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.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
2.什么是数据挖掘,数据挖掘的知识介绍数据挖掘是一种从大量未经整理的数据中提取有价值信息的过程。它可以帮助人们分析数据、寻找规律和建立预测模型,是数据分析领域的重要工具之一。https://www.eefocus.com/baike/1339577.html
3.数据挖掘的目的前面说了很多数据挖掘的应用范围,那么很多人会问:数据挖掘的目的是什么呢?我们总结数据挖掘主要有以下三个目的: (1)把握趋势和模式;通过分析网购交易的记录数据、呼叫中心内的投诉数据、顾客满意度的调查数据、购物数据等,可以把把握顾客的购买意愿和类型、投诉的种类等信息。数据挖掘工具(方法)中神经网络、购物篮分析https://www.cda.cn/view/118992.html
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6.数据挖掘的目的在于数据挖掘的目的在于从已知的大量数据中发现潜在的规则。一、数据挖掘简介 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是人工智能和https://zhidao.baidu.com/question/930333178514175739.html
7.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
8.大数据挖掘意义1、数据挖掘的目的和意义 2、数据挖掘的意义及价值 大数据挖掘是当今信息时代的一项重要技术,它的意义不仅仅局限于某个行业,而是在各个行业中都有着深远的影响和应用。 大数据挖掘在商业领域的意义非常重大。通过对大量的数据进行深入挖掘和分析,企业可以更好地了解市场需求和消费者行为,从而制定出更准确的营销策略和产http://chatgpt.cmpy.cn/article/5067927.html
9.信息检索的意义6篇(全文)Web数据挖掘的目的是为了揭示网络信息中隐含的知识,它是比信息检索层次更高、更精确的一种技术。它能够根据用户个性化定义的要求,根据目标的特征信息在网络上或者数据库中进行有目的的信息检索。Web数据挖掘中几种常用的技术是:关联规则技术、分类技术、聚类技术、路径分析技术和序列模式技术。https://www.99xueshu.com/w/ikeybz3y3q4f.html
10.数据挖掘论文在进行现代档案信息处理时,传统的档案管理方法已经不能满足其管理的要求,数据挖掘技术在这方面确有着显著的优势。首先,档案是较为重要的信息记录,甚至有些档案的重要性大到无价,因此对于此类的珍贵档案,相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案,其使用率自然也就越高,所以其安全https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
11.数据清洗的主要目的是什么?数据清洗的主要目的是什么? 数据清洗的主要目的是删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。这是数据预处理的第一步,也是保证后续结果正确的重要一环。如果不进行数据清洗,我们可能会得到错误的结果,比如因小数点错误而造成数据放大十倍,百倍甚至更大等。https://www.ai-indeed.com/encyclopedia/5463.html
12.什么是用户画像,一般用户画像的作用是什么?4.数据挖掘:以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统,提升服务精准度 怎样才能做出一套可落地的用户画像? 不少企业做了用户画像,可能只是实现了一些静态标签,以用户基本属性为主,入门级别就是做些用户问卷调研、电话访谈,进阶的就是通过一些后台埋点,得出男女比例7:3,华南华北比例4:6这些会被业务方痛https://www.iyunying.org/work/301095.html
13.进行数据分析的主要目的是什么?老男孩Python培训班当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时,通常会提高数据挖掘算法的性能。通常称为 “降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤,旨在提高可预测性,可管理性和可解释性。 ⑥ 数据探索和可视化 数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为 “数据可视https://www.oldboyedu.com/blog/4286.html
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