南开大学23年春学期《数据仓库理论与实践》在线作业三

奥鹏南开大学新学期作业参考

23春学期（高起本：1709-2103、专升本/高起专：1909-2103）《数据仓库理论与实践》在线作业-00003

下列说法中，正确的是（ ）。
A:“数据流奥鹏南开大学新学期作业参考 代做2元一门去向”用于说明该数据流来自哪个过程。
B:“数据流来源”用于说明该数据流将流到哪个过程去。
C:“平均流量”是指单位时间（如每天）里的传输次数。
D:数据结构的描述只包括数据结构名和数据项。
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下列选项中，属于数据仓库的特征有：（ ）。
A:数据是综合的和历史的
B:数据是可更新的
C:数据操作是重复的
D:一个操作存取一个记录
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在HOLAP的多维数据表中的数据维度（ ）MOLAP中的维度表，数据存储容量也（ ）MOLAP方式。
A:多于；多于
B:多于；少于
C:少于；多于
D:少于；少于
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下列选项中，不属于数据仓库技术的是：（ ）
A:管理大量数据
B:数据的高效装入和数据压缩
C:高效索引
D:数据规模庞大
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确定索引策略中，传统数据库采用（ ）索引，它是一个高效的索引。
A:FULLTEXT
B:R-Tree
C:B-Tree
D:Hash
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关于冰山立方体，下列说法正确的是（ ）。
A:保持数据立方体的钻取操作的语义
B:能够减少构建数据单元所占用的存储空间
C:减少了立方体所需的数据空间，适用于高维数据的处理
D:一般通过兴趣视图子集选择、多层次时间窗口约束和适应性数据单元划分等策略限定流立方体所占用的存储空间
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下列选项中，不属于数据仓库中查询服务的具体体现的是：（ ）
A:查询定义
B:查询简化
C:导航的简单性
D:自动决策
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关于OLAP和OLTP的区别描述，不正确的是：（ ）
A:OLAP主要是关于如何理解聚类的大量不同的数据，它与OLAP应用程序不同
B:与OLAP应用程序不同，OLTP应用程序包含大量相对简单的事务
C:OLAP特点在于事务量大，但事务内容比较简单且重复率高
D:OLAP是以数据仓库为基础的，但其最终数据来源与OLTP一样，均来自底层的数据库系统，二者面对的用户是相同的
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下列选项中，属于开发数据仓库典型错误的有：（ ）
A:忽视了数据仓库体系结构和数据仓库开发方法
B:数据规模庞大
C:对数据仓库规模的估计模糊
D:未能理解数据仓库概念
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下列选项中，属于数据仓库构建的报表环境有：（ ）
A:预格式化报表
B:简单的报表开发
C:公布和订阅
D:单一展现方式
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通过旋转可以得到不同视角的数据，旋转操作相当于平面数据将坐标轴旋转，它可能包含：
A:交换行和列
B:把某一行维移到列维中去
C:把页面显示中的一个维和页面外的维进行交换
D:将不同行或列中的部分值交换
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数据字典是数据库中各类数据描述的集合，包括：（ ）
A:数据项
B:数据结构
C:数据流
D:数据存储
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元数据包含的信息有：（ ）。
A:数据仓库的目录信息（数据字典）
B:数据从数据库环境向数据仓库环境转换时对应的说明
C:指导从当前基本数据到综合数据的综合方式说明
D:指导用户使用数据仓库
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下列选项中，属于OLTP的特点的有：（ ）。
A:细节性数据
B:历史数据
C:经常更新
D:面向应用，事务驱动
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下列选项中，属于数据转换类型的有：（ ）
A:格式修正
B:字段的解码
C:信息的划分
D:关键字重新构造
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数据仓库的主要功能包括：（ ）
A:数据获取
B:数据存储
C:决策分析
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下列选项中，属于探索者要做的工作有：（ ）
A:概括分析
B:抽取
C:建模
D:分类
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数据获取阶段包括：（ ）
A:数据抽取
B:数据转换
C:数据装载
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OLAP的目的是为管理决策人员通过一种灵活的多维数据分析手段，提供辅助决策信息。
A:对
B:错
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OLTP的特点在于事务处理量大，应用要求多个并行处理，事务处理内容比较简单且重复率高。
A:对
B:错
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在行或者列中一般只选择二个维，每个维可以多个成员。
A:对
B:错
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星型模型完全用二维关系表示了数据的多维观念。
A:对
B:错
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数据明细层对ADS层的数据进行清洗、标准化、维度退化(时间、分类、地域)
A:对
B:错
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数据项是不可再分的数据单位
A:对
B:错
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90年代初，提出数据仓库概念。
A:对
B:错
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决策支持系统是利用商业智能技术来解决实际决策问题的系统。
A:对
B:错
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如果查询定期发生，那么可以通过把这些查询合并到同一个表格中，来节省大量资源。
A:对
B:错
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多维分析与原因分析能让决策者了解”为什么会发生”。
A:对
B:错
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在数据仓库中存储多种粒度数据（详细层、轻度综合层、高度综合层等）是为了提高决策分析效果。
A:对
B:错
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数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据。
A:对
B:错
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只有事实表需要分区，维表不需要分区。
A:对
B:错
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通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、一致和交互性的存取，有利于用户对数据进行深入的分析和观察。
A:对
B:错
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hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制
A:对
B:错
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探索者开始以分析数据仓库中数据的外部特征，即分析数据的完整性和准确性（数据质量）。
A:对
B:错
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元数据在数据库中是描述数据库中数据及其环境的数据。
A:对
B:错
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两类不同的用户使数据仓库需要具有不同的性能或工具来满足他们的要求。
A:对
B:错
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数据集市针对特殊的业务需要，可以很容易地伸缩。
A:对
B:错
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HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。
A:对
B:错
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MySQL 使用标准的 SQL 数据语言形式
A:对
B:错
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Bit-Wise索引技术比B-Tree技术能提高相应速度10—100倍。
A:对
B:错
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元数据成为整个数据仓库的核心。
A:对
B:错
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关于数据仓库使用的元数据能帮助用户到数据仓库查询所需要的信息，用于解决企业问题。
A:对
B:错
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数据仓库的源系统种类越多，出现污染数据的可能性越小。
A:对
B:错
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探索仓库不妨碍企业数据仓库中其他常规用户的正常使用。
A:对
B:错
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大维度表采用星型模型的数据组织。
A:对
B:错
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ADS层对ODS层数据进行清洗、维度退化
A:对
B:错
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概念模型最常用的表示方法是实体－关系法（E-R法）。
A:对
B:错
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星网模型是将多个星型模型连接起来形成网状结构。
A:对
B:错
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多维数据只能通过关系数据库方式显示出来。
A:对
B:错
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数据集市很容易升级为数据仓库。
A:对
B:错
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