2025年大数据分析师职业测试卷：数据库设计与数据仓库管理试题

2025年大数据分析师职业测试卷：数据库设计与数据仓库管理试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、关系数据库设计要求：根据给出的实体和属性，完成以下关系数据库设计任务，包括确定属性的主键、外键以及关系的完整性约束。1.实体-属性列表：-实体：学生（学号，姓名，性别，出生日期，专业）-实体：课程（课程号，课程名，学分，教师号）-实体：教师（教师号，姓名，职称，所属学院）-实体：成绩（学号，课程号，成绩）2.完成以下关系图设计：a.确定每个实体的主键和外键。b.确定实体之间的关系及其约束。c.设计出每个实体的属性列表。二、SQL语言基础要求：根据以下SQL语句，回答问题并完成相应的操作。1.给定以下SQL语句：```sqlSELECT*FROM学生WHERE性别='男';```a.请说明这条SQL语句的作用。b.请用一条SQL语句查询所有女学生的姓名和专业。2.给定以下SQL语句：```sqlINSERTINTO教师(教师号,姓名,职称,所属学院)VALUES('T001','张三','教授','计算机学院');```a.请说明这条SQL语句的作用。b.请用一条SQL语句向教师表中插入一条新的记录，包括教师号、姓名、职称和所属学院。三、数据仓库概念要求：根据以下数据仓库相关概念，回答问题。1.数据仓库的主要目的是什么？2.数据仓库与数据库的主要区别是什么？3.数据仓库的数据源通常包括哪些？4.数据仓库的设计通常遵循哪些原则？5.什么是OLAP？6.什么是ETL？7.什么是数据挖掘？8.数据仓库中常见的维度包括哪些？9.数据仓库中常见的度量包括哪些？10.什么是数据立方体？四、数据仓库设计要求：根据以下场景，完成数据仓库设计任务。1.场景描述：-一个在线零售公司希望构建一个数据仓库，以支持销售分析。-数据仓库需要包含以下信息：-产品（产品ID，产品名称，价格）-客户（客户ID，客户名称，客户等级）-订单（订单ID，订单日期，客户ID，产品ID，数量，销售额）-支付（支付ID，支付日期，订单ID，支付金额）2.完成以下任务：a.确定数据仓库的维度和度量。b.设计出数据仓库中的事实表和维度表。c.确定事实表与维度表之间的关系。d.设计出数据仓库的粒度级别。四、数据仓库建模要求：根据以下业务需求，完成数据仓库的星型模式和雪花模式建模。1.业务需求：-公司希望分析客户购买历史，以了解客户的购买行为。-数据仓库需要包含以下信息：-客户（客户ID，客户名称，客户等级，注册日期）-产品（产品ID，产品名称，价格，类别）-订单（订单ID，订单日期，客户ID，产品ID，数量）2.完成以下建模任务：a.设计星型模式，包括事实表和维度表。b.设计雪花模式，包括事实表和维度表。c.比较星型模式和雪花模式在性能和复杂度上的差异。五、ETL过程要求：根据以下ETL过程，回答问题并完成相应的操作。1.给定以下ETL过程描述：a.从源系统抽取数据。b.对数据进行清洗和转换。c.将清洗和转换后的数据加载到目标数据库。2.完成以下任务：a.请简述ETL过程的主要步骤。b.请说明ETL过程中数据清洗和转换的目的。c.请设计一个ETL过程的示例，包括数据源、数据转换规则和目标数据库。六、数据仓库维护要求：根据以下数据仓库维护场景，回答问题。1.场景描述：-数据仓库已运行一年，但最近发现一些数据质量问题，例如数据重复、数据缺失和错误的数据类型。2.完成以下维护任务：a.请列举可能导致数据质量问题的原因。b.请提出一种解决数据重复问题的方法。c.请提出一种解决数据缺失问题的方法。d.请提出一种解决错误数据类型问题的方法。本次试卷答案如下：一、关系数据库设计1.实体-属性列表：-实体：学生（学号[主键]，姓名，性别，出生日期，专业）-实体：课程（课程号[主键]，课程名，学分，教师号[外键]）-实体：教师（教师号[主键]，姓名，职称，所属学院）-实体：成绩（学号[外键]，课程号[外键]，成绩）2.完成以下关系图设计：a.确定每个实体的主键和外键。-学生：学号-课程：课程号-教师：教师号-成绩：学号（与学生表关联），课程号（与课程表关联）b.确定实体之间的关系及其约束。-学生与成绩：一对多（一个学生可以有多个成绩）-课程与成绩：一对多（一个课程可以有多个成绩）-教师与课程：多对一（一个教师可以教授多个课程，一个课程只能由一个教师教授）-教师与成绩：多对多（一个教师可以教授多个学生的课程，一个学生可以多个教师的课程）c.设计出每个实体的属性列表。-学生：学号（主键），姓名，性别，出生日期，专业-课程：课程号（主键），课程名，学分，教师号（外键）-教师：教师号（主键），姓名，职称，所属学院-成绩：学号（外键），课程号（外键），成绩二、SQL语言基础1.给定以下SQL语句：```sqlSELECT*FROM学生WHERE性别='男';```a.请说明这条SQL语句的作用。-解析：该SQL语句用于从学生表中检索所有性别为男的记录。b.请用一条SQL语句查询所有女学生的姓名和专业。-解析：可以使用以下SQL语句实现：```sqlSELECT姓名,专业FROM学生WHERE性别='女';```2.给定以下SQL语句：```sqlINSERTINTO教师(教师号,姓名,职称,所属学院)VALUES('T001','张三','教授','计算机学院');```a.请说明这条SQL语句的作用。-解析：该SQL语句用于向教师表中插入一条新的记录，包括教师号、姓名、职称和所属学院。b.请用一条SQL语句向教师表中插入一条新的记录，包括教师号、姓名、职称和所属学院。-解析：可以使用以下SQL语句实现：```sqlINSERTINTO教师(教师号,姓名,职称,所属学院)VALUES('T002','李四','副教授','电子学院');```三、数据仓库概念1.数据仓库的主要目的是什么？-解析：数据仓库的主要目的是支持企业的决策制定过程，通过存储和分析历史数据，提供洞察和预测。2.数据仓库与数据库的主要区别是什么？-解析：数据仓库与数据库的主要区别在于设计目的、数据结构、数据来源和查询方式。数据仓库是为了支持决策分析而设计，具有多维数据结构，数据来自多个源，用于查询和分析；而数据库是为了存储和管理数据而设计，具有传统的二维表结构，数据来自单个源，用于日常操作。3.数据仓库的数据源通常包括哪些？-解析：数据仓库的数据源通常包括事务型数据库、外部数据库、日志文件、Web日志等。4.数据仓库的设计通常遵循哪些原则？-解析：数据仓库的设计通常遵循以下原则：-数据集成：确保数据源的一致性和准确性。-数据粒度：根据分析需求确定数据粒度。-数据一致性：保证数据在各个层级的准确性。-数据完整性：确保数据的完整性和一致性。-数据安全性：保护数据不被未授权访问。5.什么是OLAP？-解析：OLAP（在线分析处理）是一种数据访问和分析技术，它允许用户从多维数据源中进行复杂的数据查询和分析。6.什么是ETL？-解析：ETL（提取、转换、加载）是一种数据处理流程，用于将数据从源系统提取出来，进行转换和清洗，然后将数据加载到目标系统中。7.什么是数据挖掘？-解析：数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，通过统计分析和机器学习等方法，发现数据中的模式和关联。8.数据仓库中常见的维度包括哪些？-解析：数据仓库中常见的维度包括时间、地理位置、产品、客户、组织等。9.数据仓库中常见的度量包括哪些？-解析：数据仓库中常见的度量包括销售额、利润、数量、增长率等。10.什么是数据立方体？-解析：数据立方体是一种数据模型，用于组织多维数据，以便进行多维分析。它通常由多个维度和度量组成，形成了一个多维的数据结构。四、数据仓库建模1.业务需求：-公司希望分析客户购买历史，以了解客户的购买行为。-数据仓库需要包含以下信息：-客户（客户ID，客户名称，客户等级，注册日期）-产品（产品ID，产品名称，价格，类别）-订单（订单ID，订单日期，客户ID，产品ID，数量，销售额）2.完成以下建模任务：a.设计星型模式，包括事实表和维度表。-解析：星型模式是一种简单的数据仓库设计模式，它将事实表与多个维度表连接起来，形成一个星形结构。-事实表：订单（订单ID，订单日期，客户ID，产品ID，数量，销售额）-维度表：客户（客户ID，客户名称，客户等级，注册日期），产品（产品ID，产品名称，价格，类别）b.设计雪花模式，包括事实表和维度表。-解析：雪花模式是星型模式的一种扩展，它通过将维度表进行规范化，进一步简化了数据结构。-事实表：订单（订单ID，订单日期，客户ID，产品ID，数量，销售额）-维度表：客户（客户ID，客户名称，客户等级，注册日期），产品（产品ID，产品名称，价格），类别（类别ID，类别名称）c.比较星型模式和雪花模式在性能和复杂度上的差异。-解析：星型模式通常具有更好的性能，因为它减少了连接操作的数量。雪花模式在复杂度上更高，因为它需要更多的连接操作，但可以提供更细粒度的数据。五、ETL过程1.给定以下ETL过程描述：a.从源系统抽取数据。b.对数据进行清洗和转换。c.将清洗和转换后的数据加载到目标数据库。2.完成以下任务：a.请简述ETL过程的主要步骤。-解析：ETL过程的主要步骤包括：-提取：从源系统提取数据。-转换：对数据进行清洗、转换和格式化。-加载：将清洗和转换后的数据加载到目标数据库。b.请说明ETL过程中数据清洗和转换的目的。-解析：数据清洗和转换的目的是确保数据的准确性和一致性，同时满足目标数据库的要求。c.请设计一个ETL过程的示例，包括数据源、数据转换规则和目标数据库。-解析：示例ETL过程：-数据源：源系统数据库-数据转换规则：将源系统中的日期格式转换为统一的日期格式，将销售额转换为货币格式。-目标数据库：数据仓库数据库六、数据仓库维护1.场景描述：-数据仓库已运行一年，但最近发现一些数据质量问题，例如数据重复、数据缺失和错误的数据类型。2.完成以下维护任务：a.请列举可能导致数据质量问题的原因。-解析：可能导致数据质量问题的原因包括：-数据输入错误-数据转换错误-数据更新错误-数据传输错误-数据存储错误b.请提出一种解决数据重复问题的方法。-解析：解决数据重复问题的方法包括：-使用主键或唯一键约束-使用数据清洗工具识别