2025年测试数据准备师资格认证试题

2025年测试数据准备师资格认证试题考试时长：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.测试数据准备的主要目的是为了模拟真实业务场景，因此数据量越大越好。2.数据脱敏是测试数据准备中唯一的安全保护措施。3.测试数据准备师需要具备一定的编程能力，但不需要深入理解数据库原理。4.数据增强可以通过随机插入异常值来提升测试覆盖率。5.测试数据准备师需要与产品经理、开发团队紧密合作。6.测试数据准备过程中，数据一致性始终是最高优先级。7.数据匿名化与数据假名化在法律意义上没有区别。8.测试数据准备师需要定期更新测试数据集以保持时效性。9.数据压缩技术可以提高测试数据的传输效率，但会牺牲数据完整性。10.测试数据准备师不需要关注数据质量，只需保证数据可用性。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪项不属于测试数据准备的核心任务？A.数据清洗B.数据集成C.数据加密D.数据增强2.在测试数据准备中，"数据稀疏化"的主要目的是？A.减少数据量B.提高数据密度C.增加数据多样性D.优化数据存储3.以下哪种方法不属于数据脱敏技术？A.数据掩码B.数据泛化C.数据加密D.数据替换4.测试数据准备师在处理敏感数据时，首要考虑的是？A.数据性能B.数据安全C.数据规模D.数据成本5.以下哪项是数据增强的有效手段？A.数据删除B.数据插值C.数据归一化D.数据截断6.测试数据准备师在构建测试数据集时，通常需要优先考虑？A.数据真实度B.数据完整性C.数据一致性D.数据时效性7.以下哪种工具最适合用于大规模测试数据准备？A.ExcelB.Python脚本C.SQL查询D.数据库管理软件8.测试数据准备师在处理历史数据时，需要注意？A.数据冗余B.数据时效性C.数据分布D.数据格式9.以下哪种方法不属于数据假名化？A.数据替换B.数据加密C.数据映射D.数据删除10.测试数据准备师在评估数据质量时，通常关注？A.数据量B.数据准确性C.数据完整性D.数据一致性三、多选题（每题2分，共20分）1.测试数据准备师需要具备哪些能力？A.数据分析能力B.编程能力C.沟通能力D.数据库管理能力2.数据脱敏的主要方法包括？A.数据掩码B.数据泛化C.数据加密D.数据替换3.测试数据准备师在处理测试数据时，需要考虑哪些因素？A.数据安全性B.数据完整性C.数据一致性D.数据时效性4.数据增强的主要手段包括？A.数据插值B.数据合成C.数据插补D.数据替换5.测试数据准备师在构建测试数据集时，需要遵循哪些原则？A.数据真实性B.数据多样性C.数据完整性D.数据一致性6.数据脱敏的主要目的是？A.保护数据安全B.提高数据可用性C.降低数据风险D.优化数据存储7.测试数据准备师在处理测试数据时，需要使用哪些工具？A.ExcelB.Python脚本C.数据库管理软件D.数据脱敏工具8.数据增强的主要目的是？A.提高测试覆盖率B.优化数据质量C.降低数据成本D.提升数据时效性9.测试数据准备师在评估数据质量时，需要关注哪些指标？A.数据准确性B.数据完整性C.数据一致性D.数据时效性10.测试数据准备师在处理测试数据时，需要考虑哪些场景？A.测试环境B.业务需求C.数据规模D.数据安全四、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，测试数据需要覆盖用户行为、商品信息、交易记录等多个维度。测试数据准备师需要确保数据真实性与多样性，同时满足测试团队对数据安全性的要求。问题：1.测试数据准备师在构建测试数据集时，需要采取哪些措施来确保数据真实性与多样性？2.测试数据准备师在处理敏感数据时，需要采取哪些措施来确保数据安全性？案例2：某金融公司需要为新的支付系统准备测试数据，测试数据需要覆盖用户账户、交易记录、风控数据等多个维度。测试数据准备师需要确保数据完整性，同时满足测试团队对数据时效性的要求。问题：1.测试数据准备师在构建测试数据集时，需要采取哪些措施来确保数据完整性？2.测试数据准备师在处理测试数据时，需要采取哪些措施来确保数据时效性？案例3：某医疗公司需要为新的电子病历系统准备测试数据，测试数据需要覆盖患者信息、病历记录、用药记录等多个维度。测试数据准备师需要确保数据一致性，同时满足测试团队对数据安全性的要求。问题：1.测试数据准备师在构建测试数据集时，需要采取哪些措施来确保数据一致性？2.测试数据准备师在处理敏感数据时，需要采取哪些措施来确保数据安全性？五、论述题（每题11分，共22分）1.论述测试数据准备师在测试数据准备过程中的核心职责与重要性。2.论述测试数据准备师如何通过数据增强技术提升测试覆盖率，并举例说明具体方法。---标准答案及解析一、判断题1.×（数据量并非越大越好，需要根据测试需求进行合理配置。）2.×（数据脱敏只是安全保护措施之一，还需要结合其他技术。）3.×（测试数据准备师需要深入理解数据库原理，以便更好地处理数据。）4.√（通过随机插入异常值可以模拟真实业务场景中的异常情况。）5.√（测试数据准备师需要与产品经理、开发团队紧密合作，确保数据符合业务需求。）6.×（数据一致性是重要，但数据真实性与多样性同样重要。）7.×（数据匿名化与数据假名化在法律意义上有所不同，匿名化无法追踪原始数据。）8.√（测试数据需要定期更新以保持时效性。）9.×（数据压缩技术可以提高传输效率，同时保证数据完整性。）10.×（测试数据准备师需要关注数据质量，包括准确性、完整性、一致性等。）二、单选题1.C（数据加密不属于测试数据准备的核心任务。）2.A（数据稀疏化的主要目的是减少数据量。）3.C（数据加密不属于数据脱敏技术。）4.B（数据安全是首要考虑因素。）5.B（数据插值是数据增强的有效手段。）6.C（数据一致性是优先考虑因素。）7.B（Python脚本更适合大规模数据准备。）8.B（历史数据需要关注时效性。）9.D（数据删除不属于数据假名化。）10.B（数据准确性是评估数据质量的重要指标。）三、多选题1.A,B,C,D（测试数据准备师需要具备数据分析、编程、沟通、数据库管理能力。）2.A,B,C,D（数据脱敏方法包括掩码、泛化、加密、替换。）3.A,B,C,D（需要考虑数据安全性、完整性、一致性、时效性。）4.A,B,C,D（数据增强手段包括插值、合成、插补、替换。）5.A,B,C,D（需要遵循数据真实性、多样性、完整性、一致性原则。）6.A,C,D（主要目的是保护数据安全、降低数据风险、优化数据存储。）7.A,B,C,D（需要使用Excel、Python脚本、数据库管理软件、数据脱敏工具。）8.A,B,C,D（主要目的是提高测试覆盖率、优化数据质量、降低数据成本、提升数据时效性。）9.A,B,C,D（需要关注数据准确性、完整性、一致性、时效性。）10.A,B,C,D（需要考虑测试环境、业务需求、数据规模、数据安全。）四、案例分析案例1：1.测试数据准备师可以通过以下措施确保数据真实性与多样性：-使用真实业务数据进行抽样，确保数据真实反映业务场景。-通过数据合成技术生成新的数据，增加数据多样性。-结合业务规则生成数据，确保数据符合业务逻辑。2.测试数据准备师可以通过以下措施确保数据安全性：-对敏感数据进行脱敏处理，如掩码、泛化等。-使用数据加密技术保护数据安全。-严格控制数据访问权限，确保数据不被未授权人员访问。案例2：1.测试数据准备师可以通过以下措施确保数据完整性：-使用数据清洗技术去除数据中的错误和缺失值。-通过数据验证技术确保数据符合业务规则。-使用数据集成技术确保数据来源一致。2.测试数据准备师可以通过以下措施确保数据时效性：-定期更新测试数据，确保数据反映最新业务场景。-使用数据同步技术确保数据实时更新。-使用数据缓存技术提高数据访问效率。案例3：1.测试数据准备师可以通过以下措施确保数据一致性：-使用数据验证技术确保数据符合业务规则。-通过数据集成技术确保数据来源一致。-使用数据同步技术确保数据实时更新。2.测试数据准备师可以通过以下措施确保数据安全性：-对敏感数据进行脱敏处理，如掩码、泛化等。-使用数据加密技术保护数据安全。-严格控制数据访问权限，确保数据不被未授权人员访问。五、论述题1.测试数据准备师在测试数据准备过程中的核心职责与重要性：-核心职责：-收集、清洗、转换、增强测试数据，确保数据符合测试需求。-保护数据安全，确保敏感数据不被泄露。-与测试团队紧密合作，确保数据满足业务需求。-定期更新测试数据，确保数据反映最新业务场景。-重要性：-测试数据准备是测试工作的基础，直接影响测试效果。-高质量的数据可以提高测试覆盖率，降低测试风险。-数据准备师的专业能力直接影响测试团队的工作效率。2.测试数据准备师如何通过数据增强技术提升测试覆盖率，并举例说明具体方法：-数据增强技术可以通过生成新的数据来增加测试数据的多样性，从而提升测试覆盖率。-具体方法包括：-数据插值：通过插值技术生成新的数据点，增加数据密度。例如，在用户行为数据中，可以通过插值技术生成用户在特定时间段的浏览记录。-数据合成：通过