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(gè)不是數(shù)據(jù)工程師常用的編程語(yǔ)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(yù)處理過(guò)程中，以下哪種操作不是常見(jiàn)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(gè)不是數(shù)據(jù)工程師常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)，以下哪種設(shè)計(jì)原則不是優(yōu)先考慮的？

A.數(shù)據(jù)一致性

B.數(shù)據(jù)獨(dú)立性

C.數(shù)據(jù)完整性

D.數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性

答案：D

5.下列哪個(gè)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(guò)程中，以下哪種算法不是常用的？

A.決策樹(shù)

B.K-means

C.支持向量機(jī)

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：D

二、簡(jiǎn)答題（每題4分，共16分）

1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中的主要任務(wù)。

答案：

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

（2）數(shù)據(jù)集成：將不同來(lái)源、格式的數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響。

2.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)，需要遵循的設(shè)計(jì)原則。

答案：

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

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

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

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

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

答案：

（1）決策樹(shù)：適用于分類和回歸問(wèn)題，具有直觀的解釋性。

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

（3）支持向量機(jī)：適用于分類和回歸問(wèn)題，具有較好的泛化能力。

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：適用于復(fù)雜問(wèn)題，具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，但參數(shù)較多，計(jì)算量大。

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

答案：

（1）Tableau：功能強(qiáng)大，操作簡(jiǎn)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(jí)應(yīng)用。

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

（4）Excel：功能全面，操作簡(jiǎn)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(jì)劃開(kāi)發(fā)一款在線購(gòu)物平臺(tái)，數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘。請(qǐng)根據(jù)以下情況，回答以下問(wèn)題：

（1）請(qǐng)列舉出數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)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(cāng)庫(kù)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(jì)：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型，包括事實(shí)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(wèn)控制等。

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

答案：

（1）決策樹(shù)

（2）K-means

（3）支持向量機(jī)

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（3）請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)可視化過(guò)程中，如何利用Tableau展示用戶購(gòu)買行為。

答案：

（1）創(chuàng)建數(shù)據(jù)源：將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Tableau，創(chuàng)建數(shù)據(jù)源。

（2）設(shè)計(jì)視圖：根據(jù)需求，設(shè)計(jì)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(shí)間、地區(qū)、商品類別等篩選數(shù)據(jù)。

（5）生成報(bào)告：生成報(bào)告，導(dǎo)出為PDF或PPT等格式。

2.某電商平臺(tái)希望提高用戶購(gòu)買轉(zhuǎn)化率，數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析。請(qǐng)根據(jù)以下情況，回答以下問(wèn)題：

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

答案：

（1）用戶訪問(wèn)量

（2）用戶活躍度

（3）頁(yè)面瀏覽量

（4）商品瀏覽量

（5）商品購(gòu)買轉(zhuǎn)化率

（2）請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

答案：

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

（2）數(shù)據(jù)清洗：刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、修正錯(cuò)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響。

（3）請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。

答案：

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

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：進(jìn)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(kù)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(jì)劃開(kāi)發(fā)一款在線教育平臺(tái)，數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘。請(qǐng)根據(jù)以下情況，回答以下問(wèn)題：

（1）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，包括事實(shí)表、維度表等。

答案：

（1）事實(shí)表：用戶表（用戶ID、姓名、性別、年齡、注冊(cè)時(shí)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(shí)間等）。

（2）維度表：用戶維度表（用戶ID、姓名、性別、年齡、注冊(cè)時(shí)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(qǐng)列舉出數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，可能使用到的算法。

答案：

（1）決策樹(shù)

（2）K-means

（3）支持向量機(jī)

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（3）請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)可視化過(guò)程中，如何利用PythonMatplotlib展示用戶學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)分布。

答案：

（1）導(dǎo)入數(shù)據(jù)：使用pandas庫(kù)讀取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：進(jìn)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(kù)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(tái)希望提高用戶購(gòu)買轉(zhuǎn)化率，數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析。請(qǐng)根據(jù)以下情況，回答以下問(wèn)題：

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

答案：

（1）用戶訪問(wèn)量

（2）用戶活躍度

（3）頁(yè)面瀏覽量

（4）商品瀏覽量

（5）商品購(gòu)買轉(zhuǎn)化率

（2）請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

答案：

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

（2）數(shù)據(jù)清洗：刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、修正錯(cuò)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響。

（3）請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。

答案：

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

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：進(jìn)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(kù)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(yǔ)言，而MATLAB主要用于數(shù)值計(jì)算和科學(xué)計(jì)算，不是數(shù)據(jù)工程師的常用編程語(yǔ)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(yù)處理過(guò)程中常見(jiàn)的操作，而數(shù)據(jù)集成是指將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)整合到一起，不是預(yù)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(chǔ)技術(shù)，而MySQL主要用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)，不是大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的首選。

4.D

解析思路：數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)獨(dú)立性和數(shù)據(jù)完整性是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)需要遵循的原則，而數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性雖然重要，但不是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)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(jì)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(shù)、K-means和支持向量機(jī)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(jiǎn)答題

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

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

（2）數(shù)據(jù)集成：將不同來(lái)源、格式的數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響。

2.數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)，需要遵循的設(shè)計(jì)原則：

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

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

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

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

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

（1）決策樹(shù)：適用于分類和回歸問(wèn)題，具有直觀的解釋性。

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

（3）支持向量機(jī)：適用于分類和回歸問(wèn)題，具有較好的泛化能力。

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：適用于復(fù)雜問(wèn)題，具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，但參數(shù)較多，計(jì)算量大。

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

（1）Tableau：功能強(qiáng)大，操作簡(jiǎn)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(jí)應(yīng)用。

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

（4）Excel：功能全面，操作簡(jiǎn)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(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)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(cāng)庫(kù)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(jì)：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型，包括事實(shí)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(wèn)控制等。

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

（1）決策樹(shù)

（2）K-means

（3）支持向量機(jī)

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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

（1）創(chuàng)建數(shù)據(jù)源：將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Tableau，創(chuàng)建數(shù)據(jù)源。

（2）設(shè)計(jì)視圖：根據(jù)需求，設(shè)計(jì)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(shí)間、地區(qū)、商品類別等篩選數(shù)據(jù)。

（5）生成報(bào)告：生成報(bào)告，導(dǎo)出為PDF或PPT等格式。

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

（1）用戶訪問(wèn)量

（2）用戶活躍度

（3）頁(yè)面瀏覽量

（4）商品瀏覽量

（5）商品購(gòu)買轉(zhuǎn)化率

數(shù)據(jù)工程師在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理：

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

（2）數(shù)據(jù)清洗：刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、修正錯(cuò)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響。

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

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

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：進(jìn)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(kù)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(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)：

（1）事實(shí)表：用戶表（用戶ID、姓名、性別、年齡、注冊(cè)時(shí)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(shí)間等）。

（2）維度表：用戶維度表（用戶ID、姓名、性別、年齡、注冊(cè)時(shí)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(guò)程中，可能使用到的算法：

（1）決策樹(shù)

（2）K-means

（3）支持向量機(jī)

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

數(shù)據(jù)可視化過(guò)程中，如何利用PythonMatplotlib展示用戶學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)分布：

（1）導(dǎo)入數(shù)據(jù)：使用pandas庫(kù)讀取數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：進(jìn)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(kù)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(guò)程中，需要關(guān)注的指標(biāo)：

（1）用戶訪問(wèn)量

（2）用戶活躍度

（3）頁(yè)面瀏覽量

（4）商品瀏