大數(shù)據(jù)BI工程師崗位考試試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種工具常用于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？（）A.ExcelB.HadoopC.MySQLD.Python2.BI報(bào)表中數(shù)據(jù)可視化的主要目的是（）A.展示數(shù)據(jù)量大小B.讓數(shù)據(jù)更美觀C.快速理解數(shù)據(jù)含義D.展示技術(shù)實(shí)力3.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.數(shù)據(jù)量小B.類型多樣C.價(jià)值密度低D.處理速度快4.SQL中用于查詢數(shù)據(jù)的關(guān)鍵字是（）A.INSERTB.UPDATEC.SELECTD.DELETE5.以下哪種不是常見的數(shù)據(jù)清洗操作？（）A.去重B.缺失值處理C.數(shù)據(jù)加密D.異常值處理6.數(shù)據(jù)倉庫的英文縮寫是（）A.DWB.DBC.DMD.BI7.以下哪種語言常用于數(shù)據(jù)挖掘建模？（）A.JavaB.RC.C++D.SQL8.從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程叫（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)處理C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，負(fù)責(zé)資源管理的是（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Spark10.以下哪種圖表適合展示數(shù)據(jù)占比關(guān)系？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.常見的大數(shù)據(jù)處理框架有（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Kafka2.BI工具包括（）A.TableauB.PowerBIC.FineBID.Excel3.數(shù)據(jù)質(zhì)量的維度包括（）A.準(zhǔn)確性B.完整性C.一致性D.及時(shí)性4.數(shù)據(jù)挖掘的常用算法有（）A.決策樹B.聚類算法C.回歸算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法5.以下哪些屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫類型（）A.鍵值數(shù)據(jù)庫B.文檔數(shù)據(jù)庫C.圖形數(shù)據(jù)庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫6.數(shù)據(jù)倉庫的分層通常有（）A.ODS層B.DWD層C.DWS層D.ADS層7.數(shù)據(jù)可視化的原則包括（）A.簡(jiǎn)潔性B.準(zhǔn)確性C.美觀性D.交互性8.大數(shù)據(jù)采集的來源有（）A.系統(tǒng)日志B.數(shù)據(jù)庫C.傳感器D.網(wǎng)絡(luò)爬蟲9.以下哪些操作屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.特征選擇C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換10.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景有（）A.金融交易監(jiān)控B.物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析C.電商用戶行為分析D.離線報(bào)表生成三、判斷題（每題2分，共20分）1.大數(shù)據(jù)就是指數(shù)據(jù)量非常大的數(shù)據(jù)。（）2.BI工程師只需要關(guān)注數(shù)據(jù)處理，不需要關(guān)心業(yè)務(wù)。（）3.SQL語句只能用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。（）4.數(shù)據(jù)倉庫可以直接處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。（）5.數(shù)據(jù)可視化可以隨意選擇圖表類型，不用考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)。（）6.聚類算法是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）7.Hadoop只能運(yùn)行在Linux系統(tǒng)上。（）8.數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。（）9.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系。（）10.數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是完全相同的概念。（）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)處理的一般流程。答：大數(shù)據(jù)處理一般流程為數(shù)據(jù)采集，從多種來源收集數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，采用合適存儲(chǔ)方式保存；數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值、異常值等；數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用工具和算法挖掘信息；數(shù)據(jù)可視化，將結(jié)果直觀展示。2.說明BI報(bào)表開發(fā)的主要步驟。答：首先明確業(yè)務(wù)需求，確定報(bào)表要呈現(xiàn)的內(nèi)容；接著進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，從數(shù)據(jù)源提取和清洗數(shù)據(jù)；然后設(shè)計(jì)報(bào)表格式與布局；再利用BI工具進(jìn)行開發(fā)實(shí)現(xiàn)；最后進(jìn)行測(cè)試和優(yōu)化，確保報(bào)表準(zhǔn)確易用。3.簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的主要組件及功能。答：HDFS負(fù)責(zé)分布式存儲(chǔ)；MapReduce用于分布式計(jì)算；YARN進(jìn)行資源管理；Hive提供類SQL接口操作數(shù)據(jù)；HBase是分布式非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。各組件協(xié)同處理大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算。4.解釋數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。答：數(shù)據(jù)庫面向日常事務(wù)處理，注重?cái)?shù)據(jù)的增刪改查實(shí)時(shí)性，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)固定；數(shù)據(jù)倉庫面向分析，存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，為決策支持服務(wù)，數(shù)據(jù)經(jīng)過集成、整理，結(jié)構(gòu)更適合分析。五、討論題（每題5分，共20分）1.在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，如何保障數(shù)據(jù)安全？答：從數(shù)據(jù)訪問控制，設(shè)置不同權(quán)限；數(shù)據(jù)加密，傳輸和存儲(chǔ)時(shí)加密；數(shù)據(jù)脫敏，處理敏感數(shù)據(jù)；以及安全審計(jì)，監(jiān)測(cè)異常操作等方面保障數(shù)據(jù)安全。還要制定安全策略和培訓(xùn)人員安全意識(shí)。2.談?wù)剬?shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與離線數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)勢(shì)。答：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析用于金融交易、物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控等需及時(shí)響應(yīng)場(chǎng)景，優(yōu)勢(shì)是快速反饋。離線數(shù)據(jù)分析適用于大數(shù)據(jù)量復(fù)雜分析，如年度銷售分析，優(yōu)勢(shì)是可深度挖掘，利用更多計(jì)算資源。3.舉例說明數(shù)據(jù)可視化在企業(yè)決策中的作用。答：例如企業(yè)銷售數(shù)據(jù)用可視化呈現(xiàn)，通過柱狀圖對(duì)比各地區(qū)銷售額，餅圖展示產(chǎn)品銷售占比，折線圖觀察銷售趨勢(shì)。能讓決策者快速掌握業(yè)務(wù)情況，直觀發(fā)現(xiàn)問題，輔助制定策略。4.若要處理海量日志數(shù)據(jù)，你會(huì)選擇哪些技術(shù)和方法？答：可選用Flume采集日志，Kafka緩沖日志流，Hadoop存儲(chǔ)，Spark或Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)或離線分析，利用Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和查詢，用ELKStack進(jìn)行日志檢索和可視化。答案一、單項(xiàng)選擇題1.B2.C3.A4.C5.C6.A7.B8