2026年数据仓库工程师考试题集数据处理与分析要点

2026年数据仓库工程师考试题集：数据处理与分析要点一、单选题（共10题，每题2分）1.在数据仓库设计中，星型模式的优点不包括以下哪一项？A.查询效率高B.维度表过多C.结构清晰D.易于扩展2.以下哪种方法不属于数据清洗中的缺失值处理技术？A.删除缺失值B.均值/中位数填充C.使用模型预测D.直接保留缺失值3.在ETL过程中，数据转换阶段最常使用的工具是？A.HadoopB.SparkC.InformaticaPowerTransformD.MySQL4.以下哪种指标最适合衡量数据仓库的查询性能？A.数据量B.响应时间C.数据冗余度D.维度表数量5.数据仓库中的“缓慢变化维度”（SCD）通常用于处理？A.重复数据B.数据不一致C.维度属性变化D.数据冗余6.在数据建模中，雪花模型相比星型模型的缺点是？A.查询效率更高B.维度表更规范化C.数据冗余度更高D.易于理解7.以下哪种技术不属于在线分析处理（OLAP）的范畴？A.聚合B.下钻C.采样D.切片8.在数据仓库中，数据分区的主要目的是？A.提高数据安全性B.减少数据量C.优化查询性能D.简化数据备份9.以下哪种索引类型最适合数据仓库的宽表查询？A.B树索引B.哈希索引C.全文索引D.GIN索引10.数据仓库中的“维度表”通常包含哪些内容？A.事实数据B.描述性属性C.统计指标D.时间戳二、多选题（共5题，每题3分）1.数据仓库中的维度表通常具有哪些特征？A.低基数B.高维度C.描述性属性D.静态数据2.ETL过程中的“数据转换”阶段可能涉及哪些操作？A.数据清洗B.数据聚合C.数据加密D.数据格式化3.数据仓库中的“事实表”通常包含哪些类型的数据？A.度量值B.外键C.时间戳D.维度属性4.以下哪些技术可以用于提高数据仓库的查询性能？A.数据分区B.索引优化C.数据压缩D.物化视图5.数据仓库中的“维度建模”方法主要包括哪些类型？A.星型模型B.雪花模型C.事实星座模型D.数据立方体三、判断题（共10题，每题1分）1.数据仓库中的数据必须是实时更新的。（×）2.数据仓库和关系型数据库的用途完全相同。（×）3.数据清洗是数据仓库建设中最关键的一步。（√）4.数据仓库中的维度表通常是动态变化的。（×）5.数据分区只能用于小型数据仓库。（×）6.数据聚合是OLAP操作的一种。（√）7.数据仓库中的事实表通常包含大量外键。（√）8.数据仓库的设计不需要考虑业务需求。（×）9.数据仓库中的数据只能用于分析，不能用于事务处理。（√）10.数据仓库的建模方法只有星型模型一种。（×）四、简答题（共5题，每题5分）1.简述数据仓库与关系型数据库的主要区别。-数据仓库面向主题、集成性、非易失性、时变性；关系型数据库面向应用、事务处理、易失性、即时性。2.描述数据清洗的主要步骤。-缺失值处理、重复值处理、异常值处理、数据格式统一、数据一致性校验。3.解释什么是“数据分区”，并说明其作用。-数据分区是将大表按特定规则（如时间、地区）拆分，优化查询性能和备份效率。4.简述“维度建模”中星型模型的结构特点。-一个中心事实表和多个维度表，通过外键关联，简化查询和分析。5.说明数据仓库中“事实表”和“维度表”的区别。-事实表存储度量值和维度外键，维度表存储描述性属性。五、论述题（共2题，每题10分）1.结合实际业务场景，论述数据仓库在商业决策中的作用。-数据仓库通过整合多源数据，提供统一分析视图，支持销售预测、用户画像、风险控制等决策。2.分析数据仓库建设中可能遇到的技术挑战，并提出解决方案。-数据质量问题、性能瓶颈、扩展性不足；可通过数据清洗、分区、索引优化、分布式架构等解决。答案与解析一、单选题1.B（星型模式维度表少，结构简单）2.C（模型预测属于数据预处理，非清洗技术）3.C（InformaticaPowerTransform是主流ETL工具）4.B（响应时间是衡量查询性能的核心指标）5.C（SCD处理维度属性变化，如客户地址变更）6.C（雪花模型维度表嵌套，冗余度高）7.C（采样属于数据抽样，非OLAP操作）8.C（分区优化大表查询速度）9.A（B树索引适合宽表范围查询）10.B（维度表存储描述性属性，如产品名称、地区）二、多选题1.A,C（维度表低基数、描述性属性）2.A,B,D（转换操作包括清洗、聚合、格式化）3.A,B,C（事实表包含度量值、外键、时间戳）4.A,B,C,D（分区、索引、压缩、物化视图均能提升性能）5.A,B,C（星型、雪花、事实星座是常见建模方法）三、判断题1.×（数据仓库数据非实时，通常是T+1更新）2.×（数据仓库面向分析，数据库面向事务）3.√（清洗是保证数据质量的关键）4.×（维度表相对稳定，事实表变化频繁）5.×（分区适用于大中型仓库）6.√（OLAP支持聚合、下钻等操作）7.√（事实表通过外键关联维度表）8.×（业务需求是数据仓库设计的核心）9.√（数据仓库主要用于分析，事务处理由OLTP系统负责）10.×（还有雪花模型等）四、简答题1.数据仓库与关系型数据库的区别-数据仓库面向主题、集成、非易失、时变；关系型数据库面向应用、事务、易失、即时。2.数据清洗步骤-缺失值处理（删除/填充）、重复值检测、异常值识别、格式统一、一致性校验。3.数据分区的作用-优化查询性能（按条件快速定位数据）、简化备份恢复、提高并发处理能力。4.星型模型特点-一个中心事实表，多个维度表，通过外键关联，简化查询，适用于快速分析。5.事实表与维度表区别-事实表存储可度量数值（如销售额），维度表存储描述性属性（如时间、地区）。五、论述题1.数据仓库在商业决策中的作用-通过整合销售、用户、市场等多源数据，提供统一分析视图，支持精准营销、库存优化、风险控制等决策。例如，电商平台利用数据仓库分析用户行为，优化推荐算法。2.数据仓库技术挑战及解决方案-挑战：数据质