数据仓库工程师面试题

涵盖技术、项目与思维的考查要点

数据仓库基础概念

在面试中，基础概念是必问的内容。面试官可能会问：“请阐述数据仓库和数据库的区别。”数据仓库主要用于支持管理决策，是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。而数据库是面向事务的，用于日常的数据处理。例如，电商企业的数据库会实时记录每一笔订单交易，而数据仓库则会对这些订单数据进行整合分析，用于预测销售趋势。

还有可能问到“什么是etl？”etl即extract（抽取）、transform（转换）、load（加载），是将数据从源系统抽取出来，进行清洗、转换等操作后加载到数据仓库的过程。比如，从多个业务系统抽取用户信息，去除重复数据、统一数据格式后加载到数据仓库。

数据建模知识

数据建模是数据仓库的核心。面试官也许会问：“常见的数据建模方法有哪些？”常见的有范式建模和维度建模。范式建模遵循数据库设计的范式，保证数据的一致性和完整性，适用于事务处理系统。维度建模以分析决策为目的，包含事实表和维度表，更适合数据仓库。以超市销售分析为例，事实表记录销售事实，如销售数量、金额等，维度表包含时间、商品、顾客等维度。

“如何设计星型模型和雪花型模型？”星型模型中，事实表直接与维度表相连，结构简单，查询效率高。雪花型模型是星型模型的扩展，维度表可以进一步细分。例如，在星型模型中商品维度表包含所有商品信息，而雪花型模型可以将商品维度表拆分为商品分类表和具体商品表。

工具使用能力

数据仓库工程师需要掌握相关工具。面试官可能会问：“你熟悉哪些etl工具？”常见的有informatica、talend、datastage等。比如，informatica功能强大，适用于大型企业复杂的数据集成场景；talend开源且易于上手，适合中小企业。

“如何使用hive进行数据处理？”hive是基于hadoop的数据仓库工具，通过类sql语言hql进行数据查询和分析。例如，可以使用hive对日志数据进行统计分析，计算不同时间段的访问量。

项目经验考查

面试官会关注你的项目经验。“请介绍一个你参与过的数据仓库项目。”你需要详细描述项目背景、目标、自己在项目中的职责和贡献。比如，在一个金融行业的数据仓库项目中，负责数据清洗和转换工作，通过优化etl流程提高了数据加载效率。

“项目中遇到过哪些挑战，是如何解决的？”可能会遇到数据质量问题，如数据缺失、错误等。可以通过数据清洗规则、数据校验等方法解决。例如，在处理客户信息时，发现部分手机号码格式错误，通过编写正则表达式进行格式校验和修正。

数据分析与思维能力

数据分析和思维能力也很重要。面试官可能会问：“如何对数据仓库中的数据进行数据分析？”可以使用sql进行基本的查询统计，也可以使用python、r等工具进行高级分析和可视化。例如，使用python的pandas库进行数据处理，matplotlib库进行数据可视化。

“请举例说明你如何运用数据分析解决业务问题。”比如，通过分析销售数据发现某一地区某类产品销售下滑，进一步分析发现是竞争对手推出了类似产品，建议企业调整营销策略。