A.OLAP主要是關于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù).它與OTAP應用程序不同
B.與OLAP應用程序不同，OLTP應用程序包含大量相對簡單的事務
C.OLAP的特點在于事務量大，但事務內容比較簡單且重復率高
D.OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎的，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)，兩者面對的用戶是相同的
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關于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.對用戶的快速響應
C.互操作性
D.多維分析
A.粒度是指數(shù)據(jù)倉庫小數(shù)據(jù)單元的詳細程度和級別
B.數(shù)據(jù)越詳細，粒度就越小，級別也就越高
C.數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度也就越大，級別也就越高
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)量以及查詢質量
A.基本元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)集市和應用程序等結構相關的信息
B.基本元數(shù)據(jù)包括與企業(yè)相關的管理方面的數(shù)據(jù)和信息
C.基本元數(shù)據(jù)包括日志文件和簡歷執(zhí)行處理的時序調度信息
D.基本元數(shù)據(jù)包括關于裝載和更新處理，分析處理以及管理方面的信息
A.數(shù)據(jù)倉庫隨時間的變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內容
B.捕捉到的新數(shù)據(jù)會覆蓋原來的快照
C.數(shù)據(jù)倉庫隨事件變化不斷刪去舊的數(shù)據(jù)內容
D.數(shù)據(jù)倉庫中包含大量的綜合數(shù)據(jù)，這些綜合數(shù)據(jù)會隨著時間的變化不斷地進行重新綜合
最新試題
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。
假設屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學習基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
由于決策樹學會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進行分類，因此它們不可能過度擬合。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
數(shù)據(jù)復制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設計和實現(xiàn)的。
完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準確性是衡量數(shù)據(jù)質量的六個維度指標。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
當MAP中使用的先驗是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗時，MAP估計等于ML估計。