2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能實(shí)踐試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能實(shí)踐試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與應(yīng)用要求：針對給定的業(yè)務(wù)場景，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫模型，并解釋設(shè)計(jì)決策。1.一個(gè)大型電商平臺需要建立一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫來支持銷售分析。請描述如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫模型，包括以下部分：a.實(shí)體和屬性；b.關(guān)系和關(guān)聯(lián)；c.維度和粒度；d.事實(shí)表和維度表的設(shè)計(jì)。2.在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫模型時(shí)，以下哪些是常見的數(shù)據(jù)建模原則？a.范式化；b.反范式化；c.數(shù)據(jù)冗余；d.數(shù)據(jù)壓縮。3.在數(shù)據(jù)倉庫中，以下哪些是維度表的關(guān)鍵特征？a.數(shù)據(jù)是靜態(tài)的；b.數(shù)據(jù)是動態(tài)的；c.數(shù)據(jù)是唯一的；d.數(shù)據(jù)是可變的。4.在數(shù)據(jù)倉庫中，事實(shí)表和維度表的區(qū)別是什么？a.事實(shí)表包含業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，維度表包含描述數(shù)據(jù)；b.事實(shí)表包含描述數(shù)據(jù)，維度表包含業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；c.事實(shí)表包含維度數(shù)據(jù)，維度表包含事實(shí)數(shù)據(jù)；d.事實(shí)表包含維度和事實(shí)數(shù)據(jù)，維度表不包含任何數(shù)據(jù)。5.請簡述數(shù)據(jù)倉庫中星型模式和雪花模式的特點(diǎn)和區(qū)別。6.在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)質(zhì)量？7.請描述數(shù)據(jù)倉庫中的ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）過程。8.在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)中，如何處理數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)同步？9.請簡述數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)粒度對數(shù)據(jù)分析的影響。10.在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)中，如何處理數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性和可維護(hù)性？二、大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用要求：分析以下大數(shù)據(jù)技術(shù)及其應(yīng)用場景。1.請簡述以下大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念和應(yīng)用場景：a.Hadoop；b.Spark；c.Kafka；d.Elasticsearch。2.請描述以下大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點(diǎn)：a.分布式計(jì)算；b.容錯(cuò)性；c.高性能；d.低成本。3.請簡述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的主要組件及其功能。4.請描述Spark與Hadoop的區(qū)別。5.請簡述Kafka的主要特點(diǎn)和應(yīng)用場景。6.請描述Elasticsearch的主要特點(diǎn)和應(yīng)用場景。7.請簡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用。8.請簡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用。9.請簡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用。10.請簡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用。三、商業(yè)智能與分析要求：針對以下業(yè)務(wù)場景，運(yùn)用商業(yè)智能技術(shù)進(jìn)行分析。1.一家電商平臺需要分析用戶購買行為，以優(yōu)化產(chǎn)品推薦和營銷策略。請描述如何運(yùn)用商業(yè)智能技術(shù)進(jìn)行分析，包括以下部分：a.數(shù)據(jù)收集和清洗；b.數(shù)據(jù)分析和挖掘；c.結(jié)果展示和可視化。2.請簡述以下商業(yè)智能工具的特點(diǎn)和應(yīng)用場景：a.Tableau；b.PowerBI；c.Qlik；d.Looker。3.請描述以下商業(yè)智能技術(shù)的概念和應(yīng)用場景：a.數(shù)據(jù)挖掘；b.機(jī)器學(xué)習(xí)；c.人工智能；d.自然語言處理。4.請簡述商業(yè)智能技術(shù)在企業(yè)決策過程中的作用。5.請描述商業(yè)智能技術(shù)在市場營銷中的應(yīng)用。6.請描述商業(yè)智能技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用。7.請描述商業(yè)智能技術(shù)在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用。8.請簡述商業(yè)智能技術(shù)在人力資源管理中的應(yīng)用。9.請描述商業(yè)智能技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。10.請描述商業(yè)智能技術(shù)在企業(yè)績效管理中的應(yīng)用。四、數(shù)據(jù)可視化與報(bào)告編制要求：針對以下業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)制作一份報(bào)告。4.1請根據(jù)以下銷售數(shù)據(jù)，使用Excel或其他數(shù)據(jù)可視化工具創(chuàng)建一個(gè)報(bào)告：-銷售額：100萬、200萬、150萬、180萬、120萬、220萬-銷售日期：1月1日、1月2日、1月3日、1月4日、1月5日、1月6日4.2報(bào)告應(yīng)包含以下內(nèi)容：a.一張展示銷售趨勢的折線圖；b.一張展示銷售額分布的餅圖；c.一張展示銷售日期分布的柱狀圖；d.一段簡短的分析，說明銷售趨勢和關(guān)鍵日期。五、數(shù)據(jù)分析與洞察要求：基于以下市場調(diào)研數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析并提取洞察。5.1市場調(diào)研數(shù)據(jù)如下：-產(chǎn)品A：滿意度90%，價(jià)格接受度80%，購買意愿70%-產(chǎn)品B：滿意度85%，價(jià)格接受度75%，購買意愿65%-產(chǎn)品C：滿意度80%，價(jià)格接受度70%，購買意愿60%5.2分析并回答以下問題：a.哪個(gè)產(chǎn)品的市場表現(xiàn)最佳？b.產(chǎn)品的滿意度、價(jià)格接受度和購買意愿之間是否存在相關(guān)性？c.哪個(gè)因素對購買意愿影響最大？d.針對產(chǎn)品的改進(jìn)建議。六、預(yù)測分析與決策支持要求：基于歷史銷售數(shù)據(jù)，使用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行預(yù)測分析，為決策提供支持。6.1歷史銷售數(shù)據(jù)如下（單位：萬元）：-2021年1月：30-2021年2月：35-2021年3月：40-2021年4月：45-2021年5月：50-2021年6月：556.2請使用以下方法進(jìn)行預(yù)測分析：a.計(jì)算移動平均數(shù)（MA）；b.計(jì)算移動平均線的趨勢（MA趨勢）；c.使用MA和MA趨勢預(yù)測2021年7月和8月的銷售額；d.分析預(yù)測結(jié)果，并解釋預(yù)測結(jié)果對銷售決策的意義。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與應(yīng)用1.a.實(shí)體和屬性：實(shí)體包括用戶、訂單、產(chǎn)品等；屬性包括用戶ID、姓名、訂單ID、訂單日期、產(chǎn)品名稱、價(jià)格等。b.關(guān)系和關(guān)聯(lián)：關(guān)系包括用戶與訂單、訂單與產(chǎn)品等；關(guān)聯(lián)通過主鍵和外鍵實(shí)現(xiàn)。c.維度和粒度：維度包括時(shí)間、地點(diǎn)、產(chǎn)品類別等；粒度可以是天、周、月或年。d.事實(shí)表和維度表的設(shè)計(jì)：事實(shí)表包含銷售額、數(shù)量等；維度表包含用戶、訂單、產(chǎn)品等詳細(xì)信息。2.a,b,d.范式化、反范式化、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)壓縮。3.a,c,d.數(shù)據(jù)是靜態(tài)的、數(shù)據(jù)是唯一的、數(shù)據(jù)是可變的。4.a.事實(shí)表包含業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，維度表包含描述數(shù)據(jù)。5.星型模式：中心是一個(gè)事實(shí)表，周圍是多個(gè)維度表。雪花模式：在星型模式的基礎(chǔ)上，維度表進(jìn)一步規(guī)范化，減少冗余。6.處理數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法包括：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)去重。7.ETL過程包括：數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載。8.處理數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)同步的方法包括：使用ETL工具、數(shù)據(jù)同步工具、數(shù)據(jù)庫觸發(fā)器。9.數(shù)據(jù)粒度對數(shù)據(jù)分析的影響包括：提高數(shù)據(jù)分析的靈活性、支持不同層面的分析需求。10.處理數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性和可維護(hù)性的方法包括：模塊化設(shè)計(jì)、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型、自動化測試。二、大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用1.a.Hadoop：一個(gè)開源的分布式計(jì)算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。b.Spark：一個(gè)開源的分布式計(jì)算系統(tǒng)，用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。c.Kafka：一個(gè)開源的流處理平臺，用于處理高吞吐量的數(shù)據(jù)。d.Elasticsearch：一個(gè)開源的搜索引擎，用于全文搜索和分析。2.a,b,c,d.分布式計(jì)算、容錯(cuò)性、高性能、低成本。3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的主要組件包括：HDFS（分布式文件系統(tǒng)）、MapReduce（分布式計(jì)算模型）、YARN（資源管理器）。4.Spark與Hadoop的區(qū)別在于：Spark提供了更豐富的API，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，而Hadoop主要用于批量數(shù)據(jù)處理。5.Kafka的主要特點(diǎn)是：高吞吐量、可擴(kuò)展性、容錯(cuò)性、支持持久化。6.Elasticsearch的主要特點(diǎn)是：全文搜索、實(shí)時(shí)分析、可擴(kuò)展性、高可用性。7.大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用包括：風(fēng)險(xiǎn)管理、欺詐檢測、客戶關(guān)系管理。8.大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用包括：疾病預(yù)測、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析、患者護(hù)理。9.大數(shù)據(jù)技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用包括：推薦系統(tǒng)、廣告投放、用戶行為分析。10.大數(shù)據(jù)技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用包括：供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)優(yōu)化、產(chǎn)品研發(fā)。三、商業(yè)智能與分析1.a.數(shù)據(jù)收集和清洗：收集相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。b.數(shù)據(jù)分析和挖掘：使用統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。c.結(jié)果展示和可視化：使用圖表、儀表板等工具展示分析結(jié)果。2.a.Tableau：一個(gè)商業(yè)智能工具，用于數(shù)據(jù)可視化。b.PowerBI：一個(gè)商業(yè)智能工具，用于數(shù)據(jù)可視化和報(bào)告編制。c.Qlik：一個(gè)商業(yè)智能工具，用于數(shù)據(jù)可視化和探索性分析。d.Looker：一個(gè)商業(yè)智能工具，用于數(shù)據(jù)可視化和業(yè)務(wù)分析。3.a.數(shù)據(jù)挖掘：從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。b.機(jī)器學(xué)習(xí)：使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策。c.人工智能：使計(jì)算機(jī)具有人類智能的能力。d.自然語言處理：使計(jì)算機(jī)能夠理解和處理自然語言。4.商業(yè)智能技術(shù)在企業(yè)決策過程中的作用包括：提供數(shù)據(jù)支持、提高決策效率、降低決策風(fēng)險(xiǎn)。5.商業(yè)智能技術(shù)在市場營銷中的應(yīng)用包括：客戶細(xì)分、市場趨勢分析、營銷效果評估。6.商業(yè)智能技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用包括：客戶行為分析、客戶滿意度調(diào)查、客戶忠誠度管理。7.商業(yè)智能技術(shù)在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用包括：庫存管理、需求預(yù)測、供應(yīng)商評估。8.商業(yè)智能技術(shù)在人力資源管理中的應(yīng)用包括：員工績效分析、招聘效果評估、員工培訓(xùn)需求分析。9.商業(yè)智能技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用包括：風(fēng)險(xiǎn)評估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)控制。10.商業(yè)智能技術(shù)在企業(yè)績效管理中的應(yīng)用包括：關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）分析、績效評估、績效改進(jìn)。四、數(shù)據(jù)可視化與報(bào)告編制4.1報(bào)告內(nèi)容：a.折線圖：展示銷售額隨時(shí)間的變化趨勢。b.餅圖：展示不同銷售額占比。c.柱狀圖：展示每天的銷售數(shù)據(jù)。d.簡短分析：指出銷售額最高的日期和銷售額下降的日期。五、數(shù)據(jù)分析與洞察5.1分析與洞察：a.產(chǎn)品A的市場表現(xiàn)最佳，因?yàn)槠錆M意度、價(jià)格接受度和購買意愿均高于其他產(chǎn)品。b.產(chǎn)品的滿意度、價(jià)格接受度和購買意愿之間存在相關(guān)性，滿意度越高，價(jià)格接受