数据仓库面试题集锦（附答案和数仓知识体系）

随着大数据时代的到来，数据仓库的构建和应用成为了许多企业的必备环节。对于想要进入数据仓库领域的求职者来说，掌握一定的知识和技能是必不可少的。本文将介绍数据仓库面试中常见的问题，并附上答案和数仓知识体系，帮助求职者更好地准备面试。

答案：数据仓库是一个面向主题、集成、非易失性的数据集合，用于支持管理层的决策过程。数据仓库的作用是将分散在各个业务系统中的数据整合到一起，形成一个统一的数据平台，方便数据分析师和业务人员对数据进行查询、分析和挖掘。

答案：数据仓库的构建流程包括数据源、数据抽取、数据清洗、数据转换和加载（ETL）、数据模型设计、数据存储和查询等步骤。其中，数据源包括各种业务系统的数据，数据抽取是将数据从数据源中抽取出来，数据清洗是对数据进行清洗和校验，数据转换和加载是将数据转换为目标数据模型，数据模型设计是对数据模型进行设计和构建，数据存储和查询是对数据进行分析和查询。

答案：数据仓库的数据模型包括维度模型和事实模型。维度模型是指数据在时间、地域、产品等维度上的分布，事实模型是指数据在业务事实上的分布，如销售额、点击量等。

答案：Python是一种常用的数据分析和数据处理语言，在数据仓库中的应用非常广泛。可以使用Python编写ETL脚本、数据清洗和处理的程序，以及数据分析和挖掘的算法等。

答案：数据仓库中的数据质量是数据分析和决策的重要保障。为了保证数据质量，需要进行数据清洗和校验，确保数据的准确性和完整性。同时，还需要建立数据质量评估和监控机制，及时发现和解决数据质量问题。

答案：数据仓库中存储着企业的核心数据，因此需要采取严格的安全措施。包括用户权限管理、数据加密、审计日志等措施，确保数据的安全性和保密性。

答案：大数据技术的广泛应用为数据仓库带来了新的发展机遇。可以在数据仓库中应用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，实现大规模数据的处理和分析，提高数据处理的效率和准确性。

总结：数据仓库是大数据时代的重要应用领域，对于想要进入该领域的人才来说，需要掌握一定的数仓知识和技能。在面试中，需要针对问题灵活运用所学知识，展示自己的能力和经验，同时也要不断学习和提升自己的技能，以适应不断变化的数据处理和分析需求。