2025年大学《数据计算及应用》专业题库- 数据仓库与决策支持系统建设分析

2025年大学《数据计算及应用》专业题库——数据仓库与决策支持系统建设分析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.数据仓库的核心思想是？A.数据的实时处理B.数据的快速查询C.数据的历史积累和分析D.数据的分布式存储2.在数据仓库的三层架构中，最底层是？A.数据加载层B.数据存储层C.数据展现层D.数据管理层3.数据仓库中的维度表通常包含哪些类型的数据？A.事实数据B.描述性数据C.关系数据D.统计数据4.数据仓库中的事实表通常包含哪些类型的数据？A.事实数据B.描述性数据C.关系数据D.统计数据5.数据仓库的设计原则中，哪一项是最重要的？A.数据的完整性B.数据的一致性C.数据的时效性D.数据的可分析性6.决策支持系统的主要目的是？A.数据的实时处理B.数据的快速查询C.数据的历史积累和分析D.数据的分布式存储7.决策支持系统通常使用哪种数据库？A.关系型数据库B.层次型数据库C.网状型数据库D.分布式数据库8.决策支持系统的关键技术之一是？A.数据挖掘B.数据加密C.数据压缩D.数据备份9.在数据仓库的建设过程中，哪一步是最关键的？A.数据抽取B.数据转换C.数据加载D.数据建模10.数据仓库的ETL过程指的是？A.数据抽取、转换、加载B.数据提取、传输、加载C.数据加密、传输、加载D.数据提取、转换、加密二、填空题（每空2分，共20分）1.数据仓库是一种用于______和______的数据库系统。2.数据仓库的数据模型通常包括星型模型和______模型。3.数据仓库的数据存储通常是______的。4.决策支持系统的核心是______。5.数据仓库的建设过程中，数据清洗是______的重要步骤。6.数据仓库的数据加载通常采用______的方式。7.决策支持系统的关键技术之一是______。8.数据仓库的数据建模通常包括______和维度建模。9.数据仓库的数据更新通常采用______的方式。10.决策支持系统的应用领域包括______、金融等。三、简答题（每题6分，共30分）1.简述数据仓库与关系型数据库的主要区别。2.简述数据仓库的设计步骤。3.简述决策支持系统的基本结构。4.简述数据仓库的数据清洗过程。5.简述数据仓库的数据加载过程。四、论述题（20分）论述数据仓库在实际项目中的应用价值。五、案例分析题（10分）某公司计划建设一个数据仓库系统，用于支持其销售决策。请简述该数据仓库系统的建设过程和主要步骤。试卷答案一、选择题1.C解析：数据仓库的核心思想是数据的集成、管理和分析，以支持决策制定，强调历史数据的积累和分析。2.B解析：数据仓库的三层架构通常包括数据存储层、数据管理层和数据展现层，最底层是数据存储层。3.B解析：维度表包含描述性数据，用于描述业务场景的各个方面，如时间、地点、产品等。4.A解析：事实表包含事实数据，即业务过程中的度量值和事件，如销售额、销售数量等。5.D解析：数据仓库的设计原则中，数据的可分析性是最重要的，因为数据仓库的主要目的是支持决策分析。6.C解析：决策支持系统的主要目的是支持管理者进行决策，通过数据分析和模型预测来辅助决策。7.A解析：决策支持系统通常使用关系型数据库，因为关系型数据库具有良好的数据组织和查询能力。8.A解析：数据挖掘是决策支持系统的关键技术之一，通过数据挖掘可以发现数据中的模式和趋势，支持决策制定。9.D解析：数据仓库的建设过程中，数据建模是最关键的步骤，因为数据模型决定了数据的组织和结构。10.A解析：数据仓库的ETL过程指的是数据抽取、转换、加载，这是数据仓库建设中数据准备的主要步骤。二、填空题1.分析、决策解析：数据仓库是一种用于分析和决策的数据库系统，通过集成和整理历史数据来支持决策制定。2.雪flake解析：数据仓库的数据模型通常包括星型模型和雪花模型，雪花模型是星型模型的扩展。3.非实时解析：数据仓库的数据存储通常是非实时的，因为数据仓库主要存储历史数据，而不是实时数据。4.模型解析：决策支持系统的核心是模型，通过建立模型可以对数据进行分析和预测，支持决策制定。5.预处理解析：数据清洗是数据仓库建设过程中预处理的重要步骤，用于提高数据的质量和可用性。6.批量解析：数据仓库的数据加载通常采用批量加载的方式，将大量数据一次性加载到数据仓库中。7.数据挖掘解析：数据挖掘是决策支持系统的关键技术之一，通过数据挖掘可以发现数据中的模式和趋势，支持决策制定。8.星型解析：数据仓库的数据建模通常包括星型建模和维度建模，星型建模是一种常用的数据仓库建模方法。9.增量解析：数据仓库的数据更新通常采用增量更新的方式，只更新发生变化的数据，以提高效率。10.电信解析：决策支持系统的应用领域包括电信、金融等，不同领域可以根据需要建立不同的决策支持系统。三、简答题1.数据仓库与关系型数据库的主要区别在于：数据仓库是面向主题的、集成的、非实时的数据集合，用于支持决策制定；而关系型数据库是面向应用的、非集成的、实时的数据集合，用于支持事务处理。2.数据仓库的设计步骤通常包括：需求分析、数据建模、数据清洗、数据加载、系统测试和部署等。3.决策支持系统的基本结构通常包括数据层、模型层和应用层，数据层负责数据的存储和管理，模型层负责数据的分析和预测，应用层负责提供用户界面和决策支持。4.数据仓库的数据清洗过程通常包括：数据验证、数据集成、数据转换和数据去重等步骤，以确保数据的质量和可用性。5.数据仓库的数据加载过程通常包括：数据抽取、数据转换和数据加载等步骤，将数据从源系统加载到数据仓库中。四、论述题数据仓库在实际项目中的应用价值主要体现在以下几个方面：首先，数据仓库可以整合企业内部的各种数据，提供全面的数据视图，帮助企业更好地了解业务状况；其次，数据仓库可以进行数据分析和挖掘，发现数据中的模式和趋势，为企业提供决策支持；最后，数据仓库可以提高企业的运营效率，通过数据分析和预测，可以优化业务流程，降低运营成本。五、案例分析题某公司计划建设一个数据仓库系统，用于支持其销售决策。该数据仓库系统的建设过程和主要步骤如下：首先，进行需求分析，明确数据仓