(xiàn)linkcheckpoint保證最終一致；網(wǎng)絡(luò)分區(qū)時(shí)Redis繼續(xù)提供緩存讀，寫入隊(duì)列延遲回放，犧牲強(qiáng)一致?lián)Q取可用性。6.2描述一次你解決模型上線后性能衰減的真實(shí)或模擬案例，包括問題定位、根因、解決方案與復(fù)盤。答案：案例：點(diǎn)擊率模型上線一周后AUC從0.82降至0.75。定位：監(jiān)控顯示特征分布漂移，發(fā)現(xiàn)新渠道用戶占比30%，該渠道缺失歷史特征。根因：訓(xùn)練集未覆蓋新渠道，導(dǎo)致模型外推失效。解決：1)收集新渠道一周數(shù)據(jù)重標(biāo)樣本；2)采用遷移學(xué)習(xí)，用原模型做預(yù)訓(xùn)練，微調(diào)最后兩層；3)上線灰度，AUC恢復(fù)0.81。復(fù)盤：建立特征監(jiān)控Dashboard，設(shè)置PSI>0.2自動(dòng)告警；訓(xùn)練數(shù)據(jù)每周滾動(dòng)更新；引入域適應(yīng)正則項(xiàng)提高魯棒性。7.計(jì)算題（共30分）7.1給定線性回歸模型y=Xβ+ε，其中X為n×p矩陣，秩為p，ε~N(0,σ^2I)。請(qǐng)推導(dǎo)β的極大似然估計(jì)，并證明其等于最小二乘估計(jì)。（10分）答案：似然函數(shù)L(β,σ^2)=(2πσ^2)^(n/2)exp{1/(2σ^2)||yXβ||^2}。對(duì)β求導(dǎo)得?lnL/?β=(1/σ^2)X'(yXβ)。令導(dǎo)數(shù)為零得X'Xβ=X'y，故β_hat=(X'X)^(1)X'y，與最小二乘正規(guī)方程一致，得證。7.2某數(shù)據(jù)集含100萬條樣本，特征維度2×10^5，采用隨機(jī)梯度下降訓(xùn)練邏輯回歸，批大小為200，學(xué)習(xí)率0.03，L2正則系數(shù)λ=1e4。若權(quán)重用32位浮點(diǎn)存儲(chǔ)，求：(1)單輪迭代參數(shù)所需的內(nèi)存字節(jié)數(shù)；(2)若采用增量更新w:=wη(g+λw)，寫出單次參數(shù)更新所需浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)（乘加分開計(jì)）。（10分）答案：(1)參數(shù)向量200000×4字節(jié)=800000字節(jié)≈0.76MB；(2)梯度g維度200000，更新式含λw乘法200000次，g+λw加法200000次，η(...)乘法200000次，w減法200000次，共浮點(diǎn)乘400000次，浮點(diǎn)加200000次。7.3使用Apriori算法對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行頻繁項(xiàng)集挖掘，最小支持度閾值minsup=0.4。給定事務(wù)：T1{A,B,C}，T2{B,C}，T3{A,C}，T4{B,D}，T5{A,B,C,D}。(1)列出所有1頻繁項(xiàng)集及其支持度計(jì)數(shù)；(2)列出所有2頻繁項(xiàng)集；(3)寫出由2頻繁項(xiàng)集生成的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，滿足最小置信度minconf=0.7。（10分）答案：(1)A:4,B:4,C:3,D:2→1頻繁{A,B,C}(2)AB:3,AC:3,BC:3→2頻繁{AB,AC,BC}(3)規(guī)則：A→B，置信度3/4=0.75>0.7；B→A，3/4=0.75；A→C，3/4=0.75；C→A，3/3=1；B→C，3/4=0.75；C→B，3/3=1。共6條滿足。8.綜合分析題（共41分）8.1某市地鐵閘機(jī)每天產(chǎn)生20億條刷卡記錄，字段：card_id,station,time,type(0=進(jìn)，1=出)。需在次日8點(diǎn)前完成以下任務(wù)：a)計(jì)算任意兩站間OD矩陣（出行量）；b)找出高峰時(shí)段（7:009:00）每個(gè)站點(diǎn)的凈流入量；c)檢測(cè)異常滯留乘客（刷卡進(jìn)站后超過6小時(shí)無出站記錄）。請(qǐng)給出基于Hadoop/Spark的完整數(shù)據(jù)流程，含ETL、分區(qū)策略、關(guān)鍵代碼片段、性能估算。（15分）答案：ETL：Flume采集→Kafka→SparkStreaming落地HDFS按dt=yyyyMMdd分區(qū)，Snappy壓縮。OD矩陣：Map階段映射(key=(ostation,dstation),value=1)，ReduceByKey求和，輸出ORC。高峰凈流入：filterhour∈[7,9]，map(station,type==0?1:1)，reduceByKey求和。異常滯留：map(card_id,(time,type,station))，groupByKey后排序，配對(duì)進(jìn)出記錄，無匹配且max(time_in)+6h<now標(biāo)記異常，輸出Parquet。分區(qū)策略：原始數(shù)據(jù)按station哈希1000分區(qū)，避免傾斜；中間結(jié)果按card_id哈希。性能：20億條≈2TB，Spark200executor×4core×8GB，預(yù)計(jì)1.5小時(shí)完成。關(guān)鍵代碼：rdd.map(x=>((x(1),x(3)),1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/od")stationFlow=rdd.filter(x=>h>=7&&h<9).map(x=>(x(1),if(x(3)==0)1else1)).reduceByKey(_+_)8.2某金融風(fēng)控模型采用XGBoost，訓(xùn)練集正負(fù)樣本比例1:99，特征500維。上線后precision@top1%=0.12，遠(yuǎn)低于離線評(píng)估0.35。請(qǐng)系統(tǒng)分析可能原因，提出診斷步驟與改進(jìn)方案。（13分）答案：原因：1)時(shí)間穿越，特征含未來信息；2)樣本選擇偏差，訓(xùn)練集與線上分布差異；3)標(biāo)簽定義不一致；4)超參過擬合。診斷：a)檢查特征生成時(shí)間戳；b)計(jì)算線上最近一周PSI>0.3特征列表；c)重新標(biāo)注1000條線上樣本驗(yàn)證標(biāo)簽。改進(jìn)：采用時(shí)間切分交叉驗(yàn)證；刪除高PSI特征；使用FocalLoss調(diào)權(quán)；上線前做shadowmode，收集真實(shí)標(biāo)簽再迭代；引入對(duì)抗驗(yàn)證檢測(cè)分布漂移。8.3設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)欺詐檢測(cè)系統(tǒng)，輸入包含用戶交易文本備注、商品圖片、交易金額序列。請(qǐng)給出模型結(jié)構(gòu)圖、損失函數(shù)、訓(xùn)練策略、推理優(yōu)化方案，并說明如何解釋模型決策。（13分）答案：結(jié)構(gòu)：文本BERTBase→768維向量；圖片EfficientNetB0→1280維；金額序列用1DCNN+BiLSTM→256維；三模態(tài)向量拼接→FC→sigmoid輸出欺詐概率。損失：加權(quán)二元交叉熵，正樣本權(quán)重=50。訓(xùn)練：凍結(jié)BERT前三層微調(diào)，圖片網(wǎng)絡(luò)用ImageNet預(yù)訓(xùn)練，多模態(tài)聯(lián)合訓(xùn)練，學(xué)習(xí)率3e5，earlystoppingpatience=3。推理：模型蒸餾到TinyBERT+MobileNetV3，TensorRT量化INT8，批大小=64，GPUT4延遲12ms。解釋：集成GradCAM高亮圖片可疑區(qū)域；BERT采用IntegratedGradient給出重要token；金額序列用attention權(quán)重可視化。提供SHAP值報(bào)告給業(yè)務(wù)，滿足監(jiān)管可解釋要求。9.設(shè)計(jì)題（共20分）9.1