在以下人員中，被譽為“數(shù)據(jù)倉庫之父”的是：（ ） （知識點：數(shù)據(jù)倉庫的基本概念； 易）
A. H.Inmon B. E.F.Codd C. Simon D. Pawlak

以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的說法正確的是：（ ） （知識點：數(shù)據(jù)倉庫的基本概念； 難）
A. 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)只能來源于組織內(nèi)部的操作型數(shù)據(jù)庫
B. 數(shù)據(jù)倉庫是為應(yīng)對事務(wù)型數(shù)據(jù)處理的需要而產(chǎn)生的
C. 數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，這是其區(qū)別于操作型數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵特征
D. 數(shù)據(jù)倉庫必須是面向企業(yè)全局的，不能以部門為單位建立數(shù)據(jù)倉庫

以下哪項不是“信息包圖”中的元素？ （ ） （知識點：數(shù)據(jù)倉庫的三級模型； 難）
A. 維度 B. 維的概念層次及相應(yīng)層次上的數(shù)量
C. 度量 D. 方體的格

以下哪項不屬于數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型？ （ ） （知識點：數(shù)據(jù)倉庫的三級模型； 中）
A. 星型模型 B. 雪花模型
C. 度量模型 D. 事實星座模型

在數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計過程中，下列描述正確的是（ ） （知識點：數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計； 難）
A. 數(shù)據(jù)倉庫是“數(shù)據(jù)驅(qū)動+需求驅(qū)動”雙驅(qū)動，但必須以需求驅(qū)動為中心
B. 數(shù)據(jù)倉庫主要面向分析型處理環(huán)境，在設(shè)計時很難完全明確用戶的需求
C. 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫一樣，其數(shù)據(jù)主要來自于企業(yè)的業(yè)務(wù)流程
D. 數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計目標是要提高事務(wù)處理的性能

下面哪項關(guān)于星型模型的說法是不正確的：（ ） （知識點：數(shù)據(jù)倉庫的三級模型； 難）
A. 有一個事實表，且事實表中的屬性由指向各個維表的外鍵和一些相應(yīng)的度量數(shù)據(jù)組成
B. 有一組小的附屬表，稱為維表，且每維一個維表
C. 事實表的每個字段都是事實度量字段
D. 由于每維只能建立一個維表，使得維表中有些信息會產(chǎn)生冗余

在數(shù)據(jù)倉庫的概念模型中，通過（ ）來實現(xiàn)數(shù)據(jù)從客觀世界到主觀認識的映射。 （知識點：數(shù)據(jù)倉庫的三級模型； 易）
A. E-R模型 B. 信息包圖
C. 星型模型 D. 雪花模型

OLAP技術(shù)的核心是：（ ） （知識點：OLAP的基本概念；中）
A. 在線性 B對用戶的快速響應(yīng)
C. 互操作性 D. 多維分析

關(guān)于OLAP和OLTP的區(qū)別描述，不正確的是：（ ） （知識點：OLAP的基本概念；難）
A. OLAP主要面向企業(yè)的高層管理人員，用以輔助決策；而OLTP主要面向企業(yè)的基層管理人員，用以輔助日常業(yè)務(wù)
B. 與OLAP技術(shù)不同，OLTP需要處理大量相對簡單的任務(wù)
C. OLAP的特點在于一次性處理的事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高 D. OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的，但其最終數(shù)據(jù)來源與OLTP一樣，大都來自底層的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

對于區(qū)間 [240,460]，按照自然劃分的3-4-5規(guī)則，可以劃分為： （ ） （知識點：數(shù)據(jù)預(yù)處理； 中）
A. [200,300), [300,400), [400,500]
B. [300,350), [350,400), [400,450), [450,500]
C. [200,250), [250,300), [300,350), [350,400]
D. [200,300), [300,400]

已知一組價格數(shù)據(jù)：15,21,24,21,25,4,8,34,28，按照等寬（寬度為10）分箱方法對其進行平滑，可以劃分為幾個箱子？ （ ） （知識點：數(shù)據(jù)預(yù)處理； 易）
A. 3 B. 4 C. 5 D. 6

假定屬性income的平均值與標準差分別為$54000和$16000，使用z-score規(guī)范化，則屬性值$73600將變換為：（ ） （知識點：數(shù)據(jù)預(yù)處理； 中）
A. 0.736 B. 0.716 C. 1.225 D. 1

在數(shù)據(jù)歸約的如下描述中，錯誤的是：（ ） （知識點：數(shù)據(jù)預(yù)處理； 難）
A. 數(shù)據(jù)歸約技術(shù)可以用來得到數(shù)據(jù)集的歸約表示，它小得多，但仍接近保持原數(shù)據(jù)的完整性
B. 對歸約后的數(shù)據(jù)集進行挖掘可提高挖掘的效率，并產(chǎn)生相同（或幾乎相同）的結(jié)果
C. 用于數(shù)據(jù)歸約的時間可以超過或“抵消”在歸約后的數(shù)據(jù)集上挖掘節(jié)省的時間
D. 維歸約可以檢測并刪除不相關(guān)、弱相關(guān)或冗余的屬性維。

將原始數(shù)據(jù)進行集成、變換、維度歸約、數(shù)值歸約是在以下哪個步驟進行的？（ ） （知識點：數(shù)據(jù)預(yù)處理； 中）
A. 頻繁模式挖掘 B. 分類和預(yù)測
C. 數(shù)據(jù)預(yù)處理 D. 數(shù)據(jù)流挖掘

以下操作中不屬于數(shù)據(jù)概化操作是：（ ） （知識點：概念描述；中）
A. 將n維數(shù)據(jù)立方體聚集為n-1維數(shù)據(jù)立方體
B. 利用OLAP進行數(shù)據(jù)的上卷操作
C. 考察任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)中每個屬性的不同取值的個數(shù)，對數(shù)據(jù)進行概化操作
D. 利用最大最小規(guī)范化方法，將數(shù)據(jù)按比例縮放到一個小的特定區(qū)間

什么是AOI：（ ） （知識點：概念描述；易）
A. 面向?qū)傩詺w納 B. 屬性相關(guān)分析
C. 數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn) D. 屬性子集選擇

以下關(guān)于面向?qū)傩詺w納的描述中，正確的是：（ ） （知識點：概念描述；難）
A. 屬性概化閾值是用來控制數(shù)據(jù)集中屬性個數(shù)的參數(shù)
B. 在面向?qū)傩詺w納過程中，絕對不能生成相同的行
C. 概化關(guān)系閾值是用來控制廣義元組個數(shù)的參數(shù)
D. 面向?qū)傩詺w納是根據(jù)屬性與決策任務(wù)間的相關(guān)性來選擇屬性的方法

什么是DW：（ ） （知識點：數(shù)據(jù)倉庫的基本概念；易）
A. 領(lǐng)域知識發(fā)現(xiàn) B. 機器學(xué)習(xí)
C.數(shù)據(jù)挖掘 D. 數(shù)據(jù)倉庫

對某商場2016年的銷售數(shù)據(jù)執(zhí)行面向?qū)傩詺w納操作后，得到如下數(shù)據(jù)表。設(shè)目標集合為“電冰箱”，則在數(shù)據(jù)表基礎(chǔ)上可得到如下定量描述規(guī)則：
?X,item(X)= “電冰箱” $?$(location(X)=“東北”)[t1:( )]∨(location(X)=“華北”)[t2:( )]
其中，t1和t2分別為定量描述規(guī)則的t權(quán)，則， t1、 t2的值為：（ ）。 （知識點：概念描述；難）

A. 0.43 0.57； B. 0.5 0.5；
C. 0.33 0.67； D. 0.4 0.6；