阿里云数据分析师岗位面试宝典及参考答案

2026年阿里云数据分析师岗位面试宝典及参考答案一、单选题（每题2分，共20题）1.在数据预处理阶段，以下哪项技术主要用于处理缺失值？A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据规约答案：A解析：数据清洗是处理缺失值、异常值、重复值等问题的核心步骤，缺失值处理是其中最常见的任务。2.阿里云数仓中，星型模型通常包含哪些层级？A.领域层、业务层、ODS层B.ODS层、DW层、DM层C.事实表、维度表、汇总表D.源数据层、中间层、应用层答案：C解析：星型模型以事实表为核心，维度表围绕事实表展开，汇总表用于提升查询性能。3.以下哪种SQL聚合函数可用于计算分组后的最大值？A.AVG()B.SUM()C.MAX()D.COUNT()答案：C解析：MAX()函数返回分组后的最大值，AVG()计算平均值，SUM()计算总和，COUNT()统计数量。4.在阿里云MaxCompute中，以下哪个组件用于分布式计算？A.DataWorksB.EMRC.OSSD.RDS答案：B解析：EMR（ElasticMapReduce）是阿里云的分布式计算服务，常用于大数据处理任务。5.数据仓库中，ODS层的“增量更新”通常采用哪种策略？A.全量同步B.增量同步C.逻辑删除D.事务回滚答案：B解析：ODS层通常存储源数据的全量和增量，增量更新能减少数据传输和存储成本。6.以下哪种指标适用于衡量用户活跃度？A.转化率B.留存率C.客单价D.流失率答案：B解析：留存率反映用户在一段时间内的活跃程度，是衡量用户粘性的核心指标。7.在数据建模中，以下哪种模式适合多表关联查询？A.反范式模型B.范式模型C.星型模型D.雪flake模型答案：C解析：星型模型通过事实表和维度表优化查询性能，减少关联复杂度。8.阿里云DataWorks中，以下哪种任务类型用于实时数据处理？A.MapReduce任务B.Spark任务C.Flink任务D.Python脚本任务答案：C解析：Flink支持实时流处理，适合高吞吐量的实时数据任务。9.在数据质量评估中，以下哪个指标用于检测数据重复？A.完整性B.一致性C.准确性D.唯一性答案：D解析：唯一性检查能识别重复数据，完整性检查数据是否缺失，一致性检查数据逻辑是否合理。10.阿里云RDS中，以下哪种模式适合高并发场景？A.主从复制B.读写分离C.分区表D.索引优化答案：B解析：读写分离通过分散读写请求提升系统性能，适合高并发场景。二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于数据仓库的常见ETL工具？A.DataWorksB.EMRC.KettleD.Talend答案：A、C、D解析：DataWorks是阿里云的ETL工具，Kettle和Talend是开源ETL工具，EMR主要用于计算。2.在数据治理中，以下哪些措施有助于提升数据安全性？A.数据脱敏B.访问控制C.审计日志D.数据加密答案：A、B、C、D解析：数据脱敏、访问控制、审计日志、数据加密都是提升数据安全性的常见手段。3.阿里云数仓中，以下哪些属于ODS层的典型特征？A.存储源数据全量B.支持增量更新C.逻辑分区D.事实表答案：A、B解析：ODS层存储源数据全量和增量，支持增量更新，事实表属于DW层。4.在数据分析中，以下哪些指标属于用户行为指标？A.PVB.UVC.转化率D.留存率答案：A、B解析：PV（页面浏览量）和UV（独立访客数）属于用户行为指标，转化率和留存率属于结果指标。5.以下哪些属于阿里云实时计算服务？A.DataWorksB.FlinkC.MaxComputeD.EMR答案：B解析：Flink是阿里云的实时计算引擎，DataWorks和MaxCompute支持离线计算，EMR是通用计算服务。6.在数据建模中，以下哪些属于维度表的属性？A.时间戳B.用户IDC.地区D.产品类别答案：C、D解析：维度表存储描述性属性，如地区、产品类别，时间戳和用户ID通常属于事实表。7.以下哪些措施有助于提升数据仓库查询性能？A.索引优化B.分区表C.事实表聚合D.逻辑删除答案：A、B、C解析：索引优化、分区表、事实表聚合能提升查询性能，逻辑删除会增加数据复杂度。8.在数据质量评估中，以下哪些属于常见问题？A.数据缺失B.数据不一致C.数据重复D.数据冗余答案：A、B、C解析：数据缺失、不一致、重复是常见问题，冗余属于设计问题。9.阿里云DataWorks中，以下哪些组件用于数据同步？A.直连方式B.元数据同步C.文件同步D.CDC同步答案：C、D解析：文件同步和CDC（ChangeDataCapture）同步用于数据传输，直连方式和元数据同步属于配置类组件。10.在数据安全中，以下哪些属于常见威胁？A.数据泄露B.数据篡改C.数据丢失D.访问控制失效答案：A、B、C、D解析：数据泄露、篡改、丢失、访问控制失效都是常见安全威胁。三、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据仓库中ODS层、DW层、DM层的区别。答案：-ODS层（操作数据存储）：存储源数据的全量和增量，保留原始数据结构，支持增量更新。-DW层（数据仓库层）：包括维度表和事实表，维度表存储描述性属性，事实表存储业务指标。-DM层（数据应用层）：根据业务需求对DW层数据进行聚合和加工，输出报表或应用数据。2.简述数据预处理中常见的缺失值处理方法。答案：-删除：删除含缺失值的行或列（适用缺失比例低的情况）。-填充：使用均值、中位数、众数或模型预测填充缺失值。-插值法：基于相邻数据推测缺失值（如线性插值）。3.简述阿里云DataWorks中数据质量监控的常见指标。答案：-完整性：检查数据是否缺失。-一致性：检查数据格式、逻辑是否合理（如日期格式、范围）。-唯一性：检测重复数据。-准确性：验证数据与业务规则是否匹配。4.简述实时数仓与离线数仓的区别。答案：-实时数仓：基于流处理技术（如Flink），支持秒级数据更新，适用于实时监控和告警。-离线数仓：基于批处理技术（如MaxCompute），周期性更新数据，适用于大规模分析。5.简述数据治理中“数据血缘”的作用。答案：-追踪数据来源和流向：帮助理解数据加工逻辑。-提升数据透明度：便于问题排查和影响分析。-支持合规审计：满足监管要求，如GDPR或国内数据安全法。四、综合题（每题10分，共2题）1.某电商公司需要搭建一个星型模型，包含以下业务表：-用户表（用户ID、姓名、注册时间）-订单表（订单ID、用户ID、订单金额、下单时间）-商品表（商品ID、商品类别、价格）请设计事实表和维度表，并说明设计思路。答案：-事实表：订单事实表（订单ID、用户ID、商品ID、订单金额、下单时间）。-维度表：-用户维度表（用户ID、姓名、注册时间）。-商品维度表（商品ID、商品类别、价格）。设计思路：-事实表存储可度量指标（订单金额），维度表存储描述性上下文（用户、商品）。-通过用户ID和商品ID关联维度表，简化查询路径。2.某公司使用阿里云DataWorks进行数据同步，但发现同步延迟较高，请分析可能的原因并提出优化方案。答案：-可能原因：-源库性能瓶颈（如慢查询、锁等待）。-任