2025年测试数据准备师技能评估试题

2025年测试数据准备师技能评估试题考试时长：120分钟满分：100分题型分值分布：-判断题（总共10题，每题2分）总分20分-单选题（总共10题，每题2分）总分20分-多选题（总共10题，每题2分）总分20分-案例分析（总共3题，每题6分）总分18分-论述题（总共2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.测试数据准备师的主要职责是生成与生产环境高度一致的测试数据。2.数据脱敏可以通过简单的替换法完全消除个人隐私泄露风险。3.数据增强技术可以提高测试用例的覆盖率，但会增加数据准备的时间成本。4.数据标准化和归一化是同一概念，两者没有区别。5.测试数据准备过程中，数据质量评估是可选环节。6.动态数据生成技术可以模拟真实场景下的数据变化，但无法用于压力测试。7.数据隐私保护法规（如GDPR）对测试数据准备师没有直接影响。8.数据抽样方法中，分层抽样适用于数据分布不均匀的场景。9.测试数据准备师需要具备SQL编程能力，但不需要了解ETL工具。10.数据主键和唯一索引在测试数据准备中具有相同的作用。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪种方法不属于数据脱敏技术？A.数据替换B.数据加密C.数据泛化D.数据压缩2.在测试数据准备中，以下哪个指标最能反映数据质量？A.数据量B.数据完整性C.数据存储格式D.数据传输速度3.以下哪种数据增强技术适用于模拟用户行为日志？A.数据插值B.数据合成C.数据扩展D.数据降噪4.测试数据准备师在处理敏感数据时，首选的存储方式是？A.明文存储B.加密存储C.压缩存储D.分散存储5.以下哪个工具不属于ETL工具？A.InformaticaB.TalendC.PythonPandasD.SSIS6.数据主键的主要作用是？A.提高查询效率B.确保数据唯一性C.减少存储空间D.优化数据传输7.测试数据准备师在处理历史数据时，需要考虑的主要问题是？A.数据时效性B.数据完整性C.数据安全性D.数据一致性8.以下哪种数据抽样方法适用于小规模数据集？A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样9.测试数据准备师在生成测试数据时，需要优先考虑的因素是？A.数据量B.数据真实性C.数据存储成本D.数据生成速度10.数据标准化和归一化的主要区别在于？A.处理方法B.应用场景C.目标D.工具三、多选题（每题2分，共20分）1.测试数据准备师需要具备的技能包括？A.数据脱敏技术B.SQL编程能力C.数据建模能力D.机器学习知识E.数据存储管理2.数据增强技术的应用场景包括？A.压力测试B.功能测试C.性能测试D.安全测试E.数据迁移3.数据质量评估的主要指标包括？A.数据完整性B.数据一致性C.数据准确性D.数据时效性E.数据可用性4.ETL工具的主要功能包括？A.数据抽取B.数据转换C.数据加载D.数据清洗E.数据加密5.测试数据准备师在处理敏感数据时需要遵守的法规包括？A.GDPRB.CCPAC.HIPAAD.ISO27001E.PCIDSS6.数据抽样方法包括？A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样E.分位数抽样7.数据脱敏技术的应用场景包括？A.测试环境B.生产环境C.开发环境D.数据共享E.数据备份8.测试数据准备师在生成测试数据时需要考虑的因素包括？A.数据量B.数据真实性C.数据多样性D.数据一致性E.数据存储成本9.数据标准化和归一化的应用场景包括？A.机器学习B.数据分析C.数据可视化D.数据存储E.数据传输10.数据主键和唯一索引的区别包括？A.作用B.实现方式C.性能影响D.应用场景E.数据存储四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某电商公司需要为新的促销活动准备测试数据，数据量要求为100万条，涉及用户ID、商品ID、购买金额、购买时间等字段。测试团队要求数据必须模拟真实场景，且需要包含异常数据（如超大数据金额、异常购买时间）。数据准备师需要选择合适的数据生成和增强技术，并说明理由。案例2：某金融机构需要测试新的风险评估系统，测试数据需要包含客户年龄、收入、负债、信用评分等字段。由于数据涉及隐私，测试团队要求对敏感字段进行脱敏处理。数据准备师需要选择合适的脱敏方法，并说明如何确保数据质量。案例3：某物流公司需要测试新的订单处理系统，测试数据需要包含订单号、用户地址、配送时间、物流状态等字段。测试团队要求数据必须覆盖不同地区、不同时间段、不同物流状态，且数据量需要达到50万条。数据准备师需要选择合适的数据抽样和增强方法，并说明如何确保数据的多样性。五、论述题（每题11分，共22分）1.论述测试数据准备师在测试过程中的重要性，并说明如何平衡数据真实性和数据安全性。2.结合实际案例，分析数据增强技术的应用场景和优势，并说明如何评估数据增强效果。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.√9.√10.×解析：2.数据脱敏不能完全消除隐私泄露风险，仍需结合加密等技术。4.数据标准化和归一化是两种不同的数据预处理方法。5.数据质量评估是测试数据准备的关键环节。10.数据主键用于唯一标识记录，唯一索引用于保证字段值唯一，作用不同。二、单选题1.D2.B3.B4.B5.C6.B7.A8.A9.B10.A解析：1.数据压缩不属于数据脱敏技术。3.数据合成适用于模拟用户行为日志。4.敏感数据应加密存储。5.PythonPandas是数据处理库，不属于ETL工具。6.数据主键的主要作用是确保数据唯一性。7.处理历史数据时，数据时效性是首要考虑因素。8.简单随机抽样适用于小规模数据集。9.测试数据准备时，数据真实性优先。10.数据标准化和归一化的处理方法不同。三、多选题1.A,B,C,E2.A,B,C,D3.A,B,C,D,E4.A,B,C,D5.A,B,C6.A,B,C,D,E7.A,B,C,D8.A,B,C,D,E9.A,B,C10.A,B,C,D解析：1.测试数据准备师需要具备数据脱敏、SQL、数据建模和存储管理能力。3.数据质量评估指标包括完整性、一致性、准确性、时效性和可用性。4.ETL工具的主要功能包括数据抽取、转换、加载和清洗。5.GDPR、CCPA和HIPAA是涉及数据隐私的法规。6.数据抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样和分位数抽样。7.数据脱敏技术适用于测试、生产、开发、数据共享和备份场景。8.测试数据准备时需要考虑数据量、真实性、多样性、一致性和存储成本。9.数据标准化和归一化适用于机器学习、数据分析和数据可视化场景。10.数据主键和唯一索引在作用、实现方式、性能影响和应用场景上存在区别。四、案例分析案例1解析：-数据生成技术：可以使用随机数生成器生成用户ID、商品ID和购买金额，使用时间函数生成购买时间。-数据增强技术：可以添加异常数据，如超大数据金额（如10000元）和异常购买时间（如23:59:59）。-理由：模拟真实场景需要包含正常和异常数据，提高测试覆盖率。案例2解析：-脱敏方法：可以使用数据泛化（如将年龄分组）或数据替换（如用随机数替换收入）。-数据质量评估：需要检查脱敏后的数据是否仍能用于测试，如信用评分是否仍符合逻辑。-理由：脱敏处理需确保数据隐私，同时不影响测试效果。案例3解析：-抽样方法：可以使用分层抽样，按地区、时间段和物流状态分层。-数据增强技术：可以添加不同类型的订单，如紧急订单、退货订单。-理由：分层抽样确保数据覆盖全面，增强技术提高测试多样性。五、论述题1.解析：测试数据准备师在测试过程中的重要性体现在：-提高测试覆盖率：通过生成多样化数据，覆盖更多测试场景。-提高测试效率：减少手动准备数据的时间成本。-提高测试准确性：确保数据符合测试需求，避免因数据问题导致测