BI工程师招聘笔试题与参考答案

招聘BI工程师笔试题与参考答案

一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）

1、以下关于BI（商业智能）的定义，哪项是正确的？

A.B1是利用技术手段对企业的数据进行分析，以支持决策制定的过程。

B、BI是帮助企业进行市场调研的一种方法。

C>BT是数据库管理的简称。

D、BI是帮助企业进行生产调度的一种技术。

答案：A

解析：商业智能（BusinessIntelligence,简称BI）是指利用技术手段对企业的

数据进行分析，以支持决策制定的过程。它涉及数据收集、数据存储、数据清洗、数据

分析、数据展示等多个环节。

2、以卜关于数据仓库的特点，哪项是错误的？

A、数据仓库的数据是面向主题的。

B、数据仓库的数据是面向操作的。

C、数据仓库的数据是集成的。

D、数据仓库的数据是非易失的。

答案：B

解析：数据仓库的特点包括：数据是面向主题的、数据是集成的、数据是非易失的。

其中，面向主题是指数据仓库中的数据组织是围绕业务主题进行的，而不是面向操作；

数据集成意味着数据仓库中的数据来自多个数据源，经过清洗和整合后存储在数据仓库

中；数据非易失是指数据仓库中的数据在存储过程中不会丢失或改变。因此，选项B“数

据仓库的数据是面向操作的”是错误的。

3、题干：在数据仓库中，以下哪个是用于存储历史数据的数据库类型？

A.OLTP（在线事务处理）

B.OLAP（在线分析处理）

C.ODS（操作数据存储）

D.OLE（对象链接与嵌入）

答案：B

解析•：OLAP（在线分析处理）是专门设计用于支持复杂分析操作的数据处理系统。

它适用于数据仓库，用于存储和管理大量历史数据，以便进行多维分析和查询。OLTP

（在线事务处理）主要用于处理日常事务，如银行交易、订单处理等。ODS（操作数据

存储）是介于OLTP和OLAP之间的数据存储，用于支持日常操作分析和报告。OLE（对

象链接与嵌入）是一种技术，用于在文档中插入和链接对象。

4、题干：在BI（商业智能）项目中，以下哪个工具通常用于数据清洗和准备？

A.ETL工具

B.数据库管理工具

C.报表工具

D.分析工具

答案：A

解析：ETL（提取、转换、加载）工具是BI项目中用于数据清洗和准备的关键工具。

ETL工具负责从不同的数据源提取数据，转换数据以适应分析和报告的需求，并将数据

加载到目标系统（如数据仓库或数据湖）中。数据库管理工具主要用于管理数据库结构

和性能。报表工具用于生成和分析报告。分析工具则用于深入的数据分析和挖掘。

5、在数据仓库设计中，以下哪个概念表示将数据从多个数据源集成到一个统一的

数据模型中？

A.数据立方体

B.星型模型

C.雪花模型

D.数据湖

答案：C

解析：雪花模型(Snowflak。Model)是数据仓库设计中的一种数据模型。它是在

星型模型的基础上进一步规范化，通过将事实表中的维度表进行拆分和规范化，形成雪

花形状的模型，从而提高数据查询的效率。数据立方体(DataCubes)是数据仓库中用

于存储多维数据的结构，星型模型(StarSchema)则是数据仓库中常用的一种数据模

型，其中包含一个中心的事实表和多个围绕其的维度表，而数据湖(DataLake)是一

种数据存储层，用于存储大量不同结构和类型的数据。

6、在BI工具中，用于数据可视化展示图表和报告的组件称为？

A.ETL(Extract,Transform,Load)

B.OLAP(OnlineAnalyticalProcessing)

C.DWH(DataWarehouse)

D.VisualizationTool

答案：D

解析：VisualizationTool(可视化工具)是BI工具中用于数据可视化的组件。

它允许用户通过图表、图形、仪表板等形式将数据分析结果直观地展示出来。ETL

据采集、数据存储和报告设计虽然也很重要，但它们都是在数据清洗之后进行的步骤。

因此，数据清洗阶段直接影响到后续的数据分析和报告质量。

9、在数据仓库中，以下哪个组件负责将数据从源系统抽取到数据仓库中？

A.ETL(Extract,Transform,Load)

B.ODS(OperationalDataStore)

C.OLAP(OnlineAnalyticalProcessing)

D.DBMS(DatabaseManagementSystem)

答案：A

解析：ETL(Extract,Transform,Load)是数据仓库中一个非常重要的组件，它

负责从源系统抽取数据(Extract),转换数据(Transform)以及将转换后的数据加载

到数据仓库中(Load)。ODS是操作数据存储，用于支持日常操作分析。OLAP是在线分

析处理，用于数据分析。DBMS是数据库管理系统，月于管理数据。

10、在BI(商业智能)系统中，以下哪个工具通常用于数据清洗和预处理？

A.数据库管理系统(DBMS)

B.ETL工具

C.数据库报表工具

D.OLAP工具

答案：B

解析:ETL工具(Extract,Transform,Load)通常用于数据清洗和预处理。它能

够从多个数据源抽取数据，然后对数据进行转换，比如清洗、合并、转换格式等，最后

将数据加载到目标数据仓库或数据湖中。数据库管理系统(DBMS)主要用于存储和管理

数据。数据库报表工具主要用于生成报告。OLAP工具主要用于数据分析和多维数据建

模。

二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）

1、以下哪些工具或技术通常用于BI（商业智能）工程师的工作中？（）

A、SQL数据库查询语言

B、Tableau数据可视化工具

C、Python编程语言

D、Hadoop大数据处理框架

E、Oracle数据库管理工具

答案：A、B、C、D、E

解析：BI工程师在工作中会使用多种工具和技术来处理和分析数据。SQL数据库查

询语言用于从数据库中提取数据，Tableau数据可视化工具用于创建交互式图表和报告,

Python编程语言可以用于数据清洗、分析和脚本编写，Hadoop大数据处理框架用于处

理大规模数据集，Oracle数据库管理工具用于数据库的维护和管理。因此，上述所有

选项都是BI工程师可能使用的工具或技术。

2、以下哪些是数据仓库设计中常见的架构模式？（）

A、星型模式

B、雪花模式

C、联邦模式

D、数据湖架构

E、数据立方体

答案：A、C^D

解析：数据仓库设计中常见的架构模式包括：

•星型模式(StarSchema)：数据以中心事实表和围绕它的维度表呈现，是最常见

的数据仓库模式。

•雪花模式(SnowflakeSchema)：在星型模式的基础上，维度表进一步分解，减

少数据冗余。

•联邦模式(FederatedSchema)：多个数据仓库之间共享数据和模式，适用于分

布式环境。

•数据湖架构(DataLakeArchitecture)：存储原始数据，不进行任何结构化处

理，适用于大数据存储。

数据立方体(DataCubes)是数据仓库中的一个概念，但它通常被视为一种数据组

织方式，而不是一个独立的架构模式。因此，选项E不是常见的架构模式。

3、以下哪些技术是BI(商业智能)工程师在数据仓库设计和开发中常用的？

A.ETL(提取、转换、加载)

B.SQL(结构化查询语言)

C.NoSQL数据库

D.OLAP(在线分析处理)

E.Python数据分析库(如Pandas)

答案：A,B,D,E

解析：

A.ETL技术用于将数据从源系统提取出来，转换成统一格式，然后加载到数据仓

库中，是数据仓库设计和开发的核心技术之一。

B.SQL是用于查询和操作数据库的标准语言，BI工程师需要使用SQL来从数据仓

库中提取和分析数据。

C.NoSQL数据库通常用于处理非结构化或半结构化数据，与传统的数据仓库设计

和BI应用关系不大。

D.OLAP技术允许用户从多维数据模型中进行快速、复杂的数据查询和分析，是BI

系统的关键技术。

E.Python数据分析库如Pandas提供了强大的数据处理和分析功能，是BI工程师

进行数据清洗、转换和可观化的常用工具。

4、以下哪些是BI项目实施过程中的关键阶段？

A.需求分析

B.数据建模

C.报表开发

D.数据集成

E.系统测试

答案：A,B,C,D,E

解析：

A.需求分析是BI项目实施的第一步，旨在明确用户需求，确定项目目标和范围。

B.数据建模阶段涉及设计数据仓库的结构，包括星型模型、雪花模型等，为数据

存储和分析提供基础。

C.报表开发是根据需求分析的结果，设计并实现用户所需的报表和分析工具。

D.数据集成阶段将来自不同源的数据整合到数据仓库中，确保数据的一致性和准

确性。

E.系统测试是确保系统在交付使用前功能正常、性能稳定的重要环节。

5、以下哪些工具或技术通常用于BI（商业智能）系统的数据可视化？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.QlikSense

D.Excel

E.RLanguage

答案：ABCDE

解析：BI系统的数据可视化是展示和分析数据的重要环节。以下工具和技术都是

广泛用于BI数据可视化的：

A.Tableau：一款强大的数据可视化工具，支持丰富的图表类型和交互功能。

B.PowerBI：微软推出的商业智能工具，与Office365和Azure无缝集成。

C.QlikSense：提供强大的数据发现和可视化功能，支持企业级的分析。

D.Excel：虽然主要用于数据处理，但其图表和可视化功能也常用于BI分析工

E.RLanguage：一种编程语言，特别适用于统订分析，可以通过RSludi。等工具

进行数据可视化。

6、以下关于数据仓库的描述中，哪些是正确的？（）

A.数据仓库通常用于支持企业的决策支持系统（DSS）o

B.数据仓库中的数据通常是不经常变化的，以保证数据的一致性和准确性。

C.数据仓库的数据通常来源于企业的多个业务系统。

D.数据仓库的设计通常遵循第三范式，以避免数据的冗余。

E.数据仓库的数据更新通常实时发生。

答案：ABC

解析：关于数据仓库的描述，以下内容是正确的：

A.数据仓库确实用于支持企业的决策支持系统(DSS),它提供了一种集中式的方

法来存储和管理数据，以便于分析。

B.数据仓库中的数据通常是不经常变化的，这种特性被称为“历史性”，有助于保

持数据的一致性和准确性。

C.数据仓库的数据通常来源于企业的多个业务系统，通过ETL(提取、转换、加

我)过程集成到数据仓库中。

D.数据仓库的设计通常遵循第三范式，以减少数据的冗余和提高数据的一致性。

然而，有时候为了性能考虑，可能会采用其他范式。

E.数据仓库的数据更新并不一定是实时的，这取决于企'业的需求和数据仓库的设

计。有些数据仓库可能会定期更新，而有些则可能接近实时更新。因此，这个选项是不

完全正确的。

7、以下哪些工具或技术通常用于数据可视化？()

A.Tableau

B.PowerBI

C.Python的Matplotlib库

D.Excel

E.R语言

答案：A,B,C,D,E

解析：数据可视化是商业智能(BI)工程师的重要技能。上述提到的工具和技术都

是数据可视化的常用工具：

•Tableau是一个流行的数据可视化软件。

•PowerBI是微软推出的数据可视化工具。

•Python的Matplotlib库是Python编程语言中的一个库，用于生成高质量的图

形和图表。

•Excel也是广泛使用的数据可视化工具，尤其是其内置的数据透视表和图表功能。

•R语言是一个专门用于统计计算和图形的编程语言，也有强大的数据可视化功能。

8、以下关于数据仓库的数据模型，哪些是正确的？（）

A.星型模型（StarSchema）

B.雪花模型（SnowflakeSchema）

C.事实表和维度表

D.第三范式（3NF）

E.第一范式（1NF）

答案：A,B,C,D,E

解析：数据仓库的数据模型通常包括以下几种：

•星型模型（SlurSchema）是一种简单的数据模型，其中包含一个中心的事实表

和多个相关的维度表。

•雪花模型（SnowflakeSchema）是星型模型的一种扩展，它进一步规范化了维度

表，通常将维度表分解为更小的表，从而降低数据冗余。

•事实表和维度表是数据仓库中的核心概念，事实表存储度量值，维度表存储描述

性信息。

•第三范式（3NF）是一种数据库范式，用于减少数据冗余和非函数依赖，提高数

据的•致性和完整性。

•第一范式（INF）是数据库设计的最基本范式，要求数据表中的所有列都是原子

性的，即不可再分的。

这些选项都是关于数据仓库数据模型的正确描述。

9、以下哪些工具或技术通常用于数据可视化？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.QlikView

D.Excel

E.R语言

答案：ABCDE

解析：以上所有选项都是用于数据可视化的常用工具或技术。Tableau.PowerBI、

QlikView和Excel都是商业化的数据可视化工具，而R语言是一个编程语言，通过R

中的可视化包（如ggplot2）可以进行数据可视化。这些工具和技术可以帮助用户以图

形化的方式展示数据，便于分析和管理。

10、以下关于数据仓库设计的说法，正确的是哪些？（）

A.数据仓库应采用星型模式或雪花模式进行设计

B.数据仓库的数据通常是静态的，不需要实时更新

C.数据仓库的数据应保证一致性和完整性

D.数据仓库的设计应考虑数据的安全性

E.数据仓库的数据模型应易于扩展

答案：ACDE

解析：

A.星型模式和雪花模式是数据仓库设计中常用的数据模型，它们有助于简化查询

和提高性能。

B.数据仓库中的数据通常是历史数据，但现代数据仓库技术也支持实时数据的加

载和分析。

C.数据仓库的数据应保证一致性和完整性，以保证数据的准确性和可靠性。

D.数据仓库的设计应考虑数据的安全性，保护数据不被未授权访问。

E.数据仓库的数据模型应易于扩展，以适应未来业务需求的变化。

三、判断题(本大题有10小题，每小题2分，共20分)

1、在数据仓库中，事实表(「actTable)是维度模型的核心，用于存储业务过程中

的度量(Measures)和事实(Facts),而维度表(DimensionTable)则用于描述业务过

程的上下文信息，它们之间通过外键关联。

答案：正确

解析：在数据仓库的维度模型中，事实表确实扮演了核心角色，它包含了业务过程

中的具体数值或度量值，这些度量值通常是数值类型，用于回答业务问题中的“多少”

或“多少次”等问题。维度表则用于提供关于事实的上下文信息，如时间、地点、产品

等，它们通过外键与事实表相关联，使得用户能够从不同的维度来分析数据。

2、OLAP(OnlineAnalyticalProcessing)是联机分析处理的简称,它主要面向

大量数据的快速、复杂查询分析，支持决策支挣系统(DSS)中的报表生成、数据分析

等任务，而OLTP(OnlineTransactionProcessing)则是联机事务处理的简称，它主

要关注数据库的实时更新、插入、删除和修改等操作。

答案：正确

解析•：OLAP和OLTP是数据处理的两种不同方式，各有其特定的应用场景和关注点。

OLAP主要用于支持复杂的分析型查询，以辅助决策制定，它允许用户对大量数据进行

快速、灵活的多维分析。而OLTP则更侧重于处理日常的、大量的、简单的、事务性的

数据处理，如数据库的增、册人改、查等操作，这些操作需要高度的实时性和一致性。

3、在数据仓库环境中，ETL（提取、转换、加载）过程仅用于一次性地从操作环境

导入历史数据，之后不再需要维护或更新。

答案：错误

解析：ETL过程不仅用于初始数据加载，在数据仓库的整个生命周期中都是至关重

要的。它负责定期地从源系统中抽取新的数据，转换成符合数据仓库模型的形式，并加

载到数据仓库中，确保数据仓库中的信息是最新的且准确的。

4、OLAP（在线分析处理）技术主要用于事务处理，而OLTP（在线事务处理）则支

持复杂的分析查询。

答案：错误

解析：实际上，OLAP支持复杂的数据分析查询以及报表需求，主要用于决策支持;

相反地，OLTP主要负责日常事务处理工作，如订单录入、库存管理和客户信息管理等，

它强调的是快速响应时间、高吞吐量和良好的并发控制。

5、BI工程师需要具各一定的数据清洗能力。

答案：V

解析：BI工程师在日常工作中需要处理和分析大量的数据，数据清洗是数据预处

理的重要环节，确保数据质量对于后续的数据分析和报告至关重要。因此，具备一定的

数据清洗能力是BI工程师必备的技能之一。

6、SQL语言只用于查询数据库，不能进行数据更新。

答案：X

解析：SQL（StructuredQueryLanguage）是一种用于管理关系数据库的语言，它

可以进行数据的查询、更新、删除和插入等操作。因此，SQL语言不仅可以用于查询数

据库，还可以进行数据更新等操作。所以，该题的判断是错误的。

7、在数据仓库中，星型模型比雪花模型更适合进行复杂查询，因为星型模型的数

据冗余更少。

答案：错误

解析：星型模型与雪花模型是数据仓库中常见的两种数据模型。星型模型通过维度

表直接与事实表相连，形成星型结构，其特点是数据冗余较高，但查询效率较高，尤其

适合进行OLAP（在线分析处理）等复杂查询。而雪花模型则是在星型模型的基础上，

对维度表进行进一步规范叱，形成更复杂的层次结构，其数据冗余较少，但查询效率可

能相对较低。因此，说星型模型比雪花模型更适合进行复杂查询，主要是因为星型模型

的查询效率较高，而非数据冗余更少。

8、在SQL中，使用JOIN操作连接两个表时，如果两个表中有多个相同的列名，那

么在SELECT语句中引用这些列时必须使用表名或别名作为前缀。

答案：正确

解析：在SQL中，当使用JOIN操作连接两个或多个表时，如果这些表中有相同名

称的列，那么在SELECT语句中直接引用这些列名时，SQL引擎无法确定具体是指哪个

表中的列。为了解决这个问题，需要使用表名或表的别名作为前缀来明确指定列的来源。

例如，如果表A和表B都有名为“id”的列，那么在SELECT语句中引用这两个列时,

应该写成“A.id”和“B.id”的形式，其中A和B分别是表A和表B的别名（如果使用

了别名的话）或直接使用表名。这样做可以确保SQL语句的准确性和清晰性。

9、在数据仓库设计中，维度表主要用来存储业务数据的具体数值，而事实表则用

来描述这些数据的属性和类别。

•答案：错误

•解析：实际上，在数据仓库设计中，维度表是用来描述数据的属性和类别的，如

时间、地点、客户等信息；而事实表则是用来存储业务数据的具体数值，如销售

额、成木、数量等度量值。

10、ETL过程中的‘T'代表的是“Transform”，即在加载到数据仓库之前对数据进

行转换处理，这是确保数据质量的重要步骤。

•答案：正确

•解析：ETL是Extract（抽取）、Transform（转换）和Load（加载）三个阶段的

缩写。转换（Transform）是指将从源系统抽取的数据按照预定的规则进行清洗、

聚合、计算等处理，以便于最终加载到数据仓库中使用。这一过程对于保证数据

仓库中的数据质量和一致性至关重要。

四、问答题（本大题有2小题，每小题10分，共20分）

第一题

题目：请简述BI（商业智能）系统的基本功能及其在企业经营中的应用价值。

答案：

BI系统（商业智能系统）的基本功能主要包括以下儿点：

1.数据集成：将来自大同来源的数据（如ERP、CRM、数据库等）进行整合，形成

一个统一的数据仓库。

2.数据处理：对数据进行清洗、转换、汇总等操作，保证数据的准确性和一致性。

3.数据分析：运用统计、预测、挖掘等技术对数据进行深入分析，发现数据背后的

规律和趋势。

4.报表生成：根据用户需求，生成各种类型的报表，如柱状图、折线图、饼图等，

直观展示数据。

5.数据挖掘：通过挖掘算法发现数据中的潜在价值，为决策提供支持。

6.信息推送：根据用户需求，将关键信息推送到用户手中，实现信息的实时获取。

BI系统在企业经营中的应用价值如下：

1.提高决策效率：通过BI系统，企业可以快速获取关键信息，为决策提供依据，提

高决策效率。

2.优化资源配置：通过分析企业运营数据，发现资源利用效率低下的问题，优化资

源配置，降低成本。

3.预测市场趋势：BT系统可以帮助企业预测市场趋势，为企业制定市场策略提供

支持。

4.提升客户满意度：通过分析客户数据，了解客户需求，为企业提供个性化服务，

提升客户满意度。

5.增强竞争力：BT系统可以帮助企业实时了解盲场动态，快速调整策略，增强企

业竞争力。

解析：

本题考查考生对BI系统基本功能和应用价值的理解。在回答时，考生应先概述BI

系统的基本功能，然后结合实际应用，阐述BI系统在企业经营中的价值。在解答过程

中，注意结合具体案例进行分析，以体现答案的深度和广度。

第二题

题目:

请解释数据仓库(DataWarehouse)与数据湖(DataLake)之间的主要区别，并

讨论在何种场景下你会更领向于选择使用数据仓库或数据湖。

答案：

主要区别：

L目的与结构：

•数据仓库：是一种面向主题的、集成的、不可变的、随时间变化的数据集合，主

要用于支持企业决策分析过程。数据仓库中的数据