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ǎ瑥臄?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
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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
最新試題
DW為DM提供了廣泛的()和(),而DM為DW提供了()和()。
OLAP的多維數(shù)據(jù)分析主要有以下4種形式:()、()、()和()。
DM中常用的技術(shù)有6種:()()()()()和()
DM與OLAP的本質(zhì)區(qū)別是DM是在沒有()的前提下去挖掘信息,發(fā)現(xiàn)知識。
典型的DW數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)被分成4個層次:()()()和()
休眠數(shù)據(jù)是指那些當(dāng)前()、將來也()的存在于DW中的數(shù)據(jù)。
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。
數(shù)據(jù)預(yù)處理主要有()和()兩項工作。
參與數(shù)據(jù)挖掘的計算機人員主要有3類:()、()和()。
常用的數(shù)據(jù)挖掘分析方法有4種:()、()、()和()。