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数据建模面试试题及答案

面试试题1：解释第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。

问题背景：

本题旨在考察面试者对数据库范式的基本理解，以及如何通过范式规范数据表设计，以避免数据冗余和更新异常。

试题答案：

1.第一范式（1NF）

定义：第一范式要求每个表中的所有字段都是原子性的，即每个字段只包含不可分割的最小数据单位，不存在重复的组。

例子：一个员工信息表，其中包含员工ID、姓名、地址等信息。如果地址字段中包含街道、城市和邮编，那么这个表就不符合1NF。应该将地址字段拆分为街道、城市和邮编三个字段。

答案：第一范式确保了数据的原子性。

2.第二范式（2NF）

定义：第二范式要求表中的所有非主键字段完全依赖于主键，即每个非主键字段都必须依赖于整个主键，而不是主键的一部分。

例子：一个订单表，其中包含订单ID、客户ID、客户姓名和订单金额。这里，客户姓名不是直接依赖于订单ID，而是依赖于客户ID。因此，这个表不符合2NF。

答案：第二范式消除了部分依赖，确保了数据的独立性。

3.第三范式（3NF）

定义：第三范式要求表中的所有字段不仅依赖于主键，而且不存在传递依赖，即非主键字段不依赖于其他非主键字段。

例子：一个学生表，其中包含学生ID、课程ID、课程名称和教师名称。这里，教师名称依赖于课程ID，而不是学生ID，因此存在传递依赖。

答案：第三范式消除了传递依赖，进一步确保了数据的独立性。

面试试题2：如何在数据建模过程中处理缺失值？

问题背景：

本题考察面试者对数据清洗和预处理的理解，以及如何处理数据集中的缺失值。

试题答案：

1.理解缺失值的类型和原因：

随机缺失：数据缺失是随机的，不依赖于其他变量。

非随机缺失：数据缺失有特定的模式或原因，可能与某些变量有关。

2.处理方法：

删除缺失值：如果缺失值较少，可以考虑删除含有缺失值的记录。

填充缺失值：

均值/中位数/众数填充：对于数值型数据，可以使用均值、中位数或众数来填充缺失值。

使用模型预测：可以使用回归、决策树等模型预测缺失值。

前向填充/后向填充：对于时间序列数据，可以使用前一个或后一个非缺失值来填充。

多重插补：使用统计模型生成多个可能的填充值，创建多个完整的数据集进行分析。

答案：处理缺失值的方法取决于缺失值的类型和分布，以及数据集的大小和业务需求。

面试试题3：解释什么是维度表和事实表，并给出一个例子。

问题背景：

本题考察面试者对数据仓库中表类型的理解，以及如何在实际业务场景中应用这些概念。

试题答案：

1.维度表：

定义：维度表包含描述性信息，通常用于对事实表中的数据进行分类和描述。维度表通常包含文本字段，用于过滤、分组和标签事实表中的数据。

例子：一个电子商务平台的数据仓库中，维度表可能包括产品维度表（包含产品ID、产品名称、品牌、类别等），时间维度表（包含日期、月份、年份等），客户维度表（包含客户ID、姓名、地址等）。

2.事实表：

定义：事实表包含度量值或事实，通常是数值型数据，用于表示业务过程的性能指标。事实表通常包含外键，用于与维度表关联。

例子：在同一个电子商务平台的数据仓库中，事实表可能是一个销售事实表，包含销售ID、销售日期、产品ID、客户ID、销售额等。这个表中的销售额是度量值，而产品ID和客户ID是外键，用于与产品维度表和客户维度表关联。

答案：维度表和事实表是数据仓库设计中两个基本的概念，它们共同构成了星型模式或雪花模式，用于支持复杂的数据分析和报告。