A.OLAP和OLAM都基于客戶機(jī)/服務(wù)器模式，只有后者有與用戶的交互性
B.由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別
C.基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合
D.OLAM服務(wù)器通過(guò)用戶圖形借口接收用戶的分析指令，在元數(shù)據(jù)的知道下，對(duì)超級(jí)立方體作一定的操作
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關(guān)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.在完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行各種測(cè)試.測(cè)試工作中要包括單元測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試
B.當(dāng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的每個(gè)單獨(dú)組件完成后，就需要對(duì)他們進(jìn)行單元測(cè)試
C.系統(tǒng)的集成測(cè)試需要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的所有組件進(jìn)行大量的功能測(cè)試和回歸測(cè)試
D.在測(cè)試之前沒(méi)必要制定詳細(xì)的測(cè)試計(jì)劃
A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)要從數(shù)據(jù)出發(fā)
B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使用的需求在開(kāi)發(fā)出去就要明確
C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)是一個(gè)不斷循環(huán)的過(guò)程，是啟發(fā)式的開(kāi)發(fā)
D.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中，并不存在操作型環(huán)境中所固定的和較確切的處理流，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)分析和處理更靈活，且沒(méi)有固定的模式
A.有放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
B.無(wú)放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
C.分層抽樣
D.漸進(jìn)抽樣
A.等高線圖
B.餅圖
C.曲面圖
D.矢量場(chǎng)圖
最新試題
經(jīng)常跟管理層打交道并進(jìn)行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的成功。
最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。
當(dāng)反向傳播算法運(yùn)行到達(dá)到最小值時(shí)，無(wú)論初始權(quán)重是什么，總是會(huì)找到相同的解（即權(quán)重）。
通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時(shí)，我們幾乎總是可以通過(guò)允許更多隱藏狀態(tài)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。
通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測(cè)擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。
選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個(gè)值，并選擇最小化失真度量的值。
管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問(wèn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
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。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)。