2025年數(shù)據(jù)工程師考試試題及答案分享

2025年數(shù)據(jù)工程師考試試題及答案分享一、選擇題（每題2分，共12分）

1.下列哪個不是數(shù)據(jù)工程師常用的編程語言？

A.Python

B.Java

C.SQL

D.MATLAB

答案：D

2.數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)預處理過程中，以下哪種操作不是常見的？

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)歸一化

答案：B

3.下列哪個不是數(shù)據(jù)工程師常用的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)？

A.HadoopHDFS

B.MySQL

C.MongoDB

D.Redis

答案：B

4.數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計時，以下哪種設(shè)計原則不是優(yōu)先考慮的？

A.數(shù)據(jù)一致性

B.數(shù)據(jù)獨立性

C.數(shù)據(jù)完整性

D.數(shù)據(jù)實時性

答案：D

5.下列哪個不是數(shù)據(jù)工程師常用的數(shù)據(jù)可視化工具？

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.PythonMatplotlib

答案：C

6.數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)挖掘過程中，以下哪種算法不是常用的？

A.決策樹

B.K-means

C.支持向量機

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：D

二、簡答題（每題4分，共16分）

1.簡述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)預處理過程中的主要任務(wù)。

答案：

（1）數(shù)據(jù)清洗：刪除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、修正錯誤數(shù)據(jù)等。

（2）數(shù)據(jù)集成：將不同來源、格式的數(shù)據(jù)進行整合。

（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析和挖掘的格式。

（4）數(shù)據(jù)歸一化：對數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱影響。

2.簡述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計時，需要遵循的設(shè)計原則。

答案：

（1）數(shù)據(jù)一致性：保證數(shù)據(jù)在各個應(yīng)用系統(tǒng)中的一致性。

（2）數(shù)據(jù)獨立性：保證數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化不會影響應(yīng)用程序。

（3）數(shù)據(jù)完整性：保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

（4）數(shù)據(jù)安全性：保護數(shù)據(jù)不被非法訪問和篡改。

3.簡述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)挖掘過程中，常用的幾種算法及其特點。

答案：

（1）決策樹：適用于分類和回歸問題，具有直觀的解釋性。

（2）K-means：適用于聚類問題，算法簡單，但可能存在局部最優(yōu)解。

（3）支持向量機：適用于分類和回歸問題，具有較好的泛化能力。

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：適用于復雜問題，具有強大的學習能力，但參數(shù)較多，計算量大。

4.簡述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)可視化過程中，常用的幾種工具及其特點。

答案：

（1）Tableau：功能強大，操作簡單，支持多種數(shù)據(jù)源。

（2）PowerBI：與MicrosoftOffice集成良好，適用于企業(yè)級應(yīng)用。

（3）PythonMatplotlib：功能豐富，易于學習，適用于快速生成圖表。

（4）Excel：功能全面，操作簡單，適用于日常數(shù)據(jù)可視化。

三、案例分析題（每題8分，共32分）

1.某公司計劃開發(fā)一款在線購物平臺，數(shù)據(jù)工程師負責數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計和數(shù)據(jù)挖掘。請根據(jù)以下情況，回答以下問題：

（1）請列舉出數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計過程中需要考慮的要素。

答案：

（1）業(yè)務(wù)需求分析：了解業(yè)務(wù)需求，確定數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)。

（2）數(shù)據(jù)源梳理：梳理數(shù)據(jù)源，確定數(shù)據(jù)源的類型和格式。

（3）數(shù)據(jù)模型設(shè)計：設(shè)計數(shù)據(jù)模型，包括事實表、維度表等。

（4）數(shù)據(jù)集成策略：制定數(shù)據(jù)集成策略，包括數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載等。

（5）數(shù)據(jù)安全與權(quán)限管理：制定數(shù)據(jù)安全策略，包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制等。

（2）請列舉出數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)挖掘過程中，可能使用到的算法。

答案：

（1）決策樹

（2）K-means

（3）支持向量機

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（3）請簡述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)可視化過程中，如何利用Tableau展示用戶購買行為。

答案：

（1）創(chuàng)建數(shù)據(jù)源：將數(shù)據(jù)導入Tableau，創(chuàng)建數(shù)據(jù)源。

（2）設(shè)計視圖：根據(jù)需求，設(shè)計視圖，包括柱狀圖、折線圖、餅圖等。

（3）添加度量：添加度量，如銷售額、訂單數(shù)等。

（4）設(shè)置篩選器：設(shè)置篩選器，如按時間、地區(qū)、商品類別等篩選數(shù)據(jù)。

（5）生成報告：生成報告，導出為PDF或PPT等格式。

2.某電商平臺希望提高用戶購買轉(zhuǎn)化率，數(shù)據(jù)工程師負責數(shù)據(jù)分析。請根據(jù)以下情況，回答以下問題：

（1）請列舉出數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過程中，需要關(guān)注的指標。

答案：

（1）用戶訪問量

（2）用戶活躍度

（3）頁面瀏覽量

（4）商品瀏覽量

（5）商品購買轉(zhuǎn)化率

（2）請簡述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過程中，如何使用Python進行數(shù)據(jù)預處理。

答案：

（1）讀取數(shù)據(jù)：使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)清洗：刪除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、修正錯誤數(shù)據(jù)等。

（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析和挖掘的格式。

（4）數(shù)據(jù)歸一化：對數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱影響。

（3）請簡述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過程中，如何使用Python進行數(shù)據(jù)可視化。

答案：

（1）創(chuàng)建數(shù)據(jù)源：使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預處理：進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、歸一化等操作。

（3）生成圖表：使用matplotlib、seaborn等庫生成圖表。

（4）展示結(jié)果：將圖表展示在JupyterNotebook、PyCharm等環(huán)境中。

四、綜合應(yīng)用題（每題8分，共32分）

1.某公司計劃開發(fā)一款在線教育平臺，數(shù)據(jù)工程師負責數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計和數(shù)據(jù)挖掘。請根據(jù)以下情況，回答以下問題：

（1）請設(shè)計一個數(shù)據(jù)倉庫模型，包括事實表、維度表等。

答案：

（1）事實表：用戶表（用戶ID、姓名、性別、年齡、注冊時間等）、課程表（課程ID、課程名稱、課程描述、課程分類等）、訂單表（訂單ID、用戶ID、課程ID、訂單金額、訂單時間等）。

（2）維度表：用戶維度表（用戶ID、姓名、性別、年齡、注冊時間等）、課程維度表（課程ID、課程名稱、課程描述、課程分類等）。

（2）請列舉出數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)挖掘過程中，可能使用到的算法。

答案：

（1）決策樹

（2）K-means

（3）支持向量機

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（3）請簡述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)可視化過程中，如何利用PythonMatplotlib展示用戶學習時長分布。

答案：

（1）導入數(shù)據(jù)：使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預處理：進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、歸一化等操作。

（3）生成圖表：使用matplotlib庫生成柱狀圖或折線圖。

（4）展示結(jié)果：將圖表展示在JupyterNotebook、PyCharm等環(huán)境中。

2.某電商平臺希望提高用戶購買轉(zhuǎn)化率，數(shù)據(jù)工程師負責數(shù)據(jù)分析。請根據(jù)以下情況，回答以下問題：

（1）請列舉出數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過程中，需要關(guān)注的指標。

答案：

（1）用戶訪問量

（2）用戶活躍度

（3）頁面瀏覽量

（4）商品瀏覽量

（5）商品購買轉(zhuǎn)化率

（2）請簡述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過程中，如何使用Python進行數(shù)據(jù)預處理。

答案：

（1）讀取數(shù)據(jù)：使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)清洗：刪除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、修正錯誤數(shù)據(jù)等。

（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析和挖掘的格式。

（4）數(shù)據(jù)歸一化：對數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱影響。

（3）請簡述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過程中，如何使用Python進行數(shù)據(jù)可視化。

答案：

（1）創(chuàng)建數(shù)據(jù)源：使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預處理：進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、歸一化等操作。

（3）生成圖表：使用matplotlib、seaborn等庫生成圖表。

（4）展示結(jié)果：將圖表展示在JupyterNotebook、PyCharm等環(huán)境中。

本次試卷答案如下：

一、選擇題

1.D

解析思路：Python、Java和SQL都是數(shù)據(jù)工程師常用的編程語言，而MATLAB主要用于數(shù)值計算和科學計算，不是數(shù)據(jù)工程師的常用編程語言。

2.B

解析思路：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸一化都是數(shù)據(jù)預處理過程中常見的操作，而數(shù)據(jù)集成是指將不同來源的數(shù)據(jù)整合到一起，不是預處理的主要任務(wù)。

3.B

解析思路：HadoopHDFS、MongoDB和Redis都是數(shù)據(jù)工程師常用的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，而MySQL主要用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的存儲，不是大數(shù)據(jù)場景下的首選。

4.D

解析思路：數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)獨立性和數(shù)據(jù)完整性是數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計時需要遵循的原則，而數(shù)據(jù)實時性雖然重要，但不是設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫時優(yōu)先考慮的原則。

5.C

解析思路：Tableau、PowerBI和PythonMatplotlib都是數(shù)據(jù)工程師常用的數(shù)據(jù)可視化工具，而Excel主要用于日常辦公和數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，不是專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工具。

6.D

解析思路：決策樹、K-means和支持向量機都是數(shù)據(jù)挖掘中常用的算法，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然也是數(shù)據(jù)挖掘的重要工具，但通常不是直接作為算法使用，而是作為模型的一部分。

二、簡答題

1.數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)預處理過程中的主要任務(wù)：

（1）數(shù)據(jù)清洗：刪除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、修正錯誤數(shù)據(jù)等。

（2）數(shù)據(jù)集成：將不同來源、格式的數(shù)據(jù)進行整合。

（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析和挖掘的格式。

（4）數(shù)據(jù)歸一化：對數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱影響。

2.數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計時，需要遵循的設(shè)計原則：

（1）數(shù)據(jù)一致性：保證數(shù)據(jù)在各個應(yīng)用系統(tǒng)中的一致性。

（2）數(shù)據(jù)獨立性：保證數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化不會影響應(yīng)用程序。

（3）數(shù)據(jù)完整性：保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

（4）數(shù)據(jù)安全性：保護數(shù)據(jù)不被非法訪問和篡改。

3.數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)挖掘過程中，常用的幾種算法及其特點：

（1）決策樹：適用于分類和回歸問題，具有直觀的解釋性。

（2）K-means：適用于聚類問題，算法簡單，但可能存在局部最優(yōu)解。

（3）支持向量機：適用于分類和回歸問題，具有較好的泛化能力。

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：適用于復雜問題，具有強大的學習能力，但參數(shù)較多，計算量大。

4.數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)可視化過程中，常用的幾種工具及其特點：

（1）Tableau：功能強大，操作簡單，支持多種數(shù)據(jù)源。

（2）PowerBI：與MicrosoftOffice集成良好，適用于企業(yè)級應(yīng)用。

（3）PythonMatplotlib：功能豐富，易于學習，適用于快速生成圖表。

（4）Excel：功能全面，操作簡單，適用于日常數(shù)據(jù)可視化。

三、案例分析題

1.數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計過程中需要考慮的要素：

（1）業(yè)務(wù)需求分析：了解業(yè)務(wù)需求，確定數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)。

（2）數(shù)據(jù)源梳理：梳理數(shù)據(jù)源，確定數(shù)據(jù)源的類型和格式。

（3）數(shù)據(jù)模型設(shè)計：設(shè)計數(shù)據(jù)模型，包括事實表、維度表等。

（4）數(shù)據(jù)集成策略：制定數(shù)據(jù)集成策略，包括數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載等。

（5）數(shù)據(jù)安全與權(quán)限管理：制定數(shù)據(jù)安全策略，包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制等。

數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)挖掘過程中，可能使用到的算法：

（1）決策樹

（2）K-means

（3）支持向量機

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)可視化過程中，如何利用Tableau展示用戶購買行為：

（1）創(chuàng)建數(shù)據(jù)源：將數(shù)據(jù)導入Tableau，創(chuàng)建數(shù)據(jù)源。

（2）設(shè)計視圖：根據(jù)需求，設(shè)計視圖，包括柱狀圖、折線圖、餅圖等。

（3）添加度量：添加度量，如銷售額、訂單數(shù)等。

（4）設(shè)置篩選器：設(shè)置篩選器，如按時間、地區(qū)、商品類別等篩選數(shù)據(jù)。

（5）生成報告：生成報告，導出為PDF或PPT等格式。

2.數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過程中，需要關(guān)注的指標：

（1）用戶訪問量

（2）用戶活躍度

（3）頁面瀏覽量

（4）商品瀏覽量

（5）商品購買轉(zhuǎn)化率

數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過程中，如何使用Python進行數(shù)據(jù)預處理：

（1）讀取數(shù)據(jù)：使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)清洗：刪除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、修正錯誤數(shù)據(jù)等。

（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析和挖掘的格式。

（4）數(shù)據(jù)歸一化：對數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱影響。

數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過程中，如何使用Python進行數(shù)據(jù)可視化：

（1）創(chuàng)建數(shù)據(jù)源：使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預處理：進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、歸一化等操作。

（3）生成圖表：使用matplotlib、seaborn等庫生成圖表。

（4）展示結(jié)果：將圖表展示在JupyterNotebook、PyCharm等環(huán)境中。

四、綜合應(yīng)用題

1.數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計：

（1）事實表：用戶表（用戶ID、姓名、性別、年齡、注冊時間等）、課程表（課程ID、課程名稱、課程描述、課程分類等）、訂單表（訂單ID、用戶ID、課程ID、訂單金額、訂單時間等）。

（2）維度表：用戶維度表（用戶ID、姓名、性別、年齡、注冊時間等）、課程維度表（課程ID、課程名稱、課程描述、課程分類等）。

數(shù)據(jù)挖掘過程中，可能使用到的算法：

（1）決策樹

（2）K-means

（3）支持向量機

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

數(shù)據(jù)可視化過程中，如何利用PythonMatplotlib展示用戶學習時長分布：

（1）導入數(shù)據(jù)：使用pandas庫讀取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預處理：進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、歸一化等操作。

（3）生成圖表：使用matplotlib庫生成柱狀圖或折線圖。

（4）展示結(jié)果：將圖表展示在JupyterNotebook、PyCharm等環(huán)境中。

2.數(shù)據(jù)分析過程中，需要關(guān)注的指標：

（1）用戶訪問量

（2）用戶活躍度

（3）頁面瀏覽量

（4）商品瀏