大数据可视化设计师岗位招聘考试试卷及答案

大数据可视化设计师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.Tableau中用于拖放字段构建视图的核心组件是______。2.PowerBI中负责数据加载与转换的模块是______。3.散点图主要展示______个变量之间的关系。4.数据可视化的首要原则是______。5.ECharts配置项的根对象是______。6.数据清洗的常见步骤包括去重、补全和______。7.热力图常用于展示数据______的分布。8.Tableau中串联多个视图讲故事的模块是______。9.可视化设计中“最小化墨水原则”的核心是______。10.大数据可视化的最终目标是______。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.适合展示类别占比的图表是（）A.柱状图B.饼图C.折线图D.散点图2.Tableau中按“地区”分组展示销售额，“地区”应拖至（）A.行B.列C.标记D.筛选器3.PowerBI“切片器”的作用是（）A.筛选数据B.计算指标C.连接数据源D.美化图表4.开源大数据可视化工具是（）A.TableauB.PowerBIC.EChartsD.FineReport5.展示近一年销量趋势应选（）A.饼图B.折线图C.散点图D.雷达图6.数据可视化“最小化墨水原则”指（）A.用最少颜色B.用最少线条C.用最少文字D.用最少元素表达最多信息7.Tableau“故事点”的作用是（）A.单个视图展示B.串联视图讲故事C.计算聚合指标D.连接数据源8.适合多变量对比的图表是（）A.柱状图B.折线图C.雷达图D.热力图9.PowerBI中创建度量值的核心函数是（）A.SUMB.FILTERC.CONCATD.LEFT10.数据可视化预处理不包括（）A.清洗B.转换C.存储D.聚合三、多项选择题（共10题，每题2分）1.属于大数据可视化工具的有（）A.TableauB.PowerBIC.Python（Matplotlib）D.Excel2.数据可视化设计原则包括（）A.清晰性B.准确性C.简洁性D.创新性3.适合折线图的场景有（）A.时间趋势B.类别占比C.连续数据变化D.多组对比4.Tableau核心功能包括（）A.数据连接B.可视化制作C.仪表板设计D.故事讲述5.数据清洗内容包括（）A.去重B.补缺失C.纠错误D.标准化6.属于可视化图表类型的有（）A.柱状图B.饼图C.散点图D.热力图7.PowerBI组成部分包括（）A.数据模型B.报表C.仪表板D.数据网关8.可视化应用场景包括（）A.业务分析B.风险预警C.运营监控D.决策支持9.ECharts正确描述有（）A.开源免费B.基于JavaScriptC.支持多图表D.仅Web端10.需避免的可视化问题有（）A.过度装饰B.数据误导C.图表垃圾D.信息过载四、判断题（共10题，每题2分）1.饼图适合展示10个以上类别占比。（）2.Tableau工作表是可视化基本单元。（）3.PowerBI度量值是实时聚合指标。（）4.散点图可通过颜色展示第三变量。（）5.可视化目的仅在于美观。（）6.EChartsoption包含series、xAxis属性。（）7.大数据可视化无需预处理。（）8.雷达图适合多维度对比。（）9.热力图颜色越深表示值越大。（）10.Tableau故事点可导出PDF。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述数据可视化的核心价值。2.比较Tableau与PowerBI的主要差异。3.数据可视化设计的基本流程是什么？4.如何避免“图表垃圾”？六、讨论题（共2题，每题5分）1.大数据可视化中如何平衡“美观性”与“准确性”？2.针对“用户行为分析”，选择哪些工具和图表？说明理由。---答案部分一、填空题1.工作表2.PowerQuery3.两4.清晰性5.option6.格式转换7.密度8.故事点9.用最少元素表达核心信息10.辅助决策二、单项选择题1-5:BAACB6-10:DBCAC三、多项选择题1.ABC2.ABCD3.ACD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD四、判断题1.×2.√3.√4.√5.×6.√7.×8.√9.√10.√五、简答题1.核心价值：①将复杂数据转化为直观图形，快速识别趋势/异常；②辅助业务决策（如销量趋势判断）；③提升沟通效率（图表替代文字）；④挖掘隐藏关联（如用户行为与转化的关系）。2.差异：①定位：Tableau专业分析，PowerBI轻量集成Office；②数据源：Tableau支持更多（如Hadoop），PowerBI与微软生态更紧；③部署：Tableau含本地/云端，PowerBI以云端为主；④价格：Tableau企业版较贵，PowerBIPro性价比高。3.流程：①需求分析（目标/受众）；②数据准备（清洗/转换）；③图表选择（匹配数据类型）；④布局设计（简洁清晰）；⑤交互设计（筛选/钻取）；⑥测试优化（验证准确性与可读性）。4.避免方法：①简化装饰（去阴影/3D）；②精简文字（仅关键标签）；③优化颜色（少而准）；④去除冗余网格；⑤突出核心数据（高亮异常值）。六、讨论题1.平衡原则：①准确性优先（确保比例/标签正确，避免视觉误导）；②美观服务理解（用简洁配色/留白提升可读性）；③避免过度装饰（3D/复杂动画干扰数据）；④测试验证（受众确认数据传达与易读性）。2.工具与