2025年高职第三学年（大数据技术）数据仓库设计与开发综合测试题及答案

2025年高职第三学年（大数据技术）数据仓库设计与开发综合测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本卷共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填涂在答题卡相应位置（本题无答题卡，直接在答题处写答案）。1.以下关于数据仓库的描述，错误的是（）A.数据仓库是面向主题的B.数据仓库的数据是集成的C.数据仓库的数据是实时更新的D.数据仓库的数据是随时间变化的2.数据仓库的体系结构不包括以下哪个部分（）A.数据源B.数据抽取C.数据挖掘D.数据集市3.数据仓库中数据的粒度是指（）A.数据的细节程度B.数据的范围C.数据的大小D.数据的时间跨度4.以下哪种数据抽取方式效率最高（）A.全量抽取B.增量抽取C.实时抽取D.周期性抽取5.数据仓库中常用的存储结构是（）A.关系型数据库B.分布式文件系统C.多维数组D.星型模型和雪花模型6.数据仓库的ETL过程不包括以下哪个步骤（）A.抽取B.转换C.加载D.分析7.以下关于维度表的描述，正确的是（）A.维度表用于描述事实表中的业务细节B.维度表通常包含大量的数据记录C.维度表的主键是事实表的外键D.维度表的行数通常比事实表多8.数据仓库的元数据不包括以下哪类信息（）A.数据仓库的结构信息B.数据抽取转换规则C.数据挖掘算法D.数据仓库的使用记录9.数据仓库的索引技术主要用于（）A.提高数据插入速度B.提高数据更新速度C.提高数据查询速度D.提高数据删除速度10.以下哪种数据仓库模型适合处理复杂的数据分析（）A.星型模型B.雪花模型C.星座模型D.以上都不适合11.数据仓库的数据清洗主要是为了（）A.提高数据质量B.减少数据量C.加快数据处理速度D.降低数据存储成本12.数据仓库的OLAP操作不包括以下哪种（）A.切片B.切块C.关联D.旋转13.数据仓库的存储介质通常不包括（）A.磁带B.磁盘C.固态硬盘D.内存14.以下关于数据仓库的安全性，说法错误的是（）A.要对数据仓库的访问进行权限控制B.数据仓库的数据不需要加密存储C.定期备份数据仓库以防数据丢失D.防止非法用户访问数据仓库15.数据仓库的维护不包括以下哪个方面（）A.数据更新B.数据优化C.数据备份D.数据挖掘算法优化16.数据仓库的数据源不包括以下哪种（）A.关系型数据库B.非结构化数据C.实时数据流D.数据仓库本身17.数据仓库的元数据管理工具不包括（）A.数据字典B.元数据仓库C.ETL工具D.OLAP服务器18.数据仓库的性能优化不包括以下哪种方法（）A.优化查询语句B.增加服务器内存C.数据分区D.减少数据量19.以下关于数据仓库与数据库的区别，说法正确的是（）A.数据仓库主要用于事务处理，数据库主要用于数据分析B.数据仓库的数据是实时更新的，数据库的数据是定期更新的C.数据仓库的数据量通常比数据库小D.数据仓库是面向主题的，数据库是面向事务的20.数据仓库的应用场景不包括以下哪个（）A.企业决策支持B.市场趋势分析C.实时交易处理D.客户行为分析第II卷（非选择题，共60分）简答题（共20分）答题要求：请简要回答以下问题，每题5分。1.简述数据仓库的主要特点。2.说明数据仓库的ETL过程中转换步骤的主要任务。3.简述维度表在数据仓库中的作用。4.简述数据仓库性能优化的主要方法。论述题（共15分）答题要求：请详细论述以下问题，字数在300字左右。论述数据仓库中星型模型和雪花模型的优缺点。案例分析题（共两题，每题12.5分，共25分）答题要求：请阅读以下案例，回答问题。案例：某电商企业为了更好地进行销售数据分析，构建了一个数据仓库。数据源来自企业的多个业务系统，包括订单系统、客户系统、商品系统等。通过ETL过程将数据抽取、转换后加载到数据仓库中。数据仓库采用星型模型进行存储，维度表包括客户维度、商品维度、时间维度等，事实表为销售事实表。1.请分析该数据仓库的体系结构，包括数据源、ETL过程、存储模型等方面。2.假设该企业想要分析某一时间段内不同地区客户对不同商品的购买情况，如何利用数据仓库进行分析？设计题（共20分）答题要求：请根据以下需求设计一个简单的数据仓库。需求：某连锁超市想要构建一个数据仓库来分析销售数据。数据源包括各个门店每天的销售记录，记录包含商品编号、门店编号、销售数量、销售金额、销售时间等信息。要求设计数据仓库的体系结构，包括数据源、ETL过程、存储模型等，并说明如何利用该数据仓库进行销售趋势分析。1.数据源：各个门店每天的销售记录，包含商品编号、门店编号、销售数量、销售金额、销售时间等信息。2.ETL过程：从数据源抽取数据，进行数据清洗（如检查数据的完整性和准确性），按照数据仓库的要求进行数据转换（如将销售时间转换为合适的格式），然后加载到数据仓库中。3.存储模型：采用星型模型，维度表包括商品维度、门店维度、时间维度等，事实表为销售事实表。4.销售趋势分析：可以通过对时间维度进行切片，分析不同时间段内的销售情况；对商品维度和门店维度进行切块，分析不同商品和门店的销售趋势等。答案：1.C2.C3.A4.B5.D6.D7.C8.C9.C10.C11.A12.C13.D14.B15.D16.D17.C18.D19.D20.C简答题答案：1.数据仓库的主要特点包括：面向主题、集成性、稳定性、随时间变化性。2.转换步骤的主要任务包括：数据清洗、数据转换、数据聚合等，将抽取来的数据进行处理，使其符合数据仓库的要求。3.维度表在数据仓库中的作用是描述事实表中的业务细节，为数据分析提供背景信息，帮助理解事实数据。4.数据仓库性能优化的主要方法包括：优化查询语句、数据分区、索引优化、存储优化等。论述题答案：星型模型优点是结构简单、查询效率高，缺点是数据冗余度高；雪花模型优点是数据冗余度低，缺点是结构复杂、查询效率相对较低。案例分析题答案：1.体系结构：数据源为多个业务系统；ETL