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数据粒度指的是数据仓库中保存数据的细化或者

参考答案和解析
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考题 数据仓库中存在不同的综合级别,一般称为“粒度”,粒度越大表示细节程度越低,综合程度越高。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 数据库系统中的数据分片有水平分片、垂直分片、混合分片和导出分片多种方式。数据仓库中（）的概念与数据分片的概念很相近。（）A.粒度划分 B.数据分割 C.数据集市 D.元数据
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考题 关于数据仓库中数据的描述，错误的是A．数据仓库中的数据是从原有数据库中抽取来的B．数据仓库中的数据不能从原有数据库系统中直接得到C．数据仓库中的数据都是计算机联机处理的数据D．数据仓库中的数据反映用户数据历史上的变化
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考题 数据仓库中的数据存在不同的综合级别,一般称之为粒度;粒度越小,表示细节程度越低,综合程度越高。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 有关数据仓库描述错误的是______。A．数据仓库便于更好地支持决策分析B．数据仓库中的数据是面向主题的C．数据仓库的数据是易于更新的D．数据仓库中的数据是集成的
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考题 在数据仓库环境中，粒度是一个重要的设计问题。粒度越【15】细节程度越高，能回答的查询就越多，数据量就比较大。
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考题 有关数据仓库描述错误的是(50)。A．数据仓库便于更好地支持决策分析B．数据仓库中的数据是面向主题的C．数据仓库的数据是易于更新的D．数据仓库中的数据是集成的
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考题 41 ）关于数据仓库中数据的描述，错误的是A ）数据仓库中的数据是从原有数据库中抽取来的B ）数据仓库中的数据不能从原有数据库系统中直接得到C ）数据仓库中的数据都是计算机联机处理的数据D ）数据仓库中的数据反映用户数据历史上的变化
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考题 ● 以下关于数据仓库的描述，正确的是 （20） 。（20）A．数据仓库中存储的是面向主题、集成、随时间变化的数据B．数据仓库是一维数据C．数据仓库是进行数据挖掘的前提D．数据仓库中的数据均来自数据库
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考题 粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类（）
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考题 何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？
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考题 确定了数据仓库的粒度模型以后，为提高数据仓库的使用性能，还需要根据拥护需求设计（）
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考题 数据仓库保存的是过去和现在的数据，而数据库保存的是当前的数据。
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考题 数据仓库中存在不同的综合级别，一般称为“粒度”，粒度越大表示细节程度越低，综合程度越高。
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考题 （）指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。A、数据更新B、数据仓库C、数据挖掘D、数据转换
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考题 从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，指的是（）。A、数据仓库B、数据查询C、数据挖掘D、数据验证
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考题 下面关于数据粒度的描述不正确的是（）A、粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别B、数据越详细，粒度就越小，级别也就越高C、数据综合度越高，粒度也就越大，级别也就越高D、粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量
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考题 数据仓库的基本特种中“稳定的”的意思是（）A、数据仓库中的数据不再增加B、数据仓库中的数据不再修改C、数据仓库中的数据不再减少D、数据仓库中的数据不再查询
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考题 数据仓库系统中（）并不是简单地删除，而是从细化级别的数据逐渐上升为高度综合级的数据，直到数据已经不再具备任何意义时被清除的过程。
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考题 （）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。A、规模B、活性C、关联度D、颗粒度
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考题 单选题数据仓库的基本特种中“稳定的”的意思是（）A 数据仓库中的数据不再增加B 数据仓库中的数据不再修改C 数据仓库中的数据不再减少D 数据仓库中的数据不再查询
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考题 判断题数据仓库保存的是过去和现在的数据，而数据库保存的是当前的数据。A 对B 错
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考题 问答题在数据仓库中为什么要考虑数据的粒度层次划分？
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考题 单选题下面关于数据粒度的描述不正确的是 （）A 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别B 数据越详细，粒度就越小，级别也就越高C 数据综合度越高，粒度也就越大，级别也就越高D 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量
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考题 判断题数据仓库中存在不同的综合级别，一般称为“粒度”，粒度越大表示细节程度越低，综合程度越高。A 对B 错
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考题 填空题数据仓库系统中（）并不是简单地删除，而是从细化级别的数据逐渐上升为高度综合级的数据，直到数据已经不再具备任何意义时被清除的过程。
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考题 单选题（）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。A 规模B 活性C 关联度D 颗粒度
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考题 单选题从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，指的是（）。A 数据仓库B 数据查询C 数据挖掘D 数据验证
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