A.OLAP和OLAM都基于客戶機(jī)/服務(wù)器模式,只有后者有與用戶的交互性
B.由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別
C.基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合
D.OLAM服務(wù)器通過用戶圖形借口接收用戶的分析指令,在元數(shù)據(jù)的知道下,對(duì)超級(jí)立方體作一定的操作
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A.OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù).它與OTAP應(yīng)用程序不同
B.與OLAP應(yīng)用程序不同,OLTP應(yīng)用程序包含大量相對(duì)簡(jiǎn)單的事務(wù)
C.OLAP的特點(diǎn)在于事務(wù)量大,但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高
D.OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的,但其最終數(shù)據(jù)來源與OLTP一樣均來自底層的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),兩者面對(duì)的用戶是相同的
關(guān)于OLAP的特性,下面正確的是()
(1)快速性
(2)可分析性
(3)多維性
(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)
A.在線性
B.對(duì)用戶的快速響應(yīng)
C.互操作性
D.多維分析
A.數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)要從數(shù)據(jù)出發(fā)
B.數(shù)據(jù)倉庫使用的需求在開發(fā)出去就要明確
C.數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)是一個(gè)不斷循環(huán)的過程,是啟發(fā)式的開發(fā)
D.在數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中,并不存在操作型環(huán)境中所固定的和較確切的處理流,數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)分析和處理更靈活,且沒有固定的模式
A.粒度是指數(shù)據(jù)倉庫小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級(jí)別
B.數(shù)據(jù)越詳細(xì),粒度就越小,級(jí)別也就越高
C.數(shù)據(jù)綜合度越高,粒度也就越大,級(jí)別也就越高
D.粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量以及查詢質(zhì)量
最新試題
選擇渠道成員的標(biāo)準(zhǔn)包括()。
相比其他決策分類模型,隨機(jī)森林算法模型的優(yōu)點(diǎn)有()。
以下對(duì)于KNN算法的描述中正確的是()。
在訓(xùn)練樣本集中,對(duì)于訓(xùn)練樣本數(shù)目不均衡的情況,處理方法妥當(dāng)?shù)氖牵ǎ?/p>
用邏輯回歸方法得到的分析結(jié)果中,其中預(yù)測(cè)為正類的有102個(gè),其中78個(gè)預(yù)測(cè)正確。預(yù)測(cè)為負(fù)類的有115個(gè),其中83個(gè)預(yù)測(cè)正確。那么正類的precision和recall各是多少()。
關(guān)聯(lián)分析一般分為兩個(gè)步驟,分別為()。
有效的市場(chǎng)細(xì)分必須滿足如下條件()。
決策樹模型的缺點(diǎn)有()。
SQL語言由()組成。
在以下條件下,需求可能缺乏彈性()。