2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据仓库数据抽取与转换试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、数据仓库基本概念与设计
要求：考察对数据仓库基本概念的理解，包括数据仓库的作用、特点、数据模型等，以及数据仓库设计的基本步骤和方法。
1.下列哪项不是数据仓库的特点？
（1）数据源分散
（2）数据冗余
（3）数据一致
（4）数据实时更新
2.数据仓库的设计分为哪几个阶段？
（1）需求分析
（2）数据源选择
（3）数据模型设计
（4）ETL过程设计
（5）数据仓库部署与维护
3.数据仓库中常用的数据模型有哪些？
（1）星型模型
（2）雪花模型
（3）星型模型与雪花模型的区别
（4）事实表和维表的定义
4.什么是ETL过程？
（1）提取（Extract）
（2）转换（Transform）
（3）加载（Load）
（4）ETL过程的流程
5.数据仓库的架构设计包括哪几个层次？
（1）数据源层
（2）数据仓库层
（3）应用层
（4）数据管理层
6.数据仓库设计过程中，如何确保数据质量？
（1）数据清洗
（2）数据去重
（3）数据标准化
（4）数据校验
7.数据仓库中，事实表和维表的关系是怎样的？
（1）事实表是维表的集合
（2）维表是事实表的集合
（3）事实表和维表相互独立
（4）事实表和维表相互关联
8.什么是数据仓库的粒度？
（1）细粒度
（2）粗粒度
（3）粒度划分的方法
（4）粒度对查询性能的影响
9.数据仓库设计过程中，如何进行数据集成？
（1）数据抽取
（2）数据转换
（3）数据加载
（4）数据集成的方法
10.数据仓库的设计原则有哪些？
（1）高可用性
（2）高性能
（3）可扩展性
（4）易维护性
二、数据抽取与转换技术
要求：考察对数据抽取与转换技术的掌握，包括数据抽取的方法、转换规则、常用工具等。
1.数据抽取的方法有哪些？
（1）全量抽取
（2）增量抽取
（3）实时抽取
（4）数据抽取的策略
2.数据转换规则包括哪些内容？
（1）数据清洗
（2）数据转换
（3）数据验证
（4）数据转换的类型
3.常用的数据抽取工具有哪些？
（1）Sqoop
（2）Kettle
（3）Talend
（4）ApacheNiFi
4.数据转换过程中，如何处理缺失值？
（1）填充默认值
（2）删除记录
（3）使用模型预测
（4）其他方法
5.数据转换过程中，如何处理异常值？
（1）替换为平均值
（2）替换为中位数
（3）替换为众数
（4）其他方法
6.数据转换过程中，如何进行数据清洗？
（1）去除重复数据
（2）去除无效数据
（3）去除噪声数据
（4）数据清洗的方法
7.数据转换过程中，如何进行数据格式转换？
（1）字符串转日期
（2）日期转字符串
（3）数值类型转换
（4）数据格式转换的方法
8.数据转换过程中，如何进行数据类型转换？
（1）字符型转整型
（2）整型转浮点型
（3）浮点型转字符型
（4）数据类型转换的方法
9.数据转换过程中，如何进行数据排序？
（1）根据数值排序
（2）根据字符串排序
（3）根据日期排序
（4）数据排序的方法
10.数据转换过程中，如何进行数据聚合？
（1）求和
（2）求平均值
（3）求最大值
（4）求最小值
（5）数据聚合的方法
四、数据转换中的数据质量评估
要求：考察对数据转换过程中数据质量评估方法的理解和应用。
1.数据质量评估的目的是什么？
2.数据质量评估的主要指标有哪些？
3.如何使用数据质量监控工具来评估数据转换过程中的数据质量？
4.在数据转换过程中，如何处理数据质量异常情况？
5.数据质量评估在数据仓库建设中的重要性是什么？
6.请简述数据质量评估的流程。
五、数据转换中的性能优化
要求：考察对数据转换过程中性能优化策略的理解和应用。
1.数据转换过程中，可能影响性能的因素有哪些？
2.如何通过并行处理来提高数据转换的性能？
3.如何优化数据转换过程中的数据存储和读取操作？
4.请列举几种常用的数据转换性能优化方法。
5.在数据转换过程中，如何平衡性能优化与资源消耗之间的关系？
6.请简述数据转换性能优化的原则。
六、数据转换中的安全与合规性
要求：考察对数据转换过程中安全与合规性问题的理解和处理。
1.数据转换过程中，如何确保数据的安全性？
2.请列举几种常见的数据转换安全风险。
3.在数据转换过程中，如何遵守相关法律法规和行业标准？
4.数据转换过程中的合规性评估包括哪些内容？
5.请简述数据转换过程中合规性管理的重要性。
6.在数据转换过程中，如何处理数据隐私保护问题？
本次试卷答案如下：
一、数据仓库基本概念与设计
1.答案：（1）数据源分散