2025年高职（大数据技术）数据仓库搭建试题及答案.doc

2025年高职（大数据技术）数据仓库搭建试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第 I 卷（选择题，共40分）
本卷共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 数据仓库的核心是（ ）
A. 数据抽取 B. 数据存储 C. 数据分析 D. 数据挖掘
2. 以下哪种数据适合存储在数据仓库中（ ）
A. 实时交易数据 B. 历史统计数据 C. 在线用户行为数据 D. 即时通讯消息数据
3. 数据仓库的体系结构不包括以下哪部分（ ）
A. 数据源 B. 数据集市 C. 数据挖掘算法库 D. 前端工具
4. 数据抽取过程中，ETL工具的主要作用是（ ）
A. 数据加密 B. 数据转换 C. 数据备份 D. 数据传输
5. 数据仓库中数据的粒度指的是（ ）
A. 数据的大小 B. 数据的详细程度 C. 数据的类型 D. 数据的来源
6. 关于维度建模，以下说法正确的是（ ）
A. 维度表越多越好 B. 事实表应尽量简洁 C. 维度表和事实表没有关联 D. 维度建模不考虑数据的分析需求
7. 数据仓库的存储介质通常不包括（ ）
A. 磁带 B. 固态硬盘 C. 光盘 D. 内存
8. 以下哪种技术可用于数据仓库的索引优化（ ）
A. 分布式计算 B. 数据加密 C. 位图索引 D. 云计算
9. 数据仓库的元数据不包括（ ）
A. 数据结构描述 B. 数据抽取规则 C. 数据挖掘模型 D. 数据质量信息
10. 数据仓库的建设过程中，需求分析的重点是（ ）
A. 技术实现细节 B. 业务需求理解 C. 数据安全要求 D. 系统性能指标
11. 雪花模式与星型模式相比，其特点是（ ）
A. 维度表结构更简单 B. 更节省存储空间 C. 维度表之间存在层次关系 D. 事实表更复杂
12. 数据仓库中数据的刷新策略不包括（ ）
A. 实时刷新 B. 定时刷新 C..手动刷新 D. 从不刷新
13. 以下哪种算法常用于数据仓库中的数据聚类分析（ ）
A. 决策树 B. 支持向量机 C. K-Means D. 朴素贝叶斯
14. 数据仓库的安全性主要体现在（ ）
A. 数据加密 B. 用户认证 C. 数据备份 D. 以上都是
15. 数据仓库的ETL过程中，数据清洗的目的不包括（ ）
A. 去除重复数据 B. 修复错误数据 C. 增加数据量 D. 统一数据格式
16. 数据仓库的存储架构设计需要考虑的因素不包括（ ）
A. 数据量 B. 数据访问频率 C. 数据传输速度 D. 数据可视化需求
17. 关于数据仓库的OLAP操作，以下说法错误的是（ ）
A. 可以进行切片操作 B. 不能进行钻取操作 C. 可以进行旋转操作 D. 基于多维数据模型
18. 数据仓库中，数据集成的方式不包括（ ）
A. 数据复制 B. 数据联邦 C. 数据迁移 D. 数据映射
19. 数据仓库的维护工作不包括（ ）
A. 数据备份 B. 数据优化 C. 数据删除 D. 数据可视化设计
20. 数据仓库的应用场景不包括（ ）
A. 客户关系管理 B. 财务报表生成 C. 实时交易处理 D. 市场趋势分析

第 II 卷（非选择题，共60分）
21. （10分）简述数据仓库的主要特点。

22. （10分）请说明数据仓库建设中数据抽取的主要步骤。

23. （15分）在数据仓库的维度建模中，如何设计维度表和事实表？

24. （15分）阅读以下材料：
某电商企业为了更好地进行市场分析和客户管理，计划搭建数据仓库。该企业每天产生大量的交易数据，包括订单信息、客户信息、商品信息等。
问题：请你为该电商企业设计一个简单的数据仓库建设方案，包括数据源分析、数据抽取策略、存储架构设计等方面。

25. （10分）阐述数据仓库中数据质量保障的重要性及主要措施。

答案：
1. C
2. B
3. C
4. B
5. B
6. B
7. D
8. C
9. C
10. B
11. C
12. D
13. C
14. D
15. C
16. D
17. B
18. C
19. D
20. C

21. 数据仓库的主要特点包括：面向主题，围绕特定主题组织数据；集成性，整合多种数据源的数据；历史性，主要存储历史数据；稳定性，数据相对稳定，不会频繁更新；随时间变化，数据会随时间不断积累和变化。

22. 数据抽取主要步骤：首先进行数据源调研，了解数据源的结构、内容等；然后确定抽取规则，包括抽取哪些数据、如何转换数据格式等；接着选择合适的ETL工具进行数据抽取；抽取后进行数据清洗，去除错误和重复数据；最后将清洗后的数据加载到数据仓库中。

23. 维度表设计：确定维度，如时间维度、客户维度、商品维度等；为每个维度创建表，表中包含该维度的描述性字段。事实表设计：确定事实，如销售事实、订单事实等；事实表中包含事实数据以及与维度表的关联键，用于记录业务事实和关联相关维度。

24. 数据源分析：明确订单信息表、客户信息表、商品信息表等为数据源。数据抽取策略：采用定时抽取，每天凌晨抽取前一天数据。存储架构设计：采用星型模式，以订单事实表为中心，关联客户维度表、商品维度表、时间维度表。事实表存储订单的具体交易数据，维度表存储相关描述信息。

25. 数据质量保障很重要，它影响数据分析结果的准确性。主要措施有：在数据抽取阶段进行严格的数据清洗，去除错误数据；建立数据质量监控机制，实时监测数据质量；对数据进行一致性检查，确保数据在不同表和系统中保持一致；定期进行数据质量评估，及时发现和解决问题。