2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)倉庫設計與數(shù)據(jù)建模實戰(zhàn)試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（本部分共20題，每題2分，共40分。請仔細閱讀每題選項，選擇最符合題意的答案。）1.在數(shù)據(jù)倉庫設計中，星型模式的優(yōu)點不包括以下哪一項？A.查詢效率高，易于理解B.數(shù)據(jù)冗余度低，維護方便C.適合復雜的查詢和數(shù)據(jù)分析D.適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集2.以下哪種模型不適合用于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)建模？A.星型模型B.雪花模型C.螺旋模型D.環(huán)形模型3.在數(shù)據(jù)倉庫的設計過程中，維度表通常包含哪些類型的數(shù)據(jù)？A.事實數(shù)據(jù)B.描述性數(shù)據(jù)C.關系數(shù)據(jù)D.程序數(shù)據(jù)4.以下哪個工具通常用于數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程？A.PowerBIB.SSISC.TableauD.Python5.在數(shù)據(jù)倉庫中，事實表通常包含哪些類型的數(shù)據(jù)？A.描述性數(shù)據(jù)B.事實數(shù)據(jù)C.關系數(shù)據(jù)C.程序數(shù)據(jù)6.以下哪個概念不屬于數(shù)據(jù)倉庫的Kimball理論？A.明確的業(yè)務目標B.逐步演進的方法C.逆向設計D.數(shù)據(jù)冗余7.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪種方法可以減少數(shù)據(jù)冗余？A.提高數(shù)據(jù)粒度B.增加數(shù)據(jù)維度C.使用雪花模型D.使用星型模型8.在數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程中，以下哪個步驟通常最先進行？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉換C.數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)驗證9.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪種方法可以提高查詢效率？A.增加數(shù)據(jù)冗余B.減少數(shù)據(jù)粒度C.使用索引D.使用環(huán)形模型10.在數(shù)據(jù)倉庫的建模過程中，以下哪個概念不屬于維度建模的一部分？A.事實表B.維度表C.關系表D.聚集表11.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪種方法可以提高數(shù)據(jù)質量？A.增加數(shù)據(jù)冗余B.減少數(shù)據(jù)粒度C.使用數(shù)據(jù)清洗D.使用環(huán)形模型12.在數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程中，以下哪個步驟通常最后進行？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉換C.數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)驗證13.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪種方法可以減少數(shù)據(jù)轉換的復雜性？A.使用雪花模型B.使用星型模型C.增加數(shù)據(jù)粒度D.增加數(shù)據(jù)維度14.在數(shù)據(jù)倉庫的建模過程中，以下哪個概念不屬于Kimball維度建模的一部分？A.事實表B.維度表C.關系表D.聚集表15.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪種方法可以提高數(shù)據(jù)一致性？A.增加數(shù)據(jù)冗余B.減少數(shù)據(jù)粒度C.使用數(shù)據(jù)清洗D.使用環(huán)形模型16.在數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程中，以下哪個步驟通常需要最多的計算資源？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉換C.數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)驗證17.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪種方法可以提高數(shù)據(jù)可擴展性？A.使用雪花模型B.使用星型模型C.減少數(shù)據(jù)粒度D.增加數(shù)據(jù)維度18.在數(shù)據(jù)倉庫的建模過程中，以下哪個概念不屬于數(shù)據(jù)倉庫的基本概念？A.事實表B.維度表C.關系表D.聚集表19.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪種方法可以提高數(shù)據(jù)可用性？A.增加數(shù)據(jù)冗余B.減少數(shù)據(jù)粒度C.使用數(shù)據(jù)清洗D.使用環(huán)形模型20.在數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程中，以下哪個步驟通常需要最多的數(shù)據(jù)量？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉換C.數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)驗證二、多選題（本部分共15題，每題3分，共45分。請仔細閱讀每題選項，選擇所有符合題意的答案。）1.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，星型模式的優(yōu)點包括哪些？A.查詢效率高，易于理解B.數(shù)據(jù)冗余度低，維護方便C.適合復雜的查詢和數(shù)據(jù)分析D.適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集2.在數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程中，數(shù)據(jù)清洗通常包括哪些步驟？A.數(shù)據(jù)去重B.數(shù)據(jù)轉換C.數(shù)據(jù)驗證D.數(shù)據(jù)加載3.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，維度表通常包含哪些類型的數(shù)據(jù)？A.事實數(shù)據(jù)B.描述性數(shù)據(jù)C.關系數(shù)據(jù)D.程序數(shù)據(jù)4.在數(shù)據(jù)倉庫的建模過程中，以下哪些概念屬于Kimball維度建模的一部分？A.事實表B.維度表C.關系表D.聚集表5.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪些方法可以提高查詢效率？A.增加數(shù)據(jù)冗余B.減少數(shù)據(jù)粒度C.使用索引D.使用環(huán)形模型6.在數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程中，數(shù)據(jù)轉換通常包括哪些步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)標準化C.數(shù)據(jù)合并D.數(shù)據(jù)加載7.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪些方法可以提高數(shù)據(jù)質量？A.增加數(shù)據(jù)冗余B.減少數(shù)據(jù)粒度C.使用數(shù)據(jù)清洗D.使用環(huán)形模型8.在數(shù)據(jù)倉庫的建模過程中，以下哪些概念不屬于數(shù)據(jù)倉庫的基本概念？A.事實表B.維度表C.關系表D.聚集表9.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪些方法可以提高數(shù)據(jù)一致性？A.增加數(shù)據(jù)冗余B.減少數(shù)據(jù)粒度C.使用數(shù)據(jù)清洗D.使用環(huán)形模型10.在數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程中，以下哪些步驟通常需要最多的計算資源？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉換C.數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)驗證11.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪些方法可以提高數(shù)據(jù)可擴展性？A.使用雪花模型B.使用星型模型C.減少數(shù)據(jù)粒度D.增加數(shù)據(jù)維度12.在數(shù)據(jù)倉庫的建模過程中，以下哪些概念不屬于數(shù)據(jù)倉庫的基本概念？A.事實表B.維度表C.關系表D.聚集表13.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪些方法可以提高數(shù)據(jù)可用性？A.增加數(shù)據(jù)冗余B.減少數(shù)據(jù)粒度C.使用數(shù)據(jù)清洗D.使用環(huán)形模型14.在數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程中，以下哪些步驟通常需要最多的數(shù)據(jù)量？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉換C.數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)驗證15.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，以下哪些方法可以減少數(shù)據(jù)冗余？A.提高數(shù)據(jù)粒度B.增加數(shù)據(jù)維度C.使用雪花模型D.使用星型模型三、判斷題（本部分共15題，每題2分，共30分。請仔細閱讀每題，判斷其正誤，并在答題卡上相應位置填涂。）1.星型模式在數(shù)據(jù)倉庫設計中比雪花模式更復雜。2.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是事務型的，而數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)通常是分析型的。3.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，維度表通常包含時間維度。4.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中的最后一個步驟。5.數(shù)據(jù)轉換是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中最簡單的步驟。6.事實表通常包含高粒度的數(shù)據(jù)。7.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是歷史型的，而數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)通常是當前型的。8.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，維度表通常包含地理維度。9.數(shù)據(jù)加載是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中最耗時的步驟。10.數(shù)據(jù)驗證是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中最關鍵的步驟。11.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是結構化的，而數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)可能是半結構化的。12.在數(shù)據(jù)倉庫的設計中，維度表通常包含產(chǎn)品維度。13.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中最耗時的步驟。14.事實表通常包含低粒度的數(shù)據(jù)。15.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是多維度的，而數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)通常是扁平的。四、簡答題（本部分共5題，每題5分，共25分。請根據(jù)題目要求，簡要回答問題。）1.簡述數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市的主要區(qū)別。2.簡述數(shù)據(jù)倉庫設計中的Kimball理論的主要原則。3.簡述數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中的數(shù)據(jù)清洗步驟。4.簡述數(shù)據(jù)倉庫設計中的星型模式的主要特點。5.簡述數(shù)據(jù)倉庫設計中的雪花模式的主要特點。五、論述題（本部分共1題，每題10分，共10分。請根據(jù)題目要求，詳細回答問題。）1.結合實際案例，論述數(shù)據(jù)倉庫設計中的維度建模方法在實際應用中的優(yōu)勢。本次試卷答案如下一、單選題答案及解析1.答案：C解析：星型模式的優(yōu)點在于查詢效率高、易于理解，數(shù)據(jù)冗余度低、維護方便。但它的主要缺點是不適合復雜的查詢和數(shù)據(jù)分析，這方面雪花模型更優(yōu)。2.答案：D解析：星型模型、雪花模型和螺旋模型都是數(shù)據(jù)倉庫中常用的數(shù)據(jù)建模方法，而環(huán)形模型不屬于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)建模方法。3.答案：B解析：維度表通常包含描述性數(shù)據(jù)，如時間、地點、產(chǎn)品等，用于描述事實表中的業(yè)務背景。事實數(shù)據(jù)通常存儲在事實表中。4.答案：B解析：SSIS（SQLServerIntegrationServices）是微軟開發(fā)的一種用于數(shù)據(jù)倉庫的ETL工具，常用于數(shù)據(jù)抽取、轉換和加載。PowerBI、Tableau是數(shù)據(jù)可視化工具，Python是編程語言。5.答案：B解析：事實表通常包含業(yè)務度量或事實數(shù)據(jù)，如銷售數(shù)量、金額等。描述性數(shù)據(jù)存儲在維度表中，關系數(shù)據(jù)和程序數(shù)據(jù)不是數(shù)據(jù)倉庫中的常見類型。6.答案：D解析：Kimball理論的主要原則包括明確業(yè)務目標、逐步演進的方法、逆向設計等，但不包括數(shù)據(jù)冗余。Kimball強調(diào)的是減少數(shù)據(jù)冗余以提高查詢效率。7.答案：D解析：使用星型模型可以減少數(shù)據(jù)冗余，提高查詢效率。增加數(shù)據(jù)粒度、增加數(shù)據(jù)維度和使用雪花模型都會增加數(shù)據(jù)冗余。8.答案：C解析：數(shù)據(jù)加載是ETL過程中的最后一個步驟，通常在數(shù)據(jù)清洗和轉換之后進行。數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)驗證是數(shù)據(jù)加載前的步驟。9.答案：C解析：使用索引可以提高查詢效率，而增加數(shù)據(jù)冗余、減少數(shù)據(jù)粒度和使用環(huán)形模型都會降低查詢效率。10.答案：C解析：維度建模包括事實表和維度表，但不包括關系表。關系表是關系型數(shù)據(jù)庫中的概念，不是維度建模的一部分。11.答案：C解析：使用數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)質量，而增加數(shù)據(jù)冗余、減少數(shù)據(jù)粒度和使用環(huán)形模型都會降低數(shù)據(jù)質量。12.答案：C解析：數(shù)據(jù)加載是ETL過程中的最后一個步驟，通常需要最多的數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)驗證是數(shù)據(jù)加載前的步驟。13.答案：B解析：使用星型模型可以減少數(shù)據(jù)轉換的復雜性，而增加數(shù)據(jù)粒度、增加數(shù)據(jù)維度和使用雪花模型都會增加數(shù)據(jù)轉換的復雜性。14.答案：C解析：關系表是關系型數(shù)據(jù)庫中的概念，不是Kimball維度建模的一部分。事實表、維度表和聚集表是Kimball維度建模的一部分。15.答案：C解析：使用數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)一致性，而增加數(shù)據(jù)冗余、減少數(shù)據(jù)粒度和使用環(huán)形模型都會降低數(shù)據(jù)一致性。16.答案：B解析：數(shù)據(jù)轉換通常需要最多的計算資源，因為它包括數(shù)據(jù)清洗、標準化、合并等多個步驟。數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加載和數(shù)據(jù)驗證需要的計算資源相對較少。17.答案：B解析：使用星型模型可以提高數(shù)據(jù)可擴展性，而增加數(shù)據(jù)粒度、減少數(shù)據(jù)維度和使用雪花模型都會降低數(shù)據(jù)可擴展性。18.答案：C解析：關系表是關系型數(shù)據(jù)庫中的概念，不是數(shù)據(jù)倉庫的基本概念。事實表、維度表和聚集表是數(shù)據(jù)倉庫的基本概念。19.答案：C解析：使用數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)可用性，而增加數(shù)據(jù)冗余、減少數(shù)據(jù)粒度和使用環(huán)形模型都會降低數(shù)據(jù)可用性。20.答案：C解析：數(shù)據(jù)加載通常需要最多的數(shù)據(jù)量，因為它包括將所有清洗和轉換后的數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫的過程。數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)驗證需要的數(shù)據(jù)量相對較少。二、多選題答案及解析1.答案：A、B解析：星型模式的優(yōu)點在于查詢效率高、易于理解，數(shù)據(jù)冗余度低、維護方便。但它不適合復雜的查詢和數(shù)據(jù)分析，也不一定適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。2.答案：A、B、C解析：數(shù)據(jù)清洗通常包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)驗證等步驟。數(shù)據(jù)加載不是數(shù)據(jù)清洗的步驟。3.答案：B解析：維度表通常包含描述性數(shù)據(jù)，如時間、地點、產(chǎn)品等，用于描述事實表中的業(yè)務背景。事實數(shù)據(jù)通常存儲在事實表中，關系數(shù)據(jù)和程序數(shù)據(jù)不是數(shù)據(jù)倉庫中的常見類型。4.答案：A、B、D解析：Kimball維度建模包括事實表、維度表和聚集表，但不包括關系表。關系表是關系型數(shù)據(jù)庫中的概念，不是維度建模的一部分。5.答案：B、C解析：減少數(shù)據(jù)粒度、使用索引可以提高查詢效率。增加數(shù)據(jù)冗余、使用環(huán)形模型都會降低查詢效率。6.答案：A、B、C解析：數(shù)據(jù)轉換通常包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標準化和數(shù)據(jù)合并等步驟。數(shù)據(jù)加載不是數(shù)據(jù)轉換的步驟。7.答案：C解析：使用數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)質量，而增加數(shù)據(jù)冗余、減少數(shù)據(jù)粒度和使用環(huán)形模型都會降低數(shù)據(jù)質量。8.答案：C解析：關系表是關系型數(shù)據(jù)庫中的概念，不是數(shù)據(jù)倉庫的基本概念。事實表、維度表和聚集表是數(shù)據(jù)倉庫的基本概念。9.答案：B、C解析：減少數(shù)據(jù)粒度、使用數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)一致性。增加數(shù)據(jù)冗余、使用環(huán)形模型都會降低數(shù)據(jù)一致性。10.答案：B、C解析：數(shù)據(jù)轉換通常需要最多的計算資源，因為它包括數(shù)據(jù)清洗、標準化、合并等多個步驟。數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加載和數(shù)據(jù)驗證需要的計算資源相對較少。11.答案：B、D解析：使用星型模型、增加數(shù)據(jù)維度可以提高數(shù)據(jù)可擴展性。減少數(shù)據(jù)粒度、使用雪花模型都會降低數(shù)據(jù)可擴展性。12.答案：C解析：關系表是關系型數(shù)據(jù)庫中的概念，不是數(shù)據(jù)倉庫的基本概念。事實表、維度表和聚集表是數(shù)據(jù)倉庫的基本概念。13.答案：C解析：使用數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)可用性，而增加數(shù)據(jù)冗余、減少數(shù)據(jù)粒度和使用環(huán)形模型都會降低數(shù)據(jù)可用性。14.答案：C解析：數(shù)據(jù)加載通常需要最多的數(shù)據(jù)量，因為它包括將所有清洗和轉換后的數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫的過程。數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)驗證需要的數(shù)據(jù)量相對較少。15.答案：D解析：使用星型模型可以減少數(shù)據(jù)冗余，而提高數(shù)據(jù)粒度、增加數(shù)據(jù)維度和使用雪花模型都會增加數(shù)據(jù)冗余。三、判斷題答案及解析1.答案：錯誤解析：星型模式在數(shù)據(jù)倉庫設計中比雪花模式簡單，更容易理解和實現(xiàn)。2.答案：正確解析：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是事務型的，用于存儲歷史數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)通常是分析型的，用于存儲當前數(shù)據(jù)。3.答案：正確解析：維度表通常包含時間維度，用于描述業(yè)務發(fā)生的時間背景。4.答案：錯誤解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中的第一個步驟，用于清理原始數(shù)據(jù)。5.答案：錯誤解析：數(shù)據(jù)轉換是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中最復雜的步驟，因為它包括多個數(shù)據(jù)處理的步驟。6.答案：正確解析：事實表通常包含高粒度的數(shù)據(jù)，如銷售數(shù)量、金額等。7.答案：正確解析：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是歷史型的，用于存儲歷史數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)通常是當前型的，用于存儲當前數(shù)據(jù)。8.答案：正確解析：維度表通常包含地理維度，如國家、城市等，用于描述業(yè)務發(fā)生的地點。9.答案：正確解析：數(shù)據(jù)加載是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中最耗時的步驟，因為它需要處理大量的數(shù)據(jù)。10.答案：正確解析：數(shù)據(jù)驗證是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中最關鍵的步驟，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。11.答案：正確解析：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是結構化的，存儲在關系型數(shù)據(jù)庫中，而數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)可能是半結構化的，如文本、日志等。12.答案：正確解析：維度表通常包含產(chǎn)品維度，如產(chǎn)品名稱、類別等，用于描述業(yè)務中的產(chǎn)品信息。13.答案：錯誤解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中最耗時的步驟，而不是數(shù)據(jù)加載。14.答案：錯誤解析：事實表通常包含高粒度的數(shù)據(jù)，而不是低粒度的數(shù)據(jù)。15.答案：正確解析：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是多維度的，從多個角度描述業(yè)務數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)通常是扁平的，從單一角度描述業(yè)務數(shù)據(jù)。四、簡答題答案及解析1.簡述數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市的主要區(qū)別。答案：數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的范圍、粒度、結構和用途。數(shù)據(jù)倉庫存儲整個企業(yè)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)粒度較粗，結構復雜，主要用于企業(yè)級的決策支持；數(shù)據(jù)集市存儲企業(yè)中的一部分數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)粒度較細，結構簡單，主要用于部門級的決策支持。解析：數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市都是數(shù)據(jù)存儲和分析的工具，但它們在數(shù)據(jù)的范圍、粒度、結構和用途上有明顯的區(qū)別。數(shù)據(jù)倉庫存儲整個企業(yè)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)粒度較粗，結構復雜，主要用于企業(yè)級的決策支持；數(shù)據(jù)集市存儲企業(yè)中的一部分數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)粒度較細，結構簡單，主要用于部門級的決策支持。2.簡述數(shù)據(jù)倉庫設計中的Kimball理論的主要原則。答案：Kimball理論的主要原則包括明確業(yè)務目標、逐步演進的方法、逆向設計、自然鍵和星座模式等。明確業(yè)務目標是設計數(shù)據(jù)倉庫的第一步，逐步演進的方法強調(diào)從小規(guī)模開始，逐步擴展，逆向設計強調(diào)從業(yè)務需求出發(fā)，逐步細化到技術實現(xiàn)，自然鍵和星座模式是Kimball理論中常用的數(shù)據(jù)建模方法。解析：Kimball理論的主要原則包括明確業(yè)務目標、逐步演進的方法、逆向設計、自然鍵和星座模式等。明確業(yè)務目標是設計數(shù)據(jù)倉庫的第一步，逐步演進的方法強調(diào)從小規(guī)模開始，逐步擴展，逆向設計強調(diào)從業(yè)務需求出發(fā)，逐步細化到技術實現(xiàn)，自然鍵和星座模式是Kimball理論中常用的數(shù)據(jù)建模方法。3.簡述數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中的數(shù)據(jù)清洗步驟。答案：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中的第一個步驟，主要包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)驗證和數(shù)據(jù)標準化等步驟。數(shù)據(jù)去重去除重復數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)轉換將數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一的格式，數(shù)據(jù)驗證確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性，數(shù)據(jù)標準化將數(shù)據(jù)轉換為標準格式。解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)倉庫ETL過程中的第一個步驟，主要包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)驗