Ответы_на_контрольные_вопросы_1_лабораторного_практикума_ИАС. Учреждение высшего образования московский финансовопромышленный университет "синергия"
 Скачать 78.74 Kb.
|
|
5)Чем отличаются модели доступа к данным: ROLAP и MOLAP? Ответ: ROLAP и MOLAP являются моделями доступа к данным, которые используются в системах управления данными и бизнес-аналитики. Они отличаются следующими характеристиками: 1. Тип хранилища данных: - ROLAP (Relational Online Analytical Processing) использует реляционную базу данных для хранения данных. - MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing) использует многомерное хранилище данных (OLAP-куб) для хранения данных. 2. Способ работы с данными: - ROLAP работает с данными, используя SQL-запросы к реляционной базе данных. Это означает, что данные извлекаются в реальном времени из базы данных и обрабатываются на лету. - MOLAP работает с данными, используя несколько заранее подготовленных многомерных кубов. Данные предварительно агрегируются, структурируются и суммируются по различным измерениям, что позволяет быстрее получать результаты. 3. Производительность: - ROLAP имеет более низкую производительность, чем MOLAP, потому что данные извлекаются в реальном времени и обрабатываются на лету. - MOLAP имеет более высокую производительность, чем ROLAP, потому что данные предварительно агрегируются и структурируются в многомерные кубы. 4. Размер данных: - ROLAP позволяет обрабатывать большие объемы данных, потому что использует реляционную базу данных, которая может управлять большим количеством данных. - MOLAP позволяет обрабатывать небольшие объемы данных, потому что использует многомерные кубы, которые могут быть ограничены по размеру. В целом, ROLAP предоставляет более гибкий подход к анализу данных и позволяет работать с большими объемами данных, в то время как MOLAP обладает более высокой производительностью и предназначен для работы с небольшими объемами данных. 6)В каких случаях при анализе данных используются функции интеграции и агрегации данных? Ответ: Функции интеграции и агрегации данных используются при анализе данных в следующих случаях: 1. Когда необходимо объединить данные из разных источников, например, данные о продажах из разных магазинов. 2. Когда необходимо обработать большой объем данных, например, просмотреть все продажи за последний месяц. 3. Когда необходимо вычислить средние значения, суммы, медианы и другие характеристики данных для анализа и принятия решений. 4. Когда необходимо сгруппировать данные по определенным критериям, например, по регионам или по категориям продуктов. 5. Когда необходимо преобразовать данные в более удобный для анализа формат, например, преобразовать даты в формат, который можно использовать для сравнения и сортировки. 6. Когда необходимо выявить аномалии и выбросы в данных, например, обнаружить сильно отличающиеся продажи в определенном регионе. 7)Можно ли поворотом информационного куба получить новый состав данных? Ответ обоснуйте на примере. |