“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个()的速度交换数据和业务规则。
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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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关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
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企业面对海量数据,应如何具体实施数据挖掘,使之转换成可行的结果/模型?
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数据从集结区加载到数据仓库中的主要方法是什么?
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数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。静态抽取用于()填充数据仓库,增量抽取用于进行数据仓库的维护。
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数据仓库系统的组成部分包括数据仓库,仓库管理,数据抽取,分析工具等四个部分。
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熵是为消除不确定性所需要获得的信息量,投掷均匀正六面体骰子的熵是:()。
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简述决策树的构建。
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