2025年信息與數(shù)據(jù)分析師技術(shù)應(yīng)用考試試題及答案1.在信息與數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)實(shí)踐中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)分析的基本步驟？

A.數(shù)據(jù)收集

B.數(shù)據(jù)清洗

C.數(shù)據(jù)分析

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

2.下列哪項(xiàng)技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)處理框架？

A.Hadoop

B.Spark

C.TensorFlow

D.Kafka

3.以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)可視化的一種類(lèi)型？

A.折線圖

B.餅圖

C.地圖

D.評(píng)分圖

4.在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，下列哪項(xiàng)技術(shù)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)算法？

A.決策樹(shù)

B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

D.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)

5.以下哪項(xiàng)不是信息與數(shù)據(jù)分析師在職業(yè)實(shí)踐中需要關(guān)注的倫理問(wèn)題？

A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)

B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

C.數(shù)據(jù)安全

D.個(gè)人喜好

6.在信息與數(shù)據(jù)分析師的日常工作中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)？

A.完整性

B.一致性

C.及時(shí)性

D.可用性

7.以下哪項(xiàng)不是信息與數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)治理過(guò)程中需要關(guān)注的內(nèi)容？

A.數(shù)據(jù)分類(lèi)

B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

C.數(shù)據(jù)備份

D.數(shù)據(jù)清洗

8.在信息與數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)實(shí)踐中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)原則？

A.遵循業(yè)務(wù)邏輯

B.確保數(shù)據(jù)一致性

C.提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度

D.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本

9.以下哪項(xiàng)不是信息與數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)可視化過(guò)程中需要遵循的原則？

A.簡(jiǎn)潔明了

B.直觀易懂

C.突出重點(diǎn)

D.色彩豐富

10.在信息與數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)實(shí)踐中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域？

A.營(yíng)銷(xiāo)

B.金融

C.教育

D.法律

11.以下哪項(xiàng)不是信息與數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)建模過(guò)程中需要關(guān)注的內(nèi)容？

A.模型選擇

B.模型訓(xùn)練

C.模型評(píng)估

D.模型部署

12.在信息與數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)實(shí)踐中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)安全的關(guān)鍵技術(shù)？

A.加密技術(shù)

B.訪問(wèn)控制

C.數(shù)據(jù)備份

D.數(shù)據(jù)清洗

13.以下哪項(xiàng)不是信息與數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)治理過(guò)程中需要關(guān)注的內(nèi)容？

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

C.數(shù)據(jù)分類(lèi)

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

14.在信息與數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)實(shí)踐中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)可視化的一種類(lèi)型？

A.餅圖

B.折線圖

C.地圖

D.氣泡圖

15.以下哪項(xiàng)不是信息與數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中需要關(guān)注的內(nèi)容？

A.特征選擇

B.模型選擇

C.數(shù)據(jù)清洗

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

二、判斷題

1.信息與數(shù)據(jù)分析師在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，Hadoop的MapReduce組件主要用于處理數(shù)據(jù)分區(qū)和分布式計(jì)算。

2.數(shù)據(jù)可視化中的熱圖可以用來(lái)展示數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系強(qiáng)度。

3.在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類(lèi)分析通常用于識(shí)別數(shù)據(jù)集中的相似性模式。

4.數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，假設(shè)檢驗(yàn)可以用來(lái)判斷樣本數(shù)據(jù)是否來(lái)自總體。

5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)應(yīng)該遵循第三范式，以避免數(shù)據(jù)冗余。

6.信息與數(shù)據(jù)分析師在處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)，可以使用差分隱私技術(shù)來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

7.機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)通常用于圖像和語(yǔ)音識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)。

8.數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，重復(fù)數(shù)據(jù)的識(shí)別和刪除是必須的步驟。

9.數(shù)據(jù)安全策略應(yīng)該包括定期對(duì)數(shù)據(jù)加密和備份，以防止數(shù)據(jù)泄露或丟失。

10.信息與數(shù)據(jù)分析師在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型時(shí)，模型的可解釋性通常比模型的準(zhǔn)確性更重要。

三、簡(jiǎn)答題

1.解釋數(shù)據(jù)分析師在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如何應(yīng)用滑動(dòng)窗口技術(shù)來(lái)分析趨勢(shì)和周期性。

2.描述信息與數(shù)據(jù)分析師在構(gòu)建預(yù)測(cè)模型時(shí)，如何選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。

3.闡述數(shù)據(jù)分析師在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，可能遇到的主要挑戰(zhàn)以及相應(yīng)的解決方案。

4.討論信息與數(shù)據(jù)分析師在實(shí)施數(shù)據(jù)治理策略時(shí)，如何確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。

5.分析信息與數(shù)據(jù)分析師在運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)時(shí)，如何處理不平衡數(shù)據(jù)集。

6.描述信息與數(shù)據(jù)分析師在執(zhí)行數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目時(shí)，如何選擇合適的圖表類(lèi)型來(lái)傳達(dá)數(shù)據(jù)信息。

7.解釋數(shù)據(jù)分析師在實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目時(shí)，如何設(shè)計(jì)一個(gè)高效的數(shù)據(jù)模型以支持復(fù)雜查詢(xún)。

8.闡述信息與數(shù)據(jù)分析師在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，如何利用云計(jì)算資源來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和分析流程。

9.討論信息與數(shù)據(jù)分析師在實(shí)施數(shù)據(jù)隱私保護(hù)措施時(shí)，如何平衡數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)隱私之間的關(guān)系。

10.分析信息與數(shù)據(jù)分析師在評(píng)估企業(yè)數(shù)據(jù)文化時(shí)，應(yīng)考慮的關(guān)鍵因素以及如何促進(jìn)數(shù)據(jù)文化的建設(shè)。

四、多選題

1.信息與數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)收集階段，可能會(huì)使用以下哪些方法？

A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

B.問(wèn)卷調(diào)查

C.深度訪談

D.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)

E.實(shí)驗(yàn)研究

2.以下哪些是數(shù)據(jù)可視化中用于展示數(shù)據(jù)分布的圖表類(lèi)型？

A.散點(diǎn)圖

B.直方圖

C.雷達(dá)圖

D.時(shí)間序列圖

E.流程圖

3.在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，以下哪些算法可以用于分類(lèi)任務(wù)？

A.支持向量機(jī)

B.決策樹(shù)

C.K最近鄰算法

D.聚類(lèi)算法

E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.信息與數(shù)據(jù)分析師在實(shí)施數(shù)據(jù)治理時(shí)，以下哪些措施有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？

A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

B.數(shù)據(jù)去重

C.數(shù)據(jù)清洗

D.數(shù)據(jù)驗(yàn)證

E.數(shù)據(jù)脫敏

5.以下哪些技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和處理？

A.HDFS

B.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

C.Spark

D.Kafka

E.Elasticsearch

6.數(shù)據(jù)分析師在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)使用以下哪些方法來(lái)識(shí)別趨勢(shì)和季節(jié)性？

A.移動(dòng)平均

B.指數(shù)平滑

C.自回歸模型

D.季節(jié)性分解

E.閾值檢測(cè)

7.以下哪些是信息與數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)可視化中需要遵循的原則？

A.簡(jiǎn)潔性

B.一致性

C.可讀性

D.啟發(fā)性

E.實(shí)用性

8.以下哪些是數(shù)據(jù)分析師在實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目時(shí)，需要考慮的數(shù)據(jù)建模技術(shù)？

A.星型模式

B.雪花模式

C.第三范式

D.第二范式

E.第四范式

9.信息與數(shù)據(jù)分析師在實(shí)施數(shù)據(jù)治理策略時(shí)，以下哪些工具和技術(shù)有助于數(shù)據(jù)質(zhì)量管理？

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控工具

B.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理框架

C.數(shù)據(jù)清洗腳本

D.數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告

E.數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)

10.以下哪些是信息與數(shù)據(jù)分析師在評(píng)估企業(yè)數(shù)據(jù)文化時(shí)，可能會(huì)考慮的企業(yè)文化要素？

A.數(shù)據(jù)共享的開(kāi)放性

B.數(shù)據(jù)分析的透明度

C.數(shù)據(jù)使用的規(guī)范性

D.數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)意識(shí)

E.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策過(guò)程

五、論述題

1.論述大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)分析師如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，并探討提高數(shù)據(jù)處理效率的策略。

2.分析信息與數(shù)據(jù)分析師在實(shí)施數(shù)據(jù)治理時(shí)，如何平衡數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)隱私之間的關(guān)系，并提出相應(yīng)的解決方案。

3.討論信息與數(shù)據(jù)分析師在運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析時(shí)，如何選擇和評(píng)估不同的模型，以及如何處理模型過(guò)擬合和欠擬合的問(wèn)題。

4.論述數(shù)據(jù)可視化在信息與數(shù)據(jù)分析師工作中的重要性，并分析如何通過(guò)有效的數(shù)據(jù)可視化提升決策者的信息獲取和決策能力。

5.探討信息與數(shù)據(jù)分析師在幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和流程優(yōu)化。

六、案例分析題

1.案例背景：某電子商務(wù)平臺(tái)希望提高用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率，通過(guò)分析用戶(hù)行為數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)和營(yíng)銷(xiāo)策略。請(qǐng)分析以下情況：

-描述數(shù)據(jù)分析師應(yīng)如何收集和分析用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。

-討論如何識(shí)別用戶(hù)流失的關(guān)鍵因素。

-提出針對(duì)提高購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率的策略建議。

2.案例背景：一家金融機(jī)構(gòu)正在開(kāi)發(fā)一款智能投資顧問(wèn)應(yīng)用，該應(yīng)用旨在為用戶(hù)提供個(gè)性化的投資建議。請(qǐng)分析以下情況：

-解釋數(shù)據(jù)分析師如何利用歷史市場(chǎng)數(shù)據(jù)和用戶(hù)財(cái)務(wù)信息來(lái)構(gòu)建投資模型。

-討論如何評(píng)估投資模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

-提出確保用戶(hù)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施的建議。

本次試卷答案如下：

一、單項(xiàng)選擇題

1.D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

解析：數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析，最后將分析結(jié)果存儲(chǔ)起來(lái)以備后續(xù)使用。

2.C.TensorFlow

解析：Kafka、Hadoop和Spark都是大數(shù)據(jù)處理框架，而TensorFlow是深度學(xué)習(xí)框架。

3.D.評(píng)分圖

解析：數(shù)據(jù)可視化中常用的圖表類(lèi)型包括折線圖、餅圖、地圖、散點(diǎn)圖等，評(píng)分圖不是常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化圖表。

4.D.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)

解析：數(shù)據(jù)挖掘中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等，數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

5.D.個(gè)人喜好

解析：數(shù)據(jù)分析師在職業(yè)實(shí)踐中需要關(guān)注的倫理問(wèn)題包括數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)安全等，個(gè)人喜好不是倫理問(wèn)題。

6.D.可用性

解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)包括完整性、一致性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性等，可用性不是數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)。

7.D.數(shù)據(jù)清洗

解析：數(shù)據(jù)治理過(guò)程中需要關(guān)注的內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分類(lèi)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)備份等，數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)治理的一部分。

8.D.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本

解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)原則包括遵循業(yè)務(wù)邏輯、確保數(shù)據(jù)一致性、提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度等，降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本不是設(shè)計(jì)原則。

9.D.色彩豐富

解析：數(shù)據(jù)可視化中需要遵循的原則包括簡(jiǎn)潔明了、直觀易懂、突出重點(diǎn)等，色彩豐富不是原則之一。

10.D.法律

解析：數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域包括營(yíng)銷(xiāo)、金融、教育等，法律不是數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域。

二、判斷題

1.×

解析：Hadoop的MapReduce組件主要用于分布式計(jì)算，而數(shù)據(jù)分區(qū)是Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的功能。

2.×

解析：數(shù)據(jù)可視化中的熱圖用于展示數(shù)據(jù)的密集程度，而不是數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系強(qiáng)度。

3.√

解析：聚類(lèi)分析用于識(shí)別數(shù)據(jù)集中的相似性模式，是數(shù)據(jù)挖掘的一種重要方法。

4.√

解析：假設(shè)檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)分析的一種方法，用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否來(lái)自總體。

5.×

解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)應(yīng)該遵循第三范式，以避免數(shù)據(jù)冗余，而不是第二范式。

6.√

解析：數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是信息與數(shù)據(jù)分析師在職業(yè)實(shí)踐中需要關(guān)注的倫理問(wèn)題之一。

7.√

解析：深度學(xué)習(xí)技術(shù)通常用于圖像和語(yǔ)音識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。

8.√

解析：數(shù)據(jù)清洗是信息與數(shù)據(jù)分析師在處理數(shù)據(jù)時(shí)必須進(jìn)行的步驟，以消除重復(fù)數(shù)據(jù)。

9.√

解析：數(shù)據(jù)安全策略應(yīng)該包括數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)備份等，以防止數(shù)據(jù)泄露或丟失。

10.×

解析：模型的可解釋性對(duì)于某些應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)說(shuō)很重要，但準(zhǔn)確性通常是模型評(píng)估的首要指標(biāo)。

三、簡(jiǎn)答題

1.解析：滑動(dòng)窗口技術(shù)是一種時(shí)間序列分析方法，通過(guò)在數(shù)據(jù)集上滑動(dòng)一個(gè)固定大小的窗口來(lái)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量，從而分析趨勢(shì)和周期性。

2.解析：數(shù)據(jù)分析師在選擇評(píng)估指標(biāo)時(shí)，應(yīng)考慮模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、泛化能力、計(jì)算復(fù)雜度等因素。

3.解析：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)抽取等，解決方案可能包括自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等技術(shù)。

4.解析：數(shù)據(jù)治理策略應(yīng)確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)安全等，可以通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證等措施實(shí)現(xiàn)。

5.解析：處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法包括重采樣、合成樣本、使用不同的分類(lèi)算法等，以避免模型偏向多數(shù)類(lèi)別。

6.解析：數(shù)據(jù)可視化圖表類(lèi)型的選擇應(yīng)基于數(shù)據(jù)類(lèi)型、分析目的和受眾需求，如散點(diǎn)圖適合展示數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系。

7.解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)應(yīng)遵循業(yè)務(wù)邏輯，確保數(shù)據(jù)一致性，提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度，以支持復(fù)雜查詢(xún)。

8.解析：云計(jì)算資源可以提高數(shù)據(jù)處理和分析的效率，通過(guò)分布式計(jì)算、彈性伸縮等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

9.解析：數(shù)據(jù)隱私保護(hù)措施包括數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)脫敏等，以平衡數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)隱私之間的關(guān)系。

10.解析：評(píng)估企業(yè)數(shù)據(jù)文化時(shí)，應(yīng)考慮數(shù)據(jù)共享、透明度、規(guī)范性、保護(hù)意識(shí)和決策過(guò)程等因素。

四、多選題

1.ABCDE

解析：數(shù)據(jù)收集的方法包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、問(wèn)卷調(diào)查、深度訪談、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)和實(shí)驗(yàn)研究。

2.ABCD

解析：數(shù)據(jù)可視化中用于展示數(shù)據(jù)分布的圖表類(lèi)型包括散點(diǎn)圖、直方圖、雷達(dá)圖和時(shí)間序列圖。

3.ABCDE

解析：數(shù)據(jù)挖掘中的分類(lèi)算法包括支持向量機(jī)、決策樹(shù)、K最近鄰算法、聚類(lèi)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

4.ABCDE

解析：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)脫敏。

5.ABCDE

解析：分布式存儲(chǔ)和處理的技術(shù)包括HDFS、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、Spark、Kafka和Elasticsearch。

6.ABCD

解析：識(shí)別趨勢(shì)和季節(jié)性的方法包括移動(dòng)平均、指數(shù)平滑、自回歸模型和季節(jié)性分解。

7.ABCDE

解析：數(shù)據(jù)可視化中需要遵循的原則包括簡(jiǎn)潔性、一致性、可讀性、啟發(fā)性和實(shí)用性。

8.AB

解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)應(yīng)遵循星型模式和雪花模式，以支持復(fù)雜查詢(xún)。

9.ABCDE

解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具和技術(shù)包括數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控工具、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理框架、數(shù)據(jù)清洗腳本、數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告和數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)。

10.ABCDE

解析：評(píng)估企業(yè)數(shù)據(jù)文化時(shí)，應(yīng)考慮數(shù)據(jù)共享、透明度、規(guī)范性、保護(hù)意識(shí)和決策過(guò)程等因素。

五、論述題

1.解析：應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)