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数据仓库作为企业信息化的核心组成部分，其重要性不言而喻，数据仓库的建设与维护需要遵循一定的原则和方法，以确保其数据的准确性和时效性，本文将针对数据仓库随时间变化的特性，分析以下描述中哪些是不正确的，并给出正确的解释。
描述分析
1、描述一：数据仓库的数据是静态的，不会随着时间变化而变化。
分析：此描述是不正确的，数据仓库中的数据是动态变化的，随着时间的推移，数据会不断更新、补充和删除，企业的销售数据、库存数据等都会随着时间变化而发生变化。
2、描述二：数据仓库的数据更新频率较低，一般每月或每季度更新一次。
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分析：此描述是有一定道理的，在实际应用中，数据仓库的数据更新频率确实相对较低，但并非绝对，一些实时性要求较高的数据，如股票交易数据、金融市场数据等，需要实时更新，此描述并不完全正确。
3、描述三：数据仓库的数据是历史数据，不包含实时数据。
分析：此描述是不正确的，数据仓库的数据不仅包括历史数据，还包括实时数据，企业可以通过数据仓库实时监控销售情况、库存状况等，以便及时调整经营策略。
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4、描述四：数据仓库的数据质量不受时间影响，始终保持一致。
分析：此描述是不正确的，数据仓库的数据质量受多种因素影响，如数据源、数据处理过程等，随着时间的推移，数据源可能会发生变化，导致数据质量下降，数据仓库的数据质量并非始终保持一致。
5、描述五：数据仓库的数据分析结果不受时间影响，具有普遍性。
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分析：此描述是不正确的，数据分析结果受时间影响较大，某一时间段内的销售数据与另一时间段内的销售数据可能存在较大差异，导致分析结果不一致，数据分析结果不具有普遍性。
描述一、描述四、描述五是不正确的，数据仓库的数据是动态变化的，受时间影响较大，数据分析结果不具有普遍性，在实际应用中，我们需要关注数据仓库的数据更新、数据质量、数据分析等方面，以确保数据仓库的有效性和实用性。
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