A.無向無環(huán)
B.有向無環(huán)
C.有向有環(huán)
D.無向有環(huán)
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A.OLAP和OLAM都基于客戶機/服務(wù)器模式,只有后者有與用戶的交互性
B.由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別
C.基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合
D.OLAM服務(wù)器通過用戶圖形借口接收用戶的分析指令,在元數(shù)據(jù)的知道下,對超級立方體作一定的操作
關(guān)于OLAP的特性,下面正確的是:()。
(1)快速性
(2)可分析性
(3)多維性
(4)信息性
(5)共享性
A.(1)(2)(3)
B.(2)(3)(4)
C.(1)(2)(3)(4)
D.(1)(2)(3)(4)(5)
A.在完成數(shù)據(jù)倉庫的實施過程中,需要對數(shù)據(jù)倉庫進行各種測試.測試工作中要包括單元測試和系統(tǒng)測試
B.當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫的每個單獨組件完成后,就需要對他們進行單元測試
C.系統(tǒng)的集成測試需要對數(shù)據(jù)倉庫的所有組件進行大量的功能測試和回歸測試
D.在測試之前沒必要制定詳細(xì)的測試計劃
A.數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)要從數(shù)據(jù)出發(fā)
B.數(shù)據(jù)倉庫使用的需求在開發(fā)出去就要明確
C.數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)是一個不斷循環(huán)的過程,是啟發(fā)式的開發(fā)
D.在數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中,并不存在操作型環(huán)境中所固定的和較確切的處理流,數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)分析和處理更靈活,且沒有固定的模式
A.有放回的簡單隨機抽樣
B.無放回的簡單隨機抽樣
C.分層抽樣
D.漸進抽樣
最新試題
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集,線性SVM優(yōu)于感知器,因為SVM通常能夠在訓(xùn)練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值,并選擇最小化失真度量的值。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定,則可以在時間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器,而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
如果P(A B)= P(A),則P(A∩B)= P(A)P(B)。
通過統(tǒng)計學(xué)可以推測擲兩個撒子同時選中3點的幾率。