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A.4
B.5
C.6
D.7
A.OLAP事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高
B.OLAP的最終數(shù)據(jù)來源與OLTP不一樣
C.OLTP面對的是決策人員和高層管理人員
D.OLTP以應(yīng)用為核心，是應(yīng)用驅(qū)動的
A.OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù).它與OTAP應(yīng)用程序不同
B.與OLAP應(yīng)用程序不同，OLTP應(yīng)用程序包含大量相對簡單的事務(wù)
C.OLAP的特點在于事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高
D.OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的，但其最終數(shù)據(jù)來源與OLTP一樣均來自底層的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，兩者面對的用戶是相同的
最新試題
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標從目標源獲取數(shù)據(jù)。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。
經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項目的成功。
管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。