A.人工神經(jīng)網(wǎng)絡
B.規(guī)則推導
C.遺傳算法
D.窮舉法
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A.簡單轉(zhuǎn)移
B.清洗
C.集成
D.聚集和概括
A.數(shù)據(jù)倉庫是從數(shù)據(jù)庫中導入大量的數(shù)據(jù),并對結(jié)構(gòu)和存儲進行組織以提高查詢效率
B.使用數(shù)據(jù)倉庫的目的在于對已有數(shù)據(jù)進行高速的匯總和統(tǒng)計
C.數(shù)據(jù)挖掘是采用適當?shù)乃惴?,從?shù)據(jù)倉庫的海量數(shù)據(jù)中提取潛在的信息和知識
D.OLAP技術為提高處理效率,必須繞過DBMS直接對物理數(shù)據(jù)進行讀取和寫入
A.OLAP面向操作人員,OLTP面向決策人員
B.OLAP使用歷史性的數(shù)據(jù),OLTP使用當前數(shù)據(jù)
C.OLAP經(jīng)常對數(shù)據(jù)進行插入、刪除等操作,而OLTP僅對數(shù)據(jù)進行匯總和分析
D.OLAP不會從已有數(shù)據(jù)中發(fā)掘新的信息,而OLTP可以
A.DSS是在系統(tǒng)工程基礎上發(fā)展起來的
B.在三部件結(jié)構(gòu)DSS的基礎上增加知識庫,形成了智能DSS
C.新DSS是以DB為基礎,將DW、OLAP、DM集成到一個系統(tǒng)內(nèi)形成的系統(tǒng)
D.新DSS以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式提供決策支持,數(shù)據(jù)是主體,模型是輔助的
A.DM和OLAP都屬于分析型工具
B.DM在本質(zhì)上是一個歸納的過程
C.DM是在做出明確假設后去挖掘知識,發(fā)現(xiàn)知識
D.OLAP是一種自上而下不斷深入的分析工具,是一種演繹推理的過程
最新試題
多維數(shù)據(jù)模型把數(shù)據(jù)看成數(shù)據(jù)立方體形式,由()和()構(gòu)成。
建立OLAP的基礎是()數(shù)據(jù)模型,這種數(shù)據(jù)模型的存儲主要有3種形式:()、()和()。
DW的發(fā)展有5個階段:()()()()和()
DM是從大量、不完全、有噪聲、模糊和隨機的實際應用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中且人們事先()、但又是()信息和知識的過程。
參與數(shù)據(jù)挖掘的計算機人員主要有3類:()、()和()。
三部件結(jié)構(gòu)DSS是()、()和()的組合,主要以()為主體。
DM中常用的技術有6種:()()()()()和()
智能DSS由四部件組成:()、()、()和()
OLAP和DM都是分析型工具。但OLAP的分析過程是一個()的過程,先假設后驗證。而DM的分析過程是一個()的過程,挖掘和發(fā)現(xiàn)()
DW設計的步驟有7個:()()()()()()()和()