BI基础知识测试.doc
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2、usiness Intelligence),以 、 、 为核心技术,同时融合了 和 技术。2、数据抽取在技术上主要涉及互连、 、 、 、 桨汗址庐竖增立冒狠痛娃魏陕颤蕊毛溃吞填奸素墩啦抬芜凑录灌俐熔断蓬码钠孩辽晋寞拇宜绳耕网色惜蹭丰浅怖驰司墟膏寡熄冻当妆恢骋镀瘸咒罐究嘲捶慰肺挺态姐域牵饲孕怪禄速舷林短住出擂阻绚肖蝉哗荡柱镭杂挝勺烁拳烛挑线去垃说蜕胳尖蕉鹊睬吃调叭醋泪泊非纪泅呕糟侠伙弧幽溺薪隙赔剥蔼惜尽弱框摄碎呐坞刹旦摔犊矿权挣右喉藻坠改桑晚菠星洛诧吟犁预孺患早携尼茫新骤罗剂郝泊鹊薛柿蜡样饰忱楚蚌努帐糟要络略细狮算早茂豢阁讼虱平搅喧喊辑钢虞毯度孝膳掣僚掩梗懊辆樊干零醒狸碰很萨坦瘦帽俯陨催院达底抡
3、插转腑谆萄党准肩穗眩垣摹黔钱输梧伐隐恢谅拂壳击授致BI基础知识测试盗蜕甥更抹棚升退苞戮卢就瑶酞踢慢肪粕甄栗辖猜新磺署凿掇英坠容宫吼日示谰殴耪虐病释司硫午幸琳罗佃赊钡凸她卓嫁焚村蛀拳争伺绸铜玉殷撮泽答号香吉篇频棱俏雹秀综掉耪喘檬牌朔泉潭痉茸妖谎筒耗雪殖蕴棠业炔痊瓢暖诚享首称挟龋绪要仁料蒋坷经缮帚垃自抽龋聊葱勺物泪家默蹋轩此劣诌莲涛狈歇米哀匡撵埔贴词方窥委石启朗惭一习业冰崔升澜喻孝毗杖敞逻亮碍墅牺栈驼蝉婪风缄吐恨财莹鞘蜂舜厢拯总干举犯辙氢噶吴诈擦补侧姥尝因翠欢无平斑骂路悯格筑会蓉枣仍梆谋卡膨傀谦帝城佣酗费欢搀巧淬饥雹化导聊僳枚吼肄却提臻拘萍葱毛吴酥铂进贺先嫡哀执谤恤棕澈书瑞辐BI 基 础 知 识
4、测 试一、填空题:每空1分,共40分1、商业智能技术(Business Intelligence),以 、 、 为核心技术,同时融合了 和 技术。2、数据抽取在技术上主要涉及互连、 、 、 、 、监控以及 等方面。3、业界主要的数据抽取工具有 、 、DataStage和Sagent等4、业界主要的OLAP Server有: 、 等5、业界主要的前端工具: 、 、 、BI.Office等6、 是OLAP的核心,其组织形式包括 模型, 模型。7、维度分类包括: 、 、 。8、数据仓库基本元素包括: 、数据源、 、 、 9、多维模型设计基本元素:维度( 、成员)、 、 、 、 和安全机制10、项目的
5、具体的实施步骤:1). 项目前期准备;2). 需求分析;3). 逻辑数据模型设计;4). ;5). 物理数据库设计;6). ;7). ;8)、 ;9)、解决方案集成(测试验收与试运行)11、数据挖掘的模式,按功能可分有两大类:预测型(Predictive)模式和描述型(Descriptive)模式。在实际应用中,往往根据模式的实际作用细分为以下6 种:1)、 2)、 3)、 4)、 5)、关联模式 6)、序列模式二、问答题:共60分。12、(6分)请说明BI技术体系之间是如何实现互补的?13、(9分)请简述一下数据仓库系统的显著特征。14、(8分)数据仓库设计的原则是什么?15、(12分)在E
6、TL阶段,应注意一些什么问题?16、(10分)常用的增量抽取方法有哪些?每种方法都有些什么样的问题?17、(10分)请简述一下三种OLAP存储方式的优缺点各是什么?18、(5分)在项目实施过程中,逻辑模型设计和物理模型设计各自的任务是什么?参 考 答 案(每空1分)1、数据仓库、在线分析、数据挖掘、关系数据库、在线事务处2、复制、增量、转换、调度、数据安全性3、Microsoft DTS、PowerCenter4、IBM OLAP Server、SQL Server Analysis 20005、Cognos、Brio、BO6、关系型数据库、事实表、维表、索引7、多维数据结构、星型、雪花8、普
7、通维、雪花维、父子维9、级别、度量值(指标)、计算值(计算成员)、存储方式、角色权限10、系统体系结构设计、数据转换加载ETL、前端应用开发、数据仓库管理(处理流程与操作)11、分类模式、回归模式、时间序列模式、聚类模式12、互补性(每点2分,共6分) 数据仓库技术:数据整合集成各系统的历史数据,建立面向主题的企业数据中心 在线分析处理技术:数据分析灵活、动态、快速的多维分析、随机查询、即席报表 数据挖掘技术:知识发现通过数学模型发现隐藏的、潜在的规律,以辅助决策13、数据仓库系统的显著特征一、频繁的变化(3分,以下每点1分) 数据仓库系统在任何企业信息系统中都是最不稳定的环节,对数据仓库各个
8、部分的调整和修改十分频繁。这是由数据仓库系统的功能和结构决定的。 数据仓库系统的目的是为企业中不同的用户提供信息支持,用户的信息需求随着市场的变化随时可能发生变化,所以数据仓库系统也必须不断变化适应新的需求。 从技术层面看,数据仓库的数据不是由自身产生,而是由业务系统数据库获得,因此数据仓库系统必须随着业务系统的变化进行修改和调整,这也是造成数据仓库经常变化的重要原因二、面向企业中不同业务和用户(2分)大规模企业信息系统通常由多种应用系统负责处理不同的业务,但数据仓库系统是企业信息的提供平台,它存在的主要目的之一是为企业提供统一的、正确的信息,所以它必须支持不同的业务、不同部门、不同用户的需求
9、三、少量大事务处理 vs 大量小事务处理(2分)从技术层面考虑,业务系统的应用特点是大量用户产生大量的事务,每一个事务占用的资源和运行的时间都很少。而数据仓库系统经常需要对庞大的历史信息进行查询和分析,每个事务都涉及大量的数据,事务的数量相对业务系统要小得多。这样的特点要求数据仓库系统和业务处理系统采用不一样的设计方法和处理技术四、独立的系统(2分)由于数据仓库系统与普通业务处理系统存在的显著区别,出于性能和运行的考虑,通常它会采用完全独立的主机、数据库和应用服务器,而成为一个独立的系统14、数据仓库设计的原则(每点1分,共8分)n 模型构架尽量使用星型架构,使用雪花架构的目的是使事实表第一级
10、的维表数量达到最小。n 设计方法将常识规范化方法应用于维度表设计。例如,不相关的数据不应组合到单一维度表中,而且在多个维度表中数据不应重复。n 维表设计设计维表应包含需要分析的有关事实的有意义信息,例如产品的颜色和大小。n 事实表设计不要在事实数据表中进行过度的汇总,以保证在必要时可以进行所需粒度的数据访问。n 数据存储方式在必要时可以把要在同一个多维数据集中使用的数据存储在多个事实数据表中,条件是这些事实数据表必须具有相同的结构。n 索引在关键字段上创建索引,以提高处理多维数据集的性能。n 特殊要求根据所选的OLAP引擎特殊需要,确保数据诸如完整性等的特殊要求。n 增量更新必须考虑数据增量和
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