BI工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)

招聘BI工程师笔试题与参考答案（某大型国企）（答案

在后面）

一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）

1、在数据仓库环境中，维度表主要用于存储？

A.交易细节

B.物理测量值

C.描述性的属性

D.数量化的度量

2、0LAP（联机分析处理）与OLTP（联机事务处理）的主要区别在于？

A.OLAP面向操作人员，OLTP面向决策支持

B.OLAP处理大量历史数据，OLTP处理当前数据

C.OLAP需要实时响应，OLTP可以批量处理

D.OLAP数据是详细的，OLTP数据是综合的

3、在数据仓库中，以下哪个概念通常用于表示数据的粒度？

A.数据流

B.数据集

C.粒度

D.事实表

4、以下哪个工具通常用于数据可视化?

A.Excel

B.PythonMatplotlib

C.SQLServerAnalysisServices(SSAS)

D.MySQL

5、以下哪个不是数据仓库的常见数据模型？

A.星型模型

B.雪花模型

C.矩阵模型

D.列式模型

6、以下哪种技术不是用于数据清洗的方法？

A.填空处理

B.删除异常值

C.聚类分析

D.数据标准化

7、以下哪个工具不属于商业智能(BI)工具的范畴？

A、MicrosoftExcel

B、Tableau

C、SQLServer

D、OracleE-BusinessSuite

8、在数据仓库中，以下哪种操作不属于数据仓库的ETL过程?

A、数据提取(Extract)

B、数据转换(Transform)

C＞数据清洗（Clean）

D＞数据加载（Load）

9、BI（商业智能）工程师在数据仓库设计中，以下哪个概念用于描述从多个数据

源提取数据后，将其转换成统一格式的过程？

A.ETL（Extract,Transform,Load）

B.ETL（Extract,Transform,Load）+DataLake

C.DataLakehouse

D.DataVirtualization

二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）

1、以下哪些是商业智能（BI）工具常用的数据源类型？（）

A.关系型数据库

B.文件系统

C.云存储服务

D.数据仓库

E.实时数据流

2、以下哪些是数据瓦•视化中的常用图表类型？（）

A.折线图

B.饼图

C.柱状图

D.散点图

E.地图

D.数据更新频率

E.数据准确性

7、以下哪些工具或技术通常用于BI（商业智能）项目的数据仓库层？

A.MySQL

B.OracleDatabase

C.Tableau

D.Hive

E.PostgreSQL

8、在BI项目中，以下哪些是数据建模过程中的关键步骤？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据转换

D.数据存储

E.数据分析

9、以下哪些工具通常被用于数据可视化？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.Python的Matplotlib

E.SQL

三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）

1、BI工程师的主要职责是进行数据清洗，不涉及数据分析。

2、数据仓库中的数据模型通常是静态的，不会随着业务的变化而变化。

3、判断题：BT工程师在数据可视化过程中，应当避免使用过多的颜色，以免造成

视觉混乱。（）

4、判断题：在数据仓库设计中，实体关系图（ER图）主要用于描述实体之间的联

系，与数据仓库的数据模型设计无直接关系。（）

5、BI工程师在数据清洗过程中，可以完全依赖自动化工具进行数据清洗，无需人

工干预。（）

6、在数据仓库的设计中，星型模型和雪花模型是两种常见的模型，其中雪花模型

在性能上优于星型模型。（）

7、BI工程师在数据可视化设计时，应优先选择直观性高、易于理解的图表类型，

即使这些图表类型在数据处理上较为复杂。

8、在数据仓库设计中，星型模式（StarSchema）比雪花模式（SnowflakeSchema）

更适合用于支持复杂的查询和数据分析。

9、BT工程师在数据清洗过程中，可以使用正则表达式来识别和替换文本中的非预

期字符。（）

四、问答题（本大题有2小题，每小题10分，共20分）

第一题

请描述一下BI（商业智能）工程师在项目中通常需要完成的几个关键任务，并简要

解释每个任务的重要性。

第二题

题目：

请解释在数据仓库设计中，星型模型（StarSchema）与雪花模型（SnowflakeSchema）

的主要区别，并讨论在何种情况下你会选择使用星空模型或雪花模型。

招聘BI工程师笔试题与参考答案（某大型国企）

一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）

1、在数据仓库环境中，维度表主要用于存储？

A.交易细节

B.物理测量值

C.描述性的属性

D.数量化的度量

答案：C.描述性的属性

解析：数据仓库中的维度表是用来存储描述性的数据，这些数据用于描述主数据

或者事实表中的事实数据。维度表通常包括客户信息、时间、地点等非数值型数据，它

们帮助分析者理解事实表中的具体数值所代表的意义。

2、OLAP（联机分析处理）与OLTP（联机事务处理）的主要区别在于？

A.OLAP面向操作人员，OLTP面向决策支持

B.OLAP处理大量历史数据，OLTP处理当前数据

C.OLAF需要实时响应，OLTP可以批量处理

D.OLAP数据是详细的，OLTP数据是综合的

答案：B.OLAP处理大量历史数据，OLTP处理当前数据

解析：OLAP系统主要用来支持复杂的分析操作，侧重对历史数据进行分析，并且

能够满足报表和数据分析人员的需要；而OLTP系统则面向企业的日常运作，强调事务

的处理速度和准确性，主要处理当前的数据来支持E常业务的运作。

3、在数据仓库中，以下哪个概念通常用于表示数据的粒度？

A.数据流

B.数据集

C.粒度

D.事实表

答案：C

解析：在数据仓库中，“粒度”是指数据仓库中数据的详细程度。粒度可以是细粒

度的（如单个记录），也可以是粗粒度的（如月度汇总）。选项C“粒度”正确描述了这

一概念。数据流（A）是数据传输的方式，数据集（B）是数据的一个集合，事实表（D）

是数据仓库中存储事实数据（如销售数据）的表，但不是指数据的详细程度。

4、以下哪个工具通常用于数据可视化？

A.Excel

B.PythonMatplotlib

C.SQLServerAnalysisServices（SSAS）

D.MySQL

答案：B

解析：PythonMatphtlib是一个强大的数据可视化库，常用于创建各种类型的图

表和图形，如线图、柱状图、散点图等。选项AExcel虽然也用于数据可视化，但更侧

重于电子表格处理；选项CSQLServerAnalysisServices(SSAS)是一个在线分析

处理(OLAP)服务器，用于创建多维数据集和提供数据挖掘功能；选项DMySQL是一个

关系型数据库管理系统，主要用于存储和管理数据，不直接用于数据可视化。因此，选

项B是正确答案。

5、以下哪个不是数据仓库的常见数据模型？

A.星型模型

B.雪花模型

C.矩阵模型

D.列式模型

答案：C

解析：数据仓库的常见数据模型包括星型模型、雪花模型和列式模型。星型模型是

最常见的数据仓库模型，它由事实表和维度表组成，结构简单，便于查询。雪花模型是

星型模型的一种扩展，它将维度表进一步规范化，减少了数据冗余。列式模型是一种制

对大数据场景优化的数据存储模型，它以列的形式存储数据，适合于分析场景。矩阵模

型并不是数据仓库的常见数据模型。因此，选项C是正确答案。

6、以下哪种技术不是用于数据清洗的方法？

A.填空处理

B.删除异常值

C.聚类分析

D.数据标准化

答案：C

解析：数据清洗是数据预处理的重要步骤，旨在提高数据质量。常用的数据清洗方

法包括填空处理、删除异常值和数据标准化等。填空处理是指填补数据中的缺失值；删

除异常值是指识别并去除数据集中的异常数据;数据标准化是指将数据按照一定的比例

缩放，使其满足特定的统计分布。聚类分析是一种数据分析技术，用于将数据分组，它

不属于数据清洗的范畴。因此，选项c是正确答案。

7、以下哪个工具不属于商业智能(BI)工具的范畴？

A、MicrosoftExcel

B、Tableau

C、SQLServer

D>OracleE-BusinessSuite

答案：D

解析：MicrosoftExceKTableau和SQLServer都是常见的商业智能(Bl)工

具，它们被广泛用于数据分析和可视化。而OracleE-BusinessSuite是一个企业资

源规划(ERP)系统，它主要用于企业的资源管理，而非直接用于BT分析。因此，D选

项不属于BI工具的范畴。

8、在数据仓库中，以下哪种操作不属于数据仓库的ETL过程？

A、数据提取(Extract)

B、数据转换(Transform)

C、数据清洗(Clean)

D、数据加载(Load)

答案：C

解析：ETL是数据仓库中的一个核心过程，它包括以下三个主要步骤:

•数据提取(Extract)：从源系统中提取数据。

•数据转换(Transform)：对提取的数据进行清洗、转换和集成。

•数据加载(Load)：将转换后的数据加载到数据仓库中。

选项C中的“数据清洗”实际上是数据转换过程中的一个环节，所以它并不属于

ETL过程的独立步骤。因化，C选项是不属于ETL过程的操作。

9、BI(商业智能)工程师在数据仓库设计中，以下哪个概念用于描述从多个数据

源提取数据后，将其转换成统一格式的过程？

A.ETL(Extract,Transform,Load)

B.ETL(Extract,Transform,Load)+DataLake

C.DataLakehouse

D.DataVirtualization

答案：A

解析：ETL(Extract,Transform,Load)是数据仓库设计中用于描述从源系统(如

数据库、日志文件等)提取(Exiraci)数据，转换(Tran"orm)数据以满足业务需求，

最后加载(Load)到数据仓库的过程。B选项中DataLake是数据湖的概念，C选项的

DataLakehouse结合了数据湖和传统数据仓库的特点，D选项的DataVirtualization

是虚拟化数据的技术，它们都不是ETL过程的直接描述。因此，正确答案是A。

10、在BI项目中，以下哪个工具通常用于数据清洗和数据预处理？

A.Tableau

B.PowerBI

C.Python的Pandas库

D.SQL

答案：c

解析：Tableau和PowerBI是两款流行的BI可视化工具，主要用于数据的可视化

展示。SQL（StructuredQueryLanguage）是一种数据库查询语言，主要用于数据的查

询、更新、插入和删除。而Python的Pandas库是一个强大的数据分析工具，它提供了

数据清洗、数据预处理、数据分析等功能，非常适合用于BI项目中的数据预处理阶段。

因此，正确答案是C。

二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）

1、以下哪些是商业智能（BI）工具常用的数据源类型？（）

A.关系型数据库

B.文件系统

C.云存储服务

D.数据仓库

E.实时数据流

答案：A、B、C、D、E

解析：

A.关系型数据库：是BI工具最常用的数据源之一，因为它提供了结构化数据存储

和查询的能力。

B.文件系统：文件系统中的数据（如CSV、Excel文件）也是BI工具常用的数据

源。

C.云存储服务：随着云计算的普及，云存储服务（如AmazonS3）也成为BI数据

源的重要组成部分。

D.数据仓库：数据仓库是BI系统的核心，用于存储大量历史和实时数据，供分析

和报告使用。

E.实时数据流：实时数据流是BI工具处理实时数据分析的关键数据源类型，用于

捕捉和响应即时事件。

2、以下哪些是数据可视化中的常用图表类型？（）

A.折线图

B.饼图

C.柱状图

D.散点图

E.地图

答案：A、B、C、D、E

解析：

A.折线图：适用于展示数据随时间变化的趋势，如股票价格、温度变化等。

B.饼图：用于展示各部分占整体的比例，非常适合展示构成比或市场份额。

C.柱状图：适用于比较不同类别的数据，可以展示不同类别之间的对比关系。

D.散点图：用于展示两个变量之间的关系，通过点的分布来分析数据的相关性。

E.地图：在BI中，地图常用于地理数据的可视化，如销售分布、人口密度等。

3、以下哪些工具或技术通常用于数据可视化？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.SQLServerReportingServices

E.PythonMatplotlib

答案：ABCE

解析：

A.Tableau是一款流行的商业智能和数据分析工具，用于数据可视化。

B.PowerBI是微软开发的一个商业智能工具，用于数据分析和可视化.

C.Excel是一款广泛使用的电子表格软件，也提供了强大的数据可视化功能。

D.SQLServerReportingServices是微软的一个报表平台，虽然主要用于报表

生成，但也可以用于数据可视化。

E.PythonMatplotlib是一个用于数据可视化的库，通过Python编程可以实现复

杂的可视化图表。

选项D虽然与数据可观化相关，但更专注于报表生成，所以不属于常见的数据可视

化工具。因此，正确答案是ABCE。

4、以下哪些是数据仓库设计中的关键概念？（）

A.星型模式

B.雪花模式

C.ETL过程

D.数据质量

E.数据集成

答案：ABCDE

解析：

A.星型模式是•种常用的数据仓库设计模式，其中事实表与多个维度表直接相连,

形成一个星形结构。

B.雪花模式是对星型模式的扩展，它将维度表进一步规范化，通常用于减少数据

冗余和提高性能。

C.ETL（提取、转换、加载）过程是数据仓库中用于从源系统中提取数据，转换数

据格式，并将数据加载到数据仓库中的过程。

D.数据质量是数据仓库设计中的一个关键概念，确保数据准确、完整、一致和可

靠。

E.数据集成是指将来自不同源的数据合并到一个统一的系统中，以便于分析和报

告。

所有这些选项都是数据仓库设计中的关键概念，因此正确答案是ABCDEo

5、以下哪些技术是BI（商'也智能）工程师在日常工作中可能会使用的？（）

A.SQL（结构化查询语言）

B.ETL（Extract,Transform,Load）工具

C.Tableau

D.R语白

E.ApacheHadoop

答案：ABCDE

解析：BI工程师在日常工作中可能会使用多种技术和工具来处理和分析数据。SQL

是用于数据库查询的语言，ETL工具用于数据的抽取、转换和加载，Tableau是一个流

行的数据可视化工具，R语言是一种统计分析语言，ApacheHadoop是一个用于大规模

数据处理的框架。因此，上述所有选项都是BI工程师可能会使用的技术。

6、以下哪些指标是衡量数据仓库性能的关键指标？（）

A.数据加载速度

B.查询响应时间

C.数据存储容量

D.数据更新频率

E.数据准确性

答案：ABE

解析一：数据仓库的性能是衡量其有效性的重要指标，以下是一些关键指标：

A.数据加载速度：指数据从源系统传输到数据仓库的速度，对数据仓库的实时性

有直接影响。

B.查询响应时间：指用户从提出查询到获得结果的时间，直接影响到用户体验。

E.数据准确性：数据仓库中的数据必须准确无误，这对于BI分析的可靠性至关重

要。

C.数据存储容量和D.数据更新频率虽然也是数据仓库的重要特性，但它们更多

地反映了数据仓库的规模和更新策略，而不是直接衡量性能的指标。

7、以下哪些工具或技术通常用于BI（商业智能）项目的数据仓库层？

A.MySQL

B.OracleDatabase

C.Tableau

D.Hive

E.PostgreSQL

答案：BD

解析：

A.MySQL-虽然MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，但它在数据仓库层

并不常见，因为数据仓库通常需要更高的性能和复杂性。

B.OracleDatabase-是一个广泛用于企业级数据仓库的数据库系统，因为它提

供了强大的数据管理和分析功能。

C.Tableau-Tableau是一个数据可视化工具，而不是用于数据仓库层的工具。

D.Hive-是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，用于处理大规模数据集，

是数据仓库层的常用技术。

E.PostgreSQL-虽然是一个功能强大的开源关系型数据库，但它在数据仓库层的

使用不如Oracle或Hive广泛。

8、在BI项目中，以下哪些是数据建模过程中的关键步骤？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据转换

D.数据存储

E.数据分析

答案：ABC

解析：

A.数据清洗-在数据建模之前，通常需要清洗数据以去除错误、重复和不一致的

数据。

B.数据集成-将来自不同源的数据合并在一起，以便进行统一的分析。

C.数据转换-将数据转换成适合分析和报告的格式，这可能包括规范化、聚合等

操作。

D.数据存储-虽然数据存储是数据仓库的一部分，但它不是数据建模过程的关键

步骤，而是数据建模的结果之一。

E.数据分析-数据分析是在数据建模之后进行的步骤，用于从数据中提取洞察和

见解。

9、以下哪些工具通常被用于数据可视化？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.Python的Matplotlib

E.SQL

答案：ABCD

解析：数据可视化是BI工程师工作中非常重要的一环，常用的数据可视化工具有

Tableau、PowerBl、Excel>Python的Matplotlib等。SQL虽然不是直接用于数据可

视化的工具，但它是数据提取和分析的基础，因此也是BI工程师需要掌握的技能之一。

所以正确答案是ABCD。

10、以下哪些数据仓库设计原则有助于提高数据质量？（）

A.一致性原则

B.实体完整性原则

C.用户友好原则

D.第三范式原则

E.最小化冗余原则

答案：ABDE

解析：数据仓库设计原则有助于确保数据的质量和一致性，以下原则有助于提高数

据质量：

A.一致性原则：保证数据在不同系统、不同部门之间的一致性。

B.实体完整性原则：确保每个实体（如客户、产品等）在数据库中的唯一性。

D.第三范式原则：确保数据表中不包含冗余数据，即每个非主属性都不依赖于其

他非主属性。

E.最小化冗余原则：尽量减少数据冗余，提高数据存储效率。

用户友好原则虽然对用户体验很重要，但不是直接关系到数据质量的原则。因此正

确答案是ABDEo

三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）

1、BI工程师的主要职责是进行数据清洗，不涉及数据分析。

答案：X

解析：BI工程师（BusinessIntelligenceEngineer）的主要职责不仅包括数据

清洗，还包括数据集成、数据建模、数据分析，数据可视化等，以支持企业的决策制定

过程。数据分析是BI工程师的核心工作之一。因此，题目中的说法是不准确的。

2、数据仓库中的数据模型通常是静态的，不会随着业务的变化而变化。

答案：X

解析：数据仓库中的数据模型并非总是静态的。虽然数据仓库设计时通常会考虑长

期的数据存储和分析需求，但随着业务的发展，数据模型可能会需要调整以适应新的业

务需求或数据结构的变化。这种调整可能涉及添加新的数据表、修改现有表的结构或者

改变数据之间的关系。因此，数据仓库的数据模型是动态的，可能会随着时间而变化。

3、判断题：BI工程师在数据可视化过程中，应当避免使用过多的颜色，以免造成

视觉混乱。（）

答案：V

解析：在数据可视化过程中，颜色使用得当可以增强信息的可读性和美观性。然而,

过多的颜色确实可能会造成视觉混乱，使得观众难以专注于主要的信息。因此，BI工

程师应该合理选择和搭配颜色，确保信息清晰传达。

4、判断题：在数据仓库设计中，实体关系图（ER图）主要用于描述实体之间的联

系，与数据仓库的数据模型设计无直接关系。（）

答案：X

解析：在数据仓库设计中，实体关系图（ER图）是非常重要的工具，它不仅用于

描述实体之间的联系，而且与数据仓库的数据模型设计有着直接关系。ER图能够帮助

设计者理解业务逻辑和数据结构，进而指导数据仓库的逻辑模型设计，如星型模型、雪

花模型等。因此，ER图是数据仓库设计过程中的一人关键环节。

5、BI工程师在数据清洗过程中，可以完全依赖自动化工具进行数据清洗，无需人

工干预。（）

答案：错

解析：虽然BI工程师在数据清洗过程中可以依赖自动化工具来提高效率，但完全

依赖自动化工具是不现实的。数据清洗过程中可能存在一些复杂的问题，如数据不一致、

数据缺失、异常值处理等，这些都需要工程师具备一定的专业知识和经验，通过人工判

断和干预来确保数据清洗的质量。

6、在数据仓库的设计中，星型模型和雪花模型是两种常见的模型，其中雪花模型

在性能上优于星型模型。（）

答案：错

解析：星型模型和雪花模型在数据仓库设计中各有优劣。星型模型由于数据结构简

单，查询速度快，因此在性能上通常优于雪花模型。雪花模型通过增加层级来规范化数

据，有利于数据的扩展和维护，但在查询性能上可能不如星型模型。因此，不能一概而

论雪花模型在性能上优于星型模型。实际应用中应根据具体业务需求来选择合适的模型。

7、BI工程师在数据可视化设计时，应优先选择直观性高、易于理解的图表类型，

即使这些图表类型在数据处理上较为复杂。

答案：错误

解析：在数据可视化没计中，确实应该优先选择直观性高、易于理解的图表类型。

然向，这并不意味着可以选择那些在数据处理上复杂的图表类型。实际上，应当寻找既

能在数据处理上相对高效，又能保持图表直观性的解决方案。优先考虑图表的易用性和

数据的准确性是关键。

8、在数据仓库设计中，星型模式(StarSchema)比雪花模式(SnowflakeSchema)

更适合用于支持复杂的查询和数据分析工

答案：错误

解析：实际上，雪花模式(SnowflakeSchema)比星型模式(StarSchema)更适

合用于支持复杂的查询和数据分析。雪花模式通过将维度表进一步分解为更小的表来减

少数据冗余，这有助于提高查询性能。虽然雪花模式可能导致查询更加复杂，但它提供

了更高的数据粒度和更好的数据一致性，这在需要进行精细粒度分析和复杂报告时尤其

重要。相比之下，星型模式更简单，但可能在处理大量数据时效率较低。

9、BI工程师在数据清洗过程中，可以使用正则表达式来识别和替换文本中的非预

期字符。()

答案：正确

解析：在BI工程师进行数据清洗时，正则表达式是一个非常强大的工具，可以用

来识别特定的模式，包括替换文本中的非预期字符，如去除多余的空格、标点符号或者

转换大小写等。

10、数据仓库的设计过程中，第三范式（3NF）的目的是为了消除数据冗余，提高

数据的一致性。（）

答案：正确

解析：第三范式（3NF）是数据库规范化理论中的一个范式。其目的是通过消除非

主键属性对非主键属性的依赖，来减少数据冗余和提高数据的一致性。在数据仓库的设

计中，遵循3NF可以帮助避免数据冗余，从向提高数据的质量和系统的整体性能。

四、问答题（本大题有2小题，每小题10分，共20分）

第一题

请描述一下BI（商业智能）工程师在项目中通常需要完成的几个关键任务，并简要

解释每个任务的重要性。

答案：

1.数据采集与整合：

关键任务：从不同的数据源采集数据，并进行清洗、转换和整合，以便于后续的分

析和展示。

重要性：数据是BI项目的基石，确保数据的准确性和完整性对于生成可靠的商业

洞察至关重要。

2.数据分析与挖掘：

关键任务：运用统计分析，数据挖掘算法等方法，对整合后的数据进行分析，挖掘

数据中的模式和趋势。

重要性：通过数据分析和挖掘，可以识别业务中的关键问题和机会，为决策提供数

据支持。

3.报表与仪表盘设计：

关键任务：根据用户需求设计直观、易用的报表和仪表盘，展示关键业务指标和数

据分析结果。

重要性：良好的可视化设计能够帮助用户快速理解数据，提高决策效率，同时提升

用户体验。

4.性能优化与维护：

关键任务：对BI系统进行性能优化，确保系统稳定运行，并定期维护系统，更新

数据源和算法。

重要性：性能优化和维护是保证B