数据质量管理工程师考试题及解析

2026年数据质量管理工程师考试题及解析一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在数据质量管理中，以下哪项是数据完整性的核心指标？A.数据重复率B.数据一致性C.数据准确性D.数据时效性2.以下哪种方法最适合用于检测数据中的异常值？A.简单统计描述B.空值分析C.箱线图（BoxPlot）D.数据聚类3.在中国金融行业，数据治理的核心参与者通常不包括：A.数据质量负责人（DQO）B.业务部门经理C.系统运维工程师D.客户服务代表4.若某企业数据库中“客户性别”字段存在“男”“M”“Male”三种记录，以下哪种策略最有效？A.直接删除不规范的记录B.使用规则引擎进行标准化转换C.增加一个“性别代码”字段替代原始字段D.忽略该问题，优先处理其他数据5.数据血缘的主要作用不包括：A.追踪数据来源B.优化数据模型C.降低数据迁移风险D.制定数据安全策略6.在数据质量评估中，KPI指标的设定应优先考虑：A.技术可行性B.业务影响度C.成本效益比D.管理层偏好7.以下哪项工具最适合用于数据探查性分析？A.PowerBIB.ApacheSparkC.PythonPandasD.SQLServerManagementStudio8.在中国制造业中，数据质量问题的常见根源不包括：A.设备传感器故障B.人工录入错误C.数据迁移失败D.人工智能模型偏差9.数据质量金标体系的核心原则是：A.尽可能覆盖所有业务场景B.以最小成本实现最大覆盖C.优先满足监管要求D.由技术团队独立制定10.若某电商平台发现订单金额存在大量负值，以下哪种措施最可能解决该问题？A.修改数据库结构B.重新设计业务流程C.增加“订单金额”字段校验规则D.忽略负值，继续运营二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在数据质量改进中，数据清洗的主要步骤包括：A.空值填充B.重复值去重C.数据格式转换D.异常值修正E.数据标准化2.中国保险行业对数据合规性的要求主要体现在：A.个人信息保护法（PIPL）B.资产负债表准则（VAS）C.数据跨境传输规范D.业务连续性计划（BCP）E.金融数据报送制度3.数据质量评估的维度通常包括：A.完整性B.准确性C.一致性D.时效性E.可访问性4.在企业级数据质量工具选型时，应重点考虑：A.与现有系统的兼容性B.自定义规则能力C.实时监控功能D.成本预算E.用户友好性5.若某企业发现“客户地址”字段存在大量无效数据，以下哪些措施可以改善：A.引入地址校验服务B.建立地址清洗规则库C.人工逐条修正D.与第三方数据商合作E.优化数据采集流程三、判断题（共5题，每题2分，合计10分）1.数据质量问题是由于人为操作导致的，技术手段无法解决。（×）2.中国《数据安全法》要求企业建立数据质量管理制度。（√）3.数据血缘分析只能用于数据仓库场景，无法应用于实时数据流。（×）4.数据完整性主要指数据之间不能存在逻辑矛盾。（√）5.数据质量KPI的设定应完全由IT部门决定。（×）四、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述中国银行业在数据质量治理中的“三道防线”机制。2.解释“数据质量金标体系”的构成要素。3.如何利用业务规则引擎提升数据标准化效率？4.列举三种制造业中常见的数据质量问题及其解决方案。五、论述题（共1题，10分）结合中国零售行业的特点，论述数据质量对企业精细化运营的价值，并说明如何建立可持续的数据质量改进机制。答案及解析一、单选题1.C解析：数据完整性强调数据记录的完整性，即字段值应按照业务逻辑存在，是数据质量的核心指标。重复率、一致性、时效性均属于辅助维度。2.C解析：箱线图通过四分位数和异常值标记，直观展示数据分布，适合检测异常值。其他选项无法直接定位异常数据。3.D解析：客户服务代表主要处理用户交互，非数据治理核心角色；其他选项均参与数据决策或执行。4.B解析：规则引擎可自动转换“M”“Male”为“男”，避免人工干预成本；其他选项均不可行。5.D解析：数据血缘用于追踪数据流向，不涉及安全策略制定。6.B解析：KPI应优先反映业务影响，如客户满意度、交易成功率等。7.C解析：Pandas擅长数据清洗和探索性分析，适合快速验证数据质量。8.D解析：AI模型偏差属于算法问题，非数据源问题。9.B解析：金标体系需平衡成本与覆盖范围，而非盲目追求全面。10.C解析：校验规则可自动拦截负值，其他选项成本过高或治标不治本。二、多选题1.A、B、C、D、E解析：数据清洗包含空值填充、去重、格式转换、异常值修正、标准化等步骤。2.A、C、E解析：PIPL（个人信息保护法）、数据跨境规范、金融数据报送制度均涉及合规性；VAS（资产负债表准则）偏财务；BCP（业务连续性计划）属灾备范畴。3.A、B、C、D解析：可访问性（如数据可读性）虽重要，但非核心维度。4.A、B、C、D、E解析：兼容性、自定义规则、实时监控、成本、易用性均需考虑。5.A、B、D、E解析：人工修正效率低，不可行。三、判断题1.×解析：技术手段如数据校验、自动化清洗可解决部分问题。2.√解析：中国《数据安全法》第22条要求企业建立数据质量管理制度。3.×解析：血缘分析可应用于实时流数据，如Flink、SparkStreaming。4.√解析：完整性强调数据逻辑自洽，如年龄不能为负数。5.×解析：KPI需业务部门共同制定。四、简答题1.三道防线机制-第一道防线：业务部门负责源头数据质量把控，如销售录入时校验客户信息。-第二道防线：数据治理团队制定数据标准、监控数据质量、执行清洗规则。-第三道防线：IT部门保障数据系统稳定性，提供技术支持。2.金标体系构成-数据标准（术语、格式、范围）-质量规则（校验逻辑、异常阈值）-监控指标（KPI、趋势分析）-改进流程（问题闭环、责任分配）3.业务规则引擎提升标准化-定义规则（如“身份证号后6位为城市编码”），自动校验转换；-支持动态调整，适应业务变化；-减少人工干预，降低错误率。4.制造业数据质量问题及方案-问题1：设备传感器数据缺失解决：增加冗余传感器或引入预测性维护模型。-问题2：批次号记录混乱解决：强制使用统一编码规则，建立批次追溯系统。-问题3：原材料质检数据滞后解决：优化数据采集流程，采用IoT实时传输。五、论述题数据质量对零售业的价值及改进机制零售行业依赖海量数据支撑精细化运营，但数据质量问题（如会员标签错误、库存信息滞后）会导致精准营销失效、库存积压等风险。提升数据质量可带来：1.提升客户体验：准确的会员标签实现个性化推荐，如“618”活动根据历史消费偏好推送商品；2.优化供应链管理：实时库存数据避免线上线下冲突，降低缺货率；3.降低运营成本：减少因数据错误导致的退货处理、广告投放浪费。可持续改进机制-组织保障：成立跨部门数据委员会，明确业务、技术、风控