商業(yè)智能（BI）工程師筆試試題一、填空題（每題3分，共15分）在ETL過程中，使用Kettle工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時，對于日期字段中存在的“0000-00-00”非法值，通?？刹捎胈_______函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)默認(rèn)日期格式。基于星型模型構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時，事實表與維度表之間通過________關(guān)聯(lián)實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合與查詢。在SQL性能優(yōu)化中，當(dāng)對某張百萬級數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行頻繁的范圍查詢時，應(yīng)優(yōu)先對查詢條件字段建立________索引。商業(yè)智能系統(tǒng)中，元數(shù)據(jù)管理主要包括技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)和________元數(shù)據(jù)的管理。在數(shù)據(jù)可視化中，________圖表適用于展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢以及各部分?jǐn)?shù)據(jù)之間的占比關(guān)系。二、選擇題（每題4分，共20分）以下關(guān)于ROLAP（關(guān)系型在線分析處理）和MOLAP（多維在線分析處理）的描述，正確的是（）A.ROLAP直接在關(guān)系數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行分析，查詢性能高B.MOLAP需要預(yù)先計算并存儲多維數(shù)據(jù)立方體，占用空間小C.ROLAP適合處理數(shù)據(jù)量較小、維度變化頻繁的場景D.MOLAP對硬件要求較高，靈活性較差某企業(yè)BI系統(tǒng)需要從多個異構(gòu)數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)，以下工具中最適合的是（）A.TableauB.PowerBIC.TalendD.QlikView在數(shù)據(jù)倉庫維度建模中，緩慢變化維（SCD）的Type2方式是指（）A.直接覆蓋舊值，不保留歷史數(shù)據(jù)B.新增一條記錄，保留歷史數(shù)據(jù)，并添加開始時間和結(jié)束時間字段C.新增一個屬性字段，保留舊值和新值D.不處理變化，僅使用最新值關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)，以下不屬于完整性評估范疇的是（）A.字段非空率B.記錄唯一率C.數(shù)據(jù)值缺失率D.數(shù)據(jù)值格式合規(guī)率在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，用于BI報表開發(fā)的常用工具是（）A.HiveB.SparkC.FlinkD.Kafka三、判斷題（每題3分，共15分）商業(yè)智能系統(tǒng)的核心價值在于通過數(shù)據(jù)分析為企業(yè)決策提供支持，因此數(shù)據(jù)可視化只是輔助功能，并不重要。（）在數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計中，ODS（操作數(shù)據(jù)存儲）層主要用于存儲經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）數(shù)據(jù)挖掘算法中的聚類分析屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，需要預(yù)先定義好類別標(biāo)簽。（）在ETL過程中，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作包括數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)值計算、數(shù)據(jù)過濾等。（）商業(yè)智能項目實施過程中，需求調(diào)研階段只需與企業(yè)的IT部門溝通即可，無需關(guān)注業(yè)務(wù)部門的需求。（）四、簡答題（每題10分，共20分）簡述商業(yè)智能系統(tǒng)的主要組成部分及其功能，并說明各部分之間的關(guān)系。闡述在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中，如何避免事實表的冗余設(shè)計，以及冗余設(shè)計可能帶來的問題。五、綜合應(yīng)用題（每題15分，共30分）某電商企業(yè)需要構(gòu)建BI系統(tǒng)，用于分析用戶購物行為數(shù)據(jù)。已知數(shù)據(jù)源包含用戶表（user_table）、商品表（product_table）、訂單表（order_table）和訂單明細(xì)表（order_detail_table），表結(jié)構(gòu)如下：user_table：user_id（用戶ID）、user_name（用戶名）、gender（性別）、age（年齡）、region（地區(qū)）product_table：product_id（商品ID）、product_name（商品名稱）、category（商品類別）、price（價格）order_table：order_id（訂單ID）、user_id（用戶ID）、order_date（訂單日期）、total_amount（訂單總金額）order_detail_table：detail_id（明細(xì)ID）、order_id（訂單ID）、product_id（商品ID）、quantity（購買數(shù)量）請使用SQL語句完成以下需求：（1）統(tǒng)計每個地區(qū)不同年齡段用戶的訂單總金額。（2）查詢購買過“手機”類商品的用戶姓名。（3）計算每個商品類別在2024年的銷售總額。2.某制造企業(yè)現(xiàn)有BI系統(tǒng)在處理海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)時，查詢性能逐漸下降。請從數(shù)據(jù)存儲、索引優(yōu)化、查詢語句優(yōu)化等方面提出具體的優(yōu)化方案，并說明每個方案的實施原理和預(yù)期效果。商業(yè)智能（BI）工程師筆試試題答案一、填空題答案coalesce或casewhen外鍵B-Tree操作堆積面積圖二、選擇題答案DCBDA三、判斷題答案×××√×四、簡答題答案商業(yè)智能系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)源、ETL工具、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP服務(wù)器、數(shù)據(jù)挖掘工具和前端展示工具組成。數(shù)據(jù)源是系統(tǒng)數(shù)據(jù)的來源，包括企業(yè)內(nèi)外部的各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；ETL工具負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和加載到數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)倉庫用于存儲經(jīng)過處理的歷史數(shù)據(jù)，為分析提供基礎(chǔ)；OLAP服務(wù)器實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析，支持復(fù)雜的查詢和分析操作；數(shù)據(jù)挖掘工具從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和規(guī)律；前端展示工具將分析結(jié)果以直觀的圖表、報表等形式呈現(xiàn)給用戶。各部分之間相互協(xié)作，數(shù)據(jù)源為后續(xù)處理提供數(shù)據(jù)，ETL工具處理后的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)倉庫，OLAP服務(wù)器和數(shù)據(jù)挖掘工具基于數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行分析，最后通過前端展示工具將結(jié)果反饋給用戶。在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中，避免事實表冗余設(shè)計可采用規(guī)范化設(shè)計，確保每個事實僅在事實表中存儲一次，通過維度表的關(guān)聯(lián)來獲取相關(guān)信息。同時，合理劃分事實表，將不同主題的事實存儲在不同的事實表中。冗余設(shè)計可能帶來數(shù)據(jù)一致性問題，當(dāng)冗余數(shù)據(jù)更新時，若未同步更新所有副本，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致；增加存儲成本，占用更多的存儲空間；降低數(shù)據(jù)倉庫的可維護(hù)性，使得數(shù)據(jù)的修改、刪除等操作變得復(fù)雜。五、綜合應(yīng)用題答案（1）SELECTu.region,u.age,SUM(o.total_amount)AStotal_order_amountFROMuser_tableuJOINorder_tableoONu.user_id=o.user_idGROUPBYu.region,u.age;（2）SELECTDISTINCTu.user_nameFROMuser_tableuJOINorder_tableoONu.user_id=o.user_idJOINorder_detail_tableodONo.order_id=od.order_idJOINproduct_tablepONduct_id=duct_idWHEREp.category='手機';（3）SELECTp.category,SUM(p.price*od.quantity)AStotal_sales_amountFROMproduct_tablepJOINorder_detail_tableodONduct_id=duct_idJOINorder_tableoONod.order_id=o.order_idWHEREYEAR(o.order_date)=2024GROUPBYp.category;數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化：采用列式存儲方式，原理是將數(shù)據(jù)按列存儲，減少查詢時不必要的數(shù)據(jù)讀取，提高查詢性能，預(yù)期效果是在處理大量數(shù)據(jù)的查詢時，能顯著降低磁盤I/O，提高查詢速度。索引優(yōu)化：分析高頻查詢條件，對相關(guān)字段建立合適的索引（如B-Tree索引、位圖索引等）。對于等值查詢頻繁的字段建立B-Tree索