数据仓库面试典型题目及答案解析

数据仓库面试典型题目及答案解析

一、单选题

1.数据仓库中，以下哪一项不是数据仓库的特点？（）（2分）A.数据集成性B.非易失性C.时变性D.数据更新频繁【答案】D【解析】数据仓库的数据是集成、非易失且随时间变化的，但更新频率较低

2.星型模式中，中心是（）（2分）A.事实表B.维度表C.关联表D.继承表【答案】A【解析】星型模式的核心是事实表，周围连接着维度表

3.以下哪种模型不适合数据仓库？（）（2分）A.星型模型B.雪花模型C.星座模型D.网状模型【答案】D【解析】网状模型适用于分布式数据库，不适合数据仓库

4.数据仓库中的ETL过程指的是（）（2分）A.数据抽取、转换、加载B.数据清洗、转换、加载C.数据抽取、清洗、加载D.数据转换、清洗、加载【答案】A【解析】ETL是数据仓库中常用的数据处理流程，包括数据抽取、转换、加载

5.以下哪种度量不适合在数据仓库中使用？（）（2分）A.数量B.金额C.时间D.频率【答案】D【解析】数据仓库中常用的度量包括数量、金额、时间等，频率不适合作为度量

6.数据仓库的典型应用不包括（）（2分）A.商业智能B.数据挖掘C.实时数据分析D.报表生成【答案】C【解析】数据仓库主要用于历史数据分析，实时数据分析不属于其典型应用

7.以下哪种技术不适合数据仓库的并行处理？（）（2分）A.MapReduceB.HadoopC.SparkD.T-SQL【答案】D【解析】MapReduce、Hadoop和Spark都是适合数据仓库的并行处理技术，而T-SQL主要用于关系型数据库

8.数据仓库中的维度表通常包含（）（2分）A.度量值B.维度属性C.主键D.外键【答案】B【解析】维度表包含维度属性，度量值和主键通常在事实表中

9.以下哪种数据模型最适合数据仓库？（）（2分）A.关系型模型B.层次模型C.网状模型D.面向对象模型【答案】A【解析】关系型模型最适合数据仓库，因为数据仓库中的数据通常以表格形式存储

10.数据仓库中的数据粒度指的是（）（2分）A.数据的详细程度B.数据的完整性C.数据的准确性D.数据的时效性【答案】A【解析】数据粒度指的是数据的详细程度，如每天、每周、每月等

二、多选题（每题4分，共20分）

1.以下哪些是数据仓库的优点？（）A.数据集成性B.非易失性C.时变性D.数据更新频繁E.支持复杂分析【答案】A、B、C、E【解析】数据仓库具有数据集成性、非易失性、时变性，支持复杂分析，但数据更新频率较低

2.星型模式中，维度表通常包含哪些类型？（）A.时间维度B.地理维度C.产品维度D.客户维度E.度量值【答案】A、B、C、D【解析】维度表通常包含时间维度、地理维度、产品维度、客户维度等，度量值在事实表中

3.数据仓库的ETL过程包括哪些步骤？（）A.数据抽取B.数据清洗C.数据转换D.数据加载E.数据验证【答案】A、B、C、D【解析】ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载

4.数据仓库中常用的度量有哪些？（）A.数量B.金额C.时间D.频率E.百分比【答案】A、B、C、E【解析】数据仓库中常用的度量包括数量、金额、时间、百分比，频率不适合作为度量

5.数据仓库的典型应用有哪些？（）A.商业智能B.数据挖掘C.实时数据分析D.报表生成E.趋势分析【答案】A、B、D、E【解析】数据仓库的典型应用包括商业智能、数据挖掘、报表生成、趋势分析，实时数据分析不属于其典型应用

三、填空题

1.数据仓库中的数据模型主要有______和______两种（4分）【答案】星型模型；雪花模型

2.数据仓库的ETL过程包括______、______和______三个步骤（4分）【答案】数据抽取；数据转换；数据加载

3.数据仓库中的维度表通常包含______和______两类属性（4分）【答案】维度属性；度量值

4.数据仓库的典型应用包括______、______和______（4分）【答案】商业智能；数据挖掘；报表生成

5.数据仓库中的数据粒度指的是______（4分）【答案】数据的详细程度

四、判断题

1.数据仓库中的数据是易失的（）（2分）【答案】（×）【解析】数据仓库中的数据是非易失的

2.星型模式比雪花模式更复杂（）（2分）【答案】（×）【解析】星型模式比雪花模式简单

3.数据仓库主要用于实时数据分析（）（2分）【答案】（×）【解析】数据仓库主要用于历史数据分析

4.数据仓库中的ETL过程包括数据清洗（）（2分）【答案】（√）【解析】ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载

5.数据仓库中的维度表包含度量值（）（2分）【答案】（×）【解析】维度表包含维度属性，度量值在事实表中

五、简答题

1.简述数据仓库的概念及其特点（5分）【答案】数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、反映历史变化的数据库，用于支持管理决策其特点包括数据集成性、非易失性、时变性

2.简述星型模式和雪花模式的区别（5分）【答案】星型模式中，事实表直接与维度表连接，结构简单；雪花模式中，维度表进一步规范化，形成雪花结构，更加复杂

3.简述数据仓库的ETL过程及其每个步骤的作用（5分）【答案】ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载数据抽取从各种数据源中抽取数据；数据清洗对数据进行清洗和预处理；数据转换对数据进行转换和整合；数据加载将数据加载到数据仓库中

六、分析题

1.分析数据仓库在商业智能中的应用（10分）【答案】数据仓库在商业智能中用于支持决策分析，通过集成和分析历史数据，帮助企业了解业务趋势、客户行为、市场变化等，从而做出更明智的决策数据仓库通过提供高质量、易于访问的数据，支持各种商业智能工具和分析方法，如报表生成、数据挖掘、OLAP等

2.分析数据仓库的设计原则（10分）【答案】数据仓库的设计应遵循以下原则面向主题、数据集成性、非易失性、时变性、数据粒度、数据一致性、数据质量等面向主题是指数据仓库围绕业务主题组织数据；数据集成性是指数据仓库中的数据来自多个数据源，经过清洗和整合；非易失性是指数据仓库中的数据一旦进入，就不会被修改或删除；时变性是指数据仓库中的数据包含时间信息，反映历史变化；数据粒度是指数据的详细程度，如每天、每周、每月等；数据一致性是指数据仓库中的数据应保持一致；数据质量是指数据仓库中的数据应准确、完整、可靠

七、综合应用题

1.假设你正在设计一个零售企业的数据仓库，请设计一个星型模型，包括事实表和维度表，并说明每个表的作用（25分）【答案】事实表销售事实表-销售ID（主键）-客户ID（外键）-产品ID（外键）-门店ID（外键）-销售日期（外键）-销售数量-销售金额维度表-客户维度表-客户ID（主键）-客户名称-客户性别-客户年龄-客户地址-产品维度表-产品ID（主键）-产品名称-产品类别-产品价格-门店维度表-门店ID（主键）-门店名称-门店地址-门店区域-销售日期维度表-销售日期ID（主键）-销售日期-星期-月份-年份事实表记录每笔销售的具体信息，维度表记录与销售相关的维度信息通过星型模型，可以方便地进行多维分析，如按时间、客户、产品、门店等多维度分析销售情况---标准答案

一、单选题

1.D

2.A

3.D

4.A

5.D

6.C

7.D

8.B

9.A

10.A

二、多选题

1.A、B、C、E

2.A、B、C、D

3.A、B、C、D

4.A、B、C、E

5.A、B、D、E

三、填空题

1.星型模型；雪花模型

2.数据抽取；数据转换；数据加载

3.维度属性；度量值

4.商业智能；数据挖掘；报表生成

5.数据的详细程度

四、判断题

1.（×）

2.（×）

3.（×）

4.（√）

5.（×）

五、简答题

1.数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、反映历史变化的数据库，用于支持管理决策其特点包括数据集成性、非易失性、时变性

2.星型模式中，事实表直接与维度表连接，结构简单；雪花模式中，维度表进一步规范化，形成雪花结构，更加复杂

3.ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载数据抽取从各种数据源中抽取数据；数据清洗对数据进行清洗和预处理；数据转换对数据进行转换和整合；数据加载将数据加载到数据仓库中

六、分析题

1.数据仓库在商业智能中用于支持决策分析，通过集成和分析历史数据，帮助企业了解业务趋势、客户行为、市场变化等，从而做出更明智的决策数据仓库通过提供高质量、易于访问的数据，支持各种商业智能工具和分析方法，如报表生成、数据挖掘、OLAP等

2.数据仓库的设计应遵循以下原则面向主题、数据集成性、非易失性、时变性、数据粒度、数据一致性、数据质量等面向主题是指数据仓库围绕业务主题组织数据；数据集成性是指数据仓库中的数据来自多个数据源，经过清洗和整合；非易失性是指数据仓库中的数据一旦进入，就不会被修改或删除；时变性是指数据仓库中的数据包含时间信息，反映历史变化；数据粒度是指数据的详细程度，如每天、每周、每月等；数据一致性是指数据仓库中的数据应保持一致；数据质量是指数据仓库中的数据应准确、完整、可靠

七、综合应用题

1.事实表销售事实表-销售ID（主键）-客户ID（外键）-产品ID（外键）-门店ID（外键）-销售日期（外键）-销售数量-销售金额维度表-客户维度表-客户ID（主键）-客户名称-客户性别-客户年龄-客户地址-产品维度表-产品ID（主键）-产品名称-产品类别-产品价格-门店维度表-门店ID（主键）-门店名称-门店地址-门店区域-销售日期维度表-销售日期ID（主键）-销售日期-星期-月份-年份事实表记录每笔销售的具体信息，维度表记录与销售相关的维度信息通过星型模型，可以方便地进行多维分析，如按时间、客户、产品、门店等多维度分析销售情况。