商业智能BI面试指南:考点与解析
"BI面试宝典提供了商业智能领域的面试指南,包括常见的面试题目和BI相关的SQL函数。由融通学苑提供,这是一个专注于商业智能培训和咨询服务的机构,旨在培养行业人才并提供交流平台。" 在商业智能(BI)面试中,面试官可能会关注以下几个关键知识点: 1. 数据仓库(DW)概念与架构: - 数据仓库是一种集成了来自多个源的、面向特定主题的、稳定的数据集合,用于决策支持。 - 架构通常包括Staging Area(暂存区)、Operational Data Store (ODS)、Baseline(基线)和Data Mart(数据集市)等层次。 - DW的作用是整合分散数据,进行历史数据分析,支持管理决策。 2. DW层的理解: - Staging Area:用于临时存储原始数据,便于清洗和转换。 - ODS:面向主题的集成数据集合,提供即时细节数据,与OLTP系统相隔离。 - Baseline:数据仓库的基础层,存储经过清洗和转化的稳定数据。 - Data Mart:针对特定部门或业务领域的数据子集,方便快速查询和分析。 3. ODS与DW的区别: - ODS是实时或近实时数据的存储,服务于即时操作需求,而DW更侧重历史数据分析。 - ODS通常是从OLTP系统直接镜像过来,保持当前状态;DW则是经过汇总和转化,反映了业务的历史变化。 4. 其他可能的面试考点: - 代理键:在数据整合中用于唯一标识实体,避免直接使用业务键可能带来的问题。 - 缓慢变化维:时间序列数据中,维度属性随时间逐渐变化,需要特殊处理以保留历史信息。 - 元数据:关于数据的数据,描述数据仓库中的数据结构、来源、处理方法等信息。 BI面试中,面试者还可能需要展示对SQL函数的掌握,如聚合函数(SUM, AVG, COUNT等)、分组(GROUP BY)、排序(ORDER BY)、窗口函数(ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK等)以及连接操作(JOINs)等,这些都是BI分析中经常用到的数据处理技能。 对于深化BI知识和提升面试技巧,可以访问融通学苑的官方网站获取更多资源,如免费公开课和经典文档,也可以加入其QQ群进行行业交流。
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