2025年數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)工程師考試數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共25小題，每小題2分，共50分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的。請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填涂在答題卡相應(yīng)位置上。）1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特征不包括以下哪一項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)集成性B.數(shù)據(jù)非易失性C.數(shù)據(jù)時(shí)變性D.數(shù)據(jù)冗余性2.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以下哪種模型最適合用于描述業(yè)務(wù)過(guò)程？A.星型模型B.雪花模型C.星座模型D.層次模型3.數(shù)據(jù)挖掘中最常用的分類算法是？A.決策樹(shù)B.K-近鄰C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機(jī)4.以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法主要用于處理缺失值？A.數(shù)據(jù)規(guī)范化B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)插補(bǔ)D.數(shù)據(jù)編碼5.在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法是？A.AprioriB.FP-GrowthC.K-MeansD.EM算法6.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的事實(shí)表通常包含哪些類型的數(shù)據(jù)？A.描述業(yè)務(wù)過(guò)程的數(shù)據(jù)B.描述業(yè)務(wù)實(shí)體的數(shù)據(jù)C.描述業(yè)務(wù)屬性的數(shù)據(jù)D.描述時(shí)間序列的數(shù)據(jù)7.在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析的目的是什么？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式B.預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)C.分類數(shù)據(jù)D.關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)8.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的維度表通常包含哪些類型的數(shù)據(jù)？A.描述業(yè)務(wù)過(guò)程的數(shù)據(jù)B.描述業(yè)務(wù)實(shí)體的數(shù)據(jù)C.描述業(yè)務(wù)屬性的數(shù)據(jù)D.描述時(shí)間序列的數(shù)據(jù)9.在數(shù)據(jù)挖掘中，異常檢測(cè)的目的是什么？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)B.預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)C.分類數(shù)據(jù)D.關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)10.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)加載過(guò)程通常包括哪些步驟？A.數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載B.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載11.在數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的方法有哪些？A.卡方檢驗(yàn)B.互信息C.主成分分析D.以上都是12.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)模型有哪些？A.星型模型B.雪花模型C.星座模型D.以上都是13.在數(shù)據(jù)挖掘中，分類算法的評(píng)估指標(biāo)有哪些？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.以上都是14.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式有哪些？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)C.數(shù)據(jù)立方體D.以上都是15.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的評(píng)估指標(biāo)有哪些？A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是16.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)清洗過(guò)程通常包括哪些步驟？A.數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)缺失值處理B.數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)缺失值處理、數(shù)據(jù)異常值處理C.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)缺失值處理、數(shù)據(jù)異常值處理D.數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)異常值處理17.在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類算法的評(píng)估指標(biāo)有哪些？A.輪廓系數(shù)B.戴維斯-布爾丁指數(shù)C.調(diào)整蘭德指數(shù)D.以上都是18.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)集成過(guò)程通常包括哪些步驟？A.數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載B.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載19.在數(shù)據(jù)挖掘中，異常檢測(cè)算法有哪些？A.孤立森林B.LOFC.DBSCAND.以上都是20.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)模型選擇應(yīng)該考慮哪些因素？A.業(yè)務(wù)需求B.數(shù)據(jù)量C.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D.以上都是21.在數(shù)據(jù)挖掘中，分類算法的優(yōu)缺點(diǎn)有哪些？A.準(zhǔn)確率高，但計(jì)算復(fù)雜度大B.計(jì)算復(fù)雜度低，但準(zhǔn)確率不高C.適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集D.以上都是22.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)加載過(guò)程通常使用哪些工具？A.ETL工具B.數(shù)據(jù)加載工具C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)D.以上都是23.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？A.購(gòu)物籃分析B.廣告推薦C.欺詐檢測(cè)D.以上都是24.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)清洗方法有哪些？A.數(shù)據(jù)去重B.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)缺失值處理D.以上都是25.在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？A.客戶細(xì)分B.圖像分割C.社交網(wǎng)絡(luò)分析D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題5分，共25分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特征。2.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟。3.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的星型模型和雪花模型的區(qū)別。4.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法和聚類算法的區(qū)別。5.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)加載過(guò)程。三、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。正確的填“√”，錯(cuò)誤的填“×”。）1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的延伸。2.數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有用信息。3.星型模型中的事實(shí)表通常包含大量的維度信息。4.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中不可或缺的一步。5.Apriori算法是一種常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。6.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是動(dòng)態(tài)變化的。7.聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。8.數(shù)據(jù)挖掘只能用于商業(yè)領(lǐng)域。9.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)加載過(guò)程是單向的。10.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是可以被精確地驗(yàn)證。四、簡(jiǎn)答題（本大題共5小題，每小題10分，共50分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)模型選擇過(guò)程。在你們學(xué)校的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)驗(yàn)室里，我曾經(jīng)帶你們做過(guò)一個(gè)關(guān)于銷售數(shù)據(jù)的分析項(xiàng)目，當(dāng)時(shí)我們選擇了星型模型，你能說(shuō)說(shuō)為什么我們選擇這個(gè)模型，而不是雪花模型或者其他模型嗎？結(jié)合當(dāng)時(shí)的具體數(shù)據(jù)情況和業(yè)務(wù)需求來(lái)談?wù)勀愕目捶ā?.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法的應(yīng)用場(chǎng)景。記得有一次，我們班的一個(gè)同學(xué)想利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析他的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，他想根據(jù)過(guò)去的考試成績(jī)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的成績(jī)，你能幫他分析一下，適合使用哪些分類算法，為什么？并且說(shuō)說(shuō)這些算法在預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)成績(jī)時(shí)有哪些優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。3.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)清洗過(guò)程。我在教你們數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，經(jīng)常強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性，數(shù)據(jù)清洗是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟，你能詳細(xì)說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)清洗主要包括哪些步驟，并且結(jié)合一個(gè)具體的例子，比如處理學(xué)生信息表中的缺失值和異常值，來(lái)說(shuō)明數(shù)據(jù)清洗的具體操作。4.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。你們?cè)谡n堂上做過(guò)一個(gè)購(gòu)物籃分析的項(xiàng)目，利用Apriori算法發(fā)現(xiàn)了哪些有趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則？你能說(shuō)說(shuō)Apriori算法的基本原理，并且解釋一下支持度、置信度和提升度這三個(gè)指標(biāo)的含義嗎？5.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)加載過(guò)程。我在實(shí)驗(yàn)室里給你們演示過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)加載過(guò)程，當(dāng)時(shí)我們使用了ETL工具，你能詳細(xì)說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)加載過(guò)程主要包括哪些步驟，并且解釋一下每個(gè)步驟的作用。同時(shí)，如果你是項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，你會(huì)選擇哪些ETL工具，為什么？本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.D數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特征是數(shù)據(jù)集成性、數(shù)據(jù)非易失性、數(shù)據(jù)時(shí)變性，數(shù)據(jù)冗余性不是其特征，反而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)旨在減少數(shù)據(jù)冗余。2.A星型模型最適合描述業(yè)務(wù)過(guò)程，因?yàn)樗?jiǎn)單直觀，易于理解和使用，符合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)原則。3.A決策樹(shù)是數(shù)據(jù)挖掘中最常用的分類算法之一，因?yàn)樗子诶斫夂蛯?shí)現(xiàn)。4.C數(shù)據(jù)插補(bǔ)是處理缺失值的一種方法，通過(guò)估計(jì)缺失值來(lái)填充，保證數(shù)據(jù)的完整性。5.AApriori算法是常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它基于頻繁項(xiàng)集生成規(guī)則，廣泛應(yīng)用于購(gòu)物籃分析等領(lǐng)域。6.A事實(shí)表包含描述業(yè)務(wù)過(guò)程的數(shù)據(jù)，如銷售日期、銷售數(shù)量等。7.A聚類分析的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組。8.B維度表包含描述業(yè)務(wù)實(shí)體的數(shù)據(jù)，如產(chǎn)品名稱、客戶名稱等。9.A異常檢測(cè)的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，這些點(diǎn)與其他數(shù)據(jù)顯著不同。10.A數(shù)據(jù)加載過(guò)程通常包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載三個(gè)步驟。11.D以上都是特征選擇的方法，包括卡方檢驗(yàn)、互信息、主成分分析等。12.D以上都是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型，包括星型模型、雪花模型、星座模型。13.D以上都是分類算法的評(píng)估指標(biāo)，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)。14.D以上都是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)立方體。15.D以上都是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的評(píng)估指標(biāo)，包括支持度、置信度、提升度。16.B數(shù)據(jù)清洗過(guò)程通常包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)缺失值處理、數(shù)據(jù)異常值處理。17.D以上都是聚類算法的評(píng)估指標(biāo)，包括輪廓系數(shù)、戴維斯-布爾丁指數(shù)、調(diào)整蘭德指數(shù)。18.A數(shù)據(jù)集成過(guò)程通常包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載。19.D以上都是異常檢測(cè)算法，包括孤立森林、LOF、DBSCAN。20.D以上都是數(shù)據(jù)模型選擇應(yīng)該考慮的因素，包括業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。21.D以上都是分類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，包括準(zhǔn)確率高但計(jì)算復(fù)雜度大，計(jì)算復(fù)雜度低但準(zhǔn)確率不高，適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集。22.D以上都是數(shù)據(jù)加載過(guò)程通常使用的工具，包括ETL工具、數(shù)據(jù)加載工具、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)。23.D以上都是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景，包括購(gòu)物籃分析、廣告推薦、欺詐檢測(cè)。24.D以上都是數(shù)據(jù)清洗方法，包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)缺失值處理。25.D以上都是聚類分析的應(yīng)用場(chǎng)景，包括客戶細(xì)分、圖像分割、社交網(wǎng)絡(luò)分析。二、簡(jiǎn)答題答案及解析1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特征包括數(shù)據(jù)集成性、數(shù)據(jù)非易失性、數(shù)據(jù)時(shí)變性。數(shù)據(jù)集成性是指將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖；數(shù)據(jù)非易失性是指數(shù)據(jù)一旦進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就不輕易被修改或刪除，保證數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期保存；數(shù)據(jù)時(shí)變性是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是隨時(shí)間變化的，能夠反映業(yè)務(wù)過(guò)程的歷史變化。在我們學(xué)校的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)驗(yàn)室里，我們選擇星型模型的原因是因?yàn)樗?jiǎn)單直觀，易于理解和使用，符合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)原則。當(dāng)時(shí)我們的銷售數(shù)據(jù)量較大，且包含多個(gè)維度，如時(shí)間、產(chǎn)品、客戶等，星型模型能夠很好地組織這些數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行查詢和分析。2.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，例如在客戶細(xì)分中，可以根據(jù)客戶的購(gòu)買(mǎi)歷史、人口統(tǒng)計(jì)信息等特征，將客戶分為不同的群體，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷；在信用評(píng)估中，可以根據(jù)個(gè)人的信用記錄、收入水平等特征，預(yù)測(cè)個(gè)人是否具有還款能力；在醫(yī)療診斷中，可以根據(jù)患者的癥狀、病史等特征，預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。我們班的一個(gè)同學(xué)想利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析他的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，他可以根據(jù)過(guò)去的考試成績(jī)、學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)方法等特征，使用分類算法來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的成績(jī)。適合使用的分類算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些算法在預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)成績(jī)時(shí)，優(yōu)勢(shì)在于能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)規(guī)律，預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)；劣勢(shì)在于需要大量的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練，且模型的解釋性可能較差。3.數(shù)據(jù)清洗是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟，主要包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)缺失值處理、數(shù)據(jù)異常值處理等步驟。例如在學(xué)生信息表中，我們可以通過(guò)刪除重復(fù)的學(xué)生記錄來(lái)去重；將學(xué)生的出生日期格式統(tǒng)一為“YYYY-MM-DD”來(lái)格式轉(zhuǎn)換；對(duì)于缺失的年齡信息，可以通過(guò)計(jì)算平均年齡來(lái)填充；對(duì)于學(xué)生的成績(jī)，如果存在負(fù)數(shù)或超過(guò)100的異常值，可以通過(guò)刪除或修正來(lái)處理。在實(shí)驗(yàn)室里，我們使用ETL工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，ETL工具能夠自動(dòng)化地執(zhí)行這些步驟，提高數(shù)據(jù)清洗的效率和準(zhǔn)確性。4.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法，基于頻繁項(xiàng)集生成規(guī)則，廣泛應(yīng)用于購(gòu)物籃分析等領(lǐng)域。Apriori算法的基本原理是首先找出所有頻繁項(xiàng)集，然后根據(jù)頻繁項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。支持度表示一個(gè)項(xiàng)集在所有交易中出現(xiàn)的頻率；置信度表示一個(gè)項(xiàng)集出現(xiàn)時(shí)，另一個(gè)項(xiàng)集也出現(xiàn)的概率；提升度表示一個(gè)項(xiàng)集的出現(xiàn)對(duì)另一個(gè)項(xiàng)集的出現(xiàn)的影響程度。在購(gòu)