A.歷史型
B.操作型
C.更新型
D.分析型
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A.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
B.規(guī)則推導(dǎo)
C.遺傳算法
D.窮舉法
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(dǎo)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(dāng)?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(shù)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(dāng)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(chǔ)上發(fā)展起來的
B.在三部件結(jié)構(gòu)DSS的基礎(chǔ)上增加知識庫，形成了智能DSS
C.新DSS是以DB為基礎(chǔ)，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(shè)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
A.DM為DW提供了廣泛的數(shù)據(jù)源
B.DM為DW提供了決策支持
C.DW是一種存儲技術(shù)，包含了大量的歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)前的詳細(xì)數(shù)據(jù)以及綜合數(shù)據(jù)
D.DM是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和知識
A.系統(tǒng)工程
B.操作處理
C.知識發(fā)現(xiàn)
D.規(guī)范化處理
A.系統(tǒng)工程
B.機器學(xué)習(xí)
C.運籌學(xué)
D.離散數(shù)學(xué)
A.OLAP是面向主題的，OLTP是面向應(yīng)用的
B.OLAP是分析處理方式，OLTP是事務(wù)處理方式
C.OLAP的數(shù)據(jù)是當(dāng)前數(shù)據(jù)，OLTP的數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù)
D.OLAP關(guān)心的是數(shù)據(jù)輸出量，OLTP關(guān)注的是數(shù)據(jù)進入
E.OLAP的用戶數(shù)目較少，OLTP的數(shù)目較多
F.OLAP以DW為基礎(chǔ)，其最終數(shù)據(jù)來源與OLTP-樣均來自底層的DBS
最新試題
DW設(shè)計的步驟有7個：（）（）（）（）（）（）（）和（）
DM至少在目前仍是一個人機交互的過程。DM過程由（）、（）、（）、（）、（）、（）等6個步驟組成。
在DW數(shù)據(jù)單位中，保存數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度和級別，稱為（）。
數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換主要包括（）和（）。
新DSS是以數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，將（）、（）和（）集成到一個系統(tǒng)，并能有效提高系統(tǒng)決策支持的DSS。
DM技術(shù)可應(yīng)用于商務(wù)中大量的決策情況，預(yù)期回報最高的應(yīng)用領(lǐng)域有4個：（）、（）、（）和（）。
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。
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(shè)后驗證。而DM的分析過程是一個（）的過程，挖掘和發(fā)現(xiàn)（）
DM是從大量、不完全、有噪聲、模糊和隨機的實際應(yīng)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。
建立OLAP的基礎(chǔ)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（）。