人工智能數(shù)據(jù)治理主管助理崗位考試試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種數(shù)據(jù)格式最常用于存儲(chǔ)文本數(shù)據(jù)？A.JSONB.CSVC.XMLD.Parquet2.數(shù)據(jù)清洗不包括以下哪項(xiàng)操作？A.去重B.填充缺失值C.數(shù)據(jù)加密D.糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)3.人工智能中常用的深度學(xué)習(xí)框架是？A.SparkB.TensorFlowC.HadoopD.Kafka4.數(shù)據(jù)治理的核心目標(biāo)是？A.增加數(shù)據(jù)量B.保證數(shù)據(jù)質(zhì)量C.降低存儲(chǔ)成本D.加快數(shù)據(jù)傳輸5.以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.RedisB.MongoDBC.MySQLD.Neo4j6.數(shù)據(jù)安全的基本要素不包括？A.保密性B.完整性C.可用性D.可讀性7.數(shù)據(jù)標(biāo)注的主要目的是？A.美化數(shù)據(jù)B.為模型訓(xùn)練提供樣本C.壓縮數(shù)據(jù)D.備份數(shù)據(jù)8.以下哪項(xiàng)不屬于元數(shù)據(jù)？A.數(shù)據(jù)字段含義B.數(shù)據(jù)來(lái)源C.數(shù)據(jù)值D.數(shù)據(jù)更新頻率9.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程的第一步是？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估B.數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)劃C.數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控10.數(shù)據(jù)生命周期的最后一個(gè)階段是？A.存儲(chǔ)B.使用C.銷(xiāo)毀D.共享二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)治理的主要內(nèi)容包括（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理B.數(shù)據(jù)安全管理C.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)2.常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有（）A.歸一化B.標(biāo)準(zhǔn)化C.特征選擇D.數(shù)據(jù)降維3.以下屬于人工智能算法的有（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.遺傳算法4.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式有（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.云存儲(chǔ)D.本地文件系統(tǒng)5.數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施包括（）A.訪問(wèn)控制B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)備份D.入侵檢測(cè)6.數(shù)據(jù)治理中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定的原則有（）A.一致性B.完整性C.可擴(kuò)展性D.簡(jiǎn)單性7.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的方法包括（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則定義B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題處理D.數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告8.以下哪些屬于大數(shù)據(jù)技術(shù)（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.SQLServer9.數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)通常包含（）A.數(shù)據(jù)治理委員會(huì)B.數(shù)據(jù)管理員C.數(shù)據(jù)所有者D.數(shù)據(jù)使用者10.數(shù)據(jù)可視化工具包括（）A.TableauB.PowerBIC.MatplotlibD.Seaborn三、判斷題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)治理只需要關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，其他方面不重要。（）2.所有的數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行加密存儲(chǔ)。（）3.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練不需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)。（）4.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)適合處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）5.數(shù)據(jù)標(biāo)注只能由人工完成。（）6.元數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)治理沒(méi)有太大作用。（）7.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理不需要持續(xù)改進(jìn)。（）8.人工智能算法都需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）9.云存儲(chǔ)比本地存儲(chǔ)更安全。（）10.數(shù)據(jù)治理可以提高企業(yè)決策的準(zhǔn)確性。（）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)治理的重要性。答：數(shù)據(jù)治理能提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整、一致。規(guī)范數(shù)據(jù)使用流程，提高數(shù)據(jù)安全性，保護(hù)敏感信息。助力企業(yè)整合分散數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，為決策提供可靠依據(jù)，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。2.說(shuō)明數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。答：首先是缺失值處理，可根據(jù)情況填充、刪除含缺失值的數(shù)據(jù)。其次是去重，去除重復(fù)的記錄。然后是錯(cuò)誤值處理，糾正明顯錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。最后是規(guī)范化，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，如日期格式等。3.列舉三種常用的數(shù)據(jù)挖掘算法及應(yīng)用場(chǎng)景。答：決策樹(shù)：常用于分類(lèi)和預(yù)測(cè)，如客戶(hù)信用評(píng)估。支持向量機(jī)：適用于小樣本的分類(lèi)問(wèn)題，如手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別。K均值聚類(lèi)：用于數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析，如客戶(hù)群體細(xì)分。4.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)安全的重要性。答：數(shù)據(jù)包含企業(yè)核心信息和用戶(hù)隱私，關(guān)乎企業(yè)生存和用戶(hù)權(quán)益。保障數(shù)據(jù)安全可防止數(shù)據(jù)泄露、篡改、丟失，避免企業(yè)經(jīng)濟(jì)損失、聲譽(yù)受損，維護(hù)正常運(yùn)營(yíng)秩序。五、討論題（每題5分，共4題）1.如何在企業(yè)中有效推行數(shù)據(jù)治理？答：要先建立完善組織架構(gòu)，明確各部門(mén)職責(zé)。制定清晰的數(shù)據(jù)治理策略和標(biāo)準(zhǔn)，讓全員有章可循。加強(qiáng)培訓(xùn)，提升員工數(shù)據(jù)治理意識(shí)和能力。利用工具進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控和管理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)解決問(wèn)題。2.人工智能發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)治理帶來(lái)哪些挑戰(zhàn)和機(jī)遇？答：挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，質(zhì)量和安全管理難度加大。數(shù)據(jù)隱私保護(hù)在算法應(yīng)用中更復(fù)雜。機(jī)遇是借助人工智能算法可優(yōu)化數(shù)據(jù)治理流程，提升效率，更好挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。3.談?wù)剶?shù)據(jù)質(zhì)量管理與業(yè)務(wù)的關(guān)系。答：高質(zhì)量數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)決策基礎(chǔ)，能提升業(yè)務(wù)準(zhǔn)確性和效率。不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤決策，影響業(yè)務(wù)流程和客戶(hù)體驗(yàn)。業(yè)務(wù)需求推動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)制定，兩者相互依存、相互促進(jìn)。4.當(dāng)數(shù)據(jù)治理與業(yè)務(wù)部門(mén)利益沖突時(shí)，應(yīng)如何解決？答：首先要建立溝通機(jī)制，讓雙方充分交流，理解彼此需求。從企業(yè)整體戰(zhàn)略目標(biāo)出發(fā)，評(píng)估方案對(duì)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)治理的影響。通過(guò)協(xié)商調(diào)整策略，找到平衡，使數(shù)據(jù)治理助力業(yè)務(wù)發(fā)展。答案一、單項(xiàng)選擇題1.B2.C3.B4.B5.C6.D7.B8.C9.B