2026年数据质量工程师考试大纲及题型分析

2026年数据质量工程师考试大纲及题型分析一、单选题（共20题，每题1分，合计20分）1.题目：在数据质量评估中，以下哪项指标最能反映数据的完整性？A.准确性B.一致性C.完整性D.及时性2.题目：中国金融行业对数据质量的要求通常强调以下哪项优先级最高？A.数据一致性B.数据完整性C.数据准确性D.数据时效性3.题目：在数据清洗过程中，以下哪种方法适用于处理缺失值？A.填充均值B.删除记录C.生成随机数D.以上皆可4.题目：以下哪种数据质量规则最适合检测数据格式错误？A.唯一性约束B.变量长度检查C.外键约束D.变量类型检查5.题目：在中国《数据安全法》背景下，数据质量工程师需要重点关注以下哪项合规性要求？A.数据保密性B.数据完整性C.数据可用性D.数据真实性6.题目：以下哪种工具最适合用于数据质量监控的自动化？A.ExcelB.Python脚本C.SQL查询D.以上皆可7.题目：在数据血缘分析中，以下哪项是关键环节？A.数据源识别B.数据流程追踪C.数据目标验证D.以上皆可8.题目：中国制造业通常使用以下哪种数据质量模型进行评估？A.DQFMAB.DQIC.DQMD.以上皆可9.题目：在数据质量报告中，以下哪项指标最能体现数据质量问题的影响范围？A.缺失率B.重复率C.不一致性比例D.以上皆可10.题目：以下哪种方法最适合用于检测数据异常值？A.箱线图分析B.直方图分析C.散点图分析D.以上皆可11.题目：在中国保险行业，数据质量工程师需要重点关注以下哪项业务场景？A.客户身份验证B.核保流程优化C.理赔效率提升D.以上皆可12.题目：以下哪种数据质量规则最适合检测数据逻辑错误？A.唯一性约束B.变量范围检查C.外键约束D.变量类型检查13.题目：在数据质量治理中，以下哪种角色承担主要责任？A.数据质量工程师B.数据分析师C.数据架构师D.数据管理员14.题目：以下哪种数据质量工具最适合用于大数据环境？A.TalendB.InformaticaC.ApacheSparkD.以上皆可15.题目：在中国零售行业，数据质量工程师需要重点关注以下哪项业务需求？A.库存管理B.促销活动分析C.客户画像构建D.以上皆可16.题目：以下哪种方法最适合用于数据质量问题的根因分析？A.5Why分析法B.因果图分析C.统计分析D.以上皆可17.题目：在中国医疗行业，数据质量工程师需要重点关注以下哪项合规性要求？A.医保合规B.病历完整性C.医疗设备数据采集D.以上皆可18.题目：以下哪种数据质量规则最适合检测数据一致性？A.唯一性约束B.变量长度检查C.外键约束D.变量类型检查19.题目：在数据质量评估中，以下哪项指标最能反映数据的及时性？A.准确性B.一致性C.完整性D.及时性20.题目：以下哪种方法最适合用于数据质量问题的自动化修复？A.脚本编程B.数据清洗工具C.人工审核D.以上皆可二、多选题（共10题，每题2分，合计20分）1.题目：以下哪些指标属于数据质量评估的核心指标？A.准确性B.完整性C.一致性D.及时性E.可用性2.题目：在中国金融行业，数据质量工程师需要关注以下哪些业务场景？A.反洗钱B.风险控制C.客户画像D.投资分析E.以上皆可3.题目：以下哪些方法可用于数据质量问题的根因分析？A.5Why分析法B.因果图分析C.统计分析D.数据血缘分析E.以上皆可4.题目：以下哪些数据质量规则适用于数据完整性检查？A.唯一性约束B.变量长度检查C.外键约束D.变量类型检查E.变量范围检查5.题目：以下哪些工具可用于数据质量监控的自动化？A.TalendB.InformaticaC.Python脚本D.SQL查询E.以上皆可6.题目：在中国制造业，数据质量工程师需要关注以下哪些业务需求？A.生产过程监控B.设备故障预测C.质量追溯D.供应链优化E.以上皆可7.题目：以下哪些指标属于数据质量评估的核心指标？A.准确性B.完整性C.一致性D.及时性E.可用性8.题目：以下哪些方法可用于数据质量问题的自动化修复？A.脚本编程B.数据清洗工具C.人工审核D.数据血缘分析E.以上皆可9.题目：在中国零售行业，数据质量工程师需要关注以下哪些业务场景？A.库存管理B.促销活动分析C.客户画像构建D.供应链优化E.以上皆可10.题目：以下哪些数据质量规则适用于数据一致性检查？A.唯一性约束B.变量长度检查C.外键约束D.变量类型检查E.变量范围检查三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.题目：数据质量工程师只需要关注数据的准确性。（正确/错误）2.题目：中国《数据安全法》要求企业必须建立数据质量管理体系。（正确/错误）3.题目：数据血缘分析只能用于数据治理阶段，无法用于数据监控。（正确/错误）4.题目：数据清洗是数据质量管理的唯一环节。（正确/错误）5.题目：数据质量工程师需要具备统计学基础。（正确/错误）6.题目：数据质量评估只能通过自动化工具完成。（正确/错误）7.题目：中国医疗行业对数据完整性的要求低于金融行业。（正确/错误）8.题目：数据质量规则只能用于检测数据错误，无法用于优化数据流程。（正确/错误）9.题目：数据质量工程师需要与数据分析师紧密合作。（正确/错误）10.题目：数据质量评估只能通过定量指标完成。（正确/错误）四、简答题（共5题，每题4分，合计20分）1.题目：简述中国金融行业数据质量管理的核心挑战。2.题目：简述数据血缘分析在数据质量治理中的作用。3.题目：简述数据质量评估的四个核心维度。4.题目：简述中国制造业数据质量工程师的职责。5.题目：简述数据质量监控的自动化方法。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.题目：结合中国《数据安全法》的要求，论述数据质量工程师如何确保数据合规性。2.题目：结合中国零售行业的实际案例，论述数据质量工程师如何通过数据治理提升业务效率。答案及解析一、单选题（20题）1.C解析：完整性是指数据是否包含所有必要字段，缺失值、重复值等均会影响完整性。2.C解析：金融行业对数据准确性的要求最高，直接影响业务决策和风险控制。3.A解析：填充均值是最常用的缺失值处理方法，适用于数值型数据。4.D解析：变量类型检查可以检测数据格式错误，如字符串误填为数值型。5.A解析：数据保密性是《数据安全法》的核心要求之一。6.B解析：Python脚本可以自动化数据质量监控，适用于大规模数据处理。7.B解析：数据流程追踪是数据血缘分析的关键环节，有助于定位问题根源。8.C解析：DQM（DataQualityManagement）是中国制造业常用的数据质量模型。9.C解析：不一致性比例最能体现数据质量问题的影响范围。10.A解析：箱线图分析可以有效检测数据异常值。11.A解析：客户身份验证是保险行业反欺诈的关键环节。12.B解析：变量范围检查可以检测数据逻辑错误，如年龄为负数。13.A解析：数据质量工程师承担数据质量治理的主要责任。14.C解析：ApacheSpark适合大数据环境的数据质量监控。15.A解析：库存管理是零售行业数据质量的核心需求之一。16.A解析：5Why分析法有助于深入挖掘数据质量问题的根本原因。17.A解析：医保合规是医疗行业数据质量的核心要求之一。18.C解析：外键约束可以确保数据一致性。19.D解析：及时性是指数据是否按时更新，直接影响业务决策。20.A解析：脚本编程可以自动化数据质量问题的修复。二、多选题（10题）1.A,B,C,D解析：准确性、完整性、一致性、及时性是数据质量的核心指标。2.A,B,C,D,E解析：金融行业的数据质量需求涵盖反洗钱、风险控制、客户画像等。3.A,B,C,D,E解析：5Why分析法、因果图分析、统计分析、数据血缘分析均可用于根因分析。4.A,C,D,E解析：唯一性约束、外键约束、变量类型检查、变量范围检查均适用于完整性检查。5.A,B,C,D,E解析：Talend、Informatica、Python脚本、SQL查询均可用于数据质量监控的自动化。6.A,B,C,D,E解析：制造业的数据质量需求涵盖生产过程监控、设备故障预测、质量追溯等。7.A,B,C,D,E解析：准确性、完整性、一致性、及时性、可用性是数据质量的核心指标。8.A,B,C,D,E解析：脚本编程、数据清洗工具、人工审核、数据血缘分析均可用于自动化修复。9.A,B,C,D,E解析：零售行业的数据质量需求涵盖库存管理、促销活动分析、客户画像等。10.C,D,E解析：外键约束、变量类型检查、变量范围检查均适用于一致性检查。三、判断题（10题）1.错误解析：数据质量工程师需要关注准确性、完整性、一致性、及时性等多个维度。2.正确解析：《数据安全法》要求企业建立数据质量管理体系。3.错误解析：数据血缘分析可用于数据治理和监控两个阶段。4.错误解析：数据质量管理包括数据清洗、监控、评估等多个环节。5.正确解析：数据质量工程师需要具备统计学基础。6.错误解析：数据质量评估可通过人工和自动化工具完成。7.错误解析：医疗行业对数据完整性的要求高于金融行业。8.错误解析：数据质量规则可用于优化数据流程。9.正确解析：数据质量工程师需要与数据分析师紧密合作。10.错误解析：数据质量评估可通过定量和定性指标完成。四、简答题（5题）1.简述中国金融行业数据质量管理的核心挑战解析：金融行业对数据准确性、完整性和合规性的要求极高，同时面临数据量庞大、来源多样、更新频繁的挑战。此外，反洗钱、风险控制等业务场景对数据质量的要求更为严格。2.简述数据血缘分析在数据质量治理中的作用解析：数据血缘分析可以帮助工程师追踪数据的来源和流向，定位数据质量问题的根源，从而制定有效的治理方案。此外，数据血缘分析还可以提高数据透明度，增强数据信任度。3.简述数据质量评估的四个核心维度解析：数据质量评估的四个核心维度包括：准确性（数据是否正确）、完整性（数据是否完整）、一致性（数据是否一致）、及时性（数据是否及时更新）。4.简述中国制造业数据质量工程师的职责解析：制造业的数据质量工程师主要负责生产过程监控、设备故障预测、质量追溯等业务场景的数据质量管理，确保生产数据的准确性、完整性和一致性，提升生产效率和产品质量。5.简述数据质量监控的自动化方法解析：数据质量监控的自动化方法包括：使用脚本编程（如Python）编写自动化检查工具、利用数据质量平台（如Talend、Informatica）进行实时监控、通过SQL查询定期生成数据质量报告等。五、论述题（2题）1.结合中国《数据安全法》的要求，论述数据质量工程师如何确保数据合规性解析：数据质量工程师需要根据《数据安全法》的要求，建立数据质量管理体系，确保数据的合法性、安全性和完整性。具体措施包括：-制定数据质量标准，明确数据质量要求；-建立数据质量监控机制，定期进行数据质量评估；-使用数据清洗工具，修复数据质量问题；-实施数据分类分级管理，确保敏感数据的安全性；-加强数据安全培训，提高员工的数据安全意识。2.结合中国零售行业的实际案例，论述数据