【正文】 成多行的計(jì)算；無(wú)法完成維之間的計(jì)算。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。描述處理該問(wèn)題的各種方法。（3）、混合OLAP（HOLAP）服務(wù)器1為什么不能依靠傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)決策分析？（1）、所有聯(lián)機(jī)事務(wù)處理強(qiáng)調(diào)的是密集的數(shù)據(jù)更新處理性能和系統(tǒng)的可靠性，并不太關(guān)心數(shù)據(jù)查詢的方便與快捷。管理人員很少能夠使用這些早期的系統(tǒng)，他們必須依靠信息提供者來(lái)解答他們的問(wèn)題，并給他們所需要的信息。2試述維層次和類(lèi)的概念有什么不同1）維層次和類(lèi)表達(dá)的意義不同維層次：是維所描述的變量的不同綜合層次。TID項(xiàng)列表T11,2,5T21,2T32,4T41,2,4T51,3T61,2,3,5T71,2,3T82,5T92,3,4T103,4利用Apriori算法產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集的過(guò)程如下：（1） 由I={1,2,3,4,5}的所有項(xiàng)目直接產(chǎn)生1候選項(xiàng)集C1，計(jì)算其支持度。部門(mén)職位年齡工資銷(xiāo)售部高級(jí)31—4041K—55K C2銷(xiāo)售部初級(jí)21—3026K—40K C3銷(xiāo)售部初級(jí)31—4026K—40K C3決策樹(shù)：通過(guò)簡(jiǎn)單貝葉斯分類(lèi)對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)：P（C1）=2/11=P（C2）=5/11=P（C3）=4/11=P（部門(mén)=‘系統(tǒng)部’|C1）=2/2=1P（部門(mén)=‘系統(tǒng)部’|C2）=2/5=P（部門(mén)=‘系統(tǒng)部’|C3）=0/4=0P（職位=‘高級(jí)’|C1）=2/2=1P（職位=‘高級(jí)’|C2）=2/5=P（職位=‘高級(jí)’|C3）=1/4=P（年齡=‘21—30’|C 1）=0P（年齡=‘21—30’|C2）=2/5=P（年齡=‘21—30’|C3）=2/4=有上述結(jié)果可導(dǎo)出P（X|C1）=0P（X|C2）==P（X|C3）=0P（X|C1）P（C1）=0P（X|C2）P（C2）==P（X|C1）P（C3）=0簡(jiǎn)單貝葉斯分類(lèi)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果是該未知訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)有可能屬于C2類(lèi)，該結(jié)果表示對(duì)于年齡在21—30歲之間，所屬部門(mén)是系統(tǒng)部同時(shí)其職位屬于高級(jí)的員工的工資水平最有可能在41K—55K之間。（3）、由于數(shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)ODS集成，并且是面向主題組織的，所以所作的變換僅限于數(shù)據(jù)模式上某些差異的轉(zhuǎn)換,以及對(duì)碼結(jié)構(gòu)的改造。模型在給定測(cè)試集上的準(zhǔn)確率是正確被模型分類(lèi)的測(cè)試樣本的百分比。1OLAP服務(wù)器有哪些實(shí)現(xiàn)方法？它們的優(yōu)劣是什么？（1）、關(guān)系OLAP（ROLAP）服務(wù)器優(yōu)勢(shì)：沒(méi)有大小限制；現(xiàn)有的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)可以沿用；可以通過(guò)SQL實(shí)現(xiàn)詳細(xì)數(shù)據(jù)與概要數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)；現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)對(duì)OLAP做了很多優(yōu)化，包括并行存儲(chǔ)，并行查詢，并行數(shù)據(jù)管理，基于成本的查詢優(yōu)化，位圖索引、SQL的OLAP擴(kuò)展等大大提高了OLAP的速度。 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。對(duì)于