數(shù)據(jù)質(zhì)量在ETL中的考核試題一、單選題（每題2分，共20題）1.在ETL過程中，數(shù)據(jù)清洗的主要目的是什么？A.提高數(shù)據(jù)傳輸速度B.修正錯誤或不一致的數(shù)據(jù)C.增加數(shù)據(jù)存儲空間D.優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2.以下哪個指標(biāo)不屬于數(shù)據(jù)質(zhì)量的核心維度？A.完整性B.準(zhǔn)確性C.可用性D.時效性3.在數(shù)據(jù)抽取階段，哪種技術(shù)可以有效減少數(shù)據(jù)傳輸量？A.全量抽取B.增量抽取C.邏輯抽取D.物理抽取4.ETL流程中，"T"（Transform）的主要任務(wù)是什么？A.數(shù)據(jù)抽取B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)加載D.數(shù)據(jù)驗證5.以下哪種方法最適合檢測數(shù)據(jù)中的重復(fù)值？A.空值檢測B.唯一性約束C.統(tǒng)計分析D.異常值檢測6.數(shù)據(jù)加載階段，如果目標(biāo)表存在主鍵沖突，如何處理？A.直接覆蓋舊數(shù)據(jù)B.保留沖突數(shù)據(jù)并標(biāo)記C.報錯并終止加載D.忽略沖突數(shù)據(jù)7.在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程中，以下哪種操作可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失？A.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)截斷D.數(shù)據(jù)合并8.以下哪個工具常用于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控？A.ApacheSparkB.TalendC.DataStageD.InformaticaPowerCenter9.數(shù)據(jù)血緣分析的主要目的是什么？A.提高數(shù)據(jù)加載效率B.追蹤數(shù)據(jù)來源和流轉(zhuǎn)路徑C.減少數(shù)據(jù)存儲成本D.優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗規(guī)則10.在數(shù)據(jù)質(zhì)量評估中，"一致性"通常指什么？A.數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一B.數(shù)據(jù)邏輯合理C.數(shù)據(jù)值域正確D.數(shù)據(jù)完整性二、多選題（每題3分，共10題）1.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的常見原因有哪些？A.源數(shù)據(jù)質(zhì)量問題B.ETL流程設(shè)計缺陷C.系統(tǒng)性能不足D.操作人員失誤2.以下哪些屬于數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)（KPI）？A.準(zhǔn)確率B.完整率C.及時性D.一致性3.ETL流程中，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換階段常見的操作有哪些？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)合并C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)計算4.如何評估數(shù)據(jù)質(zhì)量？A.人工抽樣檢查B.自動化規(guī)則檢測C.業(yè)務(wù)場景驗證D.統(tǒng)計分析5.數(shù)據(jù)血緣的重要性體現(xiàn)在哪些方面？A.故障排查B.數(shù)據(jù)治理C.業(yè)務(wù)決策支持D.數(shù)據(jù)溯源6.數(shù)據(jù)加載階段可能遇到的問題有哪些？A.目標(biāo)表空間不足B.主鍵沖突C.數(shù)據(jù)類型不匹配D.網(wǎng)絡(luò)中斷7.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括哪些？A.重復(fù)值處理B.空值填充C.異常值檢測D.數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化8.在金融行業(yè)，數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性體現(xiàn)在哪些方面？A.合規(guī)性要求B.風(fēng)險控制C.客戶體驗提升D.運(yùn)營效率優(yōu)化9.ETL工具的選擇需要考慮哪些因素？A.功能豐富性B.擴(kuò)展性C.成本效益D.技術(shù)支持10.數(shù)據(jù)一致性的常見問題有哪些？A.源系統(tǒng)與目標(biāo)系統(tǒng)數(shù)據(jù)不一致B.數(shù)據(jù)時間戳錯誤C.數(shù)據(jù)命名不規(guī)范D.數(shù)據(jù)值域沖突三、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述ETL流程中數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的典型場景及解決方案。（需結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景回答）2.如何設(shè)計數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控規(guī)則？請舉例說明。（需說明規(guī)則類型及應(yīng)用場景）3.在零售行業(yè)，數(shù)據(jù)血緣分析的具體應(yīng)用有哪些？（需結(jié)合業(yè)務(wù)場景說明）4.數(shù)據(jù)清洗中，空值處理有哪些常用方法？（需列舉至少三種方法并說明適用場景）5.在醫(yī)療行業(yè)，數(shù)據(jù)加載階段如何處理數(shù)據(jù)隱私問題？（需結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)回答）四、案例分析題（每題10分，共2題）1.某電商平臺ETL流程中，數(shù)據(jù)加載后出現(xiàn)大量訂單金額錯誤。經(jīng)排查，發(fā)現(xiàn)源系統(tǒng)金額字段存在分號分隔符，ETL未做處理。請分析問題原因，并提出解決方案，包括數(shù)據(jù)清洗規(guī)則設(shè)計。2.某銀行需要整合多張業(yè)務(wù)表進(jìn)行客戶畫像分析，但發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在大量重復(fù)客戶記錄。請設(shè)計數(shù)據(jù)去重方案，并說明如何驗證去重效果。答案與解析一、單選題答案與解析1.B解析：數(shù)據(jù)清洗的核心目的是修正錯誤或不一致的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和可靠性。其他選項雖然與數(shù)據(jù)處理相關(guān)，但不是主要目的。2.C解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量的核心維度包括完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時效性和唯一性，而“可用性”不屬于核心維度，更多是數(shù)據(jù)應(yīng)用層面的要求。3.B解析：增量抽取只處理自上次抽取以來發(fā)生變化的數(shù)據(jù)，能有效減少傳輸量，提高效率。全量抽取效率較低，邏輯抽取和物理抽取是數(shù)據(jù)抽取的技術(shù)類型，而非優(yōu)化手段。4.B解析：ETL中的“T”代表數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，主要任務(wù)包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、計算、合并等操作。其他選項分別對應(yīng)數(shù)據(jù)抽取（E）和數(shù)據(jù)加載（L）。5.B解析：唯一性約束是數(shù)據(jù)庫層面的常用方法，能有效檢測重復(fù)值?？罩禉z測、統(tǒng)計分析和異常值檢測是其他數(shù)據(jù)質(zhì)量問題檢測手段。6.B解析：處理主鍵沖突時，保留沖突數(shù)據(jù)并標(biāo)記是最穩(wěn)妥的方式，避免數(shù)據(jù)丟失或業(yè)務(wù)錯誤。其他選項可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致或業(yè)務(wù)中斷。7.C解析：數(shù)據(jù)截斷（如截取字符串長度）可能導(dǎo)致信息丟失。其他操作如數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、歸一化和合并不會直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。8.D解析：InformaticaPowerCenter是專業(yè)的ETL工具，常用于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控。其他選項是通用大數(shù)據(jù)工具或平臺。9.B解析：數(shù)據(jù)血緣分析的核心是追蹤數(shù)據(jù)從源頭到最終應(yīng)用的完整路徑，幫助理解數(shù)據(jù)依賴關(guān)系。其他選項是數(shù)據(jù)血緣的應(yīng)用價值。10.A解析：一致性通常指數(shù)據(jù)格式、命名、值域等在不同系統(tǒng)或表中保持一致。其他選項是數(shù)據(jù)質(zhì)量的其他維度。二、多選題答案與解析1.A、B、D解析：源數(shù)據(jù)質(zhì)量、ETL流程缺陷和操作失誤是常見原因。系統(tǒng)性能不足可能導(dǎo)致處理延遲，但不直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量下降。2.A、B、C、D解析：這些都是數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，分別反映數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、及時性和一致性。3.A、B、D解析：數(shù)據(jù)清洗、合并和計算是常見轉(zhuǎn)換操作。數(shù)據(jù)加密屬于安全范疇，不在此列。4.A、B、C、D解析：人工檢查、自動化規(guī)則、業(yè)務(wù)驗證和統(tǒng)計分析都是評估數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法。5.A、B、C、D解析：數(shù)據(jù)血緣有助于故障排查、數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)決策和溯源，是數(shù)據(jù)管理的重要工具。6.A、B、C、D解析：這些都是數(shù)據(jù)加載階段可能遇到的問題，需提前設(shè)計解決方案。7.A、B、C、D解析：這些都是數(shù)據(jù)清洗的常見步驟，分別處理不同類型的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。8.A、B、C、D解析：金融行業(yè)對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求極高，涉及合規(guī)、風(fēng)控、客戶體驗和運(yùn)營效率。9.A、B、C、D解析：功能、擴(kuò)展性、成本和技術(shù)支持是選擇ETL工具的關(guān)鍵因素。10.A、C、D解析：數(shù)據(jù)一致性主要指跨系統(tǒng)或表的數(shù)據(jù)一致性問題。時間戳錯誤屬于時效性問題。三、簡答題答案與解析1.答案：-典型場景：-源系統(tǒng)數(shù)據(jù)缺失（如訂單商品信息不全）。-數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一（如日期格式錯誤）。-ETL轉(zhuǎn)換邏輯錯誤（如計算公式錯誤）。-解決方案：-數(shù)據(jù)清洗：空值填充、格式標(biāo)準(zhǔn)化、異常值修正。-規(guī)則設(shè)計：定義數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗規(guī)則（如必填項、格式正則）。-自動監(jiān)控：通過ETL工具或腳本定期檢查并告警。2.答案：-設(shè)計步驟：1.明確監(jiān)控目標(biāo)：如數(shù)據(jù)完整性、唯一性。2.定義規(guī)則類型：必填項檢查、格式校驗、范圍驗證。3.配置規(guī)則參數(shù)：如日期格式（YYYY-MM-DD）、數(shù)值范圍（0-100）。-舉例：-規(guī)則：訂單金額必須大于0且小于10000。-應(yīng)用場景：電商訂單數(shù)據(jù)校驗。3.答案：-應(yīng)用場景：-追蹤用戶畫像數(shù)據(jù)來源（如訂單表、用戶行為表）。-分析促銷活動數(shù)據(jù)影響（關(guān)聯(lián)銷售數(shù)據(jù)與營銷數(shù)據(jù)）。-定位數(shù)據(jù)異常路徑（如某批次數(shù)據(jù)缺失的原因）。4.答案：-常用方法：1.空值填充：用默認(rèn)值（如“未知”）、平均值或前值填充。2.空值刪除：刪除包含空值的記錄（適用于空值比例低的情況）。3.空值插值：根據(jù)相鄰值計算填充（如線性插值）。5.答案：-處理方法：1.脫敏處理：對身份證號、手機(jī)號等字段進(jìn)行部分隱藏。2.加密存儲：敏感數(shù)據(jù)加密后存儲。3.訪問控制：限制非必要人員訪問敏感數(shù)據(jù)。四、案例分析題答案與解析1.答案：-問題原因：源系統(tǒng)金額字段的分號分隔符未在ETL中處理，導(dǎo)致加載后格式錯誤。-解決方案：-數(shù)據(jù)清洗規(guī)則：-使用正則表達(dá)式分割分號，提取數(shù)值部分并轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型。-示例代碼（假設(shè)使用Python）：pythonimportredefparse_amount(amount_str):parts=re.split(r'[;，]',amount_str)returnfloat(parts[0].strip())ifpartselse0-ETL步驟：在轉(zhuǎn)換階段加入該規(guī)則，確保金額字段正確