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数据仓库复习题

数据仓库复习题
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第一章概述

1.数据挖掘的定义?(书P2,PPT_P8)

从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

2.数据挖掘的源是否必须是数据仓库的数据?可以有哪些来源?(PPT_P14)

关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据等

3.数据挖掘的常用方法?(P4、PPT_P29)

聚类分析、决策树、人工神经网络、粗糙集、关联规则挖掘、统计分析等

4.数据挖掘的过程包括哪些步骤,每一步具体包括哪些内容?(书P2-3,PPT_P17-19)

确定业务对象、数据准备、数据挖掘、结果分析与知识同化。

5.数据挖掘与数据仓库的关系(联系和区别)?书P6-7,PPT_P45-46

联系:1,数据仓库为数据挖掘提供了更好的,更广泛的数据源

2,数据仓库韦数据挖掘提供了新的支持平台。

3,数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便

4,数据挖掘对数据仓库提供了更好的决策支持。

5,数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求

6,数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持

区别:数据仓库是一种存储技术,它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据,它能为不同用户的不同决策需要提供所需的数据和信息。~~数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的,它研究各种方法和技术,从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。

第二章数据仓库

1.数据仓库的定义

数据仓库——是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合,支持管理部门的决策定制过程。

2.数据仓库数据的四大基本特征:

面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的。

3.数据仓库体系结构有三个独立的数据层次:

信息获取层、信息存储层、信息传递层。

4.粒度的定义?它对数据仓库有什么影响?

(1)是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度越小,细节程度越高,综合程度越低,回答查询的种类就越多。

(2)影响存放在数据仓库中的数据量大小;影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。

5.在数据仓库中,数据按照粒度从小到大可分为四个级别:

早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。

6.数据分割的标准:可按日期、地域、业务领域、或按多个分割标准的组合,但一般包括日期项。

7.数据仓库设计中,一般存在着三级数据模型:

概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

8.数据仓库设计步骤

(1)概念模型设计

(2)技术准备工作

(3)逻辑模型设计

(4)物理模型设计

(5)数据仓库的生成

(6)数据仓库的使用和维护

9.数据装入时,并不是一次就将准备装入的数据全部装入数据仓库,而是按照逻辑模型设计中所确定和分析的主题域,先装入并生成某一主题域。

10.建立数据仓库的步骤并不是一成不变的,但最终应该满足用户的分析需求。

第三章联机分析处理技术

1.联机事务处理与联机分析处理的区别?

联机事务处理(OLTP)作为数据管理手段,主要用于事务处理,但它对分析处理一直不能令人满意。

联机分析处理(OLAP)是决策支持系统的有机组成部分,利用存储在数据仓库中的数据完成各种分析操作,并以直观易懂的形式将分析结果返回给决策分析人员。

2.OLAP的主要特征

快速性、可分析性、多维性、信息性。

3.钻取Drill/Roll up,Drill down

改变维的层次,变换分析的粒度。

分向上钻取和向下钻取。

向上钻取:在某一维上将低层次的细节数据概括到高层的汇总数据,或者减少维数。

向下钻取:从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。

4.ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现,而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

5.OLAP根据其数据存储格式可分为三类:

关系OLAP(ROLAP)、多维OLAP(MOLAP)和混合OLAP(HOLAP)。

6.雪花型模式是对星型模式维表的进一步层次化和规范化来消除冗余的数据。

7.OLAP的衡量标准

(1)透明性准则:

——OLAP在体系结构中的位置和数据源对用户是透明的。

(2)动态的稀疏矩阵处理准则:

——对任意给定的稀疏矩阵,存在且仅存在一个最优的物理视图。

(3)维的等同性准则:

——每一数据维在数据结构和操作能力上都是等同的。

第四章数据预处理

1.数据预处理的方法

——数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等。

2.分箱方法

——统一权重、统一区间、最小熵、用户自定义区间。

3.数据平滑处理方法

——按平均值、按边界值、按中值

4.数据规范化定义?规范化的常用方法有哪些?

(1)将数据按比例缩放,使之落入一个特定的区域,如[0,1],称为规范化/标准化。

(2)常用方法:最小-最大规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。

5.数据规约

从大数据集中得到其规约表示——小数据集

规约的目的是减少原始数据量;

可以在小数据集上得到与原始数据相同的挖掘结果。

6. 下面是一个超市某种商品连续24个月的销售数据(百元):

21,16,19,24,27,23,22,21,20,17,16,20,23,22,18,24,26,25,20,26,23,21,15,17

使用统一权重、统一区间和自定义区间方法对数据分箱,并对分箱后的数据采用平均值、边界值或中值等方法进行平滑。

解:15,16,16,17,17,18,19,20,20,20,21,21,21,22,22,23,23,23,2,24,25,26,26,27

统一权重:设权重为6,表示每箱6个记录,分四箱:

箱1: 15,16,16,17,17,18 箱2:19,20,20,20,21,21

箱3: 21,22,22,23,23,23 箱4: 24,24,25,26,26,27

边界:

箱1: 15,15,15,18,18,18 箱2:19,19,19,21,21,21

箱3: 21,21,21,23,23,23 箱4: 24,24,24,27,27,27

统一区间:每个箱子宽度为(27-15)/4=3,区间[15,18)、[18,21)、[21,24)、[24,27):

箱1: 15,16,16,17,17 箱2:18,19,20,20,20

箱3: 21,21,21,22,22,23,23,23 箱4: 24,24,25,26,26,27

中值:

箱1: 16,16,16,16,16 箱2:20,20,20,20,20

箱3: 22,22,22,22,22,22,22,22 箱4: 25.5, 25.5, 25.5, 25.5, 25.5, 25.5

第五章关联规则方法

1.关联规则挖掘的任务?

找到事务数据库D中支持度和置信度分别满足用户指定的最小支持度min_sup和最小置信度min_con的规则。

2.关联规则挖掘问题分哪两个步骤?

(1)找出D中所有的频繁项集;

(2)从频繁项集中产生关联规则。

3.Apriori性质:

频繁项集的所有非空子集也都必须是频繁的;

这是频繁项集的先验知识;

可以减少候选频繁项集的数量。

4.负边界:

负边界中的项集是非频繁的,但每个项集的所有子集都是频繁的。

5.数据库如下图所示,如果设定最小支持度s=40%,置信度c=70%,计算该数据库中的频繁

频繁项集:L1,L2,L3,即{i1}、{i2}、{i3}、{i5}、{i1,i3}、{i2,i3}、{i2,i5}、{i,i5}、{i2,i3,i5}。

负边界:{i1,i2},{i1,i5}。

第六章决策树方法

1.决策树的基本概念:

适用于离散值属性、连续值属性;采用自项向下的规约方法产生一个类似于流程图的树结构;在根节点和各内部节点上选择合适的描述属性,并且根据该属性的不同取值向下建立分枝。

2.决策树的优点

进行分类器设计时,决策树分类方法所需时间相对较少;决策树的分类模型是树型结构,简单直观,比较符合人类的理解方式;可以讲决策树中到达每个叶节点的路径转换为IF—THEN形式的分类规则,这种形式更有利于理解。

3.决策树剪枝

决策树剪枝过程试图检测和去掉多余的分枝,以提高对未知类标号的数据进行分类时的准确性。

第八章人工神经网络方法

1.神经网络直所以能胜任一些复杂的工作,是因为它有学习的能力。

2.具有较好的泛华能力是神经网络设计的评价指标之一。

3.BP神经网络的拓扑结构分为多个层次:输入层、隐含层、输出层。

4.神经网络进行学习实际上就是学习其连接的权值。

5.BP神经网络学习过程由信号的正向传播与误差的反响传播两个过程组成。

6.在线训练:每处理一个训练实例,就更新一次权重。

7.离线训练:把所有训练实例都处理一遍之后,再更新权重。

8.利用梯度下降法更新权重易于陷入局部极小值,从而无法得到最优解。

9.BP神经网络的优点和缺点

(1)BP神经网络的优点:

抗噪性能好;

既能处理连续数据,也能处理类别型数据;

在多个领域有成功应用;

既适合有监督学习,也适合无监督学习;

具有较好的泛化能力;

具有较好的逼近非线性映射的能力;

具有较好的容错性。

(2)BP神经网络的缺点:

缺乏可解释性;

可能无法找到优解;

可能存在过学习问题(overfitting);

收敛速度慢。

第九章聚类分析

1.聚类分析定义

把一个给定的数据对象集合分成不同的簇;在同一个簇(或类)中,对象之间具有相似性;不同簇(或类)的对象之间具有较高的相宜性。

2.聚类分析方法通常分为哪些方法?

基于划分方法;基于层次的方法;基于密度的方法;基于网格的方法;谱聚类方法

3.数据挖掘技术对聚类分析的要求有哪几个方面?

(1)可伸缩性(适用于增长的大数据集);

(2)处理不同类型属性的能力(支持多种类型属性的数据集);

(3)发现任意形状聚类的能力(除了球形聚类外,能划分出任意形状聚类);

(4)减小对先验知识和用户自定义参数的依赖性;

(5)处理噪声数据的能力(对孤立点、缺失值。错误数据等噪声数据的抗干扰性);

(6)可解释性和实用性(降维,可视化显示)。

4.K平均方法与K中心点方法比较

(1)当存在噪声和离群点时,K中心点方法比K均值方法更加鲁棒。

(2)K中心点方法的执行代价比K平均方法要高。

(3)两种方法都要用户指定簇的数目K。

5.聚类分析中最常用的距离有欧几里得距离,曼哈坦距离、明可夫斯基距离等。

6.基于划分的聚类算法有K中心点方法和K平均方法等

单选题举例

1.决策树中不包含以下哪种结点(C)

A.根结点

B.内部结点

C.外部结点

D.叶结点

2.某超市研究销售记录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A)

A.关联规则发现

B.聚类

C.分类

D.自然语言处理

3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C)

A.频繁模式挖掘

B.分类和预测

C.数据预处理

D.数据流挖掘

4.当不知道数据所带标签(类别)时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?(B)

A.分类

B.聚类

C.关联分析

D.决策树分析

5.什么是KDD?(A)

A.数据挖掘与知识发现

B.领域知识发现

C.文档知识发现

D.动态知识发现判断题举例

1.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则,从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。

2.数据挖掘的目标不在于数据采集策略,而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。

3.离群点可以是合法的数据对象或值。

4.DSS主要是基于数据仓库,联机数据分析和数据挖掘技术的应用。

5.OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息,是继数据库技术发展滞后迅猛发展起来的一种新技术。

6.离散属性总是具有有限个值。

7.关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。

8.利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数。

9.先验原理可以表述为:如果一个项集是频繁的,那包含它的所有项集也是频繁的。

10.分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。

11.在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果越差。

12.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。

13.K均值是一种划分聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。

14.等宽分箱法使每个箱子的取值区间相同。

15.啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。

16.等深分箱法使每个箱子的记录个数相同。

17.决策树通常用于分类与预测。

(完整word版)建设数据仓库的八个步骤

大数据技术部 建设数据仓库的八个步骤2017年04月25日编制

建设数据仓库的八个步骤 摘要: 建立数据仓库是一个解决企业问题的过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题。 关键词:数据仓库元数据 建设数据仓库 建立数据仓库是一个解决企业问题的过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成,双方需要相互沟通,协作开发数据仓库。 开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。 1.系统分析,确定主题 建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流,了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义,确定各个主题下的查询分析要求。 业务人员往往会罗列出很多想解决的问题,信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总,确定数据仓库所实现的业务功能。一旦确定问题以后,信息部门的人员还需要确定一下几个因素: ·操作出现的频率,即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。 ·在系统中需要保存多久的数据,是一年、两年还是五年、十年。 ·用户查询数据的主要方式,如在时间维度上是按照自然年,还是财政年。 ·用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟,还是几小时。

由于双方在理解上的差异,确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程,信息部门的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看,以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台 在数据仓库所要解决的问题确定后,第二个步骤就是选择合适的软件平台,包括数据库、建模工具、分析工具等。这里有许多因素要考虑,如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等,以下是一些公认的选择标准: ·厂商的背景和支持能力,能否提供全方位的技术支持和咨询服务。 ·数据库对大数据量(TB级)的支持能力。 ·数据库是否支持并行操作。 ·能否提供数据仓库的建模工具,是否支持对元数据的管理。 ·能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具(ETT)。 ·能否提供完整的决策支持工具集,满足数据仓库中各类用户的需要。 3.建立数据仓库的逻辑模型 具体步骤如下: (1)确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。 (2)基于主题视图,把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。 (3)识别主题之间的关系。

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架构师面试问题指导性框架 1. Java基础问题 (3) 1.1. 所有Java类的基类是什么? (3) 1.2. Object类中有哪些方法?(说出三个) (3) 1.3. equals和==的差别? (3) 1.4. hashCode的作用 (3) 1.5. hashCode和equals方法的关系 (3) 1.6. 如何停止一个线程? (3) 1.7. Thread.setDeamon()的含义? (5) 1.8. ClassLoader的功能和工作模式? (5) 1.9. 列举几个Java Collection类库中的常用类,试简述其类结构。 (6) 1.10. Input/OutputStream和Reader/Writer有何区别?何为字符,何为字节? (6) 1.11. 如何在字符流和字节流之间转换? (6) 1.12. GC垃圾收集是什么意思?怎样的对象会被收集? (6) 2. JavaEE的问题 (6) 2.1. Serlvet/JSP相关 (6) 2.1.1. JSP的工作原理 (6) 2.1.2. Servlet中的session工作原理 (6) 2.1.3. WEB层如何实现Cluster (7) 2.2. EJB相关 (7) 2.2.1. EJB的类型 (7) 2.2.2. EJB的工作原理 (7) 2.2.3. EJB的应用领域 (7) 2.3. JMS相关 (7) 2.3.1. JMS的模式 (7) 2.4. JDBC/JTA/JTS相关 (7) 2.4.1. 用JDBC怎样从数据库中查询一条记录? (7) 2.4.2. Transaction有哪几种隔离级别?(Isolation Level) (7) 2.4.3. Global transaction的原理是什么? (7) 2.5. WebService相关 (8) 2.5.1. 简述WebService是怎么实现的? (8) 2.6. Ant/maven的知识 (8) 2.6.1. 用过ant或maven吗?它们是什么?有什么特点(或好处)? (8) 3. 开源软件的问题 (8) 3.1. Spring相关 (8) 3.1.1. Spring的核心理念是什么? (8) 3.2. iBatis/hibernate相关 (8) 3.2.1. 简介hibernate和(或)ibatis,及它们的异同、优缺点。 (8) 3.3. 其它软件 (8) 3.3.1. Web层框架 (8) 3.3.2. 数据层框架 (8) 3.3.3. 普通工具类 (8) 3.3.4. 测试框架 (8) 3.3.5. Service框架 (8) 3.3.6. (9) 4. OOA/OOD (9) 4.1. OOD的原则 (9)

ETL面试题

一、分析 1.什么是逻辑数据映射?它对ETL项目组的作用是什么? What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team? 答: 逻辑数据映射(Logical Data Map)用来描述源系统的数据定义、目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档,通常以表格或Excel 的格式保存如下的信息: 目标表名: 目标列名: 目标表类型:注明是事实表、维度表或支架维度表。 SCD类型:对于维度表而言。三种SCD(Slowly Changing Dimension)技术 SCD1直接修改原维表信息,不保存任何维历史信息。 SCD2创建新的记录而不删除或修改原有维信息。可通过为每条记录设定过期时间、生效时间两个字段来区分各历史记录和当前记录(历史记录的过期时间均早于当前记录的生效时间)。 SCD3在维表中定义历史信息字段,只保存有限的历史信息(此技术很少应用) 源数据库名:源数据库的实例名,或者连接字符串。 源表名: 源列名: 转换方法:需要对源数据做的操作,如Sum(amount)等。 逻辑数据映射应该贯穿数据迁移项目的始终,在其中说明了数据迁移中的ETL策略。在进行物理数据映射前进行逻辑数据映射对ETL项目组是重要的,它起着元数据的作用。项目中最好选择能生成逻辑数据映射的数据迁移工具。 -----------------------------补充: 逻辑数据映射分为两种: 1: 模型映射: 从源模型到DW目标模型之间的映射类型有:

一对一:一个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。如果源类型与目标类型一致,则直接映射。如果两者间类型不一样,则必须经过转换映射。 一对多:一个源模型的数据实体只对应多个目标模型的数据实体。在同一个数据存储空间,常常出现会一个源实体拆分为多个目标实体的情况下。在不同的存储空间中,结果会对应到不同的存储空间的实体。 一对零:一个源模型的数据实体没有与目标模型的数据实体有对应,它不在我们处理的计划范围之内。 零对一:一个目标模型的数据实体没有与任何一个源数据实体对应起来。例如只是根据设计考虑,时间维表等。 多对一:多个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。 多对多:多个源模型的数据实体对应多个目标模型的数据实体。 2: 属性映射 一对一:源实体的一个数据属性列只对应目标实体的一个数据属性列。如果源类型与目标类型一致,则直接映射。如果两者间类型不一样,则必须经过转换映射。 一对多:源实体的一个数据属性列只对应目标实体的多个数据属性列。在同一个实体中,常常出现会一个源属性列拆分为目标的多个属性列情况。在不同实体中,结果会对应到不同的实体的属列。 一对零:一个源实体的数据属性列没有与目标实体的数据属性列有对应,它不在我们处理的计划范围之内。 零对一:一个目标实体的数据属性列没有与任何一个源数据属性列对应起来。例如只是根据设计考虑,维表和事实表中的时间戳属性,代理健等。 多对一:源实体的多个数据属性列只对应目标实体的一个数据属性列。 多对多:源实体的多个数据属性列对应目标实体的多个数据属性列。 作用: 1 为开发者传送更为清晰的数据流信息。映射关系包括有关数据在存储到DW前所经历的各种变化的信息,对于开发过程中数据的追踪审查过程非常重要。 2 把ETL过程的信息归纳为元数据,将数据源结构,目标结构,数据转换规则,映射关系,数据的上下文等元数据保存在存储知识库中,为元数据消费者提供很好的参考信息,追踪数据来源与转换信息,有助于设计人员理解系统环境变化所造成的影响;

十大架构师谈服务器选型 ——证券行业篇

十大架构师谈服务器选型——证券行业篇 证券企业一般在全国范围内经营业务,网络庞大、结构复杂,典型业务模式有柜台交易、自助委托、电话委托、网上委托等。各证券营业部和总部通过网络将交易所、证券公司与交易者三方连接在一起,共同完成证券交易,并实现行情、交易、结算、办公等各环节的自动化。证券企业网络一般由四部分组成:总部网络、营业部网络、银证交易系统和网站系统。 证券集中业务体系解决方案 作为支撑业务运转的基础平台,证券公司总部、区域总部成为证券营业业务的处理核心,证券营业部、服务部、支持部等分支机构成为业务服务单位。 营业部、服务部等分支机构实现了各分支机构的基本工作职能,它侧重于本地IT系统建设,其通信服务功能模块只起到辅助作用。 利用集中式交易系统, 具有相当规模的证券公司将远距离控制多个分支机构和为远程 大户提供服务,相应业务范围和工作模式都会有很大改变,因此需要一个强有力的IT体系解决方案来支撑证券业务集中业务和其他相关增值业 证券集中系统解决方案 采用集中交易模式,券商总部就成为整个交易体系的核心,所有分支机构的交易请求等业务均由券商总部中心进行处理,各分支机构只保留行情服务系统、客户服务接入平台、通讯中间层等前端处理平台;这样有利于统一公司对外服务形象和服务品牌,符合数据仓库、CRM的建设发展趋势,还可以大大降低运营成本。实行集中交易后,总部的重要性显而易见,在使用集中式交易模式,在建设的同时建立至少一个灾难备份中心,起到数据备份和灾难恢复的重要作用。 采取集中交易模式后,整个网络体系结构由两个中心(数据中心和灾备中心)、分支机构等构成,所有分支机构直接接入总部中心。 证券集中交易解决方案 根据券商集中交易的规模(营业部数量、股民数量等),数据中心和灾备中心的主机和数据库系统选型:

数据架构师岗位职责

数据架构师岗位职责 篇一:数据仓库架构师的岗位职责和岗位要求】 数据仓库架构师的岗位职责和岗位要求 根据网络招聘的资料合成的,不过好像听起来好像和项目经理的角色区别不大,呵呵!而且好像都是要全能的上将![@more@] 岗位职责 1. 制定数据仓库建设方案 2. 数据仓库的设计和开发 3. 数据仓库应用方案设计和推广 岗位要求 1 、熟悉大型企业商业智能整体运作模式和系统框架,深刻理解商业智能对业务运营的杠杆作用,能够应用bi 工具指导和帮助业务过程的改进。 2、5 年以上oracle 或者sqlserver 数据库管理经验,熟练使用unix 和linux ,深刻理解数据仓库应用设计原理和实践; 3 、精通数据库索引和sql 语句的优化,和服务器的性能参数调整,有perl, 4 、熟练一种以上主流etl 工具和bi 工具,如informatica,owb,dts 5 、能根据业务需求设计数据仓库模型,有3 年以上数据仓库开发实施经验,掌握多种数据仓库开发,多维分析相关技术和olap 前端展现工具; 6 、有相关行业数据分析经验者及互联网点击流数据分析经验者优先;有数据挖掘应用和开发经验优先; 7 、强烈责任心,开放的性格,良好的沟通能力;较强的分析问题、解决问题能力,良好的沟通能力、团队精神。 8 、熟悉erwin 或powerdesigner 建模工具; 9 、有一个以上企业级数据仓库项目设计经验,精通数据仓库架构,熟悉数据仓库项目的实施流程; 【篇二:数据架构师岗位职责】 1. 制定面向产品的数据设计规范和流程,制定数据设计所需的各种文档模板; 2. 负责数据仓库建模、数据库优化、数据部署,数据抽取等etl 的设计,编写专业的系统设计文档; 3. 对于it 系统应对大数据量和大并发所要求的性能指标从数据模型和部署等方面给出设计和持续的优化支持; 4. 参与产品架构设计文档和详细设计文档的评审; 5. 完成上级领导安排的其他任务。

软件工程师面试题(含答案)

一、你对MVC的理解,MVC有什么优缺点?结合Struts,说明在一个Web应用如何去使用? 答: MVC设计模式(应用观察者模式的框架模式) M: Model(Business process layer),模型,操作数据的业务处理层,并独立于表现层(Independent of presentation)。 V: View(Presentation layer),视图,通过客户端数据类型显示数据,并回显模型层的执行结果。C: Controller(Control layer),控制器,也就是视图层和模型层桥梁,控制数据的流向,接受视图层发出的事件,并重绘视图 MVC框架的一种实现模型 模型二(Servlet-centric): JSP+Servlet+JavaBean,以控制为核心,JSP只负责显示和收集数据,Sevlet,连接视图和模型,将视图层数据,发送给模型层,JavaBean,分为业务类和数据实体,业务类处理业务数据,数据实体,承载数据,基本上大多数的项目都是使用这种MVC的实现模式。StrutsMVC框架(Web application frameworks) Struts是使用MVC的实现模式二来实现的,也就是以控制器为核心。 Struts提供了一些组件使用MVC开发应用程序: Model:Struts没有提供model类。这个商业逻辑必须由Web应用程序的开发者以JavaBean 或EJB的形式提供 View:Struts提供了action form创建form bean, 用于在controller和view间传输数据。此外,Struts提供了自定义JSP标签库,辅助开发者用JSP创建交互式的以表单为基础的应用程序,应用程序资源文件保留了一些文本常量和错误消息,可转变为其它语言,可用于JSP中。Controller:Struts提供了一个核心的控制器ActionServlet,通过这个核心的控制器来调用其他用户注册了的自定义的控制器Action,自定义Action需要符合Struts的自定义Action规范,还需要在struts-config.xml的特定配置文件中进行配置,接收JSP输入字段形成Action form,然后调用一个Action控制器。Action控制器中提供了model的逻辑接口。 二、什么是WebService? 答: WebService是一个SOA(面向服务的编程)的架构,它是不依赖于语言,不依赖于平台,可以实现不同的语言间的相互调用,通过Internet进行基于Http协议的网络应用间的交互。 WebService实现不同语言间的调用,是依托于一个标准,webservice是需要遵守WSDL (web服务定义语言)/SOAP(简单请求协议)规范的。 WebService=WSDL+SOAP+UDDI(webservice的注册) Soap是由Soap的part和0个或多个附件组成,一般只有part,在part中有Envelope和Body。 Web Service是通过提供标准的协议和接口,可以让不同的程序集成的一种SOA架构。Web Service的优点 (1) 可以让异构的程序相互访问(跨平台) (2) 松耦合 (3) 基于标准协议(通用语言,允许其他程序访问) Web Service的基本原理 (1) Service Provider采用WSDL描述服务 (2) Service Provider 采用UDDI将服务的描述文件发布到UDDI服务器(Register server)

软件工程师面试题含答案

软件工程师面试题含答案

一、你对MVC的理解,MVC有什么优缺点?结合Struts,说明在一个Web应用如何去使用?答: MVC设计模式(应用观察者模式的框架模式)M: Model(Business process layer),模型,操作数据的业务处理层,并独立于表现层(Independent of presentation)。 V: View(Presentation layer),视图,经过客户端数据类型显示数据,并回显模型层的执行结果。C: Controller(Control layer),控制器,也就是视图层和模型层桥梁,控制数据的流向,接受视图层发出的事件,并重绘视图 MVC框架的一种实现模型 模型二(Servlet-centric): JSP+Servlet+JavaBean,以控制为核心,JSP只负责显示和收集数据,Sevlet,连接视图和模型,将视图层数据,发送给模型层,JavaBean,分为业务类和数据实体,业务类处理业务数据,数据实体,承载数据,基本上大多数的项目都是使用这种MVC的实现模式。

StrutsMVC框架(Web application frameworks) Struts是使用MVC的实现模式二来实现的,也就是以控制器为核心。 Struts提供了一些组件使用MVC开发应用程序: Model:Struts没有提供model类。这个商业逻辑必须由Web应用程序的开发者以JavaBean 或EJB的形式提供 View:Struts提供了action form创立form bean, 用于在controller和view间传输数据。另外,Struts提供了自定义JSP标签库,辅助开发者用JSP创立交互式的以表单为基础的应用程序,应用程序资源文件保留了一些文本常量和错误消息,可转变为其它语言,可用于JSP中。 Controller:Struts提供了一个核心的控制器ActionServlet,经过这个核心的控制器来调用其它用户注册了的自定义的控制器Action,自定义Action需要符合Struts的自定义Action规范,

2016年下半年软件水平考试(高级)系统架构师《案例分析》下午真题及答案

2016年下半年软件水平考试(高级)系统架构师 《案例分析》下午真题 (总分000, 考试时间90分钟) 1. 阅读以下关于软件架构设计的叙述,在答题纸上回答问题1至问题3。 [说明]某软件公司为某品牌手机厂商开发一套手机应用程序集成开发环境,以提高开发手机应用程序的质量和效率。在项目之初,公司的系统分析师对该集成开发环境的需求进行了调研和分析,具体描述如下:1.需要同时支持该厂商自行定义的应用编程语言的编辑、界面可视化设计、编译、调试等模块,这些模块产生的模型或数据格式差异较大,集成环境应提供数据集成能力。集成开发环境还要支持以适配方式集成公司现有的应用模拟器工具。2.经过调研,手机应用开发人员更倾向于使用Windows系统,因此集成开发环境的界面需要与Windows平台上的主流开发工具的界面风格保持一致。3.支持相关开发数据在云端存储,需要保证在云端存储数据的机密性和完整性。4.支持用户通过配置界面依据自己的喜好修改界面风格,包括颜色、布局、代码高亮方式等,配置完成后无须重启环境。5.支持不同模型的自动转换。在初始需求中定义的机器性能条件下,对于一个包含50个对象的设计模型,将其转换为相应代码框架时所消耗时间不超过5秒。6.能够连续运行的时间不小于240小时,意外退出后能够在10秒之内自动重启。7.集成开发环境具有模块化结构,支持以模块为单位进行 调试、测试与发布。8.支持应用开发过程中的代码调试功能:开发人员可以设置断点,启动调试,编辑器可以自动卷屏并命中断点,能通过变量监视器查看当前变量取值。在对需求进行分析后,公司的架构师小张查阅了相关的资料,认为该集成开发环境应该采用管道一过滤器(Pipe-Filter)的架构风格,公司的资深架构师王工在仔细分析后,认为应该采用数据仓储(Data Repository)的架构风格。公司经过评审,最终采用了王工的方案。 1.[问题1]识别软件架构质量属性是进行架构设计的重要步骤。请分析题干中的需求描述, 填写表1—1中(1)~(5)处的空白。 该问题分值: 2 答案:正确答案:(1)f(2)性能(3)d(4)g(5)b 2.[问题2]请在阅读题干需求描述的基础上,从交互方式、数据结构、控制结构和扩展方法4 个方面对两种架构风格进行比较,填写表1—2中(1)~(4)处的空白。 该问题分值: 2 答案:正确答案:(1)工具之间无直接交互,通过数据仓储间接交互(2)流式数据(3)数据驱动(4)

混合数据仓库模型

构建混合数据仓库模型 关系模型与维度模型通常单独使用,但是根据需要,也可将它们混合到一起使用。为此,首先要建立一个规范化的关系模型,然后添加维度结构(主要在物理层上)。结果得到一个兼具两种父级模型优势的单个模型:它表示的实体与关系具有传统关系模型的精度,它按维度处理已过滤的、聚合事实的查询的速度与传统维度模型的速度相差无几。 现实经历促使我进行了这样的分析:在三个独立的数据仓库项目中,我分别担任过程序员、架构师和项目经理。在这些项目中,我发现了一种数据/数据库行为一致的模式,这种行为模式使得维度模型与关系模型混合构成的模型较两者中任何一种单一的模型更适合使用。 本文讨论混合设计,并提供功能齐全的参考实施。系统在 Oracle 数据库10g 上运行,它包括完成下列任务所需的所有代码:构建数据库模式、生成示例数据、将示例数据加载到数据库模式中、构建索引和物化视图、运行示例查询、捕获运行时间以及提供运行时间的统计信息。 混合模型并不是通用型解决方案。许多项目最好使用一种传统模型或者单独使用两种模型(模型间有馈给)。但是,如果要创建一个既能以规范化格式存储数据又能以良好的性能运行聚合查询的单一数据库,那么混合模型便是一种值得考虑的设计模式。 示例业务领域 示例业务领域是在保险业内,并使用以下实体: 用于分析系统性能的示例业务问题与现实中的有些类似,但也包含一些极端的行为,例如:扫描事实表的多个行、检索很小一部分事实行、限制为顶部表、限制为每个表、限制为底部表等等。这些是业务用户针对维度模型提及的问题类型,并非针对关系模型提及的常见问题类型。这里不讨论关系模型的问题,因为假设对于关系特性问题(例如“显示该保险单上的所有车辆”),关系模型的性能优于维度模型。本次分析中使用的问题如下:

《数据库系统概论》考研王珊版考研真题2021考研

《数据库系统概论》考研王珊版考研真题2021考研第一部分名校考研真题 说明:我们从指定王珊《数据库系统概论》(第5版)为考研参考书目的名校历年考研真题以及相关教辅习题中挑选具有代表性的真题,并对其进行了详细的解答。通过这一部分的练习,可以帮助学员巩固基础知识、夯实专业基础,从而做到全方位备考。 一、选择题 1按照数据库应用系统生命周期模型,在开发某数据库应用系统时,对系统采用的软硬件及技术方案等作出合理的评估并提出选择建议的工作属于()。A.规划与分析阶段的系统规划与定义 B.规划与分析阶段的可行性分析 C.需求分析阶段的业务规则需求分析 D.系统设计阶段的总体设计 【答案】B查看答案 【解析】技术可行性分析是指对系统采用的软硬件及技术方案等作出合理的评估并提出选择建议,是根据用户提出的系统功能、性能及实现系统的各项约束条件来进行分析的,属于规划与分析阶段。 2关于数据库应用系统的需求分析工作,下列说法正确的是()。 A.通过需求分析过程,需要确定出整个应用系统的目标、任务和系统的范围说明B.在需求分析阶段,系统需求分析员要与用户充分沟通,并做出各类用户视图C.数据需求分析的主要工作是要辩识出数据处理中的数据处理流程

D.数据操作响应时间、系统吞吐量、最大并发用户数都是性能需求分析的重要指标 【答案】D查看答案 【解析】数据库应用系统的需求分析工作主要包括:①数据及数据处理需求分析;②业务需求分析;③性能、存储、安全、备份、恢复等方面的需求。其中,性能需求分析指标主要包括:①数据操作响应时间;②系统吞吐量;③最大并发用户数。 3下列用于数据库概念设计的方法是()。 A.DFD方法和IDEFIX方法 B.E-R方法和IDEF0方法 C.E-R方法和IDEFIX方法 D.DFD方法和IDEF0方法 【答案】C查看答案 【解析】概念设计指将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构的过程。常见的用户数据库概念设计方法包括E-R方法和IDEFIX方法等。 4关于数据库概念设计阶段的工作目标,下列说法错误的是()。 A.定义和描述应用系统设计的信息结构和范围 B.定义和描述应用系统中数据的属性特征和数据之间的联系 C.描述应用系统的数据需求 D.描述需要存储的记录及其数量 【答案】D查看答案

Java系统架构师【面试题】

Java系统分析/架构师面试题 【专业知识相关】 1、谈谈对OOP、IOC、AOP的设计理念的理解; 2、谈谈对主流的J2EE框架(Spring、Struts、Ibatis、Hibernate等);这 些框架的局限性在哪儿?在何种情况下会不适合用这些框架? 3、关于J2EE方面开发方面,说出前、后端的设计模型; (提示:比如前端的MVC框架,Axis,Ext,JQuery,Flex等,后端的Ejb,Spring,IOC,AOP,JMS,JNDI,RMI,以及负载均衡等) 4、什么是SOA,ROA?谈谈两种技术的原理及适用场景; 5、说说JVM原理,内存泄露与溢出的区别,何时产生内存泄露? 6、谈谈JAVA通信方面相关知识,以及大项目之间通信方案; 【软件架构、服务器、中间件相关】 7、谈谈架构师的职责有哪些? 8、软件设计领域,有哪些设计模式,你常用的几种设计模式;各个设计模式 有哪些优缺点,适应哪些场景; 9、谈谈你日常用的几种WEB服务器、中间件的相关特性及优缺点; 10、如果要设计一个搜索引擎,像Google那样只有两个页面,要求性能最大 化,Web方面应该如何设计?(不需要考虑搜索的逻辑) 11、企业级应用有哪些特殊要求?在何种情况下我们不需要考虑这些要求? 12、谈谈你现在做技术最大的困惑是什么? 13、描述一个你感觉最成功的一次架构案例? 14、怎么做到系统整合? (提示:A、通过代码的整合方式,使用相同的数据库。B、通过SSO方式,可以是异构数据库.) 15、浅谈一下负载均衡的原理? 16、怎么处理权限分配?有几种权限分配模型?(提示:目前流行的三种: A、自主型访问控制; B、强制型访问控制; C、基于角色的访问控制RBAC)【数据库方面】

大数据架构师岗位的主要职责概述

大数据架构师岗位的主要职责概述 大数据架构师需要负责协助策略和算法工作,保障数据挖掘建模和工程化。以下是小编整理的大数据架构师岗位的主要职责概述。 大数据架构师岗位的主要职责概述1 职责: 1.参与公司数据平台系统规划和架构工作,主导系统的架构设计和项目实施,确保项目质量和关键性能指标达成; 2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建,搭建不同****数据之间的逻辑关系,能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持; 3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作 5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立,包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范,制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务,超强的数据业务感知力,挖掘数据价值,推动数据变现场景的落地,为决策及业务赋能;

6.定义不同的数据应用场景,推动公司的数据可视化工作,提升公司数据分析效率和数据价值转化。 任职要求: 1.本科以上学历,8年以上软件行业从业经验,5年以上大数据架构设计经验,熟悉BI平台、大数据系统相关技术架构及技术标准; 2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市,了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术; 3.熟悉大数据相关技术:Hadoop、Hive、Hbase、Storm、Flink、Spark、Kafka、RabbitMQ; 4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术; 5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验,具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先; 6.对数据敏感,具备优秀的业务需求分析和报告展示能力,具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力,了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具; 7.有较强的沟通和组织协调能力,具备结果导向思维,有相关项目管理经验优先。 大数据架构师岗位的主要职责概述2

数据仓库成功案例

数据仓库成功案例3 兴业证券数据仓库系统 编者按:兴业证券选择了Sybase的数据仓库解决方案,以帮助其成功地实现交易数据的集中处理和分析。该系统的应用采用三层式数据仓库结构,使系统具有优越的处理性能、高度可扩展性、开放性、灵活性和可管理性。 用户背景 兴业证券作为一家综合类专业证券公司、中国证券业协会理事单位,在福建省乃至全国的证券界都具有一定的影响力。公司总部设在福州,在上海也设立了区域管理总部,已经初步构建了辐射全国的业务经营机构网络。在中国加入WTO之后,兴业证券也面临着新的挑战和机遇。如何将现有的优势充分发挥并创造新的竞争优势,从而加强其在证券行业的领先地位,是兴业证券面临的重要课题。 从2001年7月开始,Sybase公司与兴业证券合作,共同开发兴业证券数据仓库和决策支持系统,帮助兴业证券总部实现对营业部集中管理和数据集中基础上的决策支持。 系统目标 兴业证券对现有信息系统的要求: * 对各个营业部交易数据汇总整合信息来源,从而提高决策信息的及时性、准确性、全局性、一致性; * 建立全面、统一、科学的日常决策分析报表/查询系统; * 深层次的信息加工,分析客户、市场、风险等主题项目,充分利用兴业证券的丰富数据; * 系统必须保证系统中每一条信息的安全性,对信息的访问进行安全性控制,这样才能充分保证信息不会泄漏,以维护证券市场的秩序; * 建立具有高处理能力和高扩展能力的数据仓库平台,以适应管理和处理日益庞大的市场数据的要求。 数据仓库系统将帮助兴业证券充分利用信息资源,为兴业证券提供坚实的信息基础以迎接上述的业务挑战和机遇。 建立数据仓库系统的目标: * 为各业务部门、兴业证券的领导层提供有效的决策管理信息支持,提高业务效率、

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