2026年数据质量管理与监控考核试题

2026年数据质量管理与监控考核试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年数据质量管理与监控考核试题考核对象：数据分析师、数据工程师、IT从业者及相关专业学生题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---一、判断题（共10题，每题2分，总分20分）1.数据质量管理的核心目标是确保数据的准确性、完整性和一致性。2.数据监控的主要目的是实时发现数据异常，而非事后追溯问题根源。3.数据清洗是数据质量管理中唯一不可自动化执行的环节。4.数据血缘分析可以帮助企业理解数据流转路径，但无法评估数据质量。5.数据质量规则通常基于业务需求制定，与技术规范无关。6.数据监控工具必须支持历史数据回溯分析功能。7.数据质量评估的KPI（关键绩效指标）应与业务目标直接挂钩。8.数据标准化属于数据清洗的范畴，但与数据质量监控无关。9.数据质量问题的根本原因通常包括人为操作失误、系统设计缺陷或数据采集不规范。10.数据质量监控报告应每日生成并直接发送给所有数据使用者。二、单选题（共10题，每题2分，总分20分）1.以下哪项不属于数据质量管理的五大维度？（）A.准确性B.完整性C.及时性D.可扩展性2.数据质量评估中，"数据缺失率"属于哪种类型的问题？（）A.准确性问题B.完整性问题C.一致性问题D.及时性问题3.数据血缘分析的主要工具类型是？（）A.ETL工具B.数据仓库C.数据质量平台D.BI报表工具4.数据监控中，"阈值告警"属于哪种机制？（）A.预防性监控B.诊断性监控C.指导性监控D.衡量性监控5.数据清洗中，"去重"操作的主要目的是？（）A.提高数据存储效率B.修正错误数据C.补全缺失数据D.统一数据格式6.数据质量规则中，"格式校验"属于哪种校验类型？（）A.逻辑校验B.数值校验C.格式校验D.来源校验7.数据监控中，"根因分析"通常用于？（）A.实时数据异常处理B.历史数据问题追溯C.数据质量趋势预测D.数据模型优化8.数据标准化中，"统一编码规则"的主要作用是？（）A.提高数据传输速度B.减少数据存储空间C.确保数据唯一性D.增强数据安全性9.数据质量评估中，"数据一致性检查"主要解决哪种问题？（）A.数据重复B.数据冲突C.数据缺失D.数据错误10.数据监控报告的生成频率通常取决于？（）A.技术实现难度B.业务需求紧急度C.数据量大小D.监控工具性能三、多选题（共10题，每题2分，总分20分）1.数据质量管理的常见问题类型包括？（）A.数据缺失B.数据重复C.数据格式错误D.数据不一致E.数据陈旧2.数据血缘分析的价值体现在？（）A.提高数据透明度B.优化数据模型C.快速定位数据问题D.降低数据治理成本E.增强数据安全性3.数据监控的主要功能包括？（）A.实时数据质量检测B.历史数据问题回溯C.自动化问题修复D.数据质量趋势分析E.业务影响评估4.数据清洗的常见方法包括？（）A.数据去重B.数据填充C.数据标准化D.数据归一化E.数据验证5.数据质量规则的设计原则包括？（）A.业务导向B.可自动化C.可度量D.动态调整E.技术优先6.数据监控工具的关键特性包括？（）A.实时告警能力B.自定义规则支持C.历史数据追溯D.可视化报表E.自动化修复7.数据质量评估的常见KPI包括？（）A.准确率B.完整率C.及时率D.一致性E.可用性8.数据标准化与数据清洗的关系是？（）A.数据标准化是数据清洗的一部分B.数据清洗依赖数据标准化C.两者独立且互补D.数据标准化仅用于技术层面E.数据清洗仅用于业务层面9.数据血缘分析的应用场景包括？（）A.数据溯源B.数据影响分析C.数据质量监控D.数据模型优化E.数据安全审计10.数据质量监控报告的常见内容有？（）A.数据质量现状B.问题类型分布C.根因分析D.改进建议E.业务影响四、案例分析（共3题，每题6分，总分18分）案例一：电商平台数据质量问题诊断某电商平台发现用户订单数据存在以下问题：1.部分订单金额异常（如负数或超高额订单）；2.用户地址信息缺失率超过10%；3.订单状态与物流信息不一致（如"已发货"但物流无记录）；4.用户手机号格式不统一（部分含特殊字符）。请回答：1.分析上述问题的可能原因。2.提出至少三种可行的数据质量改进措施。案例二：金融行业数据监控方案设计某银行需要建立实时数据监控方案，以保障交易数据的准确性。已知需求如下：1.监控指标包括交易金额异常、交易时间延迟、账户余额不一致；2.异常数据需实时告警，并支持根因分析；3.监控范围覆盖所有入账交易数据。请回答：1.设计一个基本的数据监控规则示例。2.说明监控工具应具备的关键功能。案例三：制造业数据标准化实践某制造企业发现不同部门的数据编码存在差异，例如：-销售部门使用"产品编号+日期"格式；-生产部门使用"部门代码+流水号"格式；-仓储部门使用"SKU+批次号"格式。请回答：1.分析数据编码不一致的潜在问题。2.提出数据标准化的具体方案。五、论述题（共2题，每题11分，总分22分）1.论述数据质量管理的全生命周期流程，并说明各阶段的关键任务。2.结合实际场景，分析数据监控与数据质量治理的协同作用，并举例说明。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×（监控也包含事后分析）3.×（可自动化清洗）4.×（可评估质量）5.×（与业务和技术都相关）6.√7.√8.×（与监控相关）9.√10.×（频率需按需调整）二、单选题1.D2.B3.C4.A5.B6.C7.B8.C9.B10.B三、多选题1.A,B,C,D,E2.A,B,C,D3.A,B,D,E4.A,B,C,D,E5.A,B,C,D6.A,B,C,D,E7.A,B,C,D,E8.A,C9.A,B,C,D10.A,B,C,D,E四、案例分析案例一1.原因分析：-金额异常：系统校验规则缺失或执行不严格；-地址缺失：表单设计未强制填写或前端校验失效；-状态不一致：订单与物流系统未同步；-手机号格式：未统一编码规范。2.改进措施：-增加金额范围校验规则；-强制填写地址字段并增加前端校验；-建立订单与物流数据的实时同步机制；-制定统一手机号编码标准并强制执行。案例二1.监控规则示例：-规则1：交易金额>100万元，告警等级"高"；-规则2：交易时间延迟>5分钟，告警等级"中"；-规则3：账户余额变动前后差值>1000元，告警等级"低"。2.关键功能：-实时数据采集与处理；-自定义规则配置；-异常数据可视化；-根因分析支持。案例三1.潜在问题：-数据整合困难；-报表分析维度冲突；-业务协同效率降低。2.标准化方案：-统一编码规则：采用"产品编号（固定长度）+日期（格式化）"格式；-建立数据标准文档并培训全员；-实施数据治理平台强制校验。五、论述题1.数据质量管理全生命周期-规划阶段：明确数据质量目标（如准确率≥99%）；-设计阶段：制定数据标准（如编码规则）；-实