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2025年超星尔雅学习通《数据仓库技术与应用》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.数据仓库技术的核心目标是（）

A.实时处理大量数据

B.提高数据库的查询效率

C.支持决策分析

D.减少数据冗余

答案：C

解析：数据仓库技术的核心目标是为决策分析提供支持，通过对数据的整合、清洗和转换，形成一个统一、一致的数据集合，以便用户能够进行多维度的分析和挖掘。虽然减少数据冗余是数据仓库的一个特点，但并不是其核心目标。实时处理大量数据和提高数据库的查询效率更偏向于操作型数据库系统的特点。

2.下列哪一项不属于数据仓库的典型特征？（）

A.数据集成性

B.数据非易失性

C.数据时变性

D.数据高并发性

答案：D

解析：数据仓库的典型特征包括数据集成性、数据非易失性和数据时变性。数据集成性是指数据仓库中的数据来源于多个不同的数据源，并通过整合形成一个统一的数据集合。数据非易失性是指数据仓库中的数据一旦被写入就不会被修改或删除，只允许添加新的数据。数据时变性是指数据仓库中的数据都带有时间属性，可以追踪数据的变化历史。数据高并发性更偏向于操作型数据库系统的特点，数据仓库通常不支持高并发的事务处理。

3.在数据仓库的分层架构中，底层通常是（）

A.数据集市

B.数据仓库

C.源数据层

D.应用层

答案：C

解析：数据仓库的分层架构通常包括源数据层、数据仓库、数据集市和应用层。源数据层是数据仓库的数据来源，包括各种业务系统、外部数据等。数据仓库是数据仓库的核心层，负责数据的整合、清洗和转换。数据集市是从数据仓库中抽取出来的、面向特定业务主题的数据集合。应用层是面向最终用户的应用系统，提供各种分析和查询功能。因此，底层通常是源数据层。

4.以下哪种方法不属于数据清洗的范畴？（）

A.数据去重

B.数据格式转换

C.数据完整性检查

D.数据压缩

答案：D

解析：数据清洗是数据仓库建设中的一个重要步骤，目的是提高数据的质量。数据清洗的主要任务包括数据去重、数据格式转换、数据完整性检查、数据一致性检查、数据缺失值处理等。数据压缩是一种数据存储技术，不属于数据清洗的范畴。

5.数据仓库中的维度表通常具有以下哪种特点？（）

A.纵向扩展，横向扩展

B.横向扩展，高并发性

C.纵向扩展，低并发性

D.纵向扩展，数据量大

答案：C

解析：数据仓库中的维度表通常具有纵向扩展和低并发性的特点。维度表是数据仓库中用于描述业务场景的表，通常包含大量的行和较少的列。由于维度表主要用于查询和分析，而不是事务处理，因此其并发性要求较低。同时，维度表的数据量通常较大，需要支持复杂的查询和分析操作。

6.以下哪种指标不适合用于数据仓库的星型模式设计？（）

A.销售额

B.客户数量

C.产品类别

D.订单数量

答案：B

解析：数据仓库的星型模式设计通常包括一个中心事实表和多个维度表。事实表存储业务事件的数据，维度表存储描述业务事件的上下文信息。销售额、产品类别和订单数量都是可以存储在事实表中的指标，而客户数量更适合存储在客户维度表中。因此，客户数量不适合用于数据仓库的星型模式设计。

7.在数据仓库中，以下哪种方法可以用来提高查询性能？（）

A.数据分区

B.数据压缩

C.数据备份

D.数据归档

答案：A

解析：在数据仓库中，数据分区是一种常用的技术，可以用来提高查询性能。数据分区是将数据按照一定的规则划分为多个部分，每个部分存储在不同的物理区域中。通过数据分区，可以减少查询的数据量，提高查询效率。数据压缩、数据备份和数据归档虽然也是数据仓库中常用的技术，但它们的主要目的不是提高查询性能。

8.以下哪种数据模型最适合用于数据仓库？（）

A.关系模型

B.层次模型

C.网状模型

D.对象模型

答案：A

解析：数据仓库通常使用关系模型来存储数据。关系模型具有严格的数学基础，支持复杂的查询操作，并且与SQL等数据库查询语言兼容性好。层次模型和网状模型是早期的数据模型，已经很少使用。对象模型虽然近年来发展迅速，但在数据仓库中的应用还不太广泛。因此，关系模型最适合用于数据仓库。

9.在数据仓库中，以下哪种指标属于时间维度？（）

A.销售地区

B.销售时间

C.销售产品

D.销售金额

答案：B

解析：在数据仓库中，时间维度是描述业务事件发生时间的维度。时间维度通常包括年、季、月、日等时间单位，可以用来分析业务数据随时间的变化趋势。销售地区、销售产品和销售金额分别属于地理维度、产品维度和事实维度，不属于时间维度。

10.以下哪种工具不适合用于数据仓库的数据开发？（）

A.ETL工具

B.SQL查询工具