数据挖掘的主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、

题目

数据挖掘的主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的()数据。

  • A、关键性
  • B、重要性
  • C、不可或缺性
  • D、主要
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第1题:

12 】数据挖掘是以数据仓库和多围数据库中大量数据为基础,自动的发现数据中潜在的______________ 。


正确答案:

第2题:

()是从特定形式的数据中,集中提炼知识的过程。

A.数据分析

B.数据抽取

C.数据转换

D.数据挖掘


答案:D

第3题:

● 在选项(5)中,①代表的技术用于决策分析;②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持;

①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向,它们也是③代表的技术的主要组成。

(5)

A.①数据挖掘, ②数据仓库, ③商业智能

B.①数据仓库, ②数据挖掘, ③商业智能

C.①商业智能, ②数据挖掘, ③数据仓库

D.①数据仓库, ②商业智能, ③数据挖掘


正确答案:B

第4题:

以下关于数据仓库的描述中,正确的是(30)。

A.从结构的角度看,数据仓库主要有数据挖掘、数据集市和企业仓库3种模型

B.数据挖掘就是要智能化和自动化地把数据转换为有用的信息和知识

C.联系分析处理(OLAP)技术绕过DBMS直接对物理数据进行读写以提高处理效率

D.数据仓库是从数据库中导入大量的数据,并对结构和存储进行组织以提高查询效率


正确答案:B
从结构的角度看,数据仓库主要有企业仓库、数据集市和虚拟仓库3种模型。其中,企业仓库用于收集跨越整个企业的各个主题的所有信息,它是整个企业范围的数据集成。而数据集市是包含对特定的用户有用的、企业范围数据的一个子集,其范围限于所选定的主题。虚拟仓库是操作型数据库上视图的集合。因此选项A的描述是错误的。数据挖掘就是要智能化和自动化地把数据转换为有用的信息和知识。目前,常用的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析等。由此可见,选项B的描述是正确的。联系分析处理(On-LineanalyticalProcessing,OLAP),它仍使用DBMS存取数据,即选项C的描述是错误的。数据仓库不是用做日常查询,也不是用于汇总和统计,它主要用于提取数据中的潜在信息和知识。因此选项D的描述是错误的。

第5题:

()是从超大型数据库或数据仓库中搜索有用的商业信息过程

A.数据库

B.数据仓库

C.数据集市

D,数据挖掘


参考答案:D

第6题:

数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。()

此题为判断题(对,错)。


正确答案:正确

第7题:

下列关于商务智能定义的描述,错误的是()。

A.商务智能帮助用户对商业数据进行联机分析处理和数据挖掘

B.商务智能是从数据中获得有用的信息和知识,帮助企业获取利润的过程

C.商务智能就是数据挖掘和联机分析处理的集合体

D.商务智能使得很多事务性的数据经过抽取、转换、聚集、切片等操作帮助决策者进行正确决策


正确答案:C

第8题:

在选项()中,①代表的技术用于决策分析;②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持;①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向,它们也是③代表的技术的主要组成。

A.①数据挖掘,②数据仓库,③商业智能

B.①数据仓库,②数据挖掘,③商业智能

C.①商业智能,②数据挖掘,③数据仓库

D.①数据仓库,②商业智能,③数据挖掘


参考答案:B
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持决策分析;数据挖掘用于从数据库中发现知识:数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向,它们也是商业智能的主要组成部分。

第9题:

数据挖掘是以数据仓库和多维数据库中的大量数据为基础,自动地发现数据中潜在的一【 】。


正确答案:有应用价值的信息
有应用价值的信息 解析:简单地说数据挖掘就是从数据中挖掘出有价值的信息。

第10题:

以下关于商业智能的说法中,()是不恰当的

A.商业智能通过对组织中分散的、独立存在的大量数据进行分析,并转化为有用知识,帮助企业进行决策

B.商业智能是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用

C.商业智能中的数据挖掘技术可以取代传统的数据报表,来为决策提供支持

D.商业智能应能提供业务解决方案


正确答案:C
中级系统集成项目管理工程师P51随着时代的发展,传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了,企业期待着新的技术。数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是,数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值,并不是取代数据报表。报表系统依然有其不呵取代的优势,并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。商业智能实现的三个层次:数据报表、多维数据分析和数据挖掘

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