数据仓库面试题及答案（数据仓库面试中可能会遇到的问题）

数据仓库面试中可能会遇到的问题

介绍一下数据仓库以及其作用

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、历史数据的数据库，用于支持管理决策。它用一种特定的、面向主题的数据模型，支持大量并发的查询、维度分析和数据挖掘。数据仓库将机构各个部门的不同源的数据整合、清洗、加工并存储起来，这些部门包括：财务、营销、物流和人力资源等。数据仓库可以通过数据挖掘技术为用户提供分析报表、报表设计、联机分析处理、维度分析、多维分析、在线分析处理等服务。

什么是数据抽取？数据抽取的方法有哪些？

数据抽取是指从源数据系统中将数据提取并转换为目标数据仓库的过程。通常情况下，源数据存储在企业的各个系统中，拥有不同的数据结构和数据类型，因此需要进行数据抽取。数据抽取的方法包括：

1. 基于时间戳增量抽取：通过比较源数据和目标数据仓库的时间戳来判断源数据是否有变化，只抽取变化的部分。
2. 全量抽取：将源数据从头到尾全部抽取。
3. 增量抽取：将某段时间内新增或变更的数据抽取。

您会如何进行数据质量控制和数据清洗？

数据质量对于数据仓库中的信息分析和决策具有重要的影响。如果数据质量差，则分析结果会出现明显的误差，进而可能导致错误的决策。针对数据质量问题，需要掌握数据清洗的方法。数据清洗包括以下步骤：

1. 数据去重：对于记录重复的情况，只保留其中一条。
2. 数据归一化：将相似的数据合并成一条，以减少数据冗余。
3. 数据处理：去除错误数据。
4. 数据格式化：将数据转换为规范的格式。
5. 数据集成：将不同来源的数据整合成一条记录，以减少数据冗余。

以上是关于数据仓库面试中可能会遇到的问题，希望对大家有所帮助。