數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)復(fù)習(xí)提綱-wenkub
2022-09-02 07:54:39 本頁(yè)面
【正文】 到更詳細(xì)的數(shù)據(jù)。定義：元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，它描述了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容、碼、索引等項(xiàng)內(nèi)容。描述處理該問(wèn)題的各種方法。 商業(yè)智能：是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)與資源管理系統(tǒng)ERP結(jié)合起來(lái)應(yīng)用于商業(yè)活動(dòng)實(shí)際過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)服務(wù)于決策的目的。（由于試題是隨機(jī)從試題庫(kù)中抽取，有可能抽取的試題中不會(huì)全部包含上述的所有題型）另外：本提綱僅針對(duì)試題中的名詞解釋、簡(jiǎn)答題和綜合題提供復(fù)習(xí)參考，不包括填空、選擇、判斷等其它題型的參考。一、名詞解釋： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：是面向主題的、綜合的、不同時(shí)間的、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)的集合，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程； 數(shù)據(jù)挖掘：就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可以理解的模式的過(guò)程；簡(jiǎn)單的說(shuō)是從大量數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識(shí)，又被稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。二、簡(jiǎn)答題： 試敘述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的區(qū)別：（1）、操作型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)針對(duì)事務(wù)處理任務(wù)，各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間各自分離，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進(jìn)行組織的；（2）、操作型數(shù)據(jù)庫(kù)通常與某些特定的應(yīng)用相關(guān)，數(shù)據(jù)庫(kù)之間相互獨(dú)立，并且往往是并構(gòu)的，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)在對(duì)原有分期的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)做抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的加工、匯總和整理得到的；（3）、操作型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常實(shí)時(shí)更新，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時(shí)發(fā)生變化，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)主要用于決策分析，對(duì)涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢和定期更細(xì)，一旦某個(gè)數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以后，一般情況下將作為數(shù)據(jù)檔案長(zhǎng)期保存；（4）、操作型數(shù)據(jù)庫(kù)主要關(guān)心當(dāng)前某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常包含較久遠(yuǎn)的歷史單位，因此總是包括一個(gè)時(shí)間維，以便可以研究趨勢(shì)和變化。對(duì)于類特征化，基于數(shù)據(jù)立方體的實(shí)現(xiàn)與諸如面向?qū)傩詺w納的關(guān)系實(shí)現(xiàn)之間的主要不同是什么？討論哪種方法最有效，在什么條件下最有效。功能：（1）、元數(shù)據(jù)為決策人員訪問(wèn)DW提供直接或輔助信息；（2）、元數(shù)據(jù)描述和管理從DBS到DW的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；（3）、元數(shù)據(jù)要管理DW中的數(shù)據(jù)。下鉆可以通過(guò)沿維的概念分層向下或引入新的維來(lái)實(shí)現(xiàn)。缺點(diǎn)：一般比MDD相應(yīng)的速度慢；不支持有關(guān)預(yù)計(jì)算的讀寫操作；SQL無(wú)法完成部分計(jì)算：無(wú)法完成多行的計(jì)算；無(wú)法完成維之間的計(jì)算。（2）、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往被存放于分散的衣鉤環(huán)境中，不易統(tǒng)一查詢問(wèn)題，而且還有大量的歷史數(shù)據(jù)處于脫機(jī)狀態(tài)，形同虛設(shè)。假定每個(gè)元組屬于一個(gè)預(yù)定義的類，由類標(biāo)號(hào)屬性確定。（2）、分類：首先評(píng)估模型（分類法）的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。對(duì)于每個(gè)測(cè)試樣本，將已知的類標(biāo)號(hào)與該樣本的學(xué)習(xí)模型類預(yù)測(cè)比較。（2）、第二代: 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)第二代信息系統(tǒng)應(yīng)用了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)。DW: 只需支持裝入和存取。DW：DSS分析員或企業(yè)高級(jí)決策者。這樣使得DW與操作型環(huán)境的界面變得簡(jiǎn)單了。類：某一子集維成員的共同特征。 按維成員的類分析 分類（選擇類屬性分類） 歸納（歸納出類的共同特征）三、計(jì)算題 假設(shè)有如下的“雇員基本信息”表的結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)，其中屬性“工資”為類別標(biāo)識(shí)屬性，屬性“部門”、“職位”、“年齡”作為決策屬性集，其中屬性“年齡”與“工資”以離散化，表中給出的是離散化后的數(shù)據(jù)，屬性“工資”列中同時(shí)給出了相應(yīng)元組的類別屬性部門職位年齡工資銷售部高級(jí)31—4041K—55K C2銷售部初級(jí)21—3026K—40K C3銷售部初級(jí)31—4026K—40K C3系統(tǒng)部初級(jí)21—3041K—55K C2系統(tǒng)部高級(jí)31—4056K—70K C1系統(tǒng)部初級(jí)21—3041K—55K C2系統(tǒng)部高級(jí)41—5056K—70K C1市場(chǎng)部高級(jí)31—4041K—55K C2市場(chǎng)部初級(jí)31—4041K—55K C2秘書處高級(jí)41—5026K—40K
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