2026年數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案架構(gòu)師技能評(píng)估題目一、單選題（共5題，每題2分）1.在構(gòu)建面向金融行業(yè)的客戶(hù)流失預(yù)測(cè)模型時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法最適用于處理缺失值？（2分）A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.基于模型預(yù)測(cè)缺失值（如KNN）D.直接保留缺失值不處理2.某電商平臺(tái)需要設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)，以下哪種架構(gòu)最適合處理高并發(fā)請(qǐng)求？（2分）A.微服務(wù)架構(gòu)（微批處理+流處理結(jié)合）B.單體架構(gòu)（傳統(tǒng)批處理）C.分布式計(jì)算框架（如Spark+Hadoop）D.云原生架構(gòu)（Serverless+事件驅(qū)動(dòng)）3.在歐盟GDPR合規(guī)場(chǎng)景下，以下哪種隱私保護(hù)技術(shù)最能降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)？（2分）A.數(shù)據(jù)加密（加密存儲(chǔ)）B.數(shù)據(jù)匿名化（K匿名/差分隱私）C.數(shù)據(jù)脫敏（哈希脫敏）D.訪問(wèn)控制（RBAC）4.某制造業(yè)企業(yè)需要分析傳感器數(shù)據(jù)以?xún)?yōu)化設(shè)備維護(hù)策略，以下哪種算法最適合進(jìn)行異常檢測(cè)？（2分）A.決策樹(shù)（分類(lèi)）B.線(xiàn)性回歸（預(yù)測(cè)）C.孤立森林（異常檢測(cè)）D.邏輯回歸（二分類(lèi)）5.在構(gòu)建多語(yǔ)言文本分類(lèi)系統(tǒng)時(shí)，以下哪種技術(shù)最適合處理中文和英文混合數(shù)據(jù)？（2分）A.BERT（單語(yǔ)言模型）B.XLM-R（多語(yǔ)言模型）C.Word2Vec（詞嵌入）D.FastText（詞向量）二、多選題（共4題，每題3分）1.在搭建面向醫(yī)療行業(yè)的電子病歷分析平臺(tái)時(shí)，以下哪些技術(shù)可以提升數(shù)據(jù)集成效率？（3分）A.Flink（流處理）B.Kafka（消息隊(duì)列）C.Airflow（工作流編排）D.Sqoop（批處理）E.Elasticsearch（搜索索引）2.在設(shè)計(jì)面向電商平臺(tái)的用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng)時(shí)，以下哪些指標(biāo)屬于高價(jià)值特征？（3分）A.用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)頻次B.瀏覽時(shí)長(zhǎng)C.客單價(jià)D.地址信息E.客服咨詢(xún)次數(shù)3.在實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)欺詐檢測(cè)系統(tǒng)時(shí)，以下哪些架構(gòu)模式可以提高響應(yīng)速度？（3分）A.Lambda架構(gòu)（批處理+流處理）B.Kappa架構(gòu)（純流處理）C.Event-Driven架構(gòu)（事件驅(qū)動(dòng)）D.Microservices架構(gòu)（微服務(wù)）E.BatchProcessing（批處理）4.在構(gòu)建面向智慧城市的交通流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)時(shí)，以下哪些數(shù)據(jù)源可以作為輸入？（3分）A.GPS車(chē)輛軌跡數(shù)據(jù)B.天氣數(shù)據(jù)C.公共交通時(shí)刻表D.社交媒體輿情E.道路攝像頭數(shù)據(jù)三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分）1.簡(jiǎn)述在金融風(fēng)控場(chǎng)景下，如何設(shè)計(jì)一個(gè)可解釋性強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？（5分）2.某企業(yè)需要將實(shí)時(shí)日志數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)湖中，請(qǐng)簡(jiǎn)述ETL流程的設(shè)計(jì)要點(diǎn)。（5分）3.在歐盟GDPR合規(guī)下，如何設(shè)計(jì)一個(gè)符合隱私計(jì)算要求的數(shù)據(jù)共享方案？（5分）四、論述題（共2題，每題10分）1.結(jié)合中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)，論述如何設(shè)計(jì)一個(gè)面向工廠的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)。（10分）2.分析實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)在廣告行業(yè)中的挑戰(zhàn)與解決方案，并說(shuō)明如何優(yōu)化模型性能。（10分）五、實(shí)踐題（共1題，15分）1.假設(shè)某電商平臺(tái)需要設(shè)計(jì)一個(gè)客戶(hù)流失預(yù)警系統(tǒng)，請(qǐng)說(shuō)明：（1）數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理方案；（2）模型選擇與訓(xùn)練策略；（3）模型部署與監(jiān)控方案。（15分）答案與解析一、單選題答案與解析1.C-解析：在金融行業(yè)，數(shù)據(jù)缺失率通常較低，但直接刪除或簡(jiǎn)單填充可能引入偏差。基于模型（如KNN）填充能更好地保留數(shù)據(jù)分布特征，適合高價(jià)值數(shù)據(jù)。2.D-解析：云原生架構(gòu)（Serverless+事件驅(qū)動(dòng)）能彈性伸縮，適合處理高并發(fā)請(qǐng)求，同時(shí)降低運(yùn)維成本。3.B-解析：GDPR要求數(shù)據(jù)不可被逆向識(shí)別，K匿名和差分隱私是歐盟合規(guī)的常用技術(shù)。4.C-解析：孤立森林適合檢測(cè)異常點(diǎn)，適用于傳感器數(shù)據(jù)中的故障檢測(cè)場(chǎng)景。5.B-解析：XLM-R是預(yù)訓(xùn)練的多語(yǔ)言模型，能同時(shí)處理中英文，適合混合語(yǔ)言任務(wù)。二、多選題答案與解析1.A,B,C-解析：Flink和Kafka用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，Airflow用于調(diào)度，提高集成效率。2.A,B,C,E-解析：購(gòu)買(mǎi)頻次、瀏覽時(shí)長(zhǎng)、客單價(jià)和客服咨詢(xún)次數(shù)均能反映用戶(hù)價(jià)值。3.B,C,D-解析：Kappa架構(gòu)純流處理響應(yīng)快，事件驅(qū)動(dòng)和微服務(wù)也支持實(shí)時(shí)性。4.A,B,C,E-解析：GPS、天氣、時(shí)刻表和攝像頭數(shù)據(jù)均能影響交通流量預(yù)測(cè)。三、簡(jiǎn)答題答案與解析1.金融風(fēng)控模型可解釋性設(shè)計(jì)要點(diǎn)：-使用樹(shù)模型（如XGBoost）或LIME解釋局部預(yù)測(cè)；-結(jié)合業(yè)務(wù)規(guī)則（如規(guī)則引擎）驗(yàn)證模型輸出；-提供特征重要性分析（SHAP值）。2.ETL流程設(shè)計(jì)要點(diǎn)：-數(shù)據(jù)清洗（去重、格式統(tǒng)一）；-實(shí)時(shí)采集（Kafka+Flink）；-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（Parquet格式存儲(chǔ)）；-調(diào)度優(yōu)化（Airflow定時(shí)任務(wù)）。3.隱私計(jì)算數(shù)據(jù)共享方案：-使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)不出本地）；-差分隱私添加噪聲；-多方安全計(jì)算（如SMPC）。四、論述題答案與解析1.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)：-數(shù)據(jù)采集：IoT設(shè)備（PLC/傳感器）+邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)；-傳輸：MQTT協(xié)議+5G網(wǎng)絡(luò)；-分析：時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（InfluxDB）+機(jī)器學(xué)習(xí)（異常檢測(cè)）；-應(yīng)用：預(yù)測(cè)性維護(hù)+能耗優(yōu)化。2.實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)優(yōu)化：-挑戰(zhàn)：冷啟動(dòng)、數(shù)據(jù)稀疏性、實(shí)時(shí)性要求；-解決方案：-離線(xiàn)特征工程+在線(xiàn)模型更新（Lambda架構(gòu)）；-熱門(mén)商品優(yōu)先推薦（雙策略）；-A/B測(cè)試動(dòng)態(tài)調(diào)整模型。五、實(shí)踐題答案與解析1.客戶(hù)流失預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)：（1）數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：-采集用戶(hù)行為數(shù)據(jù)（瀏覽/購(gòu)買(mǎi)/退貨）；-清洗數(shù)據(jù)（缺失值填充/異常值處理）；-特征工程（RFM模型/用戶(hù)活躍度）。（2）模型選擇與訓(xùn)練：-邏