数据仓库

B、捕捉到的新数据会覆盖原来的快照。

2、关于基本数据的元数据是指:

C、基本元数据包括日志文件和建立执行处理的时序调度信息。

D、基本元数据包括关于装载和更新处理、分析处理以及管理方面的信息。

答案:A

3、下面有关数据粒度的描述不正确的是:

A、粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别。

B、数据越详细,粒度就越小,级别也就越高。

C、数据综合度越高,粒度就越大,级别也就越高。

D、粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量。

答案:B

4、有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是:

A、数据仓库开发要从数据出发。

B、数据仓库使用的需求在开发出去就要明确。

C、数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发。

D、在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据的分析和处理更灵活,且没有固定的模式。

5、RAID技术具有容错能力,能够满足对存储能力、性能和可靠性不断提高的要求。其实,实现原理是将数据写入多张磁盘中,如果—张磁盘发生故障,就从其他存放冗余数据的磁盘上访问数据。有关RAID不同级别的描述不正确的是:

A、在RAID0这一级别上,数据记录通过在多组驱动器的扇区上交错地分布着实现,没有奇偶校验,不提供任何冗余。

B、RAID1称为镜像。在这一级别上,数据被冗余地写入成对的驱动器中,可以独立地从每个驱动器提取该数据。这种方法没有什么缺点,是备份时候经常用到的技术。

C、RAID3数据记录在成组驱动器上,位交错,只有一个驱动器仍有奇偶校验信息。

D、RAID5如果采用这一水平的技术,则数据记录在成组的驱动器上扇区交错地存放着,所有驱动器都有奇偶校验信息。

6、有关数据仓库测试,下列说法不正确的是:

A、在完成数据仓库的实施阶段中,需要对数据仓库进行各种测试。测试工作中要包括单元测试和系统集成测试。

B、当数据仓库的每个单独组件完成后,就需要对它们进行单元测试。

C、系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试。

D、在测试之前没必要制定详细的测试计划。

答案:D

7、OLAP技术的核心是:

A、在线性

B、对用户的快速响应

C、互操作性

D、多维分析

8、关于OLAP的特性,下面正确的是:

①快速性②可分析性③多维性④信息性⑤共享性

A、①、②、③

B、②、③、④

C、①、②、③、④

D、①、②、③、④、⑤

9、关于OLAP和OLTP的区别的描述,不正确的是:

A、OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据。它与OLAP应用程序不同。

B、与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务。

C、OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高。

10、OLAM技术一般简称为“数据联机分析挖掘”,下面说法正确的是:

A、OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式,只有后者有与用户的交互性。

B、由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别。

C、基于Web的OLAM是Web技术与OLAM技术的结合。

D、OLAM服务器通过用户图形接口接收用户的分析指令,在元数据的指导下,对超级立方体作一定的操作。

11、数据仓库的数据具有四个基本特征,下列不正确的是:

A、面向主题的。

B、集成的。

C、不可更新的。

12、下列是关于OLAP的描述,不正确的是:

A、一个多维数组可以表示为:(维1,维2,……,维n)

B、维的一个取值称为该维的一个维成员

C、OLAP是联机分析处理

D、OLAP是以数据仓库进行分析决策的基础

13、关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是:

A、OLTP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高

C、OLTP面对的是决策人员和高层管理人员

D、OLTP以应用为核心,是应用驱动的

14、关于数据仓库元数据的描述,下列不正确的是:

A、元数据描述了数据的结构、内容、码、索引等项内容。

B、元数据内容在设计数据仓库时确定后,就不应该再改变。

C、元数据包含对数据转换的描述。

D、元数据是有效管理数据仓库的重要前提。

15、下列描述不正确的是:

A、模型辅助决策系统一般可以使用若干个模型来解决同一问题。

B、人机交互系统是决策支持系统的一个组成部分。

C、决策支持系统包含模型库和模型库管理系统。

D、智能决策支持系统包含知识库系统。

16、决策支持系统可以用不同的方法进行构造,下列的说法不正确的是

A、可以用生命周期法和原型法构造决策支持系统。

B、原型法是一个迭代过程。

C、原型法中不存在对用户的反馈。

D、SDLC即是系统开发的生命周期法

答案:C

17、数据清洗是数据转移的一种基本类型,它不能通过下列的那种方法来完成:

A、范围检验

B、枚举清单

D、删除不合格的数据

18、下列不是数据转移的基本类型的是:

A、简单转移

B、清洗

C、集成

D、继承

19、开展数据挖掘的基本目的是:

A、建立数据仓库。

B、帮助用户作决策。

C、从大量数据中提取有用信息。

D、对数据进行统计和分析。

20、产生数据挖掘的根本原因是:

A、数据统计分析。

B、技术的发展。

C、商业推动。

D、数据仓库的产生。

21、()是通过数据库中的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设的过程中

THE END
1.干货,数据挖掘详细介绍数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术。它涉及到多个学科,包括数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等。数据挖掘的目的是发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联,从而帮助人们更好地理解数据,做出更准确的决策。数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤:数据预处理:对收集到的数据进行清洗、整理、转换等https://baijiahao.baidu.com/s?id=1784612201456908507&wfr=spider&for=pc
2.数据挖掘技术的目的是什么帆软数字化转型知识库数据挖掘技术的目的在于发现数据中的模式、进行预测分析、提高决策支持、优化业务流程、发现异常行为、增强客户关系管理。这些目的是通过对大量数据进行深入分析和处理来实现的。以发现数据中的模式为例,这一目的不仅仅是简单地查看数据,而是通过复杂的算法和技术,从表面看似无关联的数据中提取出有价值的信息。例如,通过数https://www.fanruan.com/blog/article/588442/
3.数据挖掘的目的是什么数据挖掘的目的在于数据挖掘的目的是什么 数据挖掘的目的在于 1)数据挖掘的一种定义 是一项通过探測大量数据以发现有意义的模式和规则的业务流程。 数据挖掘是一种业务流程,它以其他业务流程产生的大量数据为输入,一般经过收集,清洗,整理。识别、分析和度量等加工,得到某种有意义的模式或规则作为输出。https://blog.51cto.com/u_13303/8789037
4.大数据与分析:数据挖掘概念及流程数据挖掘是一个从大量数据中提取有价值信息或模式的过程,它依赖于统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域的知识和技术。以下是数据挖掘的概念及其流程的详细解释: 一、数据挖掘的概念 数据挖掘(Data Mining)是指通过特定的计算机算法对大量的数据进行自动分析,以揭示数据中的隐藏模式、未知的相关性和其他有https://blog.csdn.net/NSAcbba/article/details/143417836
5.数据挖掘的主要目的是()。A.从大量数据中提取出有用的信息和知识B【答案解析】数据挖掘的主要目的是()。A.从大量数据中提取出有用的信息和知识B.通过多媒体技术实现信息检索C.对检索对象进行著录和分类,便于检索D.根据数据资料的外在特征实现信息检索https://www.cnitpm.com/st/5530614391.html
6.什么是数据挖掘,数据挖掘的知识介绍3.数据挖掘的目的 数据挖掘的主要目的是从数据中发现有用的信息,这些信息可以让人们对某个领域进行更深入的了解,并为相关决策提供支持。数据挖掘的目标通常包括以下几个方面: 分类:将数据划分为不同的类别,例如针对客户的购买记录进行分类,以便企业更好地管理和营销产品。 https://www.eefocus.com/baike/1339577.html
7.基于.NET实现数据挖掘神经网络算法船长本篇我们将要总结的算法为:Microsoft 神经网络分析算法,此算法微软挖掘算法系列中最复杂也是应用场景最广泛的一个,简单点讲:就是模拟我们的大脑从茫茫的数据海洋中思考出有用的信息,来达到数据挖掘的目的。原理可以参考上篇。 应用场景介绍 关于Microsoft神经网络算法的应用场景还是蛮多的,在上一篇原理篇我们就介绍过,https://www.cnblogs.com/captain_ccc/articles/4093698.html
8.数据挖掘的主要目的是知识发现,是从大型数据库中的数据中提取人们数据挖掘的主要目的是知识发现,是从大型数据库中的数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题https://www.shuashuati.com/ti/d69258c621cd4ba4b5a50b5b4f3f2ff0.html?fm=bdbdsc284554346d188e066f7d53fb1167212
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10.王胜捷生成式人工智能文本与数据挖掘的合理边界与侵权规制其中,仅有使用作品构成“表达性使用”时方产生侵权风险。然而,现行著作权法对于该问题规定的缺失以及适用困难使得生成式人工智能文本与数据挖掘行为采用何种制度进行规制成为学界的争议焦点。基于“促进创新和文化繁荣”与“保护作者著作权”的“二元阶层”立法目标,以“是否具有商业目的”为标准设立分阶段豁免制度能够有效https://www.jfdaily.com/sgh/detail?id=1421857
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12.版权立法中文本数据挖掘侵权例外规则的构建版权资讯摘要:以计算机软件和大数据为支撑的文本数据挖掘技术已成为数字时代各行各业智能化发展的基础工具。文本数据挖掘首先需要收集、复制海量数据或作品等受著作权法保护的信息建立数据库。为学术研究目的而复制他人作品进行文本数据挖掘,在越来越多的法域被视为合理使用。我国著作权立法中应尽快确立以论文查重为代表的文本数据http://www.ccct.net.cn/html/bqzx/2023/0601/4369.html
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17.数据挖掘的过程张杰整理数据挖掘过程中各步骤的大体内容如下: 第一步:确定挖掘目的。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结果是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的。不能盲目的为了数据挖掘而数据挖掘。 第二步:数据准备。数据准备分为三个阶段。①数据的选择:搜索所有与目标对象有关的内部和外部数据信息,并从中选https://maimai.cn/article/detail?fid=1405334297&efid=7lwV824VMzvaUfEhWMvd3A