BI常见面试问题总结

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华为BI工程师面试题
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招聘BI工程师面试题与参考回答面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请解释什么是商业智能（Business Intelligence, BI），并描述BI系统在企业决策中的作用。

此外，请简述一个实际场景，说明BI是如何帮助企业提高效率或解决问题的。

参考答案：商业智能（BI）定义：商业智能是一种综合性的概念，它涵盖了多种技术和应用，旨在帮助企业收集、集成、分析并呈现有用的业务信息，以便管理层做出更为明智的数据驱动型决策。

BI系统通常包括数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘、查询报表、仪表板等组件，它们共同为企业提供对内部运营和外部环境的深刻洞察。

BI系统在企业决策中的作用：1.数据整合与清洗：BI系统能够从不同的数据源中提取数据，并将其转换为统一格式，便于分析。

2.深入分析：利用高级分析技术如OLAP和数据挖掘，BI可以帮助发现隐藏在数据背后的模式、趋势以及关联性。

3.可视化展示： BI工具通过图表、仪表盘等形式将复杂的数据以直观的方式展现给决策者，使他们更容易理解关键指标的变化。

4.辅助决策：基于上述功能，BI系统可以支持企业制定短期战术调整和长期战略规划，从而提高竞争力。

实际应用场景示例：假设一家零售公司正在努力提高其库存周转率并减少滞销商品的数量。

通过建立BI系统，该公司能够实时监控各个门店的销售数据，并对其进行深入分析。

例如，通过数据挖掘技术发现某些产品在特定季节或时间段内的销售表现不佳。

基于这些分析结果，公司可以及时调整采购策略，减少此类产品的进货量，同时增加热销商品的库存，最终实现优化库存结构、提高资金使用效率的目的。

解析：此题考查了应聘者对于BI基本概念的理解及其对企业价值的认识。

一个好的答案不仅限于理论层面的阐述，还应该能够结合具体案例来展示BI的实际应用效果。

这有助于评估应聘者是否具备将理论知识转化为实践操作的能力，以及他们在面对实际问题时运用BI技术解决问题的潜力。

第二题题目描述：请您谈谈您对BI（商业智能）工程师这个角色的理解，以及您认为一个优秀的BI工程师应该具备哪些核心技能？参考回答：回答内容：我认为BI工程师是负责从数据中提取有价值信息、构建数据模型、设计报表和仪表板，以支持企业决策的专业人士。

bi工程师面试题作文正文：BI工程师面试题一、背景介绍在现代信息化时代，数据已经成为各个行业的重要资源，而BI工程师就是负责管理、分析和利用这些数据的专业人士。

BI工程师面试题旨在评估应聘者的数据分析能力、技术知识和解决问题的能力。

下面将围绕BI工程师面试题展开讨论。

二、面试题举例1. 数据清洗在数据分析过程中，数据清洗是非常重要的一步。

请简要说明你在清洗数据时经常遇到的问题，并提供解决方案。

数据清洗是指对数据进行检查、修正和删除，以确保数据的完整性、准确性和可靠性。

在清洗数据时，常遇到的问题包括缺失值、异常值、重复值等。

解决方案可以通过以下步骤实现：- 缺失值处理：可以选择删除包含缺失值的记录，或者使用插值等方法填充缺失值。

- 异常值处理：可以通过定义合理的阈值进行筛选并删除异常值，或者根据业务需求进行修正。

- 重复值处理：可以使用数据库的去重功能，或者通过编程手段进行判断并删除重复值。

2. 数据可视化数据可视化是BI工程师的一项重要任务。

请简要说明你在数据可视化方面的经验，并列举你熟悉的数据可视化工具。

数据可视化通过图表、地图、仪表盘等方式，将数据转化为直观、易于理解的形式，帮助用户更好地理解和分析数据。

在数据可视化方面的经验可以包括以下方面：- 选择合适的图表类型：根据数据的类型和分析目的，选择合适的柱状图、折线图、饼图等图表类型。

- 设计清晰易懂的图表：合理选择颜色、标签，注明单位、数据源等信息，以确保图表表达清晰。

- 熟悉数据可视化工具：例如Tableau、Power BI、Excel等，具备使用这些工具进行数据可视化的能力。

3. SQL查询作为BI工程师，熟练掌握SQL查询是必备的技能之一。

请简要说明你熟悉的SQL查询语句和常用的查询操作。

SQL（Structured Query Language）是用于管理和查询关系型数据库的语言。

熟练掌握SQL查询可以高效地从数据库中提取所需的数据。

面试宝典——SAP BI顾问面试考题参考
朗泽教育最近有一批定向委培BI顾问学员将要参加委培企业的面试，朗泽SAP顾问导师为学员们准备一些SAP BI顾问面试题用作参考。

1、BI数据源系统激活时提示以下错误。

No metadata upload since upgrade rsar 672怎么解决？
2、什么是INFOCUBE？
3、在query designer内建立calculated key figure，因为我想要他的公式结构，未来可以自动化的将所有CKF的公式汇出。

但在modeling里只有看到一般的key figure，没有CKF?
4、如果修改了信息对象，信息包上载数据报错?一般怎么解决?
5、这个报表的数据源？对应R3端的表是那些，那些字段？
6、FI delta的抽取方式, 每天抽取哪些数据？
7、报表的时候用没用过例外和条件？举例说明应用
8、LO的增量抽取分有哪几种方式?
9、建模中的实线和虚线的区别？
10、有的抽取数据时直接到CUBE,有的需要先到DSO然后再到Cube。

为什么要这样做？并举例。

委培企业和朗泽教育合作多年，程序上会有一些面试环节考验下学员SAP顾问培训成果。

只要学员将朗泽官网上的面试题库记住，SAP顾问面试这关问题不大。

太平洋房屋bi工程师面试题(一)太平洋房屋BI工程师面试题一、基础知识•什么是BI（Business Intelligence）？•请解释OLAP与OLTP的区别。

•数据仓库与数据湖有何区别？•请解释ETL过程，具体包括哪些步骤？•请介绍常用的数据可视化工具，以及其优缺点。

二、数据建模•什么是维度、事实表和处理过程表？•请解释星型模式和雪花模式，它们各自的优缺点是什么？•如何选择合适的数据建模方式？•请解释数据规范化和反规范化的概念，并指出它们的利弊。

三、SQL与编程•在SQL中，DISTINCT关键字有什么作用？•解释INNER JOIN、OUTER JOIN和CROSS JOIN在SQL中的区别。

•请解释什么是子查询，以及其作用。

•请解释什么是索引，以及什么情况下应该使用索引。

四、数据处理与分析•如何处理缺失值和异常值？•请解释数据采样的目的和常用方法。

•如何进行数据转化和数据规约？•请介绍常用的统计分析方法，以及它们的应用场景。

五、项目经验与解决方案•请介绍你过去参与的数据分析项目，重点描述你承担的角色和取得的成果。

•在BI工程中，你遇到的最大挑战是什么？你是如何解决的？•请解释如何处理大数据量和高并发的情况。

•请描述一种您曾用于解决实际问题的创新解决方案。

六、业务理解与沟通能力•请介绍你对房地产行业的了解程度。

•在实际工作中，你是如何与业务人员沟通和理解业务需求的？•请描述一次你成功解决业务问题的经验，以及你是如何与团队合作的。

以上是针对太平洋房屋BI工程师的面试题，希望能帮助应聘者对这个职位有更深入的了解。

1. 如何理解数据仓库？数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的，反应历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

2.OLAP 和 OLTP的基本概念和区别？Oltp 联机事务处理，就是我们通常所说的关系型数据库，记录了实时的增删改查数据。

Olap 联机分析处理，是数据仓库的核心，是对oltp的历史数据进行加工，分析处理，用于处理商业智能，决策支持等重要的决策信息。

区别：1.oltp 是明细的数据，olap 是汇总数据2.oltp 记录实时的数据，olap 包含2-3年历史数据3.oltp 可以进行增删改查操作，olap 只支持查询。

3. Bw中数据存储的最小单位是什么？他分为哪几种。

哪一个用来存放主数据，主数据分类？最小单位：infoobject分类：特征和关键值，特征存放主数据，分为属性，文本和层级。

4. 什么是bw星形结构，与传统星形结构有什么区别？Bw星形结构：中间一张事实表，周围连接维度表，维度表中存放了主数据sid，通过主数据sid连接到主数据的属性表，文本表和层级表。

区别：传统星形结构维度表中存放了维度键值属性，bw星形结构中维度表中存放了主数据的sid，通过sid连接到主数据的属性，文本和层级，通过sid，可以实现多语言支持，主数据共享。

5.如何理解bw etl的过程？Bw的etl数据抽取，就是把从r3和外部系统或者文件中的数据通过一定的转换关系抽取到我们bw端所建的信息立方体中进行分析。

6. ETL的基本操作步骤。

1）创建datatarget（infoobject，dso，infocube）2）创建数据源3）建立转换关系4）建infoobject，数据抽取到psa5）建dtp，从psa抽取数据到datatarget7. DSO 与 cube 的区别。

1).从结构上，dso 是一张二维表，cube 是多维的星形结构2).从数据上，dso存放的明细数据，cube存放汇总的数据dso支持覆盖和累加，cube只支持累加。

帆软bi常见面试问题帆软BI是一款广泛应用于企业数据分析和决策支持的商业智能软件。

在帆软BI的面试过程中，面试官通常会提出一些常见的问题，以了解面试者对帆软BI的了解程度和技术能力。

下面，我将针对帆软BI 常见的面试问题逐一进行回答。

1. 什么是帆软BI？帆软BI是一款用于企业数据分析和决策支持的商业智能软件。

它提供了丰富的数据可视化和数据分析功能，帮助用户从海量数据中发现隐藏的模式和规律，帮助企业做出更加准确的决策。

2. 帆软BI的核心功能有哪些？帆软BI的核心功能包括数据集成、数据建模、数据分析、数据可视化和报表生成等。

用户可以通过数据集成将多个数据源的数据整合在一起，通过数据建模对数据进行清洗和转换，通过数据分析发现数据中的规律和趋势，通过数据可视化将分析结果以图表的形式展示出来，最后通过报表生成将分析结果呈现给决策者。

3. 帆软BI支持哪些数据源？帆软BI支持多种数据源的集成，包括关系型数据库、多维数据库、大数据平台和云服务等。

常见的数据源有Oracle、SQL Server、MySQL、Hadoop、Hive等。

4. 帆软BI的数据建模功能有哪些？帆软BI提供了丰富的数据建模功能，包括数据清洗、数据转换、数据模型设计等。

用户可以通过数据清洗功能对数据进行去重、缺失值填充等操作，通过数据转换功能对数据进行格式转换、计算字段等操作，通过数据模型设计功能对数据进行关联建模、维度建模等操作。

5. 帆软BI的数据分析功能有哪些？帆软BI提供了多种数据分析功能，包括数据挖掘、数据探索、数据预测等。

用户可以通过数据挖掘功能发现数据中的潜在模式和规律，通过数据探索功能对数据进行可视化分析，通过数据预测功能对未来的趋势进行预测。

6. 帆软BI的数据可视化功能有哪些？帆软BI提供了丰富的数据可视化功能，包括图表、仪表盘、地图等。

用户可以通过图表将数据以柱状图、折线图、饼图等形式展示出来，通过仪表盘将多个图表和指标组合在一起展示，通过地图将数据在地理空间上进行展示。

2.自助式BI到底是什么？自助服务BI或自助服务业务智能（SSBI）是一种数据分析，报告和可视化方法，使用户几乎可以立即生成易于理解，直观且可操作的仪表板。

SSBI最引人注目的功能是，在数据报告方面，不需要用户熟练掌握专业技术知识。

使用可用的过滤器和数据处理选项，他们可以根据业务需求影响数据并进一步创建报告。

Microsoft SSBI有两个部分：•Excel BI工具包•Power BI从这个有见地的Power BI博客中了解有关Power BI的更多信息！3.您为什么对Power BI感兴趣？是什么让您认为Power BI将是绝佳的职业选择？Power BI是基于云的数据报告和可视化工具，使用户可以在线生成报告。

生成报告后，用户可以与工作场所的同事共享报告。

Power BI的这一方面使其在企业用户中非常流行。

因此，Power BI既是一个有趣又充满希望的职业选择。

4.提及Power BI的重要功能。

Power BI的功能很多。

最值得注意的是：•它允许用户将数据转换为视觉效果，并与同事共享这些视觉效果。

•它允许用户浏览和分析来自所有来源的数据（在一个多视图中）。

•它允许用户使用内置的治理和安全性在整个组织中扩展。

•生成输出后，用户可以在与Power BI应用程序兼容的多个设备中显示相同的内容。

•通过Power BI自然语言处理或Power BI问答，用户可以使用简单的英语单词对报表进行查询。

5. Power BI是否可以免费使用？好了，用户可以免费使用Power BI。

但是，Power BI Pro订阅帐户可提供最佳的Power BI。

可以从Microsoft Store购买。

订阅帐户基本上提供了Power BI 免费帐户提供的一些功能的增强版本。

大多数企业用户使用订阅的帐户，因为与免费版本相比，该帐户每天提供更多数据刷新和其他功能。

6. Power BI的版本是什么？Power BI在数据报告和可视化方面带来了很大的灵活性。

powerbi面试常见问题
Power BI是一种流行的商业分析工具，因此在面试中可能会被
问及各种相关问题。

以下是一些可能会在Power BI面试中被问到的
常见问题：
1. 请介绍一下Power BI以及它的主要功能。

2. 你在以往的项目中是如何使用Power BI的？可以分享一些
具体的案例吗？
3. Power BI与Excel之间有什么区别？它们各自的优势是什么？
4. 你如何从不同的数据源中导入数据到Power BI中进行分析？
5. 请谈谈Power BI中的数据建模和数据清洗的流程。

6. 你如何使用DAX语言进行数据建模和创建自定义指标？
7. Power BI中的可视化有哪些类型？你如何选择合适的可视
化来呈现数据？
8. 请谈谈Power BI中的数据网关是什么，以及它的作用是什么？
9. 你如何在Power BI中进行数据安全性和权限管理？
10. 请分享一些Power BI性能优化的经验和技巧。

在回答这些问题时，我会结合自己的实际经验和知识来全面地回答每个问题，以展示我对Power BI的理解和熟练程度。

希望这些回答能够帮助你更好地准备Power BI面试。

bi 面试题BI面试题在当今信息爆炸的时代，每个企业都积累了大量的数据，这些数据蕴含着无尽的商业价值。

因此，数据分析与商业智能（BI）正变得越来越重要。

作为一个BI面试题，本文将聚焦于BI的定义、作用、技术和趋势等方面进行综合探讨。

一、BI的定义与作用商业智能（Business Intelligence）是指通过对相关数据的搜集、整合、分析和展示，以帮助企业管理者做出更明智的商业决策的一种技术和方法。

BI的目标是提供准确、及时、全面的商业信息，从而增强企业的竞争力和决策效率。

BI的作用主要有以下几个方面：1. 提供决策支持：通过对数据的深入分析，BI能够提供决策者所需的关键信息，帮助他们制定合理的战略和决策。

2. 数据整合和管理：BI系统可以将不同来源的数据整合在一起，构建一个统一的数据模型和仪表盘，方便用户查看和分析数据。

3. 市场洞察和预测：通过对市场数据的分析，BI可以帮助企业了解市场动态，提前预测市场走向，为企业的产品和服务提供指导。

4. 监控业务绩效：通过BI系统的仪表盘和报表功能，企业可以实时监控业务绩效，及时发现问题和机会。

二、BI的技术和工具1. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是BI系统的基础，用于集成、整理和存储数据。

常见的数据仓库技术包括关系型数据库、数据集市和数据湖等。

2. 数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是BI系统中的一项关键技术，用于发现数据中的隐藏模式、关联和趋势。

常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则等。

3. 可视化工具（Visualization Tools）：可视化工具用于将数据分析结果以图表、仪表盘等形式展现出来，帮助用户更直观地理解数据。

常见的可视化工具有Tableau、Power BI等。

4. 在线分析处理（OLAP）：OLAP是一种用于多维数据分析的技术，可以对数据进行切片、切块和钻取等操作，帮助用户深入分析数据。

三、BI的趋势与发展1. 自动化与智能化：随着人工智能和机器学习的发展，BI系统将越来越智能化，能够自动化地分析数据、发现模式和趋势，并提供智能化的决策建议。

BI常见面试问题总结（5篇）第一篇：BI常见面试问题总结一、现在是否在项目上？1、刚出项目，目前在看机会；2、还在项目上，大概XX时间出项目。

二、你最快可以什么时候到位？1、如果前面回答不在项目上，就可说拿到OFFER后随时都可以；2、如果前面回答是在项目上，可回答项目结束后马上到位；3、也可以反问下这个项目最迟要求什么时候进？等他回答后，就说时间OK，没问题。

三、你的简历上的项目都是外部的吗？1、根据自己的简历回答。

要注意的是入行的逻辑。

这其实是考察你的真实性，最好简历上有一个符合逻辑的入行轨迹。

如：KEY USER—内部顾问—外部顾问。

四、你在项目上主要负责哪一块？1、BW建模、数据抽取、建一般数据源、建信息对象；2、BO报表、UNI创建；3、写些技术文档、业务蓝图、测试文档；4、参与业务需求调研、讨论业务方案、模型设计。

五、列举一些你做过的报表。

1、财务：资产负债表、增值税商品明细表。

2、业务：销售多维分析表、采购多维分析表、库存及逾期情况表、库龄情况分析表。

3、人资：人员异动分析表、入职统计表、离职统计表、离职原因分析统计表。

六、你最近的一个项目上有几个人？1、5个人：3个BW，1个BO，1个PM；2、7个人：3个BW，2个BO，1个ABAP，1个PM。

七、你项目上人员是怎样分工的？1、3个BW按FICOMMSD每人负责一个模块，2个BO一个主要做FICO的报表、一个主要做业务的报表，也就是MMSD，PM负责沟通、协调；2、总共60多张报表，我们三个BW顾问平均每人背20张左右，BO他们每人30张左右，有一些需要开发的ABAP做。

八、你英语怎么样？1、没问题；2、文档没问题，沟通会差一点。

九、你希望入职还是FREE？1、都可以。

优先考虑入职吧。

主要看他们优先考虑入职还是FREE。

十、你目前RATE多少？期望是多少？1、以2-3年为例：8K，期望10K。

其他待遇一般为：一天100补助，一月一到两次FLYBACK.十一、你的BASE地在哪？XX地可不可以？1、参考：BASE地无要求。

DW-BI_数据库面试题DW/BI 数据库面试题一、基础题1.简单描述Table/Extent/Segment/Block之间的关系.2.描述Tablespace和Datafile之间的关系.3.描述日志的作用.4.请列举几种表连接的内部算法（非Inner、left、Right、Join）.5.SQL调整最关注的是什么.6.描述对索引的认识（索引的结构、对DML的影响、为什么提高了查询性能）.7.绑定变量是什么？绑定变量有什么优缺点？8.比较TRUNCATE和DELETE命令.9.FACT Table上需要建立何种索引？10.什么是SCD？请列举SCD的种类与区别.二、SQL试题1.有一张表T（F1，F2，F3，F4），要根据字段F2排序后取第8-16条记录显示，请写出SQL。

2.指出下面SQL语句的执行顺序：select a.column1 , COUNT(*) AS CountValue, SUM(b.column3) AS SumValue fromTableA a inner join TableB b on a.column1 = b.column1 anda.column2 = 1 whereb.column3 = 10 group by a.column1 having COUNT(*) > 10 order by a.column11. 2.3. 4.5. 6.7. 8.三、DW/BI 试题1.描述ROLAP、MOLAP、HOLAP的区别与优势。

2.描述星型与雪花型的区别与优势。

3.描述一下DW设计架构，及ETL设计方法。

4.描述你所熟悉的数据模型，如一些行业的模型，实际参与的设计及主题。

B端产品经理是企业中负责B端产品线的产品经理，负责分析行业趋势，研究用户需求，设计产品策略，负责产品规划和产品迭代。

面试时，B端产品经理需要具备丰富的行业经验、产品设计能力、团队协作能力等方面的素质。

结构化面试是常见的面试方式，下面是B端产品经理结构化面试常见问题及回答。

一、行业背景与商业理解1. 请介绍一下你对B端产品的理解？答：B端产品是以企业为主要用户目标的产品，主要服务于企业的经营和管理，包括各类SaaS、工具类产品等。

2. 你对当前行业的发展趋势有怎样的看法？答：当前B端产品行业正呈现出信息化、智能化、定制化等发展趋势。

随着企业数字化程度不断提高，B端产品将更加注重用户体验和智能化服务。

3. 谈谈你对目标用户的理解？答：目标用户是B端产品的关键，需要深入了解其行业特点、工作流程和需求痛点，从而设计出更符合用户需求的产品。

二、产品规划与设计能力1. 你是如何进行B端产品规划的？答：我会从产研结合的角度出发，深入了解行业需求和市场竞争情况，提出产品愿景和战略规划，再依此制定产品规划和迭代计划。

2. 请说说你的产品设计思考方式。

答：我的产品设计思考包括用户研究、竞品分析、需求分析、用户体验设计、功能规划等环节的完善，力求让产品更加贴近用户需求。

3. 你是如何管理产品设计和研发团队的？答：我会进行需求评审和迭代分解，合理安排团队研发工作，确保产品设计和研发的高效推进。

三、团队协作与沟通能力1. 请举例说明你在团队中成功协作的案例。

答：我曾在团队中主导推进一次新产品项目，成功协调了设计、研发、市场等部门的协作，最终完成了产品的上线。

2. 你是如何进行团队沟通与协作的？答：我会定期组织团队会议，及时沟通项目进展和问题，建立透明高效的团队工作氛围。

3. 遇到团队成员意见分歧如何处理？答：我会倾听双方意见，找到共同话题，进行沟通、接纳、整合，最终达成共识。

四、项目实施与风险管理1. 请详细描述一次你负责的B端产品项目实施过程。

bi数据分析师面试题关于Linux系统它在BI大数据分析框架是用来干什么？扮演什么角色？关于SQL编写Q1：它在BI大数据分析框架是用来干什么？扮演什么角色？Q2：什么时候要用到SQL？Q3：PL/SQL结构化语句(存储过程/循环体/函数/日志)等它们可以怎样结合一起？Q4：执行顺序，执行查询语句的基本逻辑？-> 优化查询速度！Q5：简历索引的好处和潜在危险，索引的种类以及索引失效的情况如何处理？Q6：如何处理多表复杂查询？针对不同的表，选用不同的主键类型？(BOSS 直聘)Q5：去细分一下对应要做什么优化操作？Q6：它和读写速度间有什么关系？简单可以分为三个维度(另外两个角度：软硬件)Q6：如何确保数据量大情况下的数据质量，稳定性和口径度量值？大数据之数据质量_HW_870754395的博客-CSDN博客【DTalk实践】网易猛犸大数据如何提升数据质量？Q7：数据量过百万千万条，多个字段并且多个字段。

它们之间在不同数据库里的存储占用空间的关系？Q8：不同数据库，可以在哪里查看占据的空间大小？接着如何优化？Q9：时间戳等数据增量收取方式，和其它有什么区别，为什么要用它？(适用范围)关于任务调度工具Q1：它扮演什么角色？它的原理是什么？Q2：为什么要用它而不是其它？什么时候要用到它？Q3：和其它软件有什么不同？各自调度引擎是什么？Q4：Azakan 要如何从搭建配置到调用语句？Q5：Azakan 可视化任务中止要怎么处理？常见的解决方法有那些？关于报表软件工具Q1：帆软Report能否实时收集与更新，能的话应该怎样执行？Q2：可视化工具，类似帆软有什么与众不同地方Q3：经常用的功能有那些模块？一共有那些报表和定义数据源的种类？关于ETL采集清洗加载工具Q1：它们之间的区别是什么，优势是什么？Q2：在什么环节需用到这工具？Q3：为什么要用这个，而不是数据库里的存储过程？Q4：常见的功能模块有那些？输入到输出，要经过那些步骤？Q5：出现错误后，我们可以在哪里发现纠正和调试？数据仓库系列之ETL过程和ETL工具- 黄昏前黎明后- 博客园关于BI理论知识Q1：数据仓库和数据库的区别？OLTP和OLAP的不同？Q2：数据仓库为什么要分层？分层的好处有哪些？Q3：三范式的定义，在哪里用到它较为合适，有什么优点？Q4：维度表的定义，在哪里用到它较为合适，三种模型之间的区别？Q5：为什么要用代理主键和业务主键？什么场景使用最多？Q6：有那些数据历史保存方法？各自优缺点？Q7：有那些关联机制？在哪里可以查看？他们的执行逻辑顺序？Q8：主表和从表，数据量大与小，和关联机制的关系，那种更适合？Q9：Hints 是什么意思？为什么要有它的出现，它能解决什么问题？Q10：项目的流程和规模时长？如何评估，经过谁检测和调试再上生产？Q11：增量抽取，全量抽取，分区抽取等区别？Q12：拉链表是用来干什么？关于Hadoop架构认知Q1：Hadoop用什么框架，本质是用来解决什么问题？Q2：与同样可以解决这类问题的工具或者框架，Hadoop具备那些优劣？Q3：框架下的主件有那些，它们分别负责什么内容？各自的关系如何？Q4：从底层到数据展示框架的流程图是？一篇了解大数据架构及Hadoop生态圈- 懵懂的菜鸟- 博客园大数据Hadoop生态圈介绍_葱葱那年-CSDN博客关于软技能：Q1：文档资料编写能力(规范性，复现性，便捷寻回性) 要如何体现？Q2：业务分析(5W2H)是怎么来又是怎么去？最后是要针对落实到人的执行方案上Q3：归纳(易错踩过坑，项目步骤过程还原(减少)，成项目体系(增加)？。

数据分析师面试可能问到的问题作为数据分析师面试官，以下是一些可能会问的问题以及对应的回答建议：你为什么选择成为一名数据分析师？回答建议：可以从个人兴趣、职业目标和市场趋势等方面阐述。

例如，你可以提到自己对数据处理和分析技术的兴趣和热情，或者你可以提到数据分析在当今数字化时代的广泛应用和重要性，以及你希望在这个领域做出贡献和实现个人价值。

你最擅长的数据分析技能和工具是什么？回答建议：可以介绍你熟练掌握的数据分析技能和工具，例如SQL、Excel、Python、R等，并说明你在实际项目中是如何应用它们的。

同时，也可以说明你对不同工具的优缺点的了解，以及如何根据不同情况选择合适的工具。

你如何处理数据质量和数据清洗问题？回答建议：可以从以下几个方面阐述：数据质量的评估和检测，例如对数据的完整性和准确性进行评估和检测；数据清洗和预处理，例如对缺失值、异常值和重复值进行处理，以及进行数据转换和归一化等操作；数据仓库和数据质量管理，例如建立数据仓库和数据质量管理体系，确保数据的准确性和可靠性；以及数据可视化和报告，例如通过图表和报告等方式将数据呈现出来，帮助他人理解数据和分析结果。

你如何从大量数据中提取有价值的信息和洞见？回答建议：可以从以下几个方面阐述：数据探索和分析，例如通过数据探索和统计分析等方法，发现数据的规律和趋势；数据挖掘和机器学习，例如通过数据挖掘和机器学习等技术，提取有价值的信息和洞见；以及数据可视化和报告，例如通过图表和报告等方式将数据呈现出来，帮助他人理解和决策。

你如何与其他团队成员合作，将数据分析结果应用于业务决策？回答建议：可以从以下几个方面阐述：沟通与合作，例如与业务团队、市场营销团队、技术团队等建立良好的沟通与合作关系；分析与建议，例如通过数据分析为业务提供建议和解决方案，并帮助业务团队更好地理解和应用数据结果；以及实施与优化，例如将数据分析结果应用于业务决策中，并通过监测和优化等方式确保实施效果。

bi 面试题BI面试题现如今，随着信息技术的快速发展和大数据的普及应用，数据分析和商业智能（Business Intelligence，简称BI）的重要性愈发凸显。

越来越多的企业开始重视BI专业人才的招聘，因此BI面试题也备受关注。

本文将针对BI面试题进行探讨，旨在帮助应聘者更好地应对面试。

一、基础知识篇在BI面试中，基础知识的掌握是最为重要的部分。

下面将介绍一些常见的BI基础知识问题。

1. 什么是BI？BI是指通过对企业内部和外部的数据进行收集、清洗、加工、分析和展现，帮助企业决策者更好地了解业务状态、市场趋势和客户需求的一门技术和方法。

2. BI的主要应用领域有哪些？BI可以应用于各个领域，比如销售分析、市场营销、客户关系管理、供应链管理等。

3. 数据仓库与数据集市有什么区别？数据仓库是指将不同系统的数据进行整合存储，用于支持复杂的分析和决策。

而数据集市是数据仓库的子集，主要服务于特定的业务需求。

4. OLAP和OLTP的区别是什么？OLAP（在线分析处理）是一种面向决策分析的技术，目的是通过多维数据分析实现对数据的多角度、多维度的查询和分析。

OLTP（在线事务处理）是指对事务性数据进行高效处理和管理的技术。

二、技术工具篇除了基础知识，BI面试中还常会涉及到一些技术工具的应用和操作。

下面将介绍一些常见的BI技术工具问题。

1. 你熟悉哪些BI工具？回答时可以根据自己的实际经验罗列一些常见的BI工具，比如Tableau、Power BI、Cognos等，并介绍自己在这些工具的应用经验和项目经验。

2. Tableau和Power BI有什么区别？Tableau和Power BI都是常见的数据可视化工具，但Tableau在可视化和交互性方面表现出色，适用于复杂的数据分析需求；而PowerBI则更注重与Microsoft产品的整合和易用性。

3. 如何进行数据清洗？数据清洗是BI过程中非常关键的一步。

可以介绍常用的数据清洗技术，比如去重、填充缺失值、异常值处理等，并结合具体场景进行说明。

BI销售首次面访话术模拟问题集角色模拟：IT负责人销售人员首次须问1、公司在数据处理方面平时是怎么做的？2、公司在今年的数据利用方面有做些什么报表中心吗？3、在商业智能方面，公司现在做了一些什么样的工作？4、您们公司的主要是服务哪些客户？5、老板对公司是否要求精细化管理？IT部门现在迫切需要做哪些事情？6、您们为什么要上数据中心？IT部门与业务部门合作很多吗？您们IT部门一般日常工作会做哪些工作？7、您们期望与什么样的供应商合作？8、在选型过程中会重点考虑哪些要素？9、有没有了解过同行，了解过哪些同行？感觉怎么样？售前首次须问为了更好的支撑市场人员做好售前工作，让售前做更充分的准备，售前需问的问题：问题1：客户目前的信息化水平到什么阶段，内部核心的系统有哪些？IT部门在组织架构中是什么样的？问题2：客户目前在数据应用方面主要在哪些方面，哪些业务部门使用，是否存在什么疑惑或者困难？问题3：客户对数据分析有一定的了解，再细问有哪些方面的业务需求？问题4：客户有没有进行商业智能分析的规划？有没有相应的分阶段实施的计划？问题5：客户对我们公司哪些产品感兴趣或对哪些客户案例感兴趣？问题6: 如果安排深入交流（需求沟通会），希望重点了解哪些方面的内容？客户首次会问1、你们主要做哪些行业的商业智能（业务范围）？你们技术团队多少人？2、你们有哪些成功案例？能否做一次全方位的案例分享？3、你了解你们产品中，最核心的优势是什么？4、BI和ERP的主要区别在哪里？5、什么时候才是上BI的最佳时机，现在预算比较紧，初级阶段首先做哪些事？6、BI实施需要哪些关联部门的配合？7、我们老板还没意识到数据的重要性，怎么办？8、为什么要数据建模？不建模，直接抽数据不可以吗？小计：23题角色模拟：业务负责人销售人员首次须问1、公司在业务数据处理方面平时是怎么做的？有CRM、OA吗？2、公司的报表中心，你们业务部门主要关注哪些数据？3、在商业智能方面，公司现在做了一些什么样的工作？4、您们公司的主要是服务哪些客户？5、老板对公司是否要求精细化管理？IT部门现在迫切需要为您们业务部门做哪些事情？6、您们为什么要上数据中心？IT部门与业务部门合作很多吗？您们业务部门一般会抓取一些什么数据？7、您们期望与什么样的软件合作商合作？8、在技术选型过程中会重点考虑哪些要素？9、有没有了解过同行，了解过哪些同行？感觉怎么样？售前首次须问为了更好的支撑市场人员做好售前工作，让售前做更充分的准备，售前需问的问题：问题1：客户目前的信息化水平到什么阶段，内部核心的系统有哪些？业务部门在组织架构中是什么样的？问题2：客户目前在数据应用方面主要在哪些方面，哪些业务部门使用，是否存在什么疑惑或者困难？问题3：客户对数据分析有一定的了解，再细问有哪些方面的业务需求？问题4：客户有没有进行商业智能分析的规划？有没有相应的分阶段实施的计划？问题5：客户对我们公司哪些产品感兴趣或对哪些客户案例感兴趣？问题6: 如果安排交流（需求沟通会），希望重点了解哪些方面的内容？客户首次会问1、你们主要做哪些行业的商业智能（业务范围）？你们技术团队多少人？2、你们有哪些成功案例？能否做一次全方位的案例分享？3、你了解你们产品中，最核心的优势是什么？4、BI和ERP的主要区别在哪里？5、什么时候才是上BI的最佳时机，现在预算比较紧，初级阶段首先做哪些事？6、BI实施需要哪些关联部门的配合？7、我们老板还没意识到数据的重要性，怎么办？8、我们的数据分析模型做好了，你们会不会把我的东西拿去给别人用？小计：23题。