A、数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容
B、捕捉到的新数据会覆盖原来的快照
C、数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;
D、数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.
答案：C
A、数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容
B、捕捉到的新数据会覆盖原来的快照
C、数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;
D、数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.
答案：C
A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别
B. 数据越详细,粒度就越小,级别也就越高
C. 数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高
D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量
A. (1)(2)(3)
B. (2)(3)(4)
C. (1)(2)(3)(4)
D. (1)(2)(3)(4)(5)
A. OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式,只有后者有与用户的交互性
B. 由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别
C. 基于WEB的OLAM是WEB技术与OLAM技术的结合
D. OLAM服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令,在元数据的知道下,对超级立方体作一定的操作
A. 无向无环
B. 有向无环
C. 有向有环
D. 无向有环
A. 系数
B. 几率
C. Cohen度量
D. 兴趣因子
A. 负梯度方向是使函数值下降最快的方向
B. 当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解
C. 梯度下降法比牛顿法收敛速度快
D. 拟牛顿法不需要计算Hesse矩阵
A. O(m)
B. O(m2)
C. O(logm)
D. O(m*logm)
A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象
B. K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
D. K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇
A. 参数估计
B. 逻辑分析
C. 方差分析
D. 回归分析
A. 假设检验
B. 逻辑分析
C. 方差分析
D. 回归分析
