2026年数据质量监控师岗位笔试题库含答案

2026年数据质量监控师岗位笔试题库含答案一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在数据质量监控中，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.以下哪种数据质量规则适用于检查身份证号码的格式是否正确？A.唯一性规则B.格式规则C.业务逻辑规则D.变化度规则3.数据质量监控中，常用的数据探针技术不包括以下哪项？A.数据扫描B.数据采样C.数据溯源D.数据加密4.在数据质量监控系统中，以下哪个角色主要负责数据质量问题的根因分析？A.数据治理专员B.数据工程师C.数据分析师D.业务分析师5.以下哪种数据质量工具最适合用于实时监控金融交易数据的准确性？A.TalendB.InformaticaC.ApacheSupersetD.Splunk6.在数据质量监控中，"数据重复"问题通常通过以下哪种方法检测？A.基于规则的校验B.基于统计的检测C.基于机器学习的识别D.以上都是7.某电商平台发现用户地址数据中存在大量无效地址，导致物流失败。以下哪种数据质量策略最有效？A.增加地址校验规则B.扩大地址库范围C.人工审核地址数据D.以上都是8.在数据质量监控中，以下哪种方法不属于数据质量问题的根因分析？A.协同业务部门排查问题B.使用数据探针技术定位问题C.自动化修复数据错误D.分析数据采集流程9.某制造业企业需要监控生产设备的传感器数据，以下哪种数据质量指标最关键？A.准确性B.完整性C.及时性D.一致性10.在数据质量监控中，以下哪种工具最适合用于数据质量报告的生成？A.Python脚本B.PowerBIC.ApacheKafkaD.MySQL二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.以下哪些属于数据质量监控的关键指标？A.完整性B.准确性C.及时性D.一致性E.唯一性2.数据质量监控中，常用的数据探针技术包括哪些？A.数据扫描B.数据采样C.数据溯源D.数据加密E.数据校验3.在数据质量监控中，以下哪些方法可以用于检测数据重复问题？A.基于规则的校验B.基于统计的检测C.基于机器学习的识别D.数据去重工具E.人工审核4.以下哪些属于数据质量问题的根因分析步骤？A.协同业务部门排查问题B.使用数据探针技术定位问题C.分析数据采集流程D.自动化修复数据错误E.生成数据质量报告5.在数据质量监控中，以下哪些工具或技术可以用于实时监控数据？A.ApacheSupersetB.SplunkC.ApacheKafkaD.TalendE.PowerBI三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.数据质量监控只能通过自动化工具实现，人工无法参与。（×）2.数据完整性与数据准确性是同一概念。（×）3.数据探针技术主要用于数据加密，不涉及数据质量监控。（×）4.数据质量问题的根因分析通常需要业务部门和数据团队的协同。（√）5.数据重复问题可以通过数据去重工具自动解决，无需人工干预。（×）6.金融行业对数据及时性的要求通常高于其他行业。（√）7.制造业企业对传感器数据的完整性要求最高。（√）8.数据质量监控报告只需要包含问题数据，无需说明根因。（×）9.数据探针技术可以用于检测数据格式错误，但不适用于业务逻辑校验。（×）10.数据质量监控只能发现问题，无法预防问题。（×）四、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述数据质量监控的主要指标及其含义。答案：-完整性：指数据是否缺失或补全，如必填字段是否为空。-准确性：指数据是否真实反映业务情况，如身份证号码是否正确。-及时性：指数据是否在规定时间内更新，如交易数据是否实时同步。-一致性：指不同系统或表中的数据是否一致，如用户姓名是否统一。-唯一性：指数据是否重复，如订单ID是否唯一。2.简述数据探针技术在数据质量监控中的应用场景。答案：-数据扫描：检查数据是否存在缺失或异常值。-数据采样：随机抽取数据样本进行校验。-数据溯源：追踪数据从采集到存储的完整流程，定位问题根因。3.简述数据质量问题的根因分析方法。答案：-协同业务部门排查问题：了解业务流程中的数据采集和传输环节。-使用数据探针技术定位问题：通过数据扫描或采样发现异常数据。-分析数据采集流程：检查数据源是否可靠，传输过程是否稳定。4.简述制造业企业如何监控传感器数据的完整性？答案：-设置数据完整性规则，如传感器数据是否为空或超限。-使用数据探针技术定期检查数据缺失情况。-建立数据备份机制，防止数据丢失。5.简述数据质量监控报告的生成步骤。答案：-收集数据质量问题数据，如缺失值、重复值等。-分析问题根因，如数据采集流程或校验规则缺陷。-生成报告，包含问题详情、影响范围和改进建议。五、论述题（共1题，10分）某电商平台发现用户地址数据存在大量无效地址，导致物流失败。请结合数据质量监控方法，提出解决方案并说明实施步骤。答案：解决方案：1.数据探针技术检测无效地址：通过数据扫描和采样，识别缺失邮编、地址格式错误等问题。2.优化地址校验规则：增加邮编校验、地址格式匹配等规则，如使用正则表达式校验地址格式。3.扩大地址库范围：与第三方地图API合作，提供更完整的地址库供用户选择。4.人工审核与自动化修复结合：对高风险订单进行人工审核，对低风险订单通过规则自动修正。5.建立数据反馈机制：鼓励用户反馈地址错误，动态更新地址库。实施步骤：1.数据问题定位：使用数据探针技术识别无效地址的具体类型和比例。2.制定改进方案：根据问题类型，制定校验规则和地址库优化方案。3.实施技术改造：开发或调整数据质量监控系统，上线新的校验规则。4.监控效果评估：定期检查无效地址比例，验证改进效果。5.持续优化：根据业务变化调整校验规则和地址库。答案解析一、单选题1.C：完整性指数据是否缺失或补全，与题目描述一致。2.B：格式规则用于检查数据是否符合预设格式，如身份证号码的18位数字格式。3.D：数据加密不属于数据探针技术，探针技术主要用于数据检测和溯源。4.A：数据治理专员负责数据质量管理，包括根因分析。5.D：Splunk适合实时监控日志和交易数据。6.D：数据重复检测可以通过规则、统计或机器学习方法。7.D：综合策略最有效，包括规则校验、地址库扩大和人工审核。8.C：自动化修复是解决方案，不是根因分析方法。9.C：制造业对传感器数据及时性要求高，如设备故障需立即发现。10.B：PowerBI适合生成可视化数据质量报告。二、多选题1.A、B、C、D、E：均为数据质量关键指标。2.A、B、C：数据扫描、采样和溯源属于探针技术。3.A、B、C、D：均为数据重复检测方法。4.A、B、C：根因分析需排查问题、定位和流程分析。5.B、C：Splunk和Kafka适合实时监控。三、判断题1.×：人工可参与数据质量监控，如校验规则的制定。2.×：完整性指数据是否缺失，准确性指数据是否正确。3.×：探针技术用于数据检测，不涉及加密。4.√：根因分析需业务团队配合。5.×：部分重复问题需人工确认。6.√：金融交易需秒级响