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B.操作型
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D.分析型
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(jiǎn)單轉(zhuǎn)移
B.清洗
C.集成
D.聚集和概括
A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是從數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)入大量的數(shù)據(jù),并對(duì)結(jié)構(gòu)和存儲(chǔ)進(jìn)行組織以提高查詢(xún)效率
B.使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的在于對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行高速的匯總和統(tǒng)計(jì)
C.數(shù)據(jù)挖掘是采用適當(dāng)?shù)乃惴ǎ瑥臄?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的海量數(shù)據(jù)中提取潛在的信息和知識(shí)
D.OLAP技術(shù)為提高處理效率,必須繞過(guò)DBMS直接對(duì)物理數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取和寫(xiě)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插入、刪除等操作,而OLTP僅對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析
D.OLAP不會(huì)從已有數(shù)據(jù)中發(fā)掘新的信息,而OLTP可以
最新試題
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(shù)有6種:()()()()()和()
DM是從大量、不完全、有噪聲、模糊和隨機(jī)的實(shí)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(shí)的過(guò)程。
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。
傳統(tǒng)的DB操作是以簡(jiǎn)單的、原始的、可重復(fù)使用的例行短事務(wù)為主,如銀行的記賬、民航售票、電話(huà)計(jì)費(fèi)等,這種應(yīng)用稱(chēng)為(),其英文簡(jiǎn)稱(chēng)為(),屬于()處理。
新DSS的明顯特征是以()方式提供決策支持。新DSS中,是主體,()是輔助的。
DB中的數(shù)據(jù)真正要存儲(chǔ)到DW中,還必須經(jīng)過(guò)ETL過(guò)程,即()()和()的過(guò)程。
在DW數(shù)據(jù)單位中,保存數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度和級(jí)別,稱(chēng)為()。
DW的發(fā)展有5個(gè)階段:()()()()和()
現(xiàn)在新的應(yīng)用是以大量的、總結(jié)性的與歷史有關(guān)的、涉及面廣的分析為主的操作,如連鎖商店的銷(xiāo)售統(tǒng)計(jì),這種應(yīng)用稱(chēng)為(),其英文簡(jiǎn)稱(chēng)為(),屬于()處理。