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)計與實施試題

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)計與實施試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、關(guān)系數(shù)據(jù)庫設(shè)計要求：根據(jù)以下給定的實體和關(guān)系，設(shè)計一個符合第三范式的關(guān)系數(shù)據(jù)庫模式，并寫出每個關(guān)系的屬性列表。1.實體：員工（Employee）-員工編號（EmployeeID）-姓名（Name）-部門編號（DepartmentID）-職位（Position）-薪資（Salary）2.實體：部門（Department）-部門編號（DepartmentID）-部門名稱（DepartmentName）-部門負責(zé)人（Leader）3.實體：項目（Project）-項目編號（ProjectID）-項目名稱（ProjectName）-預(yù)算（Budget）-開始日期（StartDate）-結(jié)束日期（EndDate）4.實體：員工項目參與（EmployeeProject）-員工編號（EmployeeID）-項目編號（ProjectID）-參與角色（Role）-參與日期（JoinDate）二、數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)建模要求：根據(jù)以下業(yè)務(wù)需求，設(shè)計一個數(shù)據(jù)倉庫的星型模式。1.業(yè)務(wù)需求：-需要分析不同部門在不同時間段內(nèi)的項目完成情況。-需要分析不同員工在不同項目中的參與情況。-需要分析項目的預(yù)算執(zhí)行情況。2.星型模式設(shè)計：-中心表：項目（Project）-項目編號（ProjectID）-項目名稱（ProjectName）-預(yù)算（Budget）-開始日期（StartDate）-結(jié)束日期（EndDate）-邊緣表：部門（Department）-部門編號（DepartmentID）-部門名稱（DepartmentName）-部門負責(zé)人（Leader）-邊緣表：員工（Employee）-員工編號（EmployeeID）-姓名（Name）-部門編號（DepartmentID）-職位（Position）-薪資（Salary）-邊緣表：員工項目參與（EmployeeProject）-員工編號（EmployeeID）-項目編號（ProjectID）-參與角色（Role）-參與日期（JoinDate）三、數(shù)據(jù)倉庫ETL過程要求：根據(jù)以下數(shù)據(jù)源和目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫，設(shè)計一個ETL過程。1.數(shù)據(jù)源：-員工信息表（EmployeeInfo）-員工編號（EmployeeID）-姓名（Name）-部門編號（DepartmentID）-職位（Position）-薪資（Salary）-部門信息表（DepartmentInfo）-部門編號（DepartmentID）-部門名稱（DepartmentName）-部門負責(zé)人（Leader）-項目信息表（ProjectInfo）-項目編號（ProjectID）-項目名稱（ProjectName）-預(yù)算（Budget）-開始日期（StartDate）-結(jié)束日期（EndDate）-員工項目參與信息表（EmployeeProjectInfo）-員工編號（EmployeeID）-項目編號（ProjectID）-參與角色（Role）-參與日期（JoinDate）2.目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫：-項目表（Project）-項目編號（ProjectID）-項目名稱（ProjectName）-預(yù)算（Budget）-開始日期（StartDate）-結(jié)束日期（EndDate）-部門表（Department）-部門編號（DepartmentID）-部門名稱（DepartmentName）-部門負責(zé)人（Leader）-員工表（Employee）-員工編號（EmployeeID）-姓名（Name）-部門編號（DepartmentID）-職位（Position）-薪資（Salary）-員工項目參與表（EmployeeProject）-員工編號（EmployeeID）-項目編號（ProjectID）-參與角色（Role）-參與日期（JoinDate）ETL過程設(shè)計：1.數(shù)據(jù)抽?。‥xtract）：從數(shù)據(jù)源中抽取員工信息、部門信息、項目信息和員工項目參與信息。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（Transform）：對抽取的數(shù)據(jù)進行清洗、去重、格式化等操作。3.數(shù)據(jù)加載（Load）：將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫中。四、數(shù)據(jù)倉庫粒度設(shè)計要求：根據(jù)以下業(yè)務(wù)需求，設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫的粒度層次。1.業(yè)務(wù)需求：-需要分析每日的銷售數(shù)據(jù)。-需要分析每月的銷售數(shù)據(jù)。-需要分析每年的銷售數(shù)據(jù)。2.粒度層次設(shè)計：-低粒度：銷售記錄-記錄編號（RecordID）-產(chǎn)品編號（ProductID）-銷售數(shù)量（Quantity）-銷售價格（Price）-銷售日期（SaleDate）-中粒度：日銷售匯總-日期（Date）-產(chǎn)品編號（ProductID）-總銷售額（TotalSales）-高粒度：月銷售匯總-年份（Year）-月份（Month）-產(chǎn)品編號（ProductID）-總銷售額（TotalSales）-更高粒度：年銷售匯總-年份（Year）-產(chǎn)品編號（ProductID）-總銷售額（TotalSales）五、數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)質(zhì)量管理要求：根據(jù)以下數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，設(shè)計相應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查和處理流程。1.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：-銷售記錄中的銷售價格存在負數(shù)。-部分員工信息缺失。-項目信息表中的項目結(jié)束日期早于開始日期。2.數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查和處理流程：-銷售價格檢查：-檢查銷售記錄中的銷售價格是否為負數(shù)。-如果發(fā)現(xiàn)負數(shù)，則標(biāo)記為異常，并記錄異常信息。-員工信息檢查：-檢查員工信息表中的姓名、部門編號、職位、薪資等字段是否完整。-如果發(fā)現(xiàn)缺失信息，則標(biāo)記為異常，并記錄異常信息。-項目信息檢查：-檢查項目信息表中的項目結(jié)束日期是否早于開始日期。-如果發(fā)現(xiàn)結(jié)束日期早于開始日期，則標(biāo)記為異常，并記錄異常信息。-數(shù)據(jù)清洗：-對標(biāo)記為異常的數(shù)據(jù)進行清洗。-如果銷售價格為負數(shù)，則將價格置為0。-如果員工信息缺失，則根據(jù)部門編號查找對應(yīng)部門信息填充。-如果項目結(jié)束日期早于開始日期，則將結(jié)束日期修正為開始日期。六、數(shù)據(jù)倉庫查詢優(yōu)化要求：根據(jù)以下查詢場景，設(shè)計相應(yīng)的查詢優(yōu)化策略。1.查詢場景：-查詢特定部門在過去一年內(nèi)的項目完成情況。-查詢特定員工在過去半年內(nèi)的項目參與情況。2.查詢優(yōu)化策略：-使用物化視圖：對于頻繁查詢且數(shù)據(jù)變化不大的場景，可以使用物化視圖來存儲查詢結(jié)果，提高查詢效率。-索引優(yōu)化：在項目表和員工項目參與表中，針對項目編號和員工編號字段建立索引，加快查詢速度。-查詢語句優(yōu)化：-對于特定部門的項目完成情況查詢，可以編寫帶有JOIN的查詢語句，通過連接部門和項目表來獲取數(shù)據(jù)。-對于特定員工的參與情況查詢，可以編寫帶有WHERE子句的查詢語句，通過指定員工編號和時間范圍來獲取數(shù)據(jù)。-查詢緩存：對于經(jīng)常執(zhí)行的查詢，可以使用查詢緩存來存儲查詢結(jié)果，減少數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)。本次試卷答案如下：一、關(guān)系數(shù)據(jù)庫設(shè)計1.員工（Employee）-員工編號（EmployeeID）-姓名（Name）-部門編號（DepartmentID）-職位（Position）-薪資（Salary）2.部門（Department）-部門編號（DepartmentID）-部門名稱（DepartmentName）-部門負責(zé)人（Leader）3.項目（Project）-項目編號（ProjectID）-項目名稱（ProjectName）-預(yù)算（Budget）-開始日期（StartDate）-結(jié)束日期（EndDate）4.員工項目參與（EmployeeProject）-員工編號（EmployeeID）-項目編號（ProjectID）-參與角色（Role）-參與日期（JoinDate）解析思路：-根據(jù)給定的實體，分析每個實體的屬性，確保屬性與實體相關(guān)且唯一。-確保每個關(guān)系都符合第三范式，即每個屬性都直接依賴于主鍵，沒有傳遞依賴。-為每個實體創(chuàng)建一個關(guān)系表，并定義相應(yīng)的屬性。二、數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)建模解析思路：-根據(jù)業(yè)務(wù)需求，確定需要分析的數(shù)據(jù)維度和事實表。-設(shè)計星型模式，將中心表（事實表）與多個邊緣表（維度表）關(guān)聯(lián)。-確保中心表包含所有需要分析的事實數(shù)據(jù)，邊緣表包含相關(guān)維度數(shù)據(jù)。三、數(shù)據(jù)倉庫ETL過程解析思路：-分析數(shù)據(jù)源和目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)，確定數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載的步驟。-設(shè)計數(shù)據(jù)抽取過程，包括數(shù)據(jù)源連接和數(shù)據(jù)選擇。-設(shè)計數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程，包括數(shù)據(jù)清洗、去重、格式化等操作。-設(shè)計數(shù)據(jù)加載過程，包括數(shù)據(jù)插入和數(shù)據(jù)更新。四、數(shù)據(jù)倉庫粒度設(shè)計解析思路：-根據(jù)業(yè)務(wù)需求，確定需要分析的粒度層次。-設(shè)計低粒度、中粒度、高粒度和更高粒度的數(shù)據(jù)表。-確保每個粒度層次的數(shù)據(jù)表能夠滿足相應(yīng)的分析需求。五、數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)質(zhì)量管理解析思路：-識別數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，如負數(shù)銷售價格、缺失員工信息和