招聘數(shù)據(jù)建模工程師筆試題及解答（某大型國企）（答案

在后面）

一、單項(xiàng)選擇題（本大題有10小題，每小題2分，共20分）

1、在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)中，哪一層通常用于存儲經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換后的詳細(xì)歷史數(shù)據(jù)？

A.0DS（操作數(shù)據(jù)存儲）

B.DWD（明細(xì)數(shù)據(jù)層）

C.DWS（服務(wù)數(shù)據(jù)層）

D.ADS（應(yīng)用數(shù)據(jù)層）

2、下列哪種方法不是常用的數(shù)據(jù)歸一化技術(shù)？

A.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化

B.Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化

C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

D.L1正則化

3、以下哪個(gè)工具常用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理？

A.TensorFlow

B.PySpark

C.Pandas

D.Keras

4、在數(shù)據(jù)建模中，以下哪個(gè)指標(biāo)通常用于評估模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力？

A,收斂速度

B.過擬合程度

C.假設(shè)檢驗(yàn)

D.交叉驗(yàn)證

5、在關(guān)系數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，第三范式（3NF）要求表中的所有非主鍵字段必須是直接

依賴于主鍵，并且不能存在哪一種依賴？

A、傳遞依賴

B、完全依賴

C、部分依賴

D、單值依賴

6、在SQL語言中，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存取安全性的機(jī)制是什么？

A、GRANT和REVOKE命令

B、ROLLBACK命令

C、CREATETABLE命令

D、COMMIT命令

7、以下哪個(gè)工具通常用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理？

A.SQL

B.Hadoop

C.R

D.Tableau

8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)類型最適合描述用戶在網(wǎng)站上的瀏覽行為？

A.整數(shù)類型

B.字符串類型

C.時(shí)間戳類型

D.布爾類型

9、在數(shù)據(jù)建模過程中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)模型的主要特征？

A-.數(shù)據(jù)的一致性

B、數(shù)據(jù)的獨(dú)立性

C、數(shù)據(jù)的完整性

D、數(shù)據(jù)的并發(fā)控制

二、多項(xiàng)選擇題（本大題有10小題，每小題4分，共40分）

1、以下哪些技術(shù)或工具通常用于數(shù)據(jù)建模？（）

A、SQL

B、Python

C、Tableau

D、R

E、PowerBI

2、在數(shù)據(jù)建模過程中，以下哪些是數(shù)據(jù)建模師需要關(guān)注的關(guān)鍵要素？（）

A、數(shù)據(jù)質(zhì)量

B、業(yè)務(wù)需求

C、數(shù)據(jù)一致性

D、數(shù)據(jù)模型的可擴(kuò)展性

E、數(shù)據(jù)模型的性能

B.字符串型

C.日期型

D.布爾型

E.數(shù)組型

7、以下哪些工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段？()

A.Python的Pandas庫

B.R語言的dpiyr包

C.SQL數(shù)據(jù)庫

D.Hadoop的MapReduce

E.Kcras深度學(xué)習(xí)框架

8、以下哪些方法可以用來評估分類模型的性能？()

A.準(zhǔn)確率(Accuracy)

B.精確率(Precision)

C.召回率(Recall)

D.Fl分?jǐn)?shù)(FlScore)

E.ROC曲線(ROCCurve)

9、以下哪些技術(shù)棧是數(shù)據(jù)建模工程師在工作中可能需要熟悉的？

A.Python

B.SQL

C.R語言

D.Hadoop

E.Tableau

三、判斷題（本大題有10小題，每小題2分，共20分）

1、數(shù)據(jù)建模工程師的主要工作職責(zé)是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，而不涉及數(shù)據(jù)分析工作。

（）

2、在數(shù)據(jù)建模過程中，實(shí)體關(guān)系圖（ER圖）是唯一一種用于表示實(shí)體和它們之間

關(guān)系的工具。（）

3、數(shù)字化的商業(yè)智能系統(tǒng)通常不包含數(shù)據(jù)建模工程師的工作內(nèi)容。（）

4、數(shù)據(jù)建模工程師在數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)中，只需要考慮數(shù)據(jù)的存儲和查詢效率，無

需關(guān)注數(shù)據(jù)的完整性和一致性。（）

5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模時(shí)，如果兩個(gè)實(shí)體之間存在多對多的關(guān)系，則通常需要創(chuàng)建一

個(gè)關(guān)聯(lián)表來表示這種關(guān)系。

6、數(shù)據(jù)規(guī)范化的主要目的是簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，減少存儲空間。

7、數(shù)據(jù)建模工程師在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模時(shí)，必須保證所有輸入數(shù)據(jù)都是完整的，不允

許存在缺失值。

8、在數(shù)據(jù)建模中，特征工程的主要目的是減少特征的數(shù)量，從而提高模型的性能。

9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值，應(yīng)當(dāng)直接刪除這些異常值以保

證模型的準(zhǔn)確性。

四、問答題（本大題有2小題，每小題10分，共20分）

第一題

題目：請簡述數(shù)據(jù)建模工程師在日常工作中需要關(guān)注的兒個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，并解愁每個(gè)關(guān)

鍵點(diǎn)的重要性。

第二題

題目：

假設(shè)您正在為一家電子商務(wù)公司工作，該公司希望改進(jìn)其客戶細(xì)分策略以提高營銷

效率。作為數(shù)據(jù)建模工程師，您被要求構(gòu)建一個(gè)模型來預(yù)測客戶的生命周期價(jià)值

（CustomerLifetimeValue,CLV）。請描述您將如何著手這個(gè)項(xiàng)目，包括但不限于數(shù)

據(jù)收集、特征選擇、模型訓(xùn)練與驗(yàn)證等階段，并解釋為什么這些步驟對于成功建立預(yù)測

模型至關(guān)重要。

招聘數(shù)據(jù)建模工程師筆試題及解答（某大型國企）

一、單項(xiàng)選擇題（本大題有10小題，每小題2分，共20分）

1＞在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)中，哪一層通常用于存儲經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換后的詳細(xì)歷史數(shù)據(jù)？

A.ODS（操作數(shù)據(jù)存儲）

B.DWD（明細(xì)數(shù)據(jù)層）

C.DWS（服務(wù)數(shù)據(jù)層）

D.ADS（應(yīng)用數(shù)據(jù)層）

答案：B.DWD（明細(xì)數(shù)據(jù)層）

解析：

A.ODS（OperationDataStore）主要用于存放近實(shí)時(shí)或最新的原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)

據(jù)通常來自業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

B.DWD（DataWarehouseDetailLayer）是用來存儲已經(jīng)過初步處理的、更易于

分析使用的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)的地方。它保留了完整的事實(shí)記錄，并為上層的數(shù)據(jù)匯總提供基礎(chǔ)。

C.DWS(DataWarehouseServiceLayer)或者也稱為匯總層，這里會基于DWD

進(jìn)行輕度匯總，以支持更多維度下的快速查詢。

D.ADS(ApplicationDataServiceLayer)則是面向具體應(yīng)用場景的高度聚合的

數(shù)據(jù)層，直接服務(wù)于前端/表或其他數(shù)據(jù)分析需求。

因此，正確選項(xiàng)是B.DWD,因?yàn)樗菍ｉT用來存放那些經(jīng)過加工但仍保持詳細(xì)級

別的歷史數(shù)據(jù)的地方。

2、下列哪種方法不是常用的數(shù)據(jù)歸一化技術(shù)？

A.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化

B.Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化

C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

D.L1正則化

答案：D.L1正則化

解析：

A.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化是一種簡單的特征縮放方法，它將數(shù)據(jù)線性映射到一個(gè)固定的

范圍(通常是[0,1]),通過公式產(chǎn)廠群)實(shí)現(xiàn)。

\Amax

B.Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化又稱為零均值單位方差標(biāo)準(zhǔn)化，它通過減去平均值并除以標(biāo)準(zhǔn)

差來調(diào)整數(shù)據(jù)分布，使得處理后的數(shù)據(jù)具有0均值和1標(biāo)準(zhǔn)差。

C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化通過移動數(shù)據(jù)的小數(shù)點(diǎn)位置來進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)

且知道最大絕對值的情況。

D.L1正則化實(shí)際上是一種防止模型過擬合的技術(shù)手段，常用于回歸模型中作為懲

罰項(xiàng)添加至損失函數(shù)里，而不是一種數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)使用的歸一化方法。

因此，L1正則化不屬于數(shù)據(jù)歸一化的技術(shù)范疇，故選D.L1正則化。

3、以下哪個(gè)工具常用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理？

A.TensorFlow

B.PySpark

C.Pandas

D.Keras

答案：C

解析：Pandas是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)分析和操作工具，常用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。它

提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，可以輕松地處理大型數(shù)據(jù)集。

4、在數(shù)據(jù)建模中，以下哪個(gè)指標(biāo)通常用于評估模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力？

A.收斂速度

B.過擬合程度

C.假設(shè)檢驗(yàn)

D.交叉驗(yàn)證

答案：D

解析：交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評估方法，它通過將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，輪

流使用其中一部分?jǐn)?shù)據(jù)作為測試集，其他部分作為訓(xùn)練集，從而評估模型對未知數(shù)據(jù)的

預(yù)測能力。這種方法能夠有效地減少模型評估中的偏差，提高模型的泛化能力。

5、在關(guān)系數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，第三范式（3NF）要求表中的所有非主鍵字段必須是直接

依賴于主鍵，并且不能存在哪一種依賴？

A、傳遞依賴

B、完全依賴

C、部分依賴

D、單值依賴

答案：A、傳遞依賴

解析：第三范式（3NF）是數(shù)據(jù)庫規(guī)范化的一個(gè)重要步驟，它要求所有的非主屬性

必須直接依賴于主鍵，并且不存在傳遞依賴。傳遞依賴指的是如果存在A->B-〉C的

依賴關(guān)系，那么當(dāng)A是主鍵時(shí)，C對A的依賴就是傳遞依賴。消除這種依賴有助于減

少數(shù)據(jù)冗余并防止更新異常。

6、在SQL語言中，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存取安全性的機(jī)制是什么？

A、GRANT和REVOKE命令

B、ROLLBACK命令

C、CREATETABLE命令

D、COMMIT命令

答案：A、GRANT和REVOKE命令

解析：SQL中的GRAN?和REVOKE命令是用來管理數(shù)據(jù)庫對象上的權(quán)限，從而實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)存取的安全性控制。GRANT命令用來給用戶分配權(quán)限，而REVOKE命令則用來回收

已授予的權(quán)限。其他選項(xiàng)則ROLLBACK用于事務(wù)同滾，CREATETABLE用于創(chuàng)建新表，

COMMIT用于提交事務(wù)更改，它們均與數(shù)據(jù)存取安全性無關(guān)。

7、以下哪個(gè)工具通常用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理？

A.SQL

B.Hadoop

C.R

D.Tableau

答案：C

解析：R是一種專門用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算的編程語言和軟件環(huán)境，它提供了豐富的數(shù)據(jù)清

洗和預(yù)處理功能。SQL是用于數(shù)據(jù)庫查詢的語言，Hadoop是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)處理框架,

而Tableau是一個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具，它們雖然也涉及數(shù)據(jù)處理，但不是主要用于數(shù)據(jù)

清洗和預(yù)處理的工具。因此，正確答案是Co

8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)類型最適合描述用戶在網(wǎng)站上的瀏覽行為？

A.整數(shù)類型

B.字符串類型

C.時(shí)間戳類型

D.布爾類型

答案：C

解析：時(shí)間戳類型最適合描述用戶在網(wǎng)站上的瀏覽行為，因?yàn)樗梢杂涗浻脩粼L問

網(wǎng)站的具體時(shí)間點(diǎn)，這對于分析用戶的訪問模式、活躍時(shí)間段等非常有用。整數(shù)類型通

常用于表示數(shù)量，字符串類型用于文本描述，布爾類型用于表示真/假狀態(tài)，它們不適

合描述時(shí)間相關(guān)的行為數(shù)據(jù)。囚此，正確答案是Co

9、在數(shù)據(jù)建模過程中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)模型的主要特征？

A、數(shù)據(jù)的一致性

B、數(shù)據(jù)的獨(dú)立性

C、數(shù)據(jù)的完整性

D、數(shù)據(jù)的并發(fā)控制

答案：D

解析?：數(shù)據(jù)模型的主要特征包括數(shù)據(jù)的?致性、數(shù)據(jù)的獨(dú)立性和數(shù)據(jù)的完整性。數(shù)

據(jù)的一致性指的是數(shù)據(jù)在所有使用它的程序中保持一致；數(shù)據(jù)的獨(dú)立性指的是應(yīng)用程序

與數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)和物理存儲結(jié)構(gòu)相互獨(dú)立；數(shù)據(jù)的完整性指的是數(shù)據(jù)的正確怛和準(zhǔn)確

性。并發(fā)控制是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的一個(gè)功能，它確保在多用戶環(huán)境中數(shù)據(jù)的一致性和完

整性，但不屬于數(shù)據(jù)模型的主要特征。因此，正確答案是D。

10、在關(guān)系數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，以下哪種范式能夠保證數(shù)據(jù)的完全和部分依賴，同時(shí)避

免了冗余和更新異常？

A、第一范式（1NF）

B、第二范式（2NF）

C、第三范式（3NF）

D、第四范式（4NF）

答案：C

解析：第三范式（3NF）是在第二范式（2NF）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步規(guī)范化數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的

方法。2NF保證了表中不存在非主屬性對主鍵的部分依賴，而3NF在此基礎(chǔ)上還保證了

非主屬性對主鍵的完全依賴，同時(shí)避免了冗余和更新異常。這意味著在3NF中，任何非

主屬性只能依賴于主鍵，不能依賴于其他非主屬性。囚此，正確答案是C。

二、多項(xiàng)選擇題（本大題有10小題，每小題4分，共40分）

1、以下哪些技術(shù)或工具通常用于數(shù)據(jù)建模？（）

A、SQL

B、Python

C、Tableau

D、R

E^PowerBI

答案：ABDE

解析：

A、SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）是用于管理和操作關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）的主

要語言，是數(shù)據(jù)建模的基礎(chǔ)。

B、Python是一種高級編程語言，廣泛用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)，常用于數(shù)據(jù)建模

中的數(shù)據(jù)處理和算法實(shí)現(xiàn)。

C、Tableau和E、PowerBI是數(shù)據(jù)可視化工具，雖然它們可以輔助數(shù)據(jù)建模的過

程，但不是數(shù)據(jù)建模本身的技術(shù)或工具。

D、R是一種專門用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形的編程語言，常用于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)建模。

E、PowerBI與C選項(xiàng)類似，是數(shù)據(jù)可視化工具，但也可以用于數(shù)據(jù)建模的輔助分

析。

2、在數(shù)據(jù)建模過程中，以下哪些是數(shù)據(jù)建模師需要關(guān)注的關(guān)鍵要素？（）

A、數(shù)據(jù)質(zhì)量

B、業(yè)務(wù)需求

C、數(shù)據(jù)一致性

D、數(shù)據(jù)模型的可擴(kuò)展性

E、數(shù)據(jù)模型的性能

答案：ABCDE

解析：

A、數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)建模師需要確保所使用的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確、完整和可靠的。

B、業(yè)務(wù)需求：數(shù)據(jù)建模應(yīng)緊密圍繞業(yè)務(wù)目標(biāo)，確保模型能夠滿足業(yè)務(wù)需求。

C、數(shù)據(jù)一致性：數(shù)據(jù)模型中應(yīng)保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性，避免數(shù)據(jù)冗余和沖突。

D、數(shù)據(jù)模型的可擴(kuò)展性：模型應(yīng)設(shè)計(jì)得能夠適應(yīng)未來的業(yè)務(wù)變化和數(shù)據(jù)增長。

E、數(shù)據(jù)模型的性能：數(shù)據(jù)模型應(yīng)優(yōu)化查詢性能，確保數(shù)據(jù)處理的高效性。

3、以下哪些技術(shù)是數(shù)據(jù)建模工程師在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型時(shí)常用的工具和技術(shù)？（）

A、SQL語言

B-.NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)

C、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)

D、Python數(shù)據(jù)分析庫（如Pandas）

E、數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau）

答案：ABCDE

解析：數(shù)據(jù)建模工程師在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型時(shí)，需要熟練掌握以下技術(shù)：

A、SQL語言：用于數(shù)據(jù)庫的查詢和操作，是數(shù)據(jù)建模的基礎(chǔ)。

B、NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)：在處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)是非常有用

的。

C、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)：數(shù)據(jù)建模工程師需要設(shè)計(jì)高效、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)倉庫來存儲和管

理數(shù)據(jù)。

D、Python數(shù)據(jù)分析庫（如Pandas）：Python是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析的重要工具，

Pandas庫提供了豐富的數(shù)據(jù)分析功能。

E、數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau）：數(shù)據(jù)可視化是幫助理解數(shù)據(jù)的重要手段，Tableau

等工具可以幫助數(shù)據(jù)建模工程師將數(shù)據(jù)以直觀的方式呈現(xiàn)出來。因此，以上選項(xiàng)都是數(shù)

據(jù)建模工程師常用的工具和技術(shù)。

4、以下哪些數(shù)據(jù)模型適用于以下場景？（）

A、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型

B、文檔型數(shù)據(jù)庫模型

C、圖數(shù)據(jù)庫模型

D、時(shí)序數(shù)據(jù)庫模型

場景1：存儲用戶評論和反饋

場景2：分析社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系

場景3：監(jiān)控網(wǎng)站流量和性能

答案：A、B、C

解析：

場景1：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型（A）適用于存儲用戶評論和反饋，因?yàn)樗梢苑奖愕?/p>

建立用戶與評論之間的關(guān)系。

場景2：圖數(shù)據(jù)庫模駕（C）適用于分析社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系，因?yàn)閳D數(shù)據(jù)庫能

夠很好地表示復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

場景3：時(shí)序數(shù)據(jù)庫模型（D）適用于監(jiān)控網(wǎng)站流量和性能，因?yàn)樗軌蚋咝У卮?/p>

儲和查詢時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

文檔型數(shù)據(jù)庫模型（B）雖然可以存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但在上述場景中并不是最佳

選擇，因此不選。

5、以下哪些工具或語言通常用于數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)處理？（）

A.Python

B.SQL

C.R語言

D.Excel

E.Tableau

答案：ABC

解析：

A.Python是一種高級編程語言，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，常用于數(shù)

據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模。

B.SQL（結(jié)構(gòu)化杳詢語言）是關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）的標(biāo)準(zhǔn)語言，用于數(shù)

據(jù)的查詢、更新、刪除等操作，也是數(shù)據(jù)建模的基礎(chǔ)。

C.R語言是一種專門用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算的編程語言和軟件環(huán)境，廣泛用于統(tǒng)計(jì)分析和

數(shù)據(jù)建模。

D.Excel是一個(gè)電子表格軟件，雖然也可以進(jìn)行一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理和分析，但

不是專業(yè)用于數(shù)據(jù)建模的工具。

E.Tableau是一個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具，主要用于數(shù)據(jù)展示和分析，而非數(shù)據(jù)建模。

6、以下哪些是數(shù)據(jù)建模中常用的數(shù)據(jù)類型？（）

A,數(shù)值型

B.字符中型

C.日期型

D.布爾型

E.數(shù)組型

答案：ABCD

解析：

A.數(shù)值型數(shù)據(jù)類型用于存儲數(shù)字，如整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)，是數(shù)據(jù)建模中最常用的類型

之一。

B.字符串型數(shù)據(jù)類型用于存儲文本，如姓名、地址等，也是數(shù)據(jù)建模中常見的類

型。

C.日期型數(shù)據(jù)類型用于存儲日期和時(shí)間信息，對于時(shí)間序列分析和事件追蹤非常

重要。

D.布爾型數(shù)據(jù)類型用于表示真或假的邏輯值，如性別、是否已婚等，在數(shù)據(jù)建模

中也十分常見。

E.數(shù)組型數(shù)據(jù)類型雖然可以用于存儲一組值，但在數(shù)據(jù)建模中并不常見，更多的

是用于編程語言中處理復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

7、以下哪些工具或技術(shù)通常用于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段？()

A.Python的Pandas庫

B.R語言的dplyr包

C.SQL數(shù)據(jù)庫

D.Hadoop的MapReduce

E.Keras深度學(xué)習(xí)框架

答案：A,B,C

解析：

A.Python的Pandas庫：Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析的庫，可以用來進(jìn)行數(shù)

據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和預(yù)處理。

B.R語言的dplyr包：dplyr是R語言中用于數(shù)據(jù)操作的包，可以快速進(jìn)行數(shù)據(jù)篩

選、排序、分組等預(yù)處理操作。

C.SQL數(shù)據(jù)庫：SQL數(shù)據(jù)庫可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲、查詢和預(yù)處理，如數(shù)據(jù)清洗、

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。

D.Hadoop的MapReduce：MapReduce是Hadoop框架的一部分，主要用于大規(guī)模數(shù)

據(jù)集的處理，但不是數(shù)據(jù)預(yù)處理的常用工具。

E.Keras深度學(xué)習(xí)框架：Keras是用于深度學(xué)習(xí)的框架，主要用于模型的構(gòu)建和訓(xùn)

練，不直接用于數(shù)據(jù)預(yù)處理。

8、以下哪些方法可以用來評估分類模型的性能？()

A.準(zhǔn)確率(Accuracy)

B.精確率(Precision)

C.召回率(Recall)

D.Fl分?jǐn)?shù)(FlScore)

E.ROC曲線(ROCCurve)

答案：A,B,C,D,E

解析：

A.準(zhǔn)確率(Accuracy)：準(zhǔn)確率表示模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是

最直觀的性能指標(biāo)。

B.精確率(Precision)：精確率表示模型預(yù)測為正的樣本中實(shí)際為正的比例，關(guān)

注的是正預(yù)測的準(zhǔn)確性。

C.召回率(Recall)：召回率表示模型預(yù)測為正的樣本中實(shí)際為正的比例，關(guān)注的

是正樣本的捕獲能力。

D.F1分?jǐn)?shù)(FlScore)：Fl分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均，綜合考慮了模型

在正負(fù)樣本中的表現(xiàn)。

E.ROC曲線(ROCCurve)：ROC曲線通過繪制真正例率(TruePositiveRate)與

假正例率(FalsePositiveRate)之間的關(guān)系來評估模型的性能。曲線下的面積(AUC)

用于量化模型的整體性能。

9、以下哪些技術(shù)棧是數(shù)據(jù)建模工程師在工作中可能需要熟悉的？

A.Python

B.SQL

C.R語言

D.Iladoop

E.Tableau

答案:ABCD

解析：

A.Python：Python是一種廣泛使用的編程語言，數(shù)據(jù)建模工程師通常需要使用

Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。

B.SQL：SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）是數(shù)據(jù)庫管理的基礎(chǔ)語言，數(shù)據(jù)建模工程師需要

使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、管理和操作。

C.R語言：R語言是一種專門用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形表示的語言，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域有

廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)建模工程師可能會用到。

D.Hadoop：Hadoop是一個(gè)開源的大數(shù)據(jù)處理框架，用于處理海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)建模

工程師可能需要使用Hadoop進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。

E.Tableau：Tableau是一個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具，雖然數(shù)據(jù)建模工程師可能不會直接

使用它進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，但了解其基本使用對于數(shù)據(jù)展示和報(bào)告是非常有幫助的。

10、數(shù)據(jù)建模過程中，以下哪些是數(shù)據(jù)建模工程師需要考慮的因素？

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型性能

C.數(shù)據(jù)隱私

D.模型可解釋性

E.業(yè)務(wù)需求

答案：ABCDE

解析：

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)建模的某礎(chǔ)是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)建模工程師需要確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)

確、完整、一致。

B.模型性能：模型性能是衡量模型好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)建模工程師需要優(yōu)化模

型以獲得最佳性能。

C.數(shù)據(jù)隱私：在處理數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)建模工程師需要遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，保

護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

D.模型可解釋性：數(shù)據(jù)建模工程師不僅要構(gòu)建模型，還需要確保模型具有一定的

可解釋性，以便于其他團(tuán)隊(duì)成員理解和使用。

E.業(yè)務(wù)需求：數(shù)據(jù)建模工程師需要深入了解業(yè)務(wù)需求，確保模型能夠滿足業(yè)務(wù)目

標(biāo)。

三、判斷題(本大題有10小題，每小題2分，共20分)

1、數(shù)據(jù)建模工程師的主要工作職責(zé)是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，而不涉及數(shù)據(jù)分析工作。

()

答案：x

解析：數(shù)據(jù)建模工程師的工作職責(zé)不僅包括設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，還包括理解業(yè)務(wù)需求、

分析數(shù)據(jù)特性、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型以及參與數(shù)據(jù)分析工作。數(shù)據(jù)建模工程師需要確保數(shù)據(jù)模

型能夠有效地支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理的需求。

2、在數(shù)據(jù)建模過程中，實(shí)體關(guān)系圖（ER圖）是唯一一種用于表示實(shí)體和它們之間

關(guān)系的工具。（）

答案：X

解析：實(shí)體關(guān)系圖（ER圖）是表示實(shí)體和它們之間關(guān)系的一種常用工具，但并非

唯一。還有其他幾種表示實(shí)體關(guān)系的工具，如UML類圖、數(shù)據(jù)流圖（DFD）等，它們也

可以用來描述實(shí)體之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)建模工程師可以根據(jù)項(xiàng)目需求和具體環(huán)境選擇最合

適的工具。

3、數(shù)字化的商業(yè)智能系統(tǒng)通常不包含數(shù)據(jù)建模工程師的工作內(nèi)容。（）

答案：X

解析：錯(cuò)誤。數(shù)字化的商業(yè)智能系統(tǒng)通常需要數(shù)據(jù)建模工程師來設(shè)計(jì)、構(gòu)建和優(yōu)化

數(shù)據(jù)模型，以便于數(shù)據(jù)的存儲、處理和分析。數(shù)據(jù)建模工程師是商業(yè)智能系統(tǒng)中不可或

缺的角色之一。

4、數(shù)據(jù)建模工程師在數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)中，只需要考慮數(shù)據(jù)的存儲和查詢效率，無

需關(guān)注數(shù)據(jù)的完整性和一致性。（）

答案：X

解析：錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)建模工程師在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫時(shí)，不僅要考慮數(shù)據(jù)的存儲和查詢效

率，還需要確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。這是數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的基本原則，有助于保證數(shù)

據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策提供支持。

5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模時(shí)，如果兩個(gè)實(shí)體之間存在多對多的關(guān)系，則通常需要創(chuàng)建一

個(gè)關(guān)聯(lián)表來表示這種關(guān)系。

答案：正確

解析：在關(guān)系數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，當(dāng)兩個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系為多對多時(shí)，直接在兩個(gè)實(shí)體

間建立聯(lián)系會導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余和更新異常的問題。因此，標(biāo)準(zhǔn)的做法是引入第三個(gè)表，即

關(guān)聯(lián)表，來維護(hù)兩邊實(shí)體的獨(dú)立性和關(guān)系的一致性。這個(gè)關(guān)聯(lián)表至少包含兩邊實(shí)體的主

鍵作為其外鍵。

6、數(shù)據(jù)規(guī)范化的主要目的是簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，減少存儲空間。

答案：錯(cuò)誤

解析：數(shù)據(jù)規(guī)范化的首要目標(biāo)是減少數(shù)據(jù)冗余，并且避免插入異常、刪除異常和更

新異常的發(fā)生，從而提高數(shù)據(jù)完整性和一致性。雖然規(guī)范化過程中可能會間接地影響到

存儲效率，但這并不是其主要目的。

7、數(shù)據(jù)建模工程師在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模時(shí)，必須保證所有輸入數(shù)據(jù)都是完整的，不允

許存在缺失值。

答案：錯(cuò)誤

解析：在數(shù)據(jù)建模過程中，完全避免缺失值是不現(xiàn)實(shí)的。數(shù)據(jù)科學(xué)家和建模工程師

通常會采用多種方法來處理缺失值，例如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充，或使用模型預(yù)

測缺失值。關(guān)鍵在于理解缺失數(shù)據(jù)的模式和原因，并選擇合適的方法來處理這些缺失，

以減少對模型性能的影響。

8、在數(shù)據(jù)建模中，特征工程的主要目的是減少特征的數(shù)量，從而提高模型的性能。

答案：錯(cuò)誤

解析：特征工程的主要目的是通過轉(zhuǎn)換或構(gòu)造新的特征來提高模型的預(yù)測性能，而

不是簡單地減少特征的數(shù)量。雖然特征選擇是特征工程的一部分，旨在識別和選擇對模

型預(yù)測最有影響力的特征，但特征工程還包括特征轉(zhuǎn)換、特征編碼、特征縮放等步驟，

這些步驟的目的是增強(qiáng)數(shù)據(jù)對模型的可解釋性和預(yù)測能力。減少特征數(shù)量可能是特征選

擇的結(jié)果之一，但不是特征工程的唯一目標(biāo)。

9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)建模時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值，應(yīng)當(dāng)直接刪除這些異常值以保

證模型的準(zhǔn)確性。

答案：錯(cuò)誤

解析：處理異常值不應(yīng)一概而論地刪除，需要根據(jù)具體情況分析。有些情況下，異

常值可能是重要的信息來源，直接刪除會丟失有價(jià)值的數(shù)據(jù)；另外，某些類型的模型可

以容忍甚至利用異常值。正確的做法是在理解數(shù)據(jù)背景的基礎(chǔ)上做出合理的處理決策。

10、在SQL數(shù)據(jù)庫中，使用JOIN操作連接兩個(gè)表時(shí)，INNERJOIN返回的是兩個(gè)表

中匹配的行，而LEFTJOIN則返回左表的所有行以及右表中匹配的行，對于右表中沒有

匹配的行，則從左表填充NULL。

答案：正確

解析：INNERJOIN確實(shí)只返回兩個(gè)表中匹配的行，即只有當(dāng)左表和右表中有對應(yīng)

記錄時(shí)才會出現(xiàn)在結(jié)果集中。LEFTJOIN(或LEFTOUTERJOIN)則返回所有來自左表

的行，并嘗試與右表中的行進(jìn)行匹配；當(dāng)右表中沒有匹配的行時(shí)，結(jié)果集中的那些列將

顯示為NULL。這正是LEFTJOIN的功能描述。

四、問答題(本大題有2小題，每小題10分，共20分)

第一題

題目：請簡述數(shù)據(jù)建模工程師在日常工作中需要關(guān)注的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，并解移每個(gè)關(guān)

鍵點(diǎn)的重要性。

答案：

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)建模的基礎(chǔ)，一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集對于模型的準(zhǔn)確性

和可靠性至關(guān)重要。數(shù)據(jù)建模工程師需要關(guān)注數(shù)據(jù)的一致性、準(zhǔn)確性、完整性和及時(shí)性。

重要性：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以確保模型能夠準(zhǔn)確地反映現(xiàn)實(shí)情況，避免因數(shù)據(jù)問題導(dǎo)致的

模型誤導(dǎo)。

2.數(shù)據(jù)特征工程：數(shù)據(jù)特征工程是數(shù)據(jù)建模過程中的關(guān)鍵步驟，它涉及從原始數(shù)據(jù)

中提取、創(chuàng)建和選擇特征。重要性：有效的特征工程可以提高模型的預(yù)測能力和泛化能

力，使得模型在未知數(shù)據(jù)上也能有較好的表現(xiàn)。

3.模型選擇與調(diào)優(yōu)：數(shù)據(jù)建模工程師需要根據(jù)具體問題選擇合適的模型，棄通過參

數(shù)調(diào)優(yōu)來提高模型的性能。重要性：選擇合適的模型和進(jìn)行有效的參數(shù)調(diào)優(yōu)是保證模型

性能的關(guān)鍵。

4.模型可解釋性：在模型應(yīng)用中，理解模型的決策過程和預(yù)測結(jié)果是非常重要的。

數(shù)據(jù)建模工程師需要關(guān)注模型的可解釋性，以便更好地理解和信任模型。重要性：可解

釋性可以幫助用戶理解模型的預(yù)測結(jié)果，減少模型的不信任感，提高模型的接受度。

5.模型部署與維護(hù)：數(shù)據(jù)建模工程師需要將模型部署到實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境中，并持續(xù)

監(jiān)控和維護(hù)模型的性能。重要性：有效的模型部署和維護(hù)可以確保模型在長時(shí)間運(yùn)行中

保持穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

解析：

數(shù)據(jù)建模工程師在日常工作中需要關(guān)注的關(guān)鍵點(diǎn)包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)特征工程、模

型選擇與調(diào)優(yōu)、模型可解釋性以及模型部署與維護(hù)。這些關(guān)鍵點(diǎn)的重要性體現(xiàn)在以下幾

個(gè)方面：

?數(shù)據(jù)質(zhì)量：決定了模型的準(zhǔn)確性和可靠性，是模型成功的基礎(chǔ)。

?數(shù)據(jù)特征工程：直接影響模型的性能，是提高模型效果的關(guān)鍵步驟。

?模型選擇與調(diào)優(yōu)：確保模型能夠適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)集和業(yè)務(wù)場景，提高模型的泛化

能力。

?模型可解釋性：增強(qiáng)用戶對模型的信任，有助于模型的應(yīng)用和推廣。

?模型部署與維護(hù)：保證模型在實(shí)際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，延長模型的生命周

期。

第二題

題目：

假設(shè)您正在為一家電子商務(wù)公司工作，該公司希望改進(jìn)其客戶細(xì)分策略以提高營銷

效率。作為數(shù)據(jù)建模工程師，您被要求構(gòu)建一個(gè)模型來預(yù)測客戶的生命周期價(jià)值

（CustomerLifetimeValue,CLV）＜＞請描述您將如何著手這個(gè)項(xiàng)目，包括但不限于數(shù)

據(jù)收集、特征選擇、模型訓(xùn)練與驗(yàn)證等階段，并解釋為什么這些步躲對于成功建立預(yù)測

模型至關(guān)重要。

答案與解析：

1.定義目標(biāo)與理解業(yè)務(wù)需求：

在開始任何數(shù)據(jù)分析之前，首先需要明確CLV模型的目標(biāo)是什