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。

抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个（）、权威数据源。因此，我们要求ETL过程产生的数据是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。

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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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聚类分析中常见的数据类型有哪些？

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（）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。

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大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程（）和（）

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数据压缩可分为：（）和 （）两种类型。

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数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于（）。

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数据仓库常见的存储优化方法是什么？

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在项目实施时，根据事实表的特点和拥护的查询需求，可以选用（）、业务类型、区域和下属组织等多种数据分割类型。

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