OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。

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• （）是OLAP技术中数据分析的基本动作。

  A . 组合 B . 切片 C . 排列 D . 旋转

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• OLAP（联机分析处理）是（）分析工具，用于将多维数据库的分析转化为多维视图返回给客户操作。

  A . 数据动态 B . 关系数据库 C . 外部网络 D . 信息系统

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• OLAP指由数据库所连结出来的在线分析处理程序。

  A . 正确 B . 错误

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• （）不属于OLAP技术的三维数据。

  A . 管理技术维 B . 时间维 C . 销售渠道维 D . 地区维

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• OLAP支持多维数据分析。

  A . 正确 B . 错误

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• 多媒体技术中的多媒体数据压缩包括多模式转换和（）。

  A . 压缩包处理 B . 压缩编码 C . 解压缩 D . 其他选项都不对

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• “统计报表”功能应用了数学模型对数据进行定量分析，这主要体现了信息技术在管理系统中的（）。

  A . 决策功能 B . 计划功能 C . 控制与协调功能 D . 数据处理功能

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• 中心变换型的DFD图可看成是对输入数据进行转换而得到输出数据的处理，因此可以使用事务分析技术得到初始的模块结构图。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 在使用ANTforgsm2000进行路测数据的分析，发现转换数据过程中总出现转换不成功的提示，可能的原因有：（）

  A . A、没有安装地图文件，无法生成地图数据 B . B、文件命名不规则或者长度超过8个字符。 C . C、路测文件中GPS设置的经纬度格式与小区建库时基站使用的经纬度格式不一致。 D . D、没有进行小区建库，无法提供对应的基站信息。

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• 方差分析时，进行数据转换的目的是（）。

  A . 误差方差同质 B . 处理效应与环境效应线性可加 C . 误差方差具有正态性 D . A、B、C都对

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• 对银行而言，内部评级是指银行根据内部数据和标准，对债务人进行的信用评价，侧重于定量分析。（）

  A . 正确 B . 错误

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• GB/T23331标准中的标杆侧重于数据性标杆，但有时数据性标杆是比较难以收集的，这时应该考虑将整体分解成模块进行数据对比，或者使用技术性标杆进行对比。

  A . 正确 B . 错误

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• （）属于OLAP技术中数据分析的基本动作。

  A . 阵列 B . 切片 C . 排列 D . 组合

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• 数据库技术推动了信息管理的发展，把数据仓库、OLAP和数据挖掘结合起来形成更高形式的决策支持系统。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 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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• （）侧重通过分析客户在银行交易数据，衡量客户对银行贡献水平、贡献变化趋势，并与预期贡献进行比较，查找差异原因。

  A . A、客户价值分析 B . B、客户现实价值分析 C . C、客户潜在价值分析 D . D、客户过去价值分析

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• 验证性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而探索性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明

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• 商务智能系统的组成()①源数据层②数据转换层③数据仓库(数据集市)层④OLAP及数据挖掘层⑤用户展现层。

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• OLAP 技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息,是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。

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• （ROLAP）是联机分析处理（OLAP）的一种，它对存储在何种数据库中的数据作动态多维分析（）

  A．非多维数据库 B．关系型数据库 C．非关系型数据库 D．NoSQL

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• （）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统

  A．GPS B．GSM C．GIS D．EOS

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• 联机分析处OLAP专门用于______。A．数据处理B．支持复杂的分析操作C．自动控制D．数据量的简单查询处

  联机分析处 OLAP专门用于______。 A．数据处理 B．支持复杂的分析操作 C．自动控制 D．数据量的简单查询处理

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• OLAM技术一般简称为”数据联机分析挖掘”,下面说法不正确的是（)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 此题为多项选择题。

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• 云数据库RDS（MySQ产生的数据可以作为大数据计算服务（MaxCompute原ODPS）的数据来源,可以将RDS中的数据加载到大数据计算服务中进行分析,即我们通常说的ETL（数据抽取、加载、转换）,云数据库RDS（MySQL产生的数据可以作为大数据计算服务MaxCompute,原oDPS）的数据来源,可以将RDS中的数据加载到大数据计算服务中进行分析,即我们通常说的ETL（数据抽取、加载、转换）

  A．要考虑抽取和加载的时间,即什么时间点触发从RDS到大数据计算服务的数据同步任务 B．要考虑抽取和加载的方式,即是全量加载,还是增量加载 C．要考虑抽取和加载的周期,即是一次性的任务,还是定期的任务,定期的任务需要确认抽取周期 D．要考虑抽取和加载的数据对象范围,即抽取加载哪些表、视图、存储过程、索引等

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