数据分析师笔试题
数据库系统工程师招聘笔试题及解答(某大型国企)
招聘数据库系统工程师笔试题及解答(某大型国企)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在关系数据库中，用来表示实体间联系的是：A. 属性B. 二维表C. 网状结构D. 树状结构答案：B. 二维表解析：在关系模型中，数据的逻辑结构是一张二维表，它由行和列组成。
每一行代表一个元组（实体），每一列表示一个属性（实体的一个特征）。
因此，在关系数据库中，实体间的联系是通过这些二维表来表示的。
2、下列关于事务的描述中，错误的是：A. 事务是数据库进行的基本工作单位B. 如果一个事务执行成功，则全部更新提交C. 如果一个事务执行失败，则已做过的更新被恢复原状D. 事务中的操作可以部分完成答案：D. 事务中的操作可以部分完成解析：事务是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单元，由有限个数据库操作组成。
事务应该满足ACID原则，即原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。
其中原子性要求事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不完成，因此事务中的操作不可以部分完成。
3、在数据库系统中，用来定义和描述数据库全局逻辑结构的是( )A. 数据字典B. 外模式C. 概念模式D. 内模式答案：C解析：在数据库的三级模式结构中，概念模式（Conceptual Schema）也称为逻辑模式，它定义了数据库中所有数据的整体逻辑结构，包括数据的组织、数据的联系、数据的完整性、安全性要求等，是数据库系统中全局数据逻辑结构的描述，是全体用户（包括应用程序员和最终用户）的公共数据视图。
数据字典（Data Dictionary）是对数据库系统中所有对象及其相互关系的描述和存储的集合，它包含了数据库中所有的元数据，但不直接定义数据的逻辑结构。
外模式（External Schema）也称为子模式或用户模式，它是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图。
大数据开发工程师招聘笔试题及解答(某大型央企)2025年
2025年招聘大数据开发工程师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据开发工程师在数据处理中经常使用的一种模式是将大规模数据集分成较小的部分，然后并行处理这些数据。
这种处理模式被称为：A、顺序处理B、并行处理C、串行处理D、实时处理2、大数据开发工程师需要频繁处理的数据量巨大，因此常常需要使用一些能够高效管理庞大数据集的技术。
下列哪个技术不是专门用于大数据处理的开源技术？A、HadoopB、SparkC、RedisD、Hive3、关于大数据处理的分布式技术，以下哪个选项不是常见的技术？A. Hadoop HDFSB. SparkC. NoSQL数据库D. Kafka4、在数据处理中，以下哪个指标通常用于描述数据的分布情况？A. 常数B. 标准差C. 直方图D. 频率5、下列哪种编程模型最适合用于处理大规模数据流的实时分析？A. MapReduceB. Spark StreamingC. Hadoop Batch ProcessingD. HiveQL6、在Hadoop生态系统中，哪个组件主要用于存储大量小文件会更加高效？A. HDFSB. HBaseC. HiveD. Amazon S37、大数据开发工程师在处理海量数据时，以下哪种技术通常用于提高数据处理速度和效率？A. MapReduceB. Hadoop Distributed File System (HDFS)C. Apache SparkD. NoSQL数据库8、在大数据项目中，以下哪个组件通常负责数据的清洗和预处理？A. 数据仓库B. ETL工具C. 数据挖掘模型D. 数据可视化工具9、大数据开发工程师在处理海量数据时，以下哪个工具通常用于数据的实时处理和分析？A. HadoopB. SparkC. HiveD. Storm 10、在数据仓库设计中，以下哪个数据模型是用来支持在线事务处理（OLTP）的系统？A. 星型模型B. 雪花模型C. 事实表-维度表模型D. 星网型模型二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、下列哪些是Hadoop生态系统中的组件？A. HDFSB. MapReduceC. SparkD. MySQLE. Hive2、在Apache Kafka中，下列关于Topic的说法正确的有哪些？A. Topic是由生产者创建的。
大数据开发工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)2024年
2024年招聘大数据开发工程师笔试题与参考答案(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪个技术栈是大数据开发工程师常用的核心技术栈之一？A、Java + Hadoop + SparkB、Python + Pandas + NumPyC、C++ + Redis + KafkaD、JavaScript + React + Node.js2、在大数据生态中，以下哪个组件用于实现数据仓库的构建？A、HiveB、HBaseC、ElasticsearchD、Kafka3、某大型国企在进行数据仓库设计时，需要考虑数据仓库的以下哪些特点？（多选）A、数据仓库是面向主题的B、数据仓库是集成的C、数据仓库是非易失的D、数据仓库是实时更新的4、在数据仓库的ETL（Extract, Transform, Load）过程中，以下哪个步骤属于数据转换阶段？（单选）A、数据抽取B、数据清洗C、数据加载D、数据映射5、在以下关于Hadoop的描述中，哪项是错误的？A、Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
B、Hadoop使用MapReduce编程模型来处理数据。
C、Hadoop的存储系统是HDFS（Hadoop Distributed File System），它不保证数据的原子性。
D、Hadoop的主要组件包括HDFS、MapReduce、YARN和ZooKeeper。
6、以下哪个不是Spark的组件？A、Spark SQLB、Spark StreamingC、Spark MLlibD、Hadoop YARN7、某大型国企的数据仓库中包含了一个用户行为数据表，该表记录了用户在平台上的浏览、购买等行为。
以下关于该数据表的说法，正确的是：A、该数据表应该是时序数据库，因为记录了用户的行为时间序列。
B、该数据表应该是文档数据库，因为存储了用户的具体行为描述。
BI工程师招聘笔试题及解答(某世界500强集团)2025年
2025年招聘BI工程师笔试题及解答(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1.（3分）在BI（商业智能）项目中，以下哪个步骤不属于数据清洗的范畴？A. 数据转换B. 数据验证C. 数据整合D. 数据抽取2.（3分）在BI分析中，以下哪个工具通常用于创建交互式报表？A. ExcelB. Power BIC. SQLD. Python3、关于数据挖掘与数据分析的区别，以下哪个描述是不准确的？A. 数据挖掘主要关注从大量数据中找出模式或趋势，而数据分析则更侧重于数据的深入理解和解释。
B. 数据挖掘常常涉及到复杂的算法和模型，数据分析则主要使用基本的统计方法。
C. 数据分析是为决策提供基于数据的支持，而数据挖掘的目的是发现未知的知识或规律。
D. 二者在处理数据的过程中，都会用到数据处理和预处理技术。
4、关于BI（商业智能）系统的功能，以下哪个描述不属于其核心功能？A. 能够提供实时数据分析报告，支持决策制定。
B. 仅用于企业内部的运营管理，不包括对市场环境的数据分析。
C. 通过数据预测未来趋势，支持战略规划。
D. 整合企业内外的数据，提供全面的数据视图。
5.在数据仓库的建设过程中，以下哪项不是数据仓库设计的关键因素？A. 数据源的设计B. 数据模型的设计C. 数据整合与清洗D. 数据可视化工具的选择6.在进行数据挖掘时，以下哪种方法常用于发现数据中的关联规则？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则挖掘D. 回归分析7.在数据仓库中，以下哪个层次的数据模型主要用于存储业务数据？A. 逻辑模型B. 物理模型C. 数据字典D. 规范化数据模型8.BI工程师在进行数据可视化时，通常会使用哪些工具？A. ExcelB. TableauC. SQLD. Python9.在数据仓库中，以下哪个步骤不属于ETL（Extract, Transform, Load）过程的一部分？A. Extract -从业务系统中提取数据B. Transform - 对数据进行清洗、转换和整合C. Load - 将处理后的数据加载到数据仓库中D. Data Modeling 10. 在进行数据分析时，以下哪个工具不是常用的数据分析工具？A. ExcelB. PythonC. RD. SQL二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1.在进行数据分析时，以下哪些工具是常用的数据分析和挖掘工具？（多选）A. ExcelB. SQLC. PythonD. R 语言2.在构建数据仓库时，以下哪些因素是需要重点考虑的？（多选）A. 数据源的选择B. 数据模型的设计C. 数据存储的性能D. 数据安全性和合规性3.（数字：3）在BI分析中，以下哪些工具是常用的数据可视化工具？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. SQL4.（数字：4）BI工程师在构建数据仓库时，通常需要考虑哪些关键因素？A. 数据质量B. 数据安全性C. 数据冗余D. 数据访问速度5.以下关于数据挖掘技术的描述中，哪些是正确的？（多选）A. 数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。
大数据开发工程师招聘笔试题与参考答案2025年
2025年招聘大数据开发工程师笔试题与参考答案(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在大数据处理中，以下哪个技术或框架主要用于实时数据流处理？A. HadoopB. SparkC. KafkaD. Flink2、在大数据存储中，HDFS（Hadoop Distributed File System）的设计目标是？A. 提供低延迟的数据访问B. 支持随机读写操作C. 提供高吞吐量的数据访问D. 适用于小型数据集3、题干：以下哪种数据结构最适合存储大规模数据集，并支持快速的数据检索？A. 数组B. 链表C. 树D. 哈希表4、题干：在分布式系统中，以下哪个组件负责处理数据分片和分布式事务？A. 数据库B. 应用服务器C. 分布式文件系统D. 分布式数据库中间件5、大数据开发工程师在处理大规模数据集时，通常使用的分布式文件系统是：A. HDFS（Hadoop Distributed File System）B. NFS（Network File System）C. SMB（Server Message Block）D. APFS（Apple File System）6、在数据仓库中，用于存储元数据的表通常被称为：A. fact table（事实表）B. dimension table（维度表）C. lookup table（查找表）D. metadata table（元数据表）7、大数据开发工程师在处理海量数据时，以下哪种技术通常用于数据存储和管理？A. 关系型数据库B. NoSQL数据库C. 文件系统D. 数据库管理系统8、在大数据技术中，以下哪个组件通常用于实现数据流处理？A. Hadoop MapReduceB. Apache KafkaC. Apache SparkD. Apache HBase9、在Hadoop生态系统中，用于进行分布式存储的是哪一个组件？A. HDFSB. YARNC. MapReduceD. Hive 10、以下哪个算法不是机器学习中的监督学习算法？A. 支持向量机（SVM）B. 决策树C. 深度学习D. K-均值聚类二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术或工具通常用于大数据开发？（）A、Hadoop HDFSB、Spark SQLC、MongoDBD、ElasticsearchE、MySQL2、以下哪些算法或模型在机器学习的大数据处理中应用广泛？（）A、K-Means聚类B、决策树C、神经网络D、朴素贝叶斯E、线性回归3、关于大数据开发工程师所需掌握的技术栈，以下哪些技术是必要的？（）A. Hadoop生态系统（包括HDFS、MapReduce、Hive等）B. Spark大数据处理框架C. NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）D. 关系型数据库（如MySQL、Oracle）E. 容器技术（如Docker）4、以下关于大数据处理流程的描述，哪些是正确的？（）A. 数据采集是大数据处理的第一步，需要从各种数据源获取原始数据。
数据库系统工程师招聘笔试题及解答
招聘数据库系统工程师笔试题及解答一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在数据库系统中，用于描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的是( )。
A. 概念模式B. 外模式C. 内模式D. 存储模式答案：A解析：在数据库系统中，存在三级模式结构，即概念模式、外模式和内模式。
•概念模式（Conceptual Schema）：也称为逻辑模式，它是数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的描述，是所有用户的公共数据视图。
一个数据库只有一个概念模式。
•外模式（External Schema）：也称为子模式或用户模式，是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。
一个数据库可以有多个外模式。
•内模式（Internal Schema）：也称为存储模式，是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。
一个数据库只有一个内模式。
因此，用于描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的是概念模式，选项A 正确。
2、关系数据库管理系统（RDBMS）中实现数据物理独立性的是( )。
A. 外模式/内模式映射B. 外模式/模式映射C. 模式/内模式映射D. 逻辑结构/物理结构映射答案：C解析：关系数据库管理系统（RDBMS）通过三级模式两级映像来实现数据的逻辑独立性和物理独立性。
•逻辑独立性：当模式改变时（例如增加新的关系、新的属性、改变属性的数据类型等），只要对外模式/模式映射做相应的改变，可以使外模式保持不变。
应用程序是依据数据的外模式编写的，从而应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性。
•物理独立性：当数据库的存储结构改变了（例如选用了另一种存储结构），由数据库管理员对模式/内模式做相应的改变，可以使模式保持不变，从而应用程序也不必改变。
保证了数据与程序的物理独立性，简称数据的物理独立性。
面试笔试题(Delphi工程师、数据分析、技术支持、C#工程师、软件测试)
数据分析测试题第一部分：计算机基础知识1、基础运算；0xA5（转换为十进制）：0361（转换为二进制）：255（转换为十六进制）：-39（转换为二进制）：7Xor5：5<<3:2、请描述内存存储机制中的Big-endian与Little-endian的区别；3、请列举你所熟知的几种文件系统类型,以及主流文件系统中常用的中文编码模式；4、常用硬盘的容量为1TB，请计算1TB所对应的字节数。
第二部分：逻辑推理5、请补填上第四行字符A B C D ED AE C BC D B E A_ _ _ _ _备选字符为：A、B、C、D、E，正确顺序是：______________。
6、有排列成一行的四户人家。
已知：A家在B家的隔壁；A家与D家并不相邻。
如果D家与C家也不相邻，那么，C家的隔壁是哪一家?7、“预杉”对于“须杼”那么8326对于________8、请选择正确的图形编号____。
9、找出下列与众不同的图形编号_____10、S先生、P先生、Q先生他们知道桌子的抽屉里有16张扑克牌：红桃A、Q、4 黑桃J、8、4、2、7、3 草花K、Q、5、4、6 方块A、5。
约翰教授从这16张牌中挑出一张牌来，并把这张牌的点数告诉 P先生，把这张牌的花色告诉Q先生。
这时，约翰教授问P先生和Q 先生：你们能从已知的点数或花色中推知这张牌是什么牌吗？于是，S先生听到如下的对话：P先生：我不知道这张牌。
Q先生：我知道你不知道这张牌。
P先生：现在我知道这张牌了。
Q先生：我也知道了。
听罢以上的对话，S先生想了一想，就正确地推出这张牌是什么牌.请问：这张牌是什么牌?技术支持工程师面试题一、列举硬盘品牌。
二、目前常见的数据存储设备有哪些？三、硬盘的接口方式有哪些？四、数制间的转换：1）十六进制0x2AF5转换成十进制_________2）十进制130 转换成十六进制_____________五、简述你对数据恢复的理解，如果知道原理请简述原理。
数据库系统工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)2024年
2024年招聘数据库系统工程师笔试题与参考答案(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1.在关系型数据库中，以下哪个关键字用于唯一标识表中的每一行数据？A. 主键B. 外键C. 候选键D. 组合键2.在SQL 中，用于从表中检索数据的命令是？A. INSERTB. SELECTC. UPDATED. DELETE3、关于数据库系统的日志机制，以下说法不正确的是：A. 日志记录了对数据库的所有操作，有助于数据恢复和故障排查。
B. 日志文件只存在于数据库服务器中，客户端无法访问。
C. 事务日志是数据库系统的重要组成部分，确保数据的完整性和一致性。
D. 日志文件记录了数据的变更历史，可以用于审计和数据追溯。
4、关于数据库设计范式理论，以下说法正确的是：A. 第三范式只需保证每个字段都是原子的，不受其他属性的依赖。
B. 第一范式关注的是消除表的部分冗余重复，只包括最小的完整信息项。
C. 第二范式要求所有非主键列之间都是完全独立的，没有传递依赖关系。
D. 数据库设计范式理论是为了简化数据模型，提高查询效率。
5.（分数：每题2分，共4分）关于数据库事务的描述中，正确的是：A. 事务可以无限制地分割成多个子事务。
B. 事务执行完毕对数据库数据做出的任何修改都一定会立即被永久保存。
C. 事务能够确保所有的数据库操作都得到正确执行或完全回滚到执行前的状态。
D. 事务提交时一定会成功执行所有的SQL语句，即使某些语句出错也不会受到影响。
6.（分数：每题2分，共4分）关于数据库索引的描述中，以下哪项是不正确的？A. 索引可以提高查询性能，但会降低数据插入速度。
B. 在所有情况下，使用索引的查询都比不使用索引的查询快。
C. 索引可以创建在表中的单个列上或组合列上。
D. 创建索引会占用额外的存储空间。
7.数据库管理系统（DBMS）的主要功能是什么？A. 提供图形用户界面（GUI）B. 管理和控制数据库资源C. 编写程序代码D. 进行数据分析8.在关系型数据库中，以下哪个概念用于描述数据之间的关联？A. 数据库表B. 字段C. 关系D. 索引9.关于数据库系统的描述，正确的是：A. 数据库系统只能存储结构化数据。
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数据分析师笔试题
1. 数据分析师的角色和职责
数据分析师在现代信息时代扮演着重要的角色，其职责主要包括
收集、清洗、分析和解释数据，为企业提供决策支持和业务优化的建议。
他们需要具备数理统计、编程和业务洞察等多种技能，以准确解
读数据并为企业带来商业价值。
2. 常见的数据分析工具和技术
数据分析师需要熟练掌握各种数据分析工具和技术，以更好地处
理和分析大规模的数据。
以下是一些常见的数据分析工具和技术：
a) SQL：结构化查询语言（SQL）是用于管理和处理关系数据库
的核心语言，数据分析师可以使用SQL进行数据提取、转换和加载（ETL）操作，以便进行后续分析。
b) Python/R：Python和R是两种常用的编程语言，它们在数据分
析和统计建模方面拥有丰富的生态系统和库。
数据分析师通常使用Python或R编写脚本来进行数据处理和统计分析。
c) Excel：Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛用于数据
分析和可视化。
数据分析师可以使用Excel进行数据整理、汇总和绘图，以便更好地理解和展示数据。
d) 数据可视化工具：数据可视化工具如Tableau、Power BI等能够将数据转化为直观、易于理解的图表和仪表盘。
数据分析师可以使用
这些工具来展示分析结果，帮助业务决策。
3. 数据收集和清洗
数据分析的第一步是收集和清洗数据，确保数据的完整性和准确性。
数据分析师需要了解数据来源，并进行数据抽取和转换操作，以
便获得一致的数据格式和结构。
常见的数据收集方式包括调查问卷、
日志文件、数据库和社交媒体等。
数据清洗是清除数据中的错误、重复、不完整或不一致的过程。
数据分析师需要使用各种技术和工具来处理缺失值、异常值和重复值，确保数据的质量和可靠性。
4. 数据分析和解释
在数据清洗完成后，数据分析师可以开始对数据进行分析和解释。
这包括统计分析、机器学习、数据挖掘和预测建模等技术手段。
数据
分析师需要根据业务需求选择合适的方法，探索数据背后的模式、关
联和趋势。
在进行数据分析时，数据分析师应当注重数据可视化。
通过将数
据转化为图表、图形和仪表盘，数据分析师可以更直观地呈现分析结果，帮助各个层级的决策者更好地理解数据。
5. 提供决策支持和优化建议
数据分析师最终的目标是为企业或组织提供决策支持和业务优化
的建议。
基于对数据的分析和解释，数据分析师可以发现问题并提供
解决方案，以改善业务流程、降低成本、提高效率和优化用户体验。
数据分析师需要从数据分析结果中抽象出有意义的洞察，并将其
转化为具体的行动计划和业务推荐。
这需要数据分析师具备业务理解
和沟通能力，能够与业务团队合作，找到数据分析与业务目标之间的
契合点，并将数据驱动决策融入企业文化中。
结论
数据分析师在当今数据驱动的时代扮演着重要角色。
他们通过收集、清洗和分析数据，为企业提供决策支持和业务优化的建议。
通过熟练
掌握各种数据分析工具和技术，数据分析师能够发现数据中的模式、
关联和趋势，并将其转化为有意义的洞察。
数据分析师需要具备数理
统计、编程和业务洞察等多种技能，以应对不断涌现的数据挑战，并
为企业带来商业价值。