德勤面试bi备招聘测试题题型及答题技巧

德勤面试bi备招聘测试题题型及答题技巧题型一：SQL查询题（共3题，每题10分，总分30分）背景：假设你正在为德勤某大型跨国企业的财务部门设计BI报表系统，需要从以下数据库表中提取数据进行分析。表结构如下：-`sales_data`（销售数据表）-`order_id`（订单ID，INT）-`customer_id`（客户ID，INT）-`product_id`（产品ID，INT）-`order_date`（订单日期，DATE）-`sales_amount`（销售额，DECIMAL）-`region`（销售区域，VARCHAR）-`products`（产品信息表）-`product_id`（产品ID，INT）-`product_name`（产品名称，VARCHAR）-`category`（产品类别，VARCHAR）-`customers`（客户信息表）-`customer_id`（客户ID，INT）-`customer_name`（客户名称，VARCHAR）-`join_date`（加入日期，DATE）题目1（10分）：查询2023年每个销售区域的总销售额，结果按销售额降序排列。sql--示例答案见解析部分题目2（10分）：查询每个产品类别的平均销售额，并筛选出平均销售额超过10000的类别。sql--示例答案见解析部分题目3（10分）：查询最近6个月内加入的客户中，每个区域的客户数量排名前三的客户。sql--示例答案见解析部分题型二：业务场景分析题（共2题，每题15分，总分30分）背景：德勤某制造业客户希望优化供应链管理，通过BI系统分析库存周转率、采购成本和销售趋势。题目4（15分）：假设你需要设计一个BI报表，展示以下指标：1.按产品类别划分的库存周转率（周转率=销售额/平均库存）。2.高成本采购的产品占比（采购成本占比=该产品采购成本/总采购成本）。3.近6个月销售趋势（按月份统计销售额增长率）。问题：-请说明你会如何设计报表的结构和可视化方式？-列出至少3个关键指标的计算公式。-如何确保数据的实时性和准确性？题目5（15分）：客户反馈库存积压严重，需要通过BI分析找出原因。-请提出3个可能的BI分析方向（例如：时间维度、区域维度、产品维度）。-设计一个分析框架，说明如何通过数据挖掘定位问题。-提出至少2个改进建议，并说明如何用BI数据支持。题型三：数据建模与ETL题（共2题，每题15分，总分30分）背景：德勤某零售企业需要整合多个数据源（POS系统、CRM、物流系统）构建统一的数据仓库。题目6（15分）：数据源描述：-POS系统：每日销售明细（订单ID、商品ID、数量、金额）。-CRM系统：客户购买历史（客户ID、订单ID、购买频率）。-物流系统：库存变动（产品ID、日期、入库/出库数量）。问题：-请设计一个星型模型，包含至少3个事实表和1个维度表。-说明ETL过程中需要解决的关键问题（如数据清洗、时间戳对齐）。-如何通过数据质量监控确保最终数据的可靠性？题目7（15分）：假设需要计算“复购率”（连续购买间隔小于30天的客户比例），请设计以下内容：1.提取逻辑：如何从CRM和POS数据中识别复购行为？2.SQL示例：编写SQL查询计算某个时间段的复购率。3.业务价值：解释该指标对营销策略的指导意义。题型四：逻辑与问题解决题（共2题，每题15分，总分30分）背景：德勤某金融客户希望优化信贷审批流程，通过BI分析降低坏账率。题目8（15分）：问题场景：某银行发现近期信贷审批通过率下降，同时坏账率上升。-请列出3个可能的原因（例如：经济环境变化、审批标准收紧）。-设计一个BI分析方案，通过数据验证或排除这些原因。-提出至少1个数据驱动的解决方案。题目9（15分）：假设你需要通过BI系统监控一个销售团队的绩效，但发现数据存在异常（例如：某员工销售额突然激增但无对应订单）。-请说明你会如何验证数据的真实性？-列出至少2个可能的异常处理方法（例如：数据清洗规则、用户行为监控）。-如何通过BI报告让管理层信任数据？答案与解析SQL查询题答案与解析题目1（10分）：sqlSELECTregion,SUM(sales_amount)AStotal_salesFROMsales_dataWHEREYEAR(order_date)=2023GROUPBYregionORDERBYtotal_salesDESC;解析：1.`WHEREYEAR(order_date)=2023`筛选2023年数据。2.`SUM(sales_amount)`计算区域总销售额。3.`GROUPBYregion`按区域分组，`ORDERBYDESC`降序排列。题目2（10分）：sqlSELECTcategory,AVG(sales_amount)ASavg_salesFROMsales_dataSDJOINproductsPONSD.product_id=P.product_idGROUPBYcategoryHAVINGAVG(sales_amount)>10000;解析：1.`JOINproducts`关联产品类别。2.`HAVINGAVG(sales_amount)>10000`筛选平均值超过阈值的类别。题目3（10分）：sqlWITHRecentCustomersAS(SELECTcustomer_id,regionFROMcustomersWHEREjoin_date>=DATEADD(month,-6,GETDATE())),RankedRegionsAS(SELECTregion,COUNT(customer_id)AScustomer_count,DENSE_RANK()OVER(PARTITIONBYregionORDERBYCOUNT(customer_id)DESC)ASrankFROMRecentCustomersGROUPBYregion,customer_id)SELECTrc.customer_id,rr.regionFROMRecentCustomersrcJOINRankedRegionsrrONrc.region=rr.regionANDrr.rank<=3;解析：1.`RecentCustomers`筛选近6个月客户。2.`DENSE_RANK()`确保排名连续（无并列跳号）。3.结果为每个区域排名前三的客户。业务场景分析题答案与解析题目4（15分）：报表设计：1.结构：-上屏：KPI仪表盘（库存周转率、采购成本占比、月度销售额增长率）。-下屏：多表联动分析（按类别、区域、时间筛选）。2.计算公式：-库存周转率=`总销售额/(期初库存+期末库存)/2`。-采购成本占比=`(产品采购成本/总采购成本)100%`。-月度增长率=`(当月销售额-上月销售额)/上月销售额100%`。3.实时性保障：-每日增量ETL，关键指标（如库存）支持实时刷新。-设置数据质量监控规则（如销售额为负数时告警）。题目5（15分）：分析框架：1.方向：-时间维度：分析库存积压是否集中在某季度或品类。-区域维度：对比不同区域的周转率差异。-产品维度：识别滞销产品是否与供应商采购量有关。2.改进建议：-建议1：调整安全库存模型，降低非畅销品库存。-建议2：通过CRM数据优化促销策略，减少滞销库存。-数据支持：用BI报告展示滞销产品占比与销售额下降的关联性。数据建模与ETL题答案与解析题目6（15分）：星型模型设计：-事实表：-`sales_fact`（订单ID、商品ID、数量、金额、订单日期、区域ID）。-`inventory_fact`（产品ID、日期、入库/出库数量、成本）。-维度表：-`dim_product`（产品ID、类别、名称）。-`dim_date`（日期、年份、月份）。ETL关键问题：-POS和CRM时间戳对齐（使用UTC时间）。-处理POS数据中的重复订单（去重逻辑）。题目7（15分）：复购率计算：1.提取逻辑：-从CRM筛选连续购买间隔<30天订单。2.SQL示例：sqlSELECTCOUNT(DISTINCTcustomer_id)/(SELECTCOUNT(DISTINCTcustomer_id)FROMorders)100ASrepurchase_rateFROMordersWHEREorder_date>=DATEADD(month,-1,DATEDIFF(day,first_order_date,order_date))GROUPBYcustomer_id;3.业务价值：-高复购率客户可享忠诚度计划，低复购率需精准营销。逻辑与问题解决题答案与解析题目8（15分）：可能原因：1.经济下行导致坏账增加。2.审批标准收紧（如提高首付比例）。分析方案：-对比经济指标（GDP、