本文目录导读：
数据仓库基础知识
1、以下哪项不是数据仓库的主要特点？
A. 集成性
图片来源于网络，如有侵权联系删除
B. 时变性
C. 反应性
D. 实时性
答案：D
解析：数据仓库的主要特点包括集成性、时变性、反应性和面向主题，实时性并不是数据仓库的主要特点。
2、数据仓库的数据源通常包括哪些？
A. 关系型数据库
B. 非关系型数据库
C. 文件系统
D. 以上都是
答案：D
解析：数据仓库的数据源可以包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等多种数据源。
3、数据仓库的数据模型主要分为哪两大类？
A. 星型模型和雪花模型
B. 雪花模型和星型模型
C. 星型模型和网状模型
D. 雪花模型和网状模型
答案：A
解析：数据仓库的数据模型主要分为星型模型和雪花模型两大类，星型模型是一种常用的数据仓库模型，而雪花模型是对星型模型的一种优化。
数据挖掘技术
4、以下哪种算法不属于数据挖掘算法？
A. 决策树
B. 支持向量机
C. 线性回归
图片来源于网络，如有侵权联系删除
D. 聚类分析
答案：C
解析：线性回归是一种统计学习方法，不属于数据挖掘算法，而决策树、支持向量机和聚类分析等算法都是常用的数据挖掘算法。
5、以下哪种数据挖掘任务不属于预测性任务？
A. 聚类分析
B. 聚类分析
C. 聚类分析
D. 聚类分析
答案：A
解析：聚类分析是一种无监督学习任务，不属于预测性任务，而分类、回归等任务属于预测性任务。
6、以下哪种算法在处理不平衡数据集时效果较好？
A. 决策树
B. 支持向量机
C. 随机森林
D. KNN
答案：B
解析：在处理不平衡数据集时，支持向量机（SVM）算法具有较好的效果，SVM算法可以通过调整参数来控制模型对少数类的敏感度。
数据仓库与数据挖掘应用
7、以下哪个领域最需要数据仓库和数据挖掘技术？
A. 金融
B. 医疗
C. 教育
D. 农业生产
答案：A
图片来源于网络，如有侵权联系删除
解析：金融领域对数据仓库和数据挖掘技术的需求最为迫切，金融行业涉及大量的交易数据、市场数据等，通过数据挖掘技术可以挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。
8、数据仓库和数据挖掘技术在企业中主要应用于哪些方面？
A. 客户关系管理
B. 供应链管理
C. 财务分析
D. 以上都是
答案：D
解析：数据仓库和数据挖掘技术在企业中的应用非常广泛，包括客户关系管理、供应链管理、财务分析等多个方面。
实战技巧
9、如何提高数据仓库的性能？
A. 优化数据模型
B. 增加服务器硬件配置
C. 使用索引
D. 以上都是
答案：D
解析：提高数据仓库性能的方法有很多，包括优化数据模型、增加服务器硬件配置、使用索引等。
10、如何选择合适的数据挖掘算法？
A. 根据数据特点选择
B. 根据业务需求选择
C. 根据算法复杂度选择
D. 以上都是
答案：D
解析：选择合适的数据挖掘算法需要综合考虑数据特点、业务需求和算法复杂度等因素。
标签： #数据仓库与数据挖掘选择题
评论列表