数据仓库、商业智能相关面试题带答案

1、数据仓库、商业智能相关面试题带答案资料仅供参考1 商务智能1.1 数据仓库1.1.1 数据仓库的4 大特点（特征）？面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的。1.1.2 数据仓库的四个层次体系结构？1. 数据源是数据仓库系统的基础， 是整个系统的数据源泉。一般包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于 RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。 外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；2. 数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。 数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。 数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库， 同时也决定了其对外部数据的表现形式。 要决

2、定采用什么产品和技术来建立数据仓库的资料仅供参考核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据， 进行抽取、清理，并有效集成， 按照主题进行组织。 数据仓库按照数据的覆盖范围能够分为企业级数据仓库和部门级数据仓库 （一般称为数据集市）3. OLAP服务器对分析需要的数据进行有效集成， 按多维模型予以组织，以便进行多角度、 多层次的分析，并发现趋势。其具体实现能够分为：ROLAP（关系型在线分析处理） 、MOLAP（多维在线分析处理） 和 HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在 RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；

3、 HOLAP 基本数据存放于 RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。4. 前端工具主要包括各种报表工具、 查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。 其中数据分析工具主要针对 OLAP 服务器，报资料仅供参考表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。1.1.3 描述一下联机分析处理OLAP？（维的概念，基本多维操作，层次结构，与OLTP的区别）OLAP（联 机分 析 处理On-Line AnalyticalProcessing）也叫多维 DBMS。OLAP 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作， 侧重决策支持， 而且提供直观易懂的查询结

4、果。OLAP 的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求 ,它的技术核心是维 这个概念。“维”是人们观察客观世界的角度 ,是一种高层次的类型划分。 “维”一般包含着层次关系 , 这种层次关系有时会相当复杂。 经过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维 (dimension) ，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此 OLAP也能够说是多维数据分析工具的集合。 也叫做多维数据集。一般一个多维数据集能够用一个立方体的方式进行描述。多维数据集是联机分析处理(OLAP)中的资料仅供参考主要对象，是一项可对数据仓库中的数据进行快速访问的技术。 多维数据集是一个数据集合， 一般从数据仓库

5、的子集构造， 并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。每个多维数据集都有一个架构， 架构是数据仓库中已联接的各表的集合， 多维数据集从数据仓库提取其源数据。 架构中的核心表是事实数据表，事实数据表是多维数据集度量值的源。OLAP的基本多维分析操作有钻取 （roll up 和 drill down ）、切片（ slice）和切块（ dice）、以及旋转（ pivot ）、drill across、drill through 等。钻取是改变维的层次， 变换分析的粒度。 它包括向上钻取（ roll up ）和向下钻取（ drill down ）。 roll up 是在某一维上将低层次的细

6、节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而 drill down 则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。 如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换） 。资料仅供参考1.1.4 多维数据集为什么显示有些表即是事实表又是维度表？退化维度。1.1.5 描述一下粒度？维度？Cube？粒度反映了数据仓库按照不同的层次组织数据，根据不同的查询需要， 存储不同细节的数据。在数据仓库中，粒度越小，数据越细，查询范围就越广泛。相反，粒度级别越高，表示细节程度越低，查询范围越小。1.1.6 描述一下ODS，统一数据视图运营数据存储（ The operational data store, ODS）或称操作型数据存储是一个面向主题的、集成的、当前的而且是可 挥发 的数据集合，它反映了在某一个时间切片瞬间， 经营分析系统和外围系统（ BOSS、MIS.）用以相互交换数据