[计算机类试卷]软件水平考试(中级)数据库系统工程师上午(基础知识)试题章节练习试卷6及答案与解析.doc
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1、软件水平考试(中级)数据库系统工程师上午(基础知识)试题章节练习试卷 6及答案与解析 1 有关联机分析处理 (OLAP)与联机事务处理 (OLTP)的正确描述是 (1)。 ( A) OLAP面向操作人员, OLTP面向决策人员 ( B) OLAP使用历史性的数据, OLTP使用当前数据 ( C) OLAP经常对数据进行插入、删除等操作,而 OLTP仅对数据进行汇总和分析 ( D) OLAP不会从已有数据中发掘新的信息,而 OLTP可以 2 下面描述正确的是 (2)。 ( A)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 ( B)使用数据仓库的目的在于对已有数据进行
2、高速的汇总和统计 ( C)数据挖掘是采用适当的算法,从数据仓库的海量数据中提取潜在的信息和知识 ( D) OLAP技术为提高处理效率,必须绕过 DBMS直接对物理数据进行读取和写入 3 数据仓库通过数据转移从多个数据源中提取数据,为了解决不同数据源格式上的不统一,需要进行 (3)操作。 ( A)简单转移 ( B)清洗 ( C)集成 ( D)聚集和概括 4 不常用做数据挖掘的方法是 (4)。 ( A)人工神经网络 ( B)规则推导 ( C)遗 传算法 ( D)穷举法 5 下列关于数据挖掘的描述,正确的是 (5)。 ( A)数据挖掘可以支持人们进行决策 ( B)数据挖掘可以对任何数据进行 ( C)
3、数据挖掘与机器学习是同一的 ( D)数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大 6 OLAP与 OLTP的区别是 (6)。 ( A) OLAP针对数据库, OLTP针对数据仓库 ( B) OLAP要求处理影响时间快, OLTP要求响应时间合理 ( C) OLAP主要用于更新事务, OLTP用于分析数据 ( D) OLAP面向决策人员, OLTP面向操作人员 7 数据仓库与 操作型数据库之间的主要区别是 (7)。 ( A)数据仓库没有概念模型 ( B)数据仓库没有逻辑模型 ( C)数据仓库没有物理模型 ( D)数据仓库在物理实现上对 I/O要求更高 8 数据挖掘的目的在于 (8)。 ( A)从已知的大
4、量数据中统计出详细的数据 ( B)从已知的大量数据中发现潜在的规则 ( C)对大量数据进行归类整理 ( D)对大量数据进行汇总统计 9 推进游标的指令是 (9)。 ( A) OPEN ( B) CLOSE ( C) FETCH ( D) DECLARE 10 对含有 BLOB型数据 (如图 片,声音 )的关系模式,从优化的角度考虑,应采用的设计方案是 (10)。 ( A)将 BLOB字段与关系的码独立为一张表 ( B)将 BLOB字段独立为一张表 ( C)对已满足规范化要求的表不做分解 ( D)将 BLOB对象作为文件存储 11 从结构的角度看,数据仓库有三种模型:企业仓库、 (11)和虚拟仓
5、库。 ( A)用户仓库 ( B)产品仓库 ( C)关系型 OLAP ( D)数据集市 12 数据仓库系统通常采用 3层的体系结构,底层为数据仓库服务器,中间层为(12),顶层为前端工具。 ( A)应用服务器 ( B) OLAP服务器 ( C) OLTP服务器 ( D) ODS 13 假定每一车次具有唯一的始发站和终点站。如果实体 “列车时刻表 ”属性为车次、始发站、发车时间、终点站、到达时间,该实体的主键是 (2);如果实体 “列车运行表 ”属性为车次、日期、发车时间、到达时间,该实体的主键是 (3)。通常情况下,上述 “列车时刻表 ”和 “列车运行表 ”两实体间 (4)联系。 ( A)车次
6、( B)始发站 ( C)发车时间 ( D)车次,始发站 ( A)车次 ( B)始发站 ( C)发车时间 ( D)车次,日期 ( A)不存在 ( B) 存在一对一 ( C)存在一对多 ( D)存在多对多 软件水平考试(中级)数据库系统工程师上午(基础知识)试题章节练习试卷 6答案与解析 1 【正确答案】 B 【试题解析】 联机分析处理 (OLAP)与联机事务处理 (OLTP)的主要区别如下。 (1)所面向的用户和系统: OLTP面向客户, OLAP面向市场。 (2)数据内容: OLTP管理当前数据, OLAP管理大量历史数据。 (3)数据库设计: OLTP采用 E-R模型和面向应用的数据库设计,
7、 OLAP采用星型模式或雪花模式和面向主题的数据库设计。 (4)视图: OLTP 主要关注企业内部当前数据, OLAP常跨企业,由多个数据源集成。 (5)访问模式: OLTP的访问主要由原子事务组成,需要并发控制和恢复机制, OLAP的访问大部分都是只读操作。 2 【正确答案】 C 【试题解析】 按照 W. H. Inmon 这位数据仓库权威的说法, “数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合,支持管理部门的决策过程 ”。这个简短而又全面的定义指出了表明数据仓库主要特征的四个关键词:面向主题的、集成的、时变的、非易失的,将数据仓库与其他数据存储系统 (如关系数据库系统、事务处
8、 理系统和文件系统 )区别开来。建立数据仓库的目的主要为了支持管理决策,数据仓库的重点与要求就是能够准确、安全、可靠地从数据库中取出数据,经过加工转换成有规律信息之后,再供管理人员进行分析使用。数据挖掘是指应用一系列技术从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的信息和知识,这些知识或信息是隐含的,事先未知而潜在有用的,提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。 3 【正确答案】 B 【试题解析】 构建数据仓库的重要一环就是用户从数据源抽取山所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型, 将数据加载到数据仓库中去。 4 【正确答案】 D 【试题解析】 数据挖掘是一类深层次的数据分
9、析。常见和应用最广泛的数据挖掘方法如下。 (1)决策树 决策树方法是指利用信息论中的互信息 (信息增益 )寻找数据库中具有最大信息量的属性字段,建立决策树的一个结点,再根据该属性字段的不同取值建立树的分支;在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的过程。国际上最早的、也是最有影响的决策树方法是 Quiulan 研究的 ID3方法。 (2)神经网络 神经网络方法是指模拟人脑神经元结构,完成类似 统计学中的判别、回归、聚类等功能,神经网络是一种非线性的模型,主要有三种神经网络模型:前馈式网络、反馈式网络和自组织网络。人工神经网络最大的长处是可以自动地从数据中学习,形成知识,这些知识有些是我们过去
10、未曾发现的,因此它具有较强的创新性。神经网络的知识体现在网络连接的权值上,神经网络的学习主要表现在神经网络权值的逐步计算上。 (3)遗传算法 遗传算法是模拟生物进化过程的算法,它由三个基本过程组成:繁殖 (选择 )、交叉 (重组 )、变异 (突变 )。采用遗传算法可以产生优良的后代,经过若干代的遗传,将得到满 足要求的后代,即问题得解。 (4)关联规则挖掘算法 关联规则是描述数据之间存在关系的规则,形式为 “A1A2AnB1B2Bn” 。一般分为两个步骤:求出大数据项集;用大数据项集产生关联规则。 除了上述的常用方法外,还有粗集方法、模糊集合方法、 Bayesian Belief Netord
11、s、最邻近算法 (k-nearest neighbors method(kNN)等。 无论采用哪种技术完成数据挖掘,从功能上可以将数据挖掘的分析方法划分为四种,即关联分析 (Associations)、 序列模式分析 (Sequential Patterns)、分类分析(Classifiers)和聚类分析 (Clustering)。 (1)关联分析 关联分析的目的是为了挖掘出隐藏在数据间的相互关系。若设 R=A1,A2, , AP为 0, 1域上的属性集, r为 R上的一个关系,关于 r的关联规则表示为 XB ,其中 X R, B R,且 XB=f。关联规则的矩阵形式为:矩阵 r中,如果在行
12、X的每一列为 1,则行 B中各列趋向于为 1。 在进行关联分析的同时还需要计算两个参数,最小置信度 (Confidence)和最小支持度 (Support)。前者用以过滤掉可能性过小的规则,后者则用来表示这种规则发生的概率,即可信度。 (2)序列模式分析 序列模式分析的目的也是为了挖掘出数据之间的联系,但它的侧重点在于分析数据间的前后关系 (因果关系 )。例如,将序列模式分析运用于商业,经过分析,商家可以根据分析结果发现客户潜在的购物模式,发现顾客在购买一种商品的同时经常购买另一种商品的可能性。在进行序列模式分析时也应计算置信度和支持度。 (3)分类分析 分类分析时首先为每一个记录赋予一个标记
13、 (一组具有不同特 征的类别 ),即按标记分类记录,然后检查这些标定的记录,描述出这些记录的特征。这些描述可能是显式的,如一组规则定义;也可能是隐式的,如一个数学模型或公式。 (4)聚类分析 聚类分析法是分类分析法的逆过程,它的输入集是一组未标定的记录,即输入的记录没有做任何处理。目的是根据一定的规则,合理地划分记录集合,并用显式或隐式的方法描述不同的类别。 在实际应用的数据挖掘系统中,上述四种分析方法有着不同的适用范围,因此经常被综合运用。 5 【正确答案】 A 【试题解析】 数据挖掘是一种技术,它 将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合。数据挖掘为探查和分析新的数据类型及用新方
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