南开大学23年春学期《数据仓库理论与实践》在线作业二

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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-00002

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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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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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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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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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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下列说法中，正确的是（ ）。
A:“数据流去向”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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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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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，基于数据仓库的决策支持系统的组成有：（ ）。
A:数据仓库
B:OLTP
C:OLAP
D:数据挖掘
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下列选项中，属于数据仓库用到的预测模型的是：（ ）
A:回归模型
B:星型模型
C:聚类模型
D:分类模型
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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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管理大量数据的方法有：（ ）。
A:寻址
B:索引
C:数据外延
D:溢出管理
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下列选项中，属于决策分析的有：
A:向下层钻取分析
B:向上层钻取分析
C:切片分析
D:特别查询报表
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下列属于元数据的是
A:数据仓库字典
B:关于数据源的元数据
C:关于抽取和转换的元数据
D:关于最终用户使用数据仓库的元数据
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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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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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下列选项中，属于数据集市的特性有：（ ）
A:规模是小的
B:面向部门
C:价格昂贵
D:可升级到完整的数据仓库
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所谓粒度是指数据仓库中数据单元的详细程度和级别。
A:对
B:错
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多维数据一般采用多维数据库(MDDB)和关系数据库(RDBMS)两种方式存储，多维数据的显示只能在平面上展现出来。
A:对
B:错
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在数据更新时可以使用数据压缩。
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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数据仓库一般都是以服务器（Server）形式在网络环境下提供服务，能对多个客户（Client）同时提供服务。
A:对
B:错
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解释模型能够在当前多维视图的基础上找出事件发生的原因。
A:对
B:错
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数据抽取主要进行对数据源的确认，确定数据抽取频率，按照时间要求抽取数据。
A:对
B:错
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E-R图具有良好的可操作性，形式简单，易于理解，便于与用户交流，但是客观世界的描述能力也较弱。
A:对
B:错
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数据流是数据结构在系统内传输的路径。
A:对
B:错
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异常报告是当超出边界条件时提醒分析员。如销售情况已超出预定义阈值的上限或下限时提醒分析
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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动态数据分析，通过比较历史数据值或行为来描述过去发生的事实。
A:对
B:错
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即使数据被大量压缩，整个数据库都难以存放在内存中。
A:对
B:错
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OLTP大量的数据操作主要涉及增加、删除、修改、查询等操作。每次操作的数据量不大且多为当前的数据。
A:对
B:错
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数据仓库提供的查询环境能向用户提供查询的初始化，公式表示和结果显示等功能。
A:对
B:错
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OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。
A:对
B:错
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数据仓库中的数据是为决策分析服务，而源系统的数据为业务处理服务。
A:对
B:错
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OLTP专门用于支持复杂的决策分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。
A:对
B:错
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基本的多维数据分析操作包括切片、切块、旋转、钻取等。
A:对
B:错
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对事实表的分区可以简单地分解数量，也可以按垂直分区或水平分区，制定分区准则。
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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OLTP面向操作人员，支持日常操作；OLAP面向决策人员，支持决策需要。
A:对
B:错
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数据仓库是一个向用户提供战略信息的环境，从而为用户提供决策支持。
A:对
B:错
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抽取和转换的元数据包含了源数据系统的数据抽取方法、数据抽取规则以及抽取频率等数据转换的所有说明数据。
A:对
B:错
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数据仓库在使用后不断增长已成为数据仓库的特点。
A:对
B:错
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数据仓库中查询基本是基于经过加工的数据。
A:对
B:错
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在ODS层中存储的历史数据是只读的，供业务查询使用
A:对
B:错
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数据应用层存储数据分析结果，为不同业务场景提供接口，减轻数据仓库的负担
A:对
B:错
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数据建模和规范化的作用是产生一种完全没有数据冗余的设计方法。
A:对
B:错
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多维数据库中的元素具有相同类型的数值，如销售量。
A:对
B:错
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关于数据模型的元数据可以支持用户从数据仓库中获取数据。
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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