2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計與數(shù)據(jù)建模技巧試題解析

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計與數(shù)據(jù)建模技巧試題解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計原則要求：運用所學(xué)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計原則，設(shè)計一個簡單的學(xué)生管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，包括學(xué)生表、課程表和成績表，并設(shè)計相應(yīng)的約束條件。1.設(shè)計學(xué)生表（Student）的結(jié)構(gòu)，包括字段：學(xué)生編號（學(xué)號，主鍵）、姓名、性別、年齡、班級編號（外鍵，參照班級表班級編號）。2.設(shè)計課程表（Course）的結(jié)構(gòu)，包括字段：課程編號（主鍵）、課程名稱、學(xué)分、教師編號（外鍵，參照教師表教師編號）。3.設(shè)計成績表（Score）的結(jié)構(gòu)，包括字段：成績編號（主鍵）、學(xué)生編號（外鍵，參照學(xué)生表學(xué)生編號）、課程編號（外鍵，參照課程表課程編號）、成績（數(shù)值型）。4.設(shè)計班級表（Class）的結(jié)構(gòu)，包括字段：班級編號（主鍵）、班級名稱、班主任編號（外鍵，參照教師表教師編號）。5.設(shè)計教師表（Teacher）的結(jié)構(gòu)，包括字段：教師編號（主鍵）、姓名、性別、年齡、職稱。二、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計方法要求：根據(jù)所學(xué)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計方法，設(shè)計一個簡單的銷售數(shù)據(jù)倉庫，包括事實表和維度表，并說明其數(shù)據(jù)模型。1.設(shè)計銷售數(shù)據(jù)倉庫的事實表（SalesFact），包括字段：銷售訂單編號（主鍵）、客戶編號（外鍵，參照客戶表客戶編號）、產(chǎn)品編號（外鍵，參照產(chǎn)品表產(chǎn)品編號）、銷售日期（日期型）、銷售額、利潤。2.設(shè)計銷售數(shù)據(jù)倉庫的維度表（CustomerDim），包括字段：客戶編號（主鍵）、客戶名稱、客戶等級、聯(lián)系方式、客戶地址。3.設(shè)計銷售數(shù)據(jù)倉庫的維度表（ProductDim），包括字段：產(chǎn)品編號（主鍵）、產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品類別、產(chǎn)品描述、產(chǎn)品庫存。4.設(shè)計銷售數(shù)據(jù)倉庫的維度表（DateDim），包括字段：日期（主鍵）、年、月、日、季度、年份。5.說明銷售數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型，包括事實表和維度表之間的關(guān)系。四、數(shù)據(jù)建模中的雪花模型與星型模型對比要求：比較雪花模型與星型模型在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中的優(yōu)缺點，并舉例說明在實際項目中的應(yīng)用場景。1.雪花模型與星型模型的定義。2.雪花模型與星型模型在數(shù)據(jù)冗余度方面的比較。3.雪花模型與星型模型在查詢性能方面的比較。4.雪花模型與星型模型在數(shù)據(jù)維護方面的比較。5.雪花模型與星型模型在實際項目中的應(yīng)用場景舉例。五、數(shù)據(jù)倉庫ETL過程要求：描述數(shù)據(jù)倉庫ETL過程的主要步驟，并說明每個步驟的目的和重要性。1.數(shù)據(jù)抽取（Extract）的步驟和目的。2.數(shù)據(jù)清洗（Transform）的步驟和目的。3.數(shù)據(jù)加載（Load）的步驟和目的。4.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程中的常見問題及解決方法。5.ETL過程中的數(shù)據(jù)質(zhì)量保證措施。六、數(shù)據(jù)建模中的粒度管理要求：解釋數(shù)據(jù)建模中的粒度管理概念，并說明粒度選擇對數(shù)據(jù)倉庫性能和可用性的影響。1.數(shù)據(jù)粒度的定義和分類。2.粒度選擇對數(shù)據(jù)倉庫性能的影響。3.粒度選擇對數(shù)據(jù)倉庫可用性的影響。4.粒度管理在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中的應(yīng)用。5.如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的粒度。本次試卷答案如下：一、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計原則1.學(xué)生表（Student）結(jié)構(gòu)：-學(xué)號（主鍵）-姓名-性別-年齡-班級編號（外鍵，參照班級表班級編號）2.課程表（Course）結(jié)構(gòu)：-課程編號（主鍵）-課程名稱-學(xué)分-教師編號（外鍵，參照教師表教師編號）3.成績表（Score）結(jié)構(gòu)：-成績編號（主鍵）-學(xué)生編號（外鍵，參照學(xué)生表學(xué)生編號）-課程編號（外鍵，參照課程表課程編號）-成績（數(shù)值型）4.班級表（Class）結(jié)構(gòu)：-班級編號（主鍵）-班級名稱-班主任編號（外鍵，參照教師表教師編號）5.教師表（Teacher）結(jié)構(gòu)：-教師編號（主鍵）-姓名-性別-年齡-職稱解析思路：-設(shè)計關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時，首先要明確各個實體及其屬性，然后根據(jù)實體之間的關(guān)系確定表與表之間的關(guān)聯(lián)。-確定主鍵和外鍵，確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。-根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計合理的約束條件，如非空約束、唯一約束、外鍵約束等。二、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計方法1.銷售數(shù)據(jù)倉庫的事實表（SalesFact）結(jié)構(gòu)：-銷售訂單編號（主鍵）-客戶編號（外鍵，參照客戶表客戶編號）-產(chǎn)品編號（外鍵，參照產(chǎn)品表產(chǎn)品編號）-銷售日期（日期型）-銷售額-利潤2.銷售數(shù)據(jù)倉庫的維度表（CustomerDim）結(jié)構(gòu)：-客戶編號（主鍵）-客戶名稱-客戶等級-聯(lián)系方式-客戶地址3.銷售數(shù)據(jù)倉庫的維度表（ProductDim）結(jié)構(gòu)：-產(chǎn)品編號（主鍵）-產(chǎn)品名稱-產(chǎn)品類別-產(chǎn)品描述-產(chǎn)品庫存4.銷售數(shù)據(jù)倉庫的維度表（DateDim）結(jié)構(gòu)：-日期（主鍵）-年-月-日-季度-年份解析思路：-數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計時，首先要明確事實表和維度表的結(jié)構(gòu)。-事實表用于存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，維度表用于提供數(shù)據(jù)上下文。-根據(jù)業(yè)務(wù)需求，確定事實表和維度表中的字段，并確保它們之間的關(guān)系正確。三、數(shù)據(jù)建模中的雪花模型與星型模型對比1.雪花模型與星型模型的定義：-星型模型：以事實表為中心，維度表直接連接到事實表，結(jié)構(gòu)簡單，查詢性能較好。-雪花模型：在星型模型的基礎(chǔ)上，將維度表進一步規(guī)范化，降低數(shù)據(jù)冗余，但查詢性能可能受到影響。2.雪花模型與星型模型在數(shù)據(jù)冗余度方面的比較：-星型模型：數(shù)據(jù)冗余度較高，維度表中的數(shù)據(jù)在多個事實表中重復(fù)。-雪花模型：數(shù)據(jù)冗余度較低，維度表中的數(shù)據(jù)只存儲一次。3.雪花模型與星型模型在查詢性能方面的比較：-星型模型：查詢性能較好，因為維度表與事實表直接連接。-雪花模型：查詢性能可能受到影響，因為需要多次連接維度表。4.雪花模型與星型模型在數(shù)據(jù)維護方面的比較：-星型模型：數(shù)據(jù)維護較為簡單，因為維度表與事實表直接連接。-雪花模型：數(shù)據(jù)維護較為復(fù)雜，因為需要維護多個維度表。5.雪花模型與星型模型在實際項目中的應(yīng)用場景舉例：-星型模型：適用于查詢性能要求較高，數(shù)據(jù)冗余度可接受的項目。-雪花模型：適用于數(shù)據(jù)冗余度較高，查詢性能要求較低的項目。四、數(shù)據(jù)倉庫ETL過程1.數(shù)據(jù)抽?。‥xtract）的步驟和目的：-步驟：從源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)。-目的：獲取用于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)清洗（Transform）的步驟和目的：-步驟：對提取的數(shù)據(jù)進行清洗，包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。-目的：確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。3.數(shù)據(jù)加載（Load）的步驟和目的：-步驟：將清洗后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。-目的：為數(shù)據(jù)倉庫提供完整、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。4.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程中的常見問題及解決方法：-問題：數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一。-解決方法：使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具進行格式轉(zhuǎn)換。5.ETL過程中的數(shù)據(jù)質(zhì)量保證措施：-數(shù)據(jù)清洗：確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。-數(shù)據(jù)驗證：驗證數(shù)據(jù)是否符合業(yè)務(wù)規(guī)則。-數(shù)據(jù)監(jiān)控：監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量變化，及時發(fā)現(xiàn)問題。五、數(shù)據(jù)建模中的粒度管理1.數(shù)據(jù)粒度的定義和分類：-定義：數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的細(xì)化程度。-分類：低粒度（細(xì)粒度）、中粒度、高粒度。2.粒度選擇對數(shù)據(jù)倉庫性能的影響：-低粒度：查詢性能較好，但數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)不足。-高粒度：數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)豐富，但查詢性能較差。3.粒度選擇對數(shù)據(jù)倉庫可用性的影響：-低粒度：數(shù)據(jù)可用性較高，但可能無