2026年數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)測評試題考試時(shí)長：120分鐘滿分：100分試卷名稱：2026年數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)測評試題考核對象：數(shù)據(jù)倉庫方向?qū)W生、初級數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師題型分值分布：-判斷題（10題，每題2分）總分20分-單選題（10題，每題2分）總分20分-多選題（10題，每題2分）總分20分-案例分析（3題，每題6分）總分18分-論述題（2題，每題11分）總分22分總分：100分---一、判斷題（每題2分，共20分）請判斷下列說法的正誤。1.數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合，主要用于決策支持。2.星型模型中，事實(shí)表包含維度信息，維度表包含事實(shí)信息。3.數(shù)據(jù)ETL過程中，數(shù)據(jù)清洗的步驟通常在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之后執(zhí)行。4.Snowflake模型比星型模型更復(fù)雜，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)倉庫場景。5.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)更新通常采用增量加載方式，以減少存儲空間占用。6.數(shù)據(jù)立方體（Cube）是數(shù)據(jù)倉庫中多維分析的基本單位。7.數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)不需要考慮數(shù)據(jù)的一致性，只需保證查詢性能。8.數(shù)據(jù)分區(qū)可以提高數(shù)據(jù)倉庫的查詢效率，但會增加維護(hù)成本。9.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)歸檔通常采用在線歸檔方式，以避免數(shù)據(jù)丟失。10.數(shù)據(jù)倉庫的OLAP操作包括切片、切塊、上卷和下鉆。二、單選題（每題2分，共20分）請選擇最符合題意的選項(xiàng)。1.以下哪種模型不屬于數(shù)據(jù)倉庫的常見模型？A.星型模型B.雪花模型C.層次模型D.網(wǎng)狀模型2.數(shù)據(jù)倉庫中的“維度表”通常包含以下哪種屬性？A.交易金額B.產(chǎn)品名稱C.銷售日期D.客戶ID3.數(shù)據(jù)ETL流程中，哪個步驟最先執(zhí)行？A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)抽取D.數(shù)據(jù)加載4.以下哪種技術(shù)不屬于數(shù)據(jù)倉庫的常用索引方法？A.B樹索引B.位圖索引C.哈希索引D.R樹索引5.數(shù)據(jù)倉庫中的“事實(shí)表”通常包含以下哪種數(shù)據(jù)類型？A.字符串B.日期C.數(shù)值D.以上都是6.Snowflake模型相比星型模型的優(yōu)點(diǎn)是？A.查詢效率更高B.維度表更規(guī)范化C.數(shù)據(jù)冗余更低D.維護(hù)成本更低7.數(shù)據(jù)倉庫中的“數(shù)據(jù)集市”是？A.數(shù)據(jù)倉庫的子集B.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展C.獨(dú)立的數(shù)據(jù)存儲D.數(shù)據(jù)倉庫的備份8.數(shù)據(jù)倉庫的“維度角色”包括？A.主維度、輔助維度B.事實(shí)維度、維度角色C.核心維度、擴(kuò)展維度D.以上都是9.數(shù)據(jù)倉庫的“數(shù)據(jù)質(zhì)量”不包括以下哪個方面？A.完整性B.一致性C.準(zhǔn)確性D.性能10.數(shù)據(jù)倉庫的“OLAP”操作不包括？A.上卷B.下鉆C.切片D.推斷三、多選題（每題2分，共20分）請選擇所有符合題意的選項(xiàng)。1.數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)原則包括？A.面向主題B.集成性C.穩(wěn)定性D.實(shí)時(shí)性2.數(shù)據(jù)ETL流程中，數(shù)據(jù)清洗的常見任務(wù)包括？A.去重B.缺失值處理C.異常值檢測D.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換3.數(shù)據(jù)倉庫中的“維度表”通常具有以下特征？A.范圍大B.數(shù)據(jù)量小C.更新頻繁D.穩(wěn)定性高4.Snowflake模型相比星型模型的缺點(diǎn)是？A.查詢效率較低B.維度表冗余高C.維護(hù)復(fù)雜D.數(shù)據(jù)一致性差5.數(shù)據(jù)倉庫的“數(shù)據(jù)集市”類型包括？A.主題數(shù)據(jù)集市B.行業(yè)數(shù)據(jù)集市C.公司數(shù)據(jù)集市D.查詢數(shù)據(jù)集市6.數(shù)據(jù)倉庫的“維度角色”包括？A.主維度B.輔助維度C.事實(shí)維度D.視角維度7.數(shù)據(jù)倉庫的“數(shù)據(jù)質(zhì)量”評估指標(biāo)包括？A.完整性B.一致性C.準(zhǔn)確性D.及時(shí)性8.數(shù)據(jù)倉庫的“OLAP”操作包括？A.上卷B.下鉆C.切片D.旋轉(zhuǎn)9.數(shù)據(jù)倉庫的“數(shù)據(jù)分區(qū)”方法包括？A.時(shí)間分區(qū)B.空間分區(qū)C.邏輯分區(qū)D.物理分區(qū)10.數(shù)據(jù)倉庫的“數(shù)據(jù)歸檔”方式包括？A.在線歸檔B.離線歸檔C.按需歸檔D.自動歸檔四、案例分析（每題6分，共18分）1.案例背景：某電商公司計(jì)劃構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，用于分析用戶行為和銷售數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)包含以下表結(jié)構(gòu)：-訂單表（OrderID,UserID,ProductID,OrderDate,Amount）-用戶表（UserID,UserName,Age,Gender,City）-產(chǎn)品表（ProductID,ProductName,Category,Price）請?jiān)O(shè)計(jì)星型模型，包括事實(shí)表和維度表，并說明設(shè)計(jì)思路。2.案例背景：某銀行需要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，用于分析客戶交易數(shù)據(jù)。現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)包含以下表結(jié)構(gòu)：-交易表（TransactionID,AccountID,Amount,TransactionDate,Type）-賬戶表（AccountID,CustomerID,Balance,OpenDate）-客戶表（CustomerID,Name,Age,Gender,City）請?jiān)O(shè)計(jì)雪花模型，包括事實(shí)表和維度表，并說明設(shè)計(jì)思路。3.案例背景：某零售公司需要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，用于分析銷售數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)包含以下表結(jié)構(gòu)：-銷售表（SalesID,ProductID,UserID,StoreID,SaleDate,Quantity）-產(chǎn)品表（ProductID,ProductName,Category,Price）-用戶表（UserID,UserName,Age,Gender,City）-店鋪表（StoreID,StoreName,City,Region）請?jiān)O(shè)計(jì)數(shù)據(jù)ETL流程，包括數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載步驟，并說明設(shè)計(jì)思路。五、論述題（每題11分，共22分）1.論述題：請論述數(shù)據(jù)倉庫與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別，并說明數(shù)據(jù)倉庫在商業(yè)智能中的重要性。2.論述題：請論述數(shù)據(jù)倉庫的“數(shù)據(jù)質(zhì)量”問題及其解決方案，并舉例說明數(shù)據(jù)質(zhì)量問題對業(yè)務(wù)的影響。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.√2.×（事實(shí)表包含事實(shí)信息，維度表包含維度信息）3.×（數(shù)據(jù)清洗通常在數(shù)據(jù)抽取之后執(zhí)行）4.√5.√6.√7.×（數(shù)據(jù)倉庫需要考慮數(shù)據(jù)的一致性）8.√9.×（數(shù)據(jù)歸檔通常采用離線歸檔方式）10.√二、單選題1.C2.B3.C4.D5.D6.B7.A8.D9.D10.D三、多選題1.A,B,C2.A,B,C,D3.A,B,D4.A,C5.A,B,D6.A,B,D7.A,B,C8.A,B,C9.A,C,D10.A,B,C四、案例分析1.星型模型設(shè)計(jì)：-事實(shí)表：OrderFact（OrderID,UserID,ProductID,OrderDate,Amount,Quantity）-維度表：-DimUser（UserID,UserName,Age,Gender,City）-DimProduct（ProductID,ProductName,Category,Price）-DimDate（OrderDate,Year,Month,Day）-設(shè)計(jì)思路：事實(shí)表包含訂單的核心事實(shí)信息（訂單ID、用戶ID、產(chǎn)品ID、訂單日期、金額、數(shù)量），維度表分別描述用戶、產(chǎn)品和時(shí)間維度，以支持多維度分析。2.雪花模型設(shè)計(jì)：-事實(shí)表：TransactionFact（TransactionID,AccountID,Amount,TransactionDate,Type）-維度表：-DimAccount（AccountID,CustomerID,Balance,OpenDate）-DimCustomer（CustomerID,Name,Age,Gender,City）-DimTransaction（TransactionID,TransactionDate,Type）-設(shè)計(jì)思路：事實(shí)表包含交易的核心事實(shí)信息，維度表進(jìn)一步規(guī)范化，如賬戶維度和客戶維度拆分為獨(dú)立表，以減少數(shù)據(jù)冗余。3.數(shù)據(jù)ETL流程設(shè)計(jì)：-抽?。簭臉I(yè)務(wù)系統(tǒng)抽取銷售表、產(chǎn)品表、用戶表和店鋪表數(shù)據(jù)。-轉(zhuǎn)換：-清洗數(shù)據(jù)（去重、缺失值處理、異常值檢測）。-轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式（如日期格式統(tǒng)一）。-合并數(shù)據(jù)（將銷售表與維度表關(guān)聯(lián)）。-加載：將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫的事實(shí)表和維度表中。-設(shè)計(jì)思路：通過ETL流程將分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合到數(shù)據(jù)倉庫中，確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性。五、論述題1.數(shù)據(jù)倉庫與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別：-數(shù)據(jù)倉庫面向主題，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫面向應(yīng)用；-數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)非