数据质量管理认证考试大纲及题目解析

2026年数据质量管理认证考试大纲及题目解析一、单选题（共20题，每题1分，合计20分）1.数据质量管理的核心目标是？A.提高数据存储效率B.降低数据采集成本C.确保数据准确性、完整性、一致性D.增加数据维度答案：C解析：数据质量管理的核心在于提升数据的可用性，主要围绕准确性、完整性、一致性、及时性等维度展开，而非单纯的技术指标优化。2.以下哪项不属于数据质量维度？A.准确性B.完整性C.异构性D.及时性答案：C解析：数据质量维度通常包括准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性等，异构性属于数据集成范畴，非质量管理核心指标。3.中国《数据质量管理规范》（GB/T35273）主要适用于哪些行业？A.金融、医疗、电商B.教育、农业、制造业C.政府公共数据管理D.以上所有答案：D解析：该标准覆盖金融、医疗、电商及政府公共数据等多行业，具有广泛适用性。4.数据质量评估中，"完整性"指的是？A.数据类型是否匹配B.数据是否缺失C.数据是否重复D.数据是否被篡改答案：B解析：完整性强调数据字段是否缺失，缺失值会直接影响数据分析结果。5.数据清洗中，"去重"操作主要解决什么问题？A.数据不一致B.数据缺失C.数据重复D.数据格式错误答案：C解析：重复数据会导致统计偏差，去重是提升数据一致性的关键步骤。6.以下哪项工具最适合用于数据质量监控？A.ExcelB.Python脚本C.PowerBID.Tableau答案：B解析：Python脚本可通过自动化逻辑实现实时数据质量检测，效率高于手动工具。7.数据血缘分析的主要目的是？A.确保数据安全B.追踪数据来源与流向C.提高数据存储性能D.降低数据采集成本答案：B解析：数据血缘帮助理解数据流转过程，是数据治理的基础。8.在数据质量评估中，"一致性"通常指？A.数据格式统一B.数据值域合理C.数据与业务逻辑匹配D.以上都是答案：D解析：一致性包含格式统一、值域合理、业务逻辑匹配等多维度。9.中国银行业监管要求中，数据质量报告需多久提交一次？A.每月B.每季度C.每半年D.每年答案：B解析：银保监会要求银行每季度提交数据质量报告，确保监管合规。10.数据质量问题的根本原因可能是？A.数据采集不规范B.数据传输中断C.数据处理逻辑错误D.以上都是答案：D解析：数据问题可能源于采集、传输或处理环节，需系统性排查。11.以下哪项不属于数据质量金标准（GoldenRecord）的特征？A.唯一性B.权威性C.动态更新D.多源同步答案：D解析：金标准需单一权威，动态更新，但非多源同步，以避免冲突。12.数据质量工具中，"规则引擎"主要用于？A.数据清洗B.数据校验C.数据转换D.数据集成答案：B解析：规则引擎通过预设校验逻辑判断数据是否符合标准。13.中国《网络安全法》对数据质量管理提出哪些要求？A.数据分类分级B.数据脱敏处理C.数据备份机制D.以上都是答案：D解析：该法要求企业落实分类分级、脱敏、备份等数据安全措施。14.数据质量KPI设计中，"缺失率"计算公式为？A.(缺失条目数/总条目数)×100%B.(错误条目数/总条目数)×100%C.(重复条目数/总条目数)×100%D.(不一致条目数/总条目数)×100%答案：A解析：缺失率反映数据完整性，计算方法为缺失比例。15.数据质量改进的典型流程包括？A.评估-分析-改进-监控B.采集-清洗-转换-加载C.设计-开发-测试-部署D.以上都不对答案：A解析：数据质量改进需闭环管理，包含评估、分析、改进、监控环节。16.中国《企业数据资源管理能力评估标准》（GB/T39335）中，数据质量管理属于哪一级？A.基础能力层B.业务应用层C.技术支撑层D.管理保障层答案：A解析：该标准将数据质量管理归类为基础能力层，是数据治理的基础。17.数据质量"不一致"可能表现为？A.同一客户名称存在多种写法B.数据类型错误C.数据缺失D.以上都是答案：A解析：不一致主要指命名或值域差异，如"张三"与"ZhangSan"。18.数据质量评估中，"重复率"计算公式为？A.(重复条目数/总条目数)×100%B.(缺失条目数/总条目数)×100%C.(错误条目数/总条目数)×100%D.(不一致条目数/总条目数)×100%答案：A解析：重复率反映数据冗余，计算方法为重复比例。19.中国《数据安全法》要求企业建立数据质量管理制度，主要目的是？A.提高数据可用性B.确保数据合规C.降低数据成本D.优化数据结构答案：B解析：数据质量是合规的基础，该法强调企业需建立管理制度。20.数据质量工具中，"元数据管理"主要作用是？A.提高查询效率B.理解数据含义C.减少数据传输量D.自动化数据清洗答案：B解析：元数据管理帮助用户理解数据定义、来源、血缘等，提升数据可读性。二、多选题（共10题，每题2分，合计20分）21.数据质量管理的常见问题包括？A.数据缺失B.数据重复C.数据不一致D.数据陈旧E.数据格式错误答案：A、B、C、D、E解析：以上均为数据质量常见问题，需系统性解决。22.数据质量评估的常用方法有？A.人工抽样检查B.自动化规则校验C.业务场景验证D.数据血缘分析E.统计分析答案：A、B、C、D、E解析：评估方法需结合技术手段与业务需求，以上均适用。23.中国《数据分类分级指南》中，数据质量要求与哪些级别相关？A.一般级B.内部级C.重要级D.涉密级E.以上都是答案：C、D解析：重要级和涉密级数据需严格质量管理，一般级和内部级要求较低。24.数据清洗工具需具备哪些功能？A.缺失值填充B.重复数据去重C.数据格式转换D.异常值检测E.数据校验规则配置答案：A、B、C、D、E解析：数据清洗需覆盖全流程，以上功能均需支持。25.数据质量金标准（GoldenRecord）的建立需考虑？A.数据源权威性B.数据唯一性C.数据动态更新机制D.数据脱敏需求E.业务规则匹配答案：A、B、C、E解析：脱敏非金标准必要功能，需根据业务场景决定。26.数据质量监控的常见指标包括？A.缺失率B.重复率C.不一致率D.及时性E.准确性答案：A、B、C、D、E解析：监控指标需全面反映数据质量，以上均适用。27.中国制造业数字化转型中，数据质量管理的重要性体现在？A.提高生产效率B.优化供应链管理C.降低设备故障率D.支持精准营销E.符合监管要求答案：A、B、C解析：制造业核心关注生产与供应链，营销非首要目标。28.数据质量工具中，ETL工具需支持哪些数据校验？A.格式校验B.值域校验C.空值校验D.逻辑校验E.重复校验答案：A、B、C、D、E解析：ETL需全面校验数据，以上均需支持。29.中国《企业数据资源管理办法》对数据质量管理提出哪些要求？A.建立数据标准B.明确数据责任C.实施数据质量评估D.定期报告质量状况E.加强数据安全防护答案：A、B、C、D、E解析：该办法覆盖标准、责任、评估、报告、安全等全流程。30.数据质量改进的阻力可能来自？A.业务部门不配合B.技术工具不适用C.缺乏管理支持D.成本投入不足E.改进效果不明显答案：A、B、C、D、E解析：改进阻力多源于业务、技术、管理、成本等多方面因素。三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）31.数据质量评估只需关注技术指标，无需结合业务需求。答案：错解析：数据质量需以业务价值为导向，技术指标需服务于业务目标。32.中国《网络安全法》要求企业对重要数据进行分类分级管理，但未强制要求数据质量管理。答案：错解析：分类分级管理是数据质量管理的前提，法律已明确要求企业落实。33.数据血缘分析只能用于数据治理，无法支持业务决策。答案：错解析：数据血缘可揭示数据可靠性，间接支持业务决策。34.数据清洗后的数据可永久保留，无需再次监控。答案：错解析：数据质量需持续监控，因业务规则或数据源可能变化。35.数据质量KPI设计时，指标越高越好。答案：错解析：指标需结合业务目标，如缺失率越低越好，重复率越低越好。36.中国银行业需每季度提交数据质量报告，但无需公示。答案：对解析：监管机构要求银行内部或监管机构留存报告，非强制公示。37.数据质量金标准需实时更新，但更新频率由业务部门决定。答案：错解析：更新频率需结合数据变化频率，技术部门需主导。38.数据清洗工具需支持自定义校验规则，但无需考虑业务逻辑。答案：错解析：校验规则需符合业务逻辑，如身份证号校验需支持地区码。39.中国制造业企业若不重视数据质量管理，可能面临监管处罚。答案：对解析：若数据质量影响安全生产或金融稳定，监管机构可能介入。40.数据质量改进需跨部门协作，但无需高层支持。答案：错解析：高层支持是改进成功的关键，需推动资源分配与制度落实。四、简答题（共5题，每题4分，合计20分）41.简述中国《数据分类分级指南》中，重要级数据与一般级数据在质量管理上的区别。答案：-重要级数据需严格质量管理，包括：建立金标准、定期评估、强制校验、加密存储、异常告警；-一般级数据要求较低，如：仅做基础校验、无需金标准、按需监控。解析：分级管理需差异化，重要级需更高保障。42.描述数据清洗中，"缺失值处理"的常见方法及其适用场景。答案：-删除法：适用于缺失比例极低且不影响分析；-填充法：均值/中位数/众数填充（适用于数值型）；-模型预测：机器学习填充（适用于大量缺失）；-标记法：记录缺失状态（适用于缺失有特定含义）。解析：方法选择需考虑缺失比例、数据类型、业务场景。43.解释数据质量"及时性"的内涵，并举例说明其重要性。答案：-内涵：数据需在业务时效内更新，确保决策基于最新信息；-重要性：如金融风控中，实时交易数据可避免欺诈，延迟数据可能导致损失。解析：及时性是动态业务场景的核心要求。44.中国《企业数据资源管理办法》中，数据质量责任如何划分？答案：-数据生产者：负责源头数据质量；-数据管理者：制定标准与流程；-数据使用者：反馈问题并按标准使用；-技术部门：提供工具与支持。解析：责任需明确到部门，避免推诿。45.数据质量监控如何与业务场景结合？请举例说明。答案：-场景：电商订单系统中，监控库存数据及时性；-结合方式：当库存更新延迟超过1小时触发告警，避免超卖；-目标：确保业务连续性与用户信任。解析：监控需针对业务痛点，如超卖风险。五、论述题（共1题，10分）46.结合中国金融行业数字化转型背景，论述数据质量管理对企业竞争力的影响，并提出改进建议