2025年大數據分析師職業技能測試卷：大數據分析與商業智能實踐試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據倉庫設計與應用要求：針對給定的業務場景，設計一個數據倉庫模型，并解釋設計決策。1.一個大型電商平臺需要建立一個數據倉庫來支持銷售分析。請描述如何設計數據倉庫模型，包括以下部分：a.實體和屬性；b.關系和關聯；c.維度和粒度；d.事實表和維度表的設計。2.在設計數據倉庫模型時，以下哪些是常見的數據建模原則？a.范式化；b.反范式化；c.數據冗余；d.數據壓縮。3.在數據倉庫中，以下哪些是維度表的關鍵特征？a.數據是靜態的；b.數據是動態的；c.數據是唯一的；d.數據是可變的。4.在數據倉庫中，事實表和維度表的區別是什么？a.事實表包含業務數據，維度表包含描述數據；b.事實表包含描述數據，維度表包含業務數據；c.事實表包含維度數據，維度表包含事實數據；d.事實表包含維度和事實數據，維度表不包含任何數據。5.請簡述數據倉庫中星型模式和雪花模式的特點和區別。6.在設計數據倉庫時，如何處理數據倉庫的數據質量？7.請描述數據倉庫中的ETL（提取、轉換、加載）過程。8.在數據倉庫設計中，如何處理數據集成和數據同步？9.請簡述數據倉庫中的數據粒度對數據分析的影響。10.在數據倉庫設計中，如何處理數據倉庫的擴展性和可維護性？二、大數據技術與應用要求：分析以下大數據技術及其應用場景。1.請簡述以下大數據技術的概念和應用場景：a.Hadoop；b.Spark；c.Kafka；d.Elasticsearch。2.請描述以下大數據技術的特點：a.分布式計算；b.容錯性；c.高性能；d.低成本。3.請簡述Hadoop生態系統中的主要組件及其功能。4.請描述Spark與Hadoop的區別。5.請簡述Kafka的主要特點和應用場景。6.請描述Elasticsearch的主要特點和應用場景。7.請簡述大數據技術在金融行業的應用。8.請簡述大數據技術在醫療行業的應用。9.請簡述大數據技術在互聯網行業的應用。10.請簡述大數據技術在制造業的應用。三、商業智能與分析要求：針對以下業務場景，運用商業智能技術進行分析。1.一家電商平臺需要分析用戶購買行為，以優化產品推薦和營銷策略。請描述如何運用商業智能技術進行分析，包括以下部分：a.數據收集和清洗；b.數據分析和挖掘；c.結果展示和可視化。2.請簡述以下商業智能工具的特點和應用場景：a.Tableau；b.PowerBI；c.Qlik；d.Looker。3.請描述以下商業智能技術的概念和應用場景：a.數據挖掘；b.機器學習；c.人工智能；d.自然語言處理。4.請簡述商業智能技術在企業決策過程中的作用。5.請描述商業智能技術在市場營銷中的應用。6.請描述商業智能技術在客戶關系管理中的應用。7.請描述商業智能技術在供應鏈管理中的應用。8.請簡述商業智能技術在人力資源管理中的應用。9.請描述商業智能技術在風險管理中的應用。10.請描述商業智能技術在企業績效管理中的應用。四、數據可視化與報告編制要求：針對以下業務數據，運用數據可視化技術制作一份報告。4.1請根據以下銷售數據，使用Excel或其他數據可視化工具創建一個報告：-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報告應包含以下內容：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，說明銷售趨勢和關鍵日期。五、數據分析與洞察要求：基于以下市場調研數據，進行分析并提取洞察。5.1市場調研數據如下：-產品A：滿意度90%，價格接受度80%，購買意愿70%-產品B：滿意度85%，價格接受度75%，購買意愿65%-產品C：滿意度80%，價格接受度70%，購買意愿60%5.2分析并回答以下問題：a.哪個產品的市場表現最佳？b.產品的滿意度、價格接受度和購買意愿之間是否存在相關性？c.哪個因素對購買意愿影響最大？d.針對產品的改進建議。六、預測分析與決策支持要求：基于歷史銷售數據，使用統計方法進行預測分析，為決策提供支持。6.1歷史銷售數據如下（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請使用以下方法進行預測分析：a.計算移動平均數（MA）；b.計算移動平均線的趨勢（MA趨勢）；c.使用MA和MA趨勢預測2021年7月和8月的銷售額；d.分析預測結果，并解釋預測結果對銷售決策的意義。本次試卷答案如下：一、數據倉庫設計與應用1.a.實體和屬性：實體包括用戶、訂單、產品等；屬性包括用戶ID、姓名、訂單ID、訂單日期、產品名稱、價格等。b.關系和關聯：關系包括用戶與訂單、訂單與產品等；關聯通過主鍵和外鍵實現。c.維度和粒度：維度包括時間、地點、產品類別等；粒度可以是天、周、月或年。d.事實表和維度表的設計：事實表包含銷售額、數量等；維度表包含用戶、訂單、產品等詳細信息。2.a,b,d.范式化、反范式化、數據冗余、數據壓縮。3.a,c,d.數據是靜態的、數據是唯一的、數據是可變的。4.a.事實表包含業務數據，維度表包含描述數據。5.星型模式：中心是一個事實表，周圍是多個維度表。雪花模式：在星型模式的基礎上，維度表進一步規范化，減少冗余。6.處理數據質量的方法包括：數據清洗、數據驗證、數據標準化、數據去重。7.ETL過程包括：數據提取、數據轉換、數據加載。8.處理數據集成和數據同步的方法包括：使用ETL工具、數據同步工具、數據庫觸發器。9.數據粒度對數據分析的影響包括：提高數據分析的靈活性、支持不同層面的分析需求。10.處理數據倉庫的擴展性和可維護性的方法包括：模塊化設計、標準化數據模型、自動化測試。二、大數據技術與應用1.a.Hadoop：一個開源的分布式計算框架，用于處理大規模數據集。b.Spark：一個開源的分布式計算系統，用于處理實時數據。c.Kafka：一個開源的流處理平臺，用于處理高吞吐量的數據。d.Elasticsearch：一個開源的搜索引擎，用于全文搜索和分析。2.a,b,c,d.分布式計算、容錯性、高性能、低成本。3.Hadoop生態系統中的主要組件包括：HDFS（分布式文件系統）、MapReduce（分布式計算模型）、YARN（資源管理器）。4.Spark與Hadoop的區別在于：Spark提供了更豐富的API，支持實時數據處理，而Hadoop主要用于批量數據處理。5.Kafka的主要特點是：高吞吐量、可擴展性、容錯性、支持持久化。6.Elasticsearch的主要特點是：全文搜索、實時分析、可擴展性、高可用性。7.大數據技術在金融行業的應用包括：風險管理、欺詐檢測、客戶關系管理。8.大數據技術在醫療行業的應用包括：疾病預測、醫療數據分析、患者護理。9.大數據技術在互聯網行業的應用包括：推薦系統、廣告投放、用戶行為分析。10.大數據技術在制造業的應用包括：供應鏈管理、生產優化、產品研發。三、商業智能與分析1.a.數據收集和清洗：收集相關數據，進行數據清洗，確保數據質量。b.數據分析和挖掘：使用統計方法、機器學習等技術進行數據分析和挖掘。c.結果展示和可視化：使用圖表、儀表板等工具展示分析結果。2.a.Tableau：一個商業智能工具，用于數據可視化。b.PowerBI：一個商業智能工具，用于數據可視化和報告編制。c.Qlik：一個商業智能工具，用于數據可視化和探索性分析。d.Looker：一個商業智能工具，用于數據可視化和業務分析。3.a.數據挖掘：從大量數據中提取有價值的信息。b.機器學習：使計算機能夠從數據中學習并做出決策。c.人工智能：使計算機具有人類智能的能力。d.自然語言處理：使計算機能夠理解和處理自然語言。4.商業智能技術在企業決策過程中的作用包括：提供數據支持、提高決策效率、降低決策風險。5.商業智能技術在市場營銷中的應用包括：客戶細分、市場趨勢分析、營銷效果評估。6.商業智能技術在客戶關系管理中的應用包括：客戶行為分析、客戶滿意度調查、客戶忠誠度管理。7.商業智能技術在供應鏈管理中的應用包括：庫存管理、需求預測、供應商評估。8.商業智能技術在人力資源管理中的應用包括：員工績效分析、招聘效果評估、員工培訓需求分析。9.商業智能技術在風險管理中的應用包括：風險評估、風險預警、風險控制。10.商業智能技術在企業績效管理中的應用包括：關鍵績效指標（KPI）分析、績效評估、績效改進。四、數據可視化與報告編制4.1報告內容：a.折線圖：展示銷售額隨時間的變化趨勢。b.餅圖：展示不同銷售額占比。c.柱狀圖：展示每天的銷售數據。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、數據分析與洞察5.1分析與洞察：a.產品A的市場表現最佳，因為其滿意度、價格接受度和購買意愿均高于其他產品。b.產品的滿意度、價格接受度和購買意愿之間存在相關性，滿意度越高，價格接受