2026年高职（大数据技术）数据仓库基础试题及答案

2026年高职（大数据技术）数据仓库基础试题及答案一、选择题（8题，每题3分，共24分）

1.数据仓库的典型特征不包括以下哪一项？

A.数据集成

B.面向主题

C.非易失性

D.实时更新

2.在数据仓库中，以下哪种模型不属于星型模型的结构？

A.事实表

B.维度表

C.聚集表

D.关系表

3.数据仓库中的ETL过程，以下哪个步骤通常是最后进行的？

A.数据抽取

B.数据转换

C.数据加载

D.数据清洗

4.以下哪种指标不适合用于数据仓库的查询性能评估？

A.查询响应时间

B.数据加载时间

C.数据更新频率

D.数据存储容量

5.数据仓库中的维度表通常具有以下哪种特性？

A.数据量小，记录数多

B.数据量大，记录数少

C.数据量小，记录数少

D.数据量大，记录数多

6.以下哪种方法不适合用于数据仓库的数据清洗？

A.数据去重

B.数据填充

C.数据归一化

D.数据加密

7.数据仓库中的聚集表主要用于以下哪种场景？

A.提高查询性能

B.减少数据冗余

C.增加数据安全性

D.优化数据存储结构

8.在数据仓库的设计中，以下哪个步骤通常是首先进行的？

A.数据模型设计

B.数据源分析

C.数据加载测试

D.数据质量评估

二、（一）多项选择题（5题，每题4分，共20分）

1.数据仓库的主要应用场景包括哪些？

A.商业智能

B.数据分析

C.数据挖掘

D.数据备份

E.数据安全

2.星型模型的主要优点包括哪些？

A.查询性能高

B.数据结构简单

C.易于理解

D.支持复杂查询

E.减少数据冗余

3.数据仓库的ETL过程通常包括哪些步骤？

A.数据抽取

B.数据转换

C.数据加载

D.数据清洗

E.数据验证

4.数据仓库中的维度表通常具有哪些属性？

A.时间属性

B.地理属性

C.产品属性

D.客户属性

E.性能属性

5.数据仓库的数据清洗方法包括哪些？

A.数据去重

B.数据填充

C.数据归一化

D.数据验证

E.数据加密

（二）判断题（5题，每题2分，共10分）

1.数据仓库是关系型数据库的一种特殊形式。（）

2.数据仓库中的数据是实时更新的。（）

3.星型模型比雪花模型更容易实现。（）

4.数据仓库的数据清洗过程是可选的。（）

5.聚集表可以提高数据仓库的查询性能。（）

三、（一）填空题（5题，每题4分，共20分）

1.数据仓库的典型特征包括数据集成、______和______。

2.星型模型的主要组成部分包括事实表和______。

3.数据仓库的ETL过程通常包括数据抽取、______和______。

4.数据仓库中的维度表通常具有时间属性、______和______。

5.数据仓库的数据清洗方法包括数据去重、______和______。

（二）计算题（2题，每题6分，共12分）

1.假设一个数据仓库中有1000万条事实记录，每个事实记录关联3个维度表，每个维度表有1000条记录。如果查询一个事实记录需要访问所有关联的维度表，请问总共需要访问多少条记录？

2.假设一个数据仓库的加载过程需要1小时，其中数据抽取需要10分钟，数据转换需要20分钟，数据加载需要30分钟。如果提高数据加载速度，使得数据加载时间减少到15分钟，请问整个ETL过程的时间可以缩短多少分钟？

四、综合题（2题，每题10分，共20分）

1.设计一个简单的星型模型，包括一个事实表和三个维度表，并说明每个表的主要属性。

2.描述数据仓库中数据清洗的主要步骤，并举例说明每种步骤的应用场景。

五、材料分析题（2题，每题14分，共28分）

1.假设一个零售企业需要构建一个数据仓库来支持其商业智能分析。请分析该企业构建数据仓库的主要需求，并说明数据仓库在该企业中的主要应用场景。

2.比较星型模型和雪花模型的优缺点，并说明在什么情况下选择星型模型更合适。

答案部分：

一、选择题

1.D

2.D

3.C

4.C

5.A

6.D

7.A

8.B

二、（一）多项选择题

1.A,B,C

2.A,B,C

3.A,B,C,D

4.A,B,C,D

5.A,B,C,D

（二）判断题

1.×

2.×

3.√

4.×

5.√

三、（一）填空题

1.面向主题，非易失性

2.维度表

3.数据转换，数据加载

4.地理属性，产品属性

5.数据填充，数据验证

（二）计算题

1.每个事实记录关联3个维度表，每个维度表有1000条记录，所以每个事实记录需要访问3*1000=3000条记录。1000万条事实记录总共需要访问1000万*3000=3亿条记录。

2.原来的ETL过程需要1小时，即60分钟，其中数据加载需要30分钟。提高数据加载速度后，数据加载需要15分钟，所以整个ETL过程的时间可以缩短30-15=15分钟。

四、综合题

1.星型模型设计：

-事实表：销售事实表，主要属性包括销售ID、产品ID、客户ID、销售日期、销售数量、销售金额等。

-维度表1：产品维度表，主要属性包括产品ID、产品名称、产品类别、产品价格等。

-维度表2：客户维度表，主要属性包括客户ID、客户名称、客户地址、客户类型等。

-维度表3：时间维度表，主要属性包括时间ID、年份、月份、日期等。

2.数据清洗的主要步骤及应用场景：

-数据去重：去除重复记录，提高数据质量。例如，去除同一客户的多条重复订单记录。

-数据填充：填充缺失值，确保数据的完整性。例如，填充缺失的客户地址信息。

-数据归一化：统一数据格式，减少数据冗余。例如，将所有日期格式统一为YYYY-MM-DD格式。

-数据验证：验证数据准确性，确保数据符合业务规则。例如，验证订单金额是否为正数。

五、材料分析题

1.零售企业构建数据仓库的主要需求：

-商业智能分析：支持销售分析、客户分析、库存分析等。

-数据整合：整合来自不同业务系统的数据，提供统一的数据视图。

-数据共享：支持多部门共享数据，提高决策效率。

数据仓库在该企业中的主要应用场景：

-销售分析：分析销售趋势、产品销售情况、客户购买行为等。

-客户分析：分析客户特征、客户满意度、客户流失原因等。

-库存分析：分析库存水平、库存周转率、缺货情况等。

2.星型模型和雪花模型的优缺点比较：

-星型模型：

优点：查询性能高，数据结构简单，易于理解。

缺