2025年高职第三学年（大数据技术）数据仓库设计与开发测试题及答案.doc

2025年高职第三学年（大数据技术）数据仓库设计与开发测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共40分）
答题要求：本大题共20小题，每小题2分，共40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，请将正确答案的序号填在括号内。

1. 数据仓库的主要特点不包括（ ）
A. 面向主题 B. 集成性 C. 实时性 D. 时变性
2. 以下哪种数据处理技术常用于数据仓库的数据抽取过程（ ）
A. MapReduce B. Hive C. ETL D. Spark
3. 数据仓库中用于存储历史数据的是（ ）
A. 当前细节层 B. 轻度综合层 C. 高度综合层 D. 数据集市
4. 数据仓库的元数据不包括（ ）
A. 业务元数据 B. 技术元数据 C. 操作元数据 D. 数据字典
5. 数据仓库的粒度划分不包括（ ）
A. 多重粒度 B. 单一粒度 C. 混合粒度 D. 无粒度
6. 构建数据仓库的步骤不包括（ ）
A. 需求分析 B. 数据抽取 C. 数据库设计 D. 系统测试
7. 数据仓库的存储结构不包括（ ）
A. 关系型存储 B. 多维存储 C. 分布式存储 D. 集中式存储
8. 数据仓库的索引技术不包括（ ）
A. B树索引 B. 位图索引 C. 哈希索引 D. 全文索引
9. 数据仓库的安全机制不包括（ ）
A. 用户认证 B. 数据加密 C. 访问控制 D. 数据备份
10. 数据仓库的维护不包括（ ）
A. 数据更新 B. 数据优化 C. 用户培训 D. 系统升级
11. 数据仓库的OLAP操作不包括（ ）
A. 切片 B. 切块 C. 连接 D. 钻取
12. 数据仓库的报表工具不包括（ ）
A. BusinessObjects B. Cognos C. Excel D. MySQL
13. 数据仓库的ETL工具不包括（ ）A. Informatica B. Talend C. Oracle D. Kettle
14. 数据仓库的数据挖掘算法不包括（ ）
A. 决策树 B. 神经网络 C. 数据库查询 D. 聚类分析
15. 数据仓库的应用场景不包括（ ）
A. 销售分析 B. 财务分析 C. 数据库事务处理 D. 客户分析
16. 数据仓库的数据质量管理不包括（ ）
A. 数据准确性 B.数据完整性 C. 数据安全性 D. 数据一致性
17. 数据仓库的体系结构不包括（ ）
A. 数据源 B. 数据转换 C. 数据存储 D. 数据应用
18. 数据仓库的元数据管理工具不包括（ ）
A. Metadata Workbench B. MetaCube C. SQL Server D. ERWin Data Modeler
19. 数据仓库的性能优化不包括（ ）
A. 索引优化 B. 存储优化 C. 数据加密 D. 查询优化
20. 数据仓库的未来发展趋势不包括（ ）
A. 云数据仓库 B. 实时数据仓库 C. 传统关系型数据库 D. 人工智能与数据仓库融合

第II卷（非选择题 共60分）
答题要求：本大题共3小题，共60分。请根据题目要求，在相应位置作答。

（一）简答题（共20分）
1. 简述数据仓库的概念及其与数据库的区别。（10分）
2. 说明数据仓库中数据抽取、转换、加载（ETL）的主要过程。（10分）

（二）论述题（共20分）
1. 论述数据仓库在企业决策支持中的重要作用。（10分）
2. 阐述如何设计一个高效的数据仓库存储结构。（10分）

（三）材料分析题（共题20分）
材料：某大型电商企业积累了海量的销售数据，包括商品信息、订单信息、客户信息等。为了更好地进行销售分析和决策支持，企业决定构建数据仓库。
1. 请分析该电商企业构建数据仓库的必要性。（10分）
2. 针对该电商企业的数据特点，提出数据仓库设计的一些关键要点。（10分）

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

简答题答案：
1. 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。与数据库的区别在于：数据库主要用于事务处理，数据仓库用于决策支持；数据库数据是动态更新的，数据仓库数据是历史的、稳定的；数据库是面向应用的，数据仓库是面向主题的。
2. 数据抽取是从数据源中提取数据；转换是对抽取的数据进行清洗、转换、集成等处理；加载是将处理后的数据加载到数据仓库中。

论述题答案：
1. 数据仓库为企业决策提供全面、准确、及时的数据支持，帮助企业进行市场分析、销售预测、客户细分等，提高决策的科学性和准确性，增强企业竞争力。
2. 设计高效数据仓库存储结构要考虑数据量、查询性能、数据更新频率等。可采用多维存储结构，如星型模型或雪花模型，合理设计索引，优化存储设备，采用分布式存储等方式提高存储效率和查询速度。

材料分析题答案：
1. 电商企业数据量大、种类多，构建数据仓库可整合分散数据，提供统一分析平台，支持销售分析、库存管理、客户关系管理等决策，提升企业运营效率和竞争力。
2. 关键要点包括：确定主题，如销售、客户、商品等；设计合理的粒度，如按天、按订单等；采用合适的存储结构，如多维存储；做好数据质量管理，确保数据准确、完整；优化ETL过程，提高数据加载效率。