数据岗位招聘笔试题及解答(某大型央企)2024年.docxVIP

2024年招聘数据岗位笔试题及解答(某大型央企)

一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）

1、下列哪种算法属于无监督学习？

A.线性回归

B.决策树分类

C.K-means聚类

D.支持向量机

答案：C

解析：

无监督学习是指从未标记的数据中寻找模式的一种机器学习方法。K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，它通过将数据集中的样本分配给不同的簇来实现数据的分组，而无需预先知道每个样本所属的类别。线性回归、决策树分类和支持向量机都是有监督学习算法，它们需要使用带有标签的数据进行训练。

2、在数据预处理阶段，哪一项技术主要用于处理缺失值？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据转换

D.数据规约

答案：A

解析：

数据清洗是数据预处理的一部分，涉及检测和修正或移除数据集中的错误和不一致之处。处理缺失值是数据清洗中的一个重要方面，可能包括删除含有缺失值的记录、填补缺失值（如用平均值、中位数或最常见值等）、或者采用更复杂的统计方法或机器学习模型来估计缺失值。数据集成指的是合并来自不同来源的数据；数据转换涉及调整数据格式或规模以适应数据分析的需求；数据规约则是为了简化数据集，减少分析所需的数据量，同时保持其完整性。

3、以下哪个统计方法适用于描述一组数据的集中趋势？

A.标准差

B.离散系数

C.中位数

D.百分位数

答案：C

解析：中位数是描述一组数据集中趋势的一种方法，它将数据集分为两部分，其中一半的数据值小于中位数，另一半的数据值大于中位数。标准差（A）和离散系数（B）是描述数据分散程度的统计量，而百分位数（D）则是描述数据分布位置的一种方法。因此，选项C中位数是描述集中趋势的正确答案。

4、在数据分析中，以下哪个术语指的是样本中每个观测值与其均值之差的平方？

A.方差

B.离差

C.标准差

D.离散系数

答案：A

解析：方差（A）是描述一组数据分散程度的统计量，它通过计算每个观测值与其均值之差的平方的平均值来衡量。离差（B）是指每个观测值与其均值之差，但不是平方。标准差（C）是方差的平方根，用于描述数据的分散程度。离散系数（D）是标准差与均值的比值，用于比较不同数据集的离散程度。因此，选项A方差是正确答案。

5、以下哪个指标通常用来衡量数据集的多样性？

A.标准差

B.偏度

C.奇异值

D.信息熵

答案：D

解析：信息熵是用来衡量数据集多样性的指标。它反映了数据集中各个类别或者不同特征的分布情况，信息熵越大，数据的多样性越高。标准差通常用来衡量数据的离散程度；偏度用来衡量数据分布的对称性；奇异值通常用来检测数据中的异常值。

6、在数据仓库中，以下哪种操作通常用于数据的集成？

A.ETL

B.OLAP

C.Hadoop

D.NoSQL

答案：A

解析：ETL（Extract,Transform,Load）是一种数据集成技术，它包括从数据源中提取（Extract）数据，对数据进行转换（Transform）以符合目标系统的要求，然后将转换后的数据加载（Load）到目标系统中。OLAP（OnlineAnalyticalProcessing）是一种数据分析技术，主要用于多维数据分析；Hadoop是一种分布式计算框架，用于大规模数据处理；NoSQL是一种非关系型数据库管理系统，用于存储和管理非结构化或半结构化数据。

7、以下关于数据清洗技术的描述，不正确的是：

A.数据清洗是指从原始数据中去除错误、缺失和不一致的数据的过程

B.数据清洗通常包括数据验证、数据转换和数据填充等步骤

C.数据清洗是数据挖掘和分析过程中的一个重要步骤，但不影响最终的分析结果

D.数据清洗可以通过人工审核、自动化脚本或数据清洗工具来完成

答案：C

解析：数据清洗是数据挖掘和分析过程中的一个重要步骤，并且对最终的分析结果有直接影响。因为如果数据中存在错误、缺失或不一致的信息，可能会导致分析结果的偏差或误导。其他选项A、B、D都是数据清洗的正确描述。

8、以下关于大数据处理技术的描述，错误的是：

A.Hadoop是大数据处理的一种框架，通过MapReduce实现数据的分布式处理

B.Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，可以替代Hadoop中的MapReduce

C.NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等，特别适合处理大规模的非结构化和半结构化数据

D.数据仓库用于存储历史数据，支持数据分析和报告，与大数据处理技术无关

答案：D

解析：数据仓库与大数据处理技术是相辅相成的。数据仓库通常用于存储和管理企业级的数据，这些数据可以来自不同的来源，包括大数据处理平台。数据仓库支持复杂的数据分析和报告，而大数据处理技术可以帮助从大量数据中提取有价值的信息。因此，选项