2025年数据工程师职业资格考试试题及答案

2025年数据工程师职业资格考试试题及答案一、单选题（每题2分，共12分）

1.数据工程师在进行数据清洗时，以下哪项不是常见的清洗步骤？

A.去除重复数据

B.填充缺失值

C.数据脱敏

D.数据加密

答案：D

2.下列哪个工具通常用于数据可视化？

A.MySQL

B.Python的Matplotlib

C.Excel

D.Hadoop

答案：B

3.在数据仓库设计中，以下哪项不是数据仓库的特点？

A.数据集成

B.数据一致性

C.数据实时性

D.数据准确性

答案：C

4.以下哪个不是数据工程师需要掌握的编程语言？

A.Python

B.Java

C.R

D.ExcelVBA

答案：D

5.在数据挖掘中，以下哪个算法不是监督学习算法？

A.决策树

B.K最近邻

C.聚类算法

D.支持向量机

答案：C

6.数据工程师在进行数据库性能优化时，以下哪个不是常见的优化方法？

A.索引优化

B.数据分区

C.数据归档

D.硬件升级

答案：D

二、多选题（每题3分，共15分）

7.数据工程师在进行数据质量评估时，以下哪些指标是常用的？

A.完整性

B.一致性

C.准确性

D.可用性

答案：ABCD

8.以下哪些是数据工程师在数据存储和备份方面需要考虑的因素？

A.数据安全性

B.数据恢复速度

C.数据访问效率

D.数据存储成本

答案：ABCD

9.以下哪些是数据工程师在进行数据分析和挖掘时需要考虑的维度？

A.时间维度

B.地理维度

C.用户维度

D.交易维度

答案：ABCD

10.数据工程师在进行大数据处理时，以下哪些是常见的分布式计算框架？

A.ApacheHadoop

B.ApacheSpark

C.ApacheFlink

D.ApacheStorm

答案：ABCD

11.以下哪些是数据工程师在数据治理中需要关注的方面？

A.数据标准

B.数据安全

C.数据质量

D.数据生命周期管理

答案：ABCD

12.数据工程师在进行数据可视化时，以下哪些是常见的可视化工具？

A.Tableau

B.PowerBI

C.QlikView

D.Excel

答案：ABCD

三、判断题（每题2分，共10分）

13.数据工程师在进行数据迁移时，不需要进行数据一致性校验。（×）

14.数据工程师在进行数据建模时，只需要考虑数据量和处理速度，无需关注数据质量。（×）

15.数据工程师在进行数据存储时，可以不考虑数据的安全性和可靠性。（×）

16.数据工程师在进行数据可视化时，可以使用Excel进行简单的数据展示。（√）

17.数据工程师在进行大数据处理时，可以使用Hadoop进行分布式计算。（√）

18.数据工程师在进行数据治理时，不需要关注数据标准和数据质量。（×）

19.数据工程师在进行数据清洗时，可以不考虑缺失值和异常值的处理。（×）

20.数据工程师在进行数据分析和挖掘时，可以使用Python进行数据建模和算法实现。（√）

四、简答题（每题5分，共20分）

21.简述数据工程师在进行数据清洗时，常见的缺失值处理方法。

答案：数据工程师在进行数据清洗时，常见的缺失值处理方法包括：

（1）删除含有缺失值的记录；

（2）填充缺失值，如使用平均值、中位数、众数等方法；

（3）使用预测模型预测缺失值；

（4）使用插值方法填充缺失值。

22.简述数据工程师在进行数据仓库设计时，常见的星型模型和雪花模型的区别。

答案：数据工程师在进行数据仓库设计时，常见的星型模型和雪花模型的区别如下：

（1）星型模型：以事实表为中心，围绕事实表构建维度表，结构简单，查询效率高；

（2）雪花模型：将维度表进一步规范化，降低数据冗余，但查询效率可能降低。

23.简述数据工程师在进行数据可视化时，如何选择合适的可视化工具。

答案：数据工程师在进行数据可视化时，选择合适的可视化工具应考虑以下因素：

（1）数据类型：根据数据类型选择合适的可视化工具，如表格型数据使用Excel，图表型数据使用Tableau；

（2）可视化效果：选择具有丰富可视化效果的工具，如Tableau、PowerBI等；

（3）操作便捷性：选择操作便捷、易于学习的工具。

24.简述数据工程师在进行数据治理时，如何确保数据质量。

答案：数据工程师在进行数据治理时，确保数据质量的方法如下：

（1）制定数据标准，规范数据格式、命名和存储；

（2）定期进行数据质量检查，发现并处理数据质量问题；

（3）建立数据质量监控机制，实时监测数据质量；

（4）加强数据质量管理意识，提高数据质量。

25.简述数据工程师在进行大数据处理时，如何提高数据处理效率。

答案：数据工程师在进行大数据处理时，提高数据处理效率的方法如下：

（1）选择合适的分布式计算框架，如ApacheHadoop、ApacheSpark等；

（2）优化数据存储和读取，如使用分布式文件系统HDFS，提高数据读写效率；

（3）优化数据处理流程，如并行处理、数据压缩等；

（4）合理分配计算资源，提高资源利用率。

五、综合应用题（每题10分，共20分）

26.数据工程师在进行数据仓库设计时，如何根据业务需求选择合适的模型？

答案：数据工程师在进行数据仓库设计时，根据业务需求选择合适的模型，可以遵循以下步骤：

（1）分析业务需求，确定数据仓库的主题和维度；

（2）根据业务需求，选择合适的模型，如星型模型或雪花模型；

（3）设计数据仓库的结构，包括事实表和维度表；

（4）进行数据仓库的ETL（提取、转换、加载）过程，实现数据仓库的构建。

27.数据工程师在进行数据可视化时，如何根据数据特点选择合适的可视化图表？

答案：数据工程师在进行数据可视化时，根据数据特点选择合适的可视化图表，可以遵循以下步骤：

（1）分析数据类型，如表格型、图表型、地理型等；

（2）根据数据类型，选择合适的可视化图表，如柱状图、折线图、饼图、地图等；

（3）根据数据特点和业务需求，调整图表样式和参数；

（4）进行图表的交互设计，提高用户的使用体验。

六、案例分析题（每题10分，共20分）

28.某公司数据工程师在进行数据挖掘项目时，发现数据存在大量缺失值和异常值，请问如何处理这些问题？

答案：数据工程师在进行数据挖掘项目时，遇到数据缺失和异常值问题，可以采取以下措施：

（1）数据清洗：删除含有缺失值的记录，或填充缺失值；

（2）数据转换：对异常值进行处理，如使用标准化、归一化等方法；

（3）数据建模：选择合适的算法，提高模型对异常数据的鲁棒性；

（4）数据验证：对处理后的数据进行验证，确保数据质量。

29.某公司数据工程师在进行大数据处理时，发现数据处理速度较慢，请问如何提高数据处理效率？

答案：数据工程师在进行大数据处理时，提高数据处理效率的方法如下：

（1）选择合适的分布式计算框架，如ApacheSpark、ApacheFlink等；

（2）优化数据存储和读取，如使用分布式文件系统HDFS，提高数据读写效率；

（3）优化数据处理流程，如并行处理、数据压缩等；

（4）合理分配计算资源，提高资源利用率。

本次试卷答案如下：

一、单选题（每题2分，共12分）

1.D

解析：数据加密通常用于保护数据安全，不属于数据清洗的步骤。

2.B

解析：Matplotlib是Python的一个数据可视化库，常用于数据可视化。

3.C

解析：数据仓库的特点包括数据集成、数据一致性、数据准确性和数据历史性，不包括数据实时性。

4.D

解析：ExcelVBA是一种用于Excel的编程语言，不属于数据工程师需要掌握的编程语言。

5.C

解析：聚类算法属于无监督学习算法，不属于监督学习算法。

6.D

解析：硬件升级不是数据工程师在进行数据库性能优化时常见的优化方法。

二、多选题（每题3分，共15分）

7.ABCD

解析：数据质量评估的指标包括完整性、一致性、准确性和可用性。

8.ABCD

解析：数据存储和备份时需要考虑数据安全性、数据恢复速度、数据访问效率和数据存储成本。

9.ABCD

解析：数据分析和挖掘时需要考虑时间维度、地理维度、用户维度和交易维度。

10.ABCD

解析：ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink和ApacheStorm都是常见的大数据处理分布式计算框架。

11.ABCD

解析：数据治理需要关注数据标准、数据安全、数据质量和数据生命周期管理。

12.ABCD

解析：Tableau、PowerBI、QlikView和Excel都是常见的数据可视化工具。

三、判断题（每题2分，共10分）

13.×

解析：数据迁移时需要进行数据一致性校验，确保数据迁移前后的一致性。

14.×

解析：数据工程师在进行数据建模时，需要关注数据质量，以确保模型的准确性和可靠性。

15.×

解析：数据工程师在进行数据存储时，需要考虑数据的安全性和可靠性，以保护数据免受损失。

16.√

解析：Excel可以用于简单的数据展示和可视化。

17.√

解析：Hadoop是用于大数据处理的分布式计算框架。

18.×

解析：数据治理需要关注数据标准和数据质量，以确保数据的有效性和可用性。

19.×

解析：数据清洗时需要处理缺失值和异常值，以保证数据质量。

20.√

解析：Python可以用于数据建模和算法实现，是数据工程师常用的编程语言。

四、简答题（每题5分，共20分）

21.数据工程师在进行数据清洗时，常见的缺失值处理方法包括：

（1）删除含有缺失值的记录；

（2）填充缺失值，如使用平均值、中位数、众数等方法；

（3）使用预测模型预测缺失值；

（4）使用插值方法填充缺失值。

22.数据工程师在进行数据仓库设计时，常见的星型模型和雪花模型的区别如下：

（1）星型模型：以事实表为中心，围绕事实表构建维度表，结构简单，查询效率高；

（2）雪花模型：将维度表进一步规范化，降低数据冗余，但查询效率可能降低。

23.数据工程师在进行数据可视化时，选择合适的可视化工具应考虑以下因素：

（1）数据类型：根据数据类型选择合适的可视化工具，如表格型数据使用Excel，图表型数据使用Tableau；

（2）可视化效果：选择具有丰富可视化效果的工具，如Tableau、PowerBI等；

（3）操作便捷性：选择操作便捷、易于学习的工具。

24.数据工程师在进行数据治理时，确保数据质量的方法如下：

（1）制定数据标准，规范数据格式、命名和存储；

（2）定期进行数据质量检查，发现并处理数据质量问题；

（3）建立数据质量监控机制，实时监测数据质量；

（4）加强数据质量管理意识，提高数据质量。

25.数据工程师在进行大数据处理时，提高数据处理效率的方法如下：

（1）选择合适的分布式计算框架，如ApacheHadoop、ApacheSpark等；

（2）优化数据存储和读取，如使用分布式文件系统HDFS，提高数据读写效率；

（3）优化数据处理流程，如并行处理、数据压缩等；

（4）合理分配计算资源，提高资源利用率。

五、综合应用题（每题10分，共20分）

26.数据工程师在进行数据仓库设计时，根据业务需求选择合适的模型，可以遵循以下步骤：

（1）分析业务需求，确定数据仓库的主题和维度；

（2）根据业务需求，选择合适的模型，如星型模型或雪花模型；

（3）设计数据仓库的结构，包括事实表和维度表；

（4）进行数据仓库的ETL（提取、转换、加载）过程，实现数据仓库的构建。

27.数据工程师在进行数据可视化时，根据数据特点选择合适的可视化图表，可以遵循以下步骤：

（1）分析数据类型，如表格型、图表型、地理型等；

（2）根据数据类型，选择合适的可视化图表，如柱状图、折线图、饼图、地图等；

（3）根据数据特点和业务需求，调整图表样式和参数；

（4）进行图表的交互设计，提高用户的使用体验。

六、案例分析题（每题10分，共20分）

28.数据工程师在进行数据挖掘项目时，遇到数据缺失和异常值问题，可以采取以下措施：

（1）数据清洗：删除含有缺失值