数据仓库作业

数据开发工程师岗位职责职位要求

数据开发工程师岗位职责职位要求数据开发工程师是一种技术职位，主要负责设计、构建和维护数据仓库、ETL作业和数据处理工具等。

下面是数据开发工程师岗位职责和职位要求的详细介绍。

岗位职责：1.参与数据仓库和大数据平台的设计、搭建和维护。

2.设计和构建高效的数据处理系统、数据仓库和ETL作业。

3.负责数据采集、清洗、转换和存储等过程。

4.协助业务部门进行数据需求分析，提供数据处理和解决方案。

5.编写高效的数据处理作业和脚本，保证数据处理的正确性和稳定性。

6.优化数据处理过程，提高数据处理效率和质量，降低成本。

7.协助团队其他成员解决技术问题，支持团队的日常开发和维护工作。

职位要求：1.本科及以上学历，计算机相关专业背景，3年及以上数据开发相关工作经验。

2.熟练掌握一门或多门编程语言，如Java、Python、Scala等，具备良好的编码能力。

3.具备丰富的数据仓库、ETL开发经验，熟悉大数据技术栈，如Hadoop、Spark、Hive等，熟练使用开源工具和框架。

4.熟悉关系型数据库和NoSQL数据库，如MySQL、Oracle、MongoDB等。

5.熟悉常用的数据处理工具，如Spark、Kafka、Flume等。

6.有较强的系统分析、设计和架构能力，能够快速理解业务需求和技术问题。

7.具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够有效地与业务和技术团队进行沟通和协调。

总结来说，数据开发工程师需要具备扎实的计算机基础知识和编程能力，熟悉数据仓库和大数据技术，具备较强的数据处理和系统设计能力，能够有效地沟通和协作。

在线数据库应用作业及答案

使用( )身份验证方式需要客户端应用程序连接时提供登录时需要的用户标识和密码。

A.Windows身份验证B.SQL Server 身份验证C.以超级用户身份登录时D.其他方式登录时您的答案：B2．第2题表达式'123’+'456’的值是（）。

A.123456B.579C.'123456’D.'123456”您的答案：B3．第3题将多个查询结果返回一个结果集合的运算符是( )。

A.JOINB.UNIONC.INTOD.LIKE您的答案：B使用T-SQL创建视图时，不能使用的关键字是：( )。

A.ORDER BYB.WHEREPUTED.WITH CHECK OPTION您的答案：C5．第5题系统存储过程在系统安装时就已创建，这些存储过程存放在( )系统数据库中。

A.masterB.tempdbC.modelD.msdb您的答案：A6．第6题下面哪种文件无法与SQL Server数据库进行导入和导出操作（）。

A.文本文件B.EXCEL文件C.Word文件D.Access文件您的答案：C数据库逻辑结构设计阶段的主要功能是：( )。

A.明确用户需求，确定新系统的功能B.建立数据库的E-R模型C.将数据库的E-R模型转换为关系模型D.选择合适的存储结构和存储路径您的答案：C8．第8题在数据库设计过程使用( )可以很好的描述数据处理系统中信息的变换和传递过程。

A.数据流图B.数据字典C.E-R图D.系统流程图您的答案：A9．第9题下列SQL语句中，能够实现参照完整性控制的语句是：( )。

A.FOREIGN KEYB.PRIMARY KEYC.REFERENCESD.FOREIGNKEY和REFERENCES您的答案：DT-SQL中的全局变量以( )作前缀。

A.@@B.@C.#D.##您的答案：A11．第14题SELECT s_no=学号，s_name=姓名FROM information WHERE 班级名=’软件021’表示( )。

数据仓库第四至第七章作业

数据仓库课程第4-7章作业1.请解释ERP系统的概念，事务型ERP系统与Reporting ERP系统共同点与不同点在于什么。

答：ERP系统(ERP System)，是Enterprise Resource Planning企业资源计画系统的缩写，是一种企业管理平台，强调对企业的内部甚至外部的资源进行优化配置、提高利用效率。

通过运用ERP，企业能够利用电脑对企业的人力、物力、财力等资源进行自动化管理。

ERP系统对于改善企业的业务流程、提高企业效率和竞争力有不可忽视的作用。

共同点：他们均属于ERP系统，均用于实现对整个供应链的有效管理，把企业的业务流程看作是一个紧密联接的供应链，用于提高企业效率。

不同点：目的不同，一般而言，企业信息系统要能提供事务处理和决策支持两方面的功能。

事务型ERP系统的主要目的也是为企业提供高效的事务处理功能。

而Reporting ERP系统主要是用于数据分析如生成各种报表，用于管理决策支持功能。

效率不同，通常来说，事务型ERP系统对效率要求较高，用于快速的处理事务，而Reporting相对而言，对处理速度要求没有事务型ERP那么高。

2.ODS中的数据一般应具有什么特点？其中数据的集成性以及实时或近实时的特点，使其分别可能适用于支持什么类型的应用场景？答：ODS是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，保存在ODS中的数据具有四个基本特点：1.面向主题2.集成的3.可变的4.数据是当前的或接近当前的其中数据的集成性以及实时或近实时的特点使其可能适用于OLTP应用场景。

3.决策支持人员的常见思维模式与多维分析工具的关系是什么？答：多维分析工具提供了数据的多角度、多维性，同时能够快速的处理数据，提供报表。

所以多维分析工具是决策支持人员的决策依据，并提高决策人员的决策效率。

4.星型模式与雪花型模式的区别是什么？这两个模式是来表达什么的？各有什么优缺点？答：星型模式和雪花型模式的区别在于维表的物理组织方式不同，星型模型是典型的维层次模型，而雪花型模式采用满足关系范式的多张维表来表示一个维的层次结构，避免单个维表所带来的冗余。

基于数据仓库和作业的高效改进Apriori算法

摘
要：数据挖掘需要有“ 纯净” 的数据和良好的数据组织，数据的质量直接影响到数据挖掘的效果，据仓数
库从各类数据源中抽取数据，经过清洗、集成、选择、转换处理，为数据挖掘所需要的高质量数据提供了保证。本文提出以数据仓库为数据源，用作业定时预先生成简化的频繁２项集，用存储过程执行效率高的特采－应
…
＋，，一Ｉ，．… ｉ１
。在这些规则中，
Ｊｎ０８ｕｅ２０
文章编号：０１— ３３２０）２— ００— ５１０９８（０８００１０
基于数据仓库和作业的高效改进Ａｐｉｒ算法ｒｉｏ
褚蓓蓓，邸书灵，鹏郭
（．１石家庄铁道学院计算机与信息工程分院，河北石家庄００４；．５０３２石家庄学院图书馆，河北石家庄００３）５０５
，
ｐｐｒｉｒｖｓｅｆｉｎｙｔｅＡｒｏｌｏｔｍ，ｒｔ，ｙｔｅｗｙｏｏｅｅａｉｇｔｅｆｅｕｎ－ｅ，ｉｎａｅｍｐｏｅｆｃｅｔｐｉｒａｇｒｈｆｓｌｂｈａｆｂｇｎｒｔｑｅｔｓｔｔｉｌＯ引言
Ａｒｗｌ１９ｇａａ于９３年提出的Ａｒｒ算法是所ｐｉｉｏ有关联规则挖掘算法的核心，ｐｉ算法的基本Ａｒｒｏｉ思想是将关联规则挖掘算法的设计步骤分为两步：
Ｙ＝，，，，。， … ２‘ ∈，那么只包含集合２，，｛，，一厶｝中项的规则最多有条，，，，， … ２，，２

数据仓库设计作业指导书

数据仓库设计作业指导书一、背景介绍数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、不可操作的数据集合，用于支持业务分析和决策制定。

在数据仓库设计作业中，我们需要按照一定的步骤和方法，将原始数据进行抽取、转换和加载，构建一个适合分析和查询的数据仓库模型。

本指导书将引导您完成数据仓库设计作业，并提供相应的步骤和要点。

二、数据仓库设计步骤1. 需求分析在设计数据仓库之前，首先需要进行需求分析。

通过与业务用户的交流和调研，明确数据仓库的目标和用途，确定数据仓库要解决的问题，并明确需要提供的报表和查询需求。

2. 数据抽取与清洗在数据仓库设计中，数据抽取和清洗是非常重要的环节。

从各个数据源中抽取所需数据，并进行清洗，包括去重、去除空值、数据格式转换等，以确保数据的质量和准确性。

3. 数据转换与集成在数据仓库设计中，数据转换和集成是将原始数据转化为适合分析的形式，同时将来自不同数据源的数据整合在一起。

这一步骤包括数据规范化、数据合并、数据聚合等操作，以得到一致的数据模型。

4. 维度建模在数据仓库设计中，维度建模是一种常用的设计方法。

通过定义维度和事实表，建立维度模型，以支持灵活的数据分析和查询。

在维度建模过程中，需要定义维度表中的属性和层次，并与事实表进行关联。

5. 数据加载数据加载是将经过转换和整合的数据加载到数据仓库中的过程。

这一步骤包括数据加工和数据加载两个环节。

数据加工是对数据进行清洗和处理，数据加载是将清洗后的数据加载到数据仓库中的操作。

6. 数据访问数据访问是数据仓库设计的最终目标，通过各种工具和技术，实现数据的查询和分析。

数据访问可以通过数据仓库工具、OLAP工具、报表工具等方式进行。

三、数据仓库设计要点1. 主题导向：数据仓库的设计要以业务主题为导向，按照业务需求进行设计和建模，以支持相关业务的决策和分析。

2. 一致性和准确性：设计过程中需要确保数据的一致性和准确性，对于抽取的数据进行清洗和转换，去除重复值和不合法数据。

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第四章

第四章作业1.数据仓库的需求分析的任务是什么？P67需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（企业、部门用户等），充分了解源系统工作概况，明确用户的各种需求，为设计数据仓库服务。

概括地说，需求分析要明确用那些数据经过分析来实现用户的决策支持需求。

2.数据仓库系统需要确定的问题有哪些？P67、、（1）确定主题域a)明确对于决策分析最有价值的主题领域有哪些b)每个主题域的商业维度是那些？每个维度的粒度层次有哪些？c)制定决策的商业分区是什么？d)不同地区需要哪些信息来制定决策？e)对那个区域提供特定的商品和服务？（2）支持决策的数据来源a)那些源数据与商品的主题有关？b)在已有的报表和在线查询（OLTP）中得到什么样的信息？c)提供决策支持的细节程度是怎么样的？（3）数据仓库的成功标准和关键性指标a)衡量数据仓库成功的标准是什么？b)有哪些关键的性能指标？如何监控？c)对数据仓库的期望是什么？d)对数据仓库的预期用途有哪些？e)对计划中的数据仓库的考虑要点是什么？（4）数据量与更新频率a)数据仓库的总数据量有多少？b)决策支持所需的数据更新频率是多少？时间间隔是多长？c)每种决策分析与不同时间的标准对比如何？d)数据仓库中的信息需求的时间界限是什么？3.实现决策支持所需要的数据包括哪些内容？P68（1）源数据（2）数据转换（3）数据存储（4）决策分析4．概念：将需求分析过程中得到的用户需求抽象为计算机表示的信息结构，叫做概念模型。

特点：（1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个真实模型。

（2）易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。

（3）易于更改，当用户需求发生变化时，容易对概念模型修改和扩充。

（4）易于向数据仓库的数据模型（星型模型）转换。

5．用长方形表示实体，在数据仓库中就表示主题，椭圆形表示主题的属性，并用无向边把主题与其属性连接起来；用菱形表示主题之间的联系，用无向边把菱形分别与有关的主题连接；若主题之间的联系也具有属性，则把属性和菱形也用无向边连接上。

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）陈文伟版课后习题答案（非常全）

第一章作业1．数据库与数据仓库的本质差别是什么？书P2（1）数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。

（2）数据库保持事物处理的当前状态，数据仓库即保存过去的数据又保存当前的数据。

（3）数据仓库的数据是大量数据库的集成。

（4）对数据库的操作比较明确，操作数量较小。

对数据仓库操作不明确，操作数据量大。

2．从数据库发展到数据仓库的原因是什么？书P1（1）数据库数据太多，信息贫乏。

如何将大量的数据转化为辅助决策信息成为了研究热点。

（2）异构环境数据的转换和共享。

随着各类数据库产品的增加，异构环境的数据也逐渐增加，如何实现这些异构环境数据的转换的共享也成了研究热点。

（3）利用数据进行事物处理转变为利用数据支持决策。

3．举例说明数据库与数据仓库的不同。

比如，银行中储蓄业务要建立储蓄数据库，信用卡要建立信用卡数据库，贷款业务要建立贷款数据库，这些数据库方便了银行的事务处理。

但是要对这些独立数据库进行决策分析就很复杂了。

因此可以把这些数据库中的数据存储转化到数据仓库中，方便进行决策。

4.OLTP(On Line Transaction Processing,联机事物处理)是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。

OLAP（On Line Analytical Processing，联机分析处理）是使用多维数据库和多维分析的方法，对多个关系数据库共同进行大量的综合计算来得到结果的方法。

5.OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。

6.OLTP OLAP细节性数据综合性数据当前数据历史数据经常更新不更新，但周期性刷新一次性处理的数据量小一次处理的数据量大对响应时间要求高响应时间合理面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动7．包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分。

8．定义为关于数据的数据，描述数据仓库中数据及其环境的数据。

《PDI作业指导书》(doc)

《PDI作业指导书》(doc)引言概述：PDI（Pentaho Data Integration）是一款开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，广泛应用于数据仓库、数据集成和数据转换等领域。

本文将为大家提供一份PDI作业指导书，旨在帮助用户更好地理解和使用PDI，提高数据处理效率和质量。

一、PDI简介1.1 PDI概述PDI是Pentaho公司旗下的一款数据集成工具，具有强大的数据提取、转换和加载功能。

它支持多种数据源，包括关系型数据库、文件、Web服务等，能够高效地将数据从不同源头抽取出来，并进行灵活的转换和加载操作。

1.2 PDI的优势PDI具有以下几个优势：1.2.1 易于使用：PDI提供了直观的图形用户界面，用户可以通过简单的拖拽和连接操作来构建数据处理流程，无需编写复杂的代码。

1.2.2 强大的转换能力：PDI提供了丰富的转换步骤和功能，包括数据清洗、数据过滤、字段计算等，用户可以根据实际需求进行灵活的数据转换操作。

1.2.3 可扩展性：PDI支持插件机制，用户可以根据自己的需求开发和集成自定义的插件，扩展PDI的功能。

1.3 PDI的应用场景PDI广泛应用于以下几个领域：1.3.1 数据仓库：PDI可以帮助用户从不同的数据源中抽取数据，并进行清洗、转换和加载，构建高效的数据仓库。

1.3.2 数据集成：PDI可以将不同系统中的数据进行集成，实现数据的统一管理和共享。

1.3.3 数据转换：PDI可以对数据进行各种复杂的转换操作，如数据格式转换、数据合并等。

二、PDI的安装与配置2.1 安装PDI2.1.1 下载PDI：访问Pentaho官方网站，下载适合自己操作系统的PDI安装包。

2.1.2 安装PDI：运行安装包，按照提示完成PDI的安装。

2.2 配置PDI2.2.1 配置数据库连接：打开PDI，进入“文件”-“数据库连接”，配置数据库连接信息，包括数据库类型、主机名、端口号、用户名和密码等。

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）课后习题答案第七章

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）课后习题答案第七章第七章作业1.信息论的基本原理是什么？一个传递信息的系统是由发送端(信源)和接收端(信宿)以及连接两者的通道(信道)组成的。

信息论把通信过程看做是在随机干扰的环境中传递信息的过程。

在这个通信模型中，信息源和干扰(噪声)都被理解为某种随机过程或随机序列。

在进行实际的通信之前，收信者(信宿)不可能确切了解信源究竟会发出什么样的具体信息，也不可能判断信源会处于什么样的状态。

这种情形就称为信宿对于信源状态具有不确定性，而且这种不确定性是存在于通信之前的，因而又叫做先验不确定性。

在通信后，信宿收到了信源发来的信息，这种先验不确定性才会被消除或者被减少。

如果干扰很小，不会对传递的信息产生任何可察觉的影响，信源发出的信息能够被信宿全部收到，在这种情况下，信宿的先验不确定性就会被完全消除。

但是，在一般情况下，干扰总会对信源发出的信息造成某种破坏，使信宿收到的信息不完全。

因此，先验不确定性不能全部被消除, 只能部分地消除。

换句话说，通信结束之后，信宿仍具有一定程度的不确定性。

这就是后验不确定性。

2.学习信道模型是什么？学习信道模型是信息模型应用于机器学习和数据挖掘的具体化。

学习信道模型的信源是实体的类别，采用简单“是”、“非”两类，令实体类别U 的值域为{u1，u2}，U 取u1表示取“是”类中任一例子，取u2表示取“非”类中任一例子。

信宿是实体的特征（属性）取值。

实体中某个特征属性V ，他的值域为{v1，v2……vq}。

3.为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理？信息论原理是数据挖掘的理论基础之一。

一般用于分类问题，即从大量数据中获取分类知识。

具体来说，就是在已知各实例的类别的数据中，找出确定类别的关键的条件属性。

求关键属性的方法，即先计算各条件属性的信息量，再从中选出信息量最大的属性，信息量的计算是利用信息论原理中的公式。

4自信息：单个消息ui 发出前的不确定性（随机性）称为自信息。

数据仓库系统运维操作手册

数据仓库生产环境操作手册一．运维概述“数据仓库生产系统”的运行维护责任在于保障系统运行，运维方式主要是操作员通过工作机远程登陆到系统中的相关主机，对主机进行操作，包括automation调度系统、数据库、磁盘、软件环境、数据情况等，查看批出理的运行情况，一旦运行出现问题作相应的记录并通知相关的技术人员，作出相应的处理。

所有运维项目成员严格按照《数据仓库系统运维守则.doc》文档来进行运维检查工作，否则出现事故由值班人员和当日值班负责人承担事故责任。

二．运维内容1．每日维护1.1数据检查每日批处理运行前运行完成后都需要对源头的数据和生产出的数据进行检查，确保当日批处理程序正常从事生产。

检查工作在每日9：00-9：30之间完成，且必须在启动程序（批处理程序）前执行。

具体规定如下：1.1.1 转定长数据的检查每天上午9:00--9：45之间，运维值班人员进行这项工作具体执行步骤如下:1.在本地工作机上使用telnet远程登录工具登录到168.7.6.163服务器上，输入用户名sjtq,密码:cib2009edw,2.输入命令 cd EDW/sh/log3.输入命令 more yyyymmdd当天的日志，是否有错误信息，最后数据是否都上传结束。

4.以下错误属于正常情况：03:00:03 : 1.检查20091031标志文件失败～～～～～～～～～03:00:03 : 1.数据标志检查失败，等待5分钟(06001/dta_varied)正常等待情况5.检查点如下：1）每个大任务开始的初始化操作03:00:00 : ================ 0.环境变量设置完毕 ================ 2）数据装载，卸载，上传，整个模块处理结束的情况。

05:41:50 : ================ 2.装载Unl数据完毕 ================05:41:50 : ---------------- 2.开始装载BAK数据----------------05:41:50 : ================ 2.装载BAK数据完毕 ================05:41:50 : ---------------- 3.开始卸载fix数据----------------06:26:11 : ================ 3.卸载fix数据完毕================06:26:11 : ---------------- 4.开始向批量数据交换平台送fix数据----------------06001 send ok06001 send ok06002 send ok06002 send ok07002 send ok07002 send ok06027 send ok06027 send ok06:28:56 : ================ 4.向批量数据交换平台送fix数据完毕================06:28:58 : END6.查找是否存在“错误“，”出错“字样。

华师在线数据库应用作业及答案

子查询
子查询
EXIST子查询
D.查询INFORMATION表中计算机系学生的记录
答案:A
4．第15题
命令SELECT s_no，AVG(grade) AS ‘平均成绩’ FROM score GROUP BY s_no HAVING AVG(grade)>=85，表示( )。
A.查找score表中平均成绩在85分以上的学生的学号和平均成绩
A.查询INFORMATION表中’软件021’班学生的学号、姓名
B.查询INFORMATION表中’软件021’班学生的所有信息
C.查询INFORMATION表中学生的学号、姓名
D.查询INFORMATION表中计算机系学生的记录
您的答案：A
12．第15题
只有( )才能作为文件组的成员。
A.日志文件
25．第35题
SQL中创建基本表应使用( )语句。
SCHEMA
TABLE
VIEW
DATEBASE
您的答案：B
26．第36题
Visual 不能使用下面哪一种数据访问技术( )。
您的答案：C
27．第37题
数据库中只存放视图的（）。
A.操作
B.对应的数据
C.定义
D.限制
您的答案：C
28．第38题
假设表中某列的数据类型为VARCHAR(100) ，而输入的字符串为“ahng3456”，则存储的是( )。
B.可以实现复杂的商业逻辑
C.对于某类操作，可以创建不同类型的触发器
D.触发器可以用来实现数据完整性
答案:B
9．第20题
Visual 不能使用下面哪一种数据访问技术( )。
答案:C
10．第21题

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第三章

第三章作业1.联机分析处理（OLAP）的简单定义是什么？它体现的特征是什么。

P40联机分析处理是共享多维信息的快速分析。

它体现在四个特征：（1）快速性（2）可分析性（3）多维性（4）信息性2.OLAP准则中的主要准则有哪些？P41（1）多维概念视图（2）透明性（3）可访问性（4）一直稳定的报表性能（5）客户/服务器体系结构（6）维的等同性（7）动态的系数矩阵处理（8）多用户支持能力（9）非限定的跨维操作（10）直观的数据操作（11）灵活的报表生成（12）不受限制的维和聚集层次3. 什么是维？关系数据库是二维数据吗？如何理解多维数据？P43维是人们观察数据的特定角度。

关系数据库不是二维数据，只是通过二维关系表示了数据的多维概念。

多维数据就是从多个特定角度来观察特定的变量。

4.MDDB（Multi Dimensional Database, 多维数据库）是以多维的方式组织数据，即以维作为坐标系，采用类似于数组的形式存储数据。

RDBMS（relational database management system，关系型数据库管理系统）通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据MDDB特点：1.数据库中的元素具有相同的数值2.多维数据库表达清晰，3.占用存储少RDBMS的特点：1.数据以表格的形式出现2.每行为各种记录名称3.每列为记录名称所对应的数据域4.许多的行和列组成一张表单5.若干的表单组成database5.1.数据存取速度ROLAP服务器需要将SQL语句转化为多维存储语句，临时“拼合”出多维数据立方体。

因此，ROLAP的响应时间较长。

MOLAP在数据存储速度上性能好，响应速度快。

2.数据存储的容量ROLAP使用的传统关系数据库的存储方法，在存储容量上基本没有限制。

MOLAP通常采用多平面叠加成立体的方式存放数据。

当数据量超过操作系统最大文件长度时，需要进行数据分割。

多维数据库的数据量级难以达到太大的字节级。

数据仓库工程师岗位的工作职责(28篇)

数据仓库工程师岗位的工作职责（28篇）数据仓库工程师岗位的工作职责（精选28篇）数据仓库工程师岗位的工作职责篇1职责：1、基于互联网行业特点构建企业级数据仓库架构,建设PB级共享数据平台;2、负责数据平台相关数据研发及管理工作，参与制定EDW相关规范并推动实施落地;3、对海量数据处理的相关需求进行评估及方案设计;4、负责数据产品如用户画像等模型设计;5、了解行业前沿大数据处理方法。

任职资格:1、8年以上数据仓库开发及管理经验，5年以上互联网/电商行业经验;2、精通数据仓库建设方法论，有大型数据仓库建设项目经验(PB级以上);3、熟悉HADOOP、HIVE、HBASE、SPARK、FLUME等工作原理;4、精通HiveSQL，有较丰富的HiveSQL性能调优经验;5、至少熟练使用Shell、Python、Perl等脚本语言之一;6、工作认真、负责，有良好的团队合作精神，良好的分析及沟通能力;数据仓库工程师岗位的工作职责篇2职责：1 负责大数据平台、数据仓库多维模型设计2 负责大数据平台相关生产系统数据的抽取、清洗、转换等工作3 负责BI平台设计与报表开发工作岗位要求：1、精通数据仓库建模理论，有参与过2个以上的数据仓库建设经验;2、精通ETL开发，熟悉数据的抽取、常用数据脚本编写、存储过程的编写;3、熟悉BI平台，有数据报表设计和开发经验;4、熟悉SQL，掌握Oracle、PostgreSQL、MySql等至少一种主流关系数据库;5、具备良好的团队协作精神，良好的沟通能力;6、供应链、物流行业数据从业经历者优先。

数据仓库工程师岗位的工作职责篇3职责：1、参与据仓库的长期架构规划，与数据开发，建设共享大数据平台;2、负责数据平台相关数据管理工作，如研发规范、质量规范、保障规范的制定与推动实施落地;3、负责来自业务团队数据需求的研发支撑;4、大规模数据挖掘和机器学习算法的实现和维护;5、在线和离线海量数据分析平台的开发;6、负责数据仓库的建设和维护,包括需求调研分析、软件规划、概念模型、设计逻辑、物理模型、数据处理(抽取、清洗、转化)、项目实施管控等;7、负责制定数据接入和采集规范制定。

南开大学20秋《数据库基础与应用》在线作业-2(参考答案)

1.在数据仓库中，“数据的数据”是指()。

A.元数据B.粒度C.维度D.样本数据答案：A2.数据库技术处于人工管理阶段是在()。

A.20世纪60年代中期以前B.20世纪50年代以前C.从20世纪70年代到90年代D.一直是答案：B3.下述关于数据库系统的正确叙述是()。

A.数据库中只存在数据项之间的联系B.数据库的数据项之间和记录之间都存在联系C.数据库的数据项之间无联系，记录之间存在联系D.数据库的数据项之间和记录之间都不存在联系答案：B4.模式是数据库的()。

A.全局物理结构B.局部物理结构C.全局逻辑结构D.局部逻辑结构答案：C5.在视图上不能完成的操作是()。

A.更新视图B.查询C.定义新的表D.定义新的视图答案：C6.数据库恢复的基础是利用转储的冗余数据。

这些转储的冗余数据包括()。

A.数据字典、应用程序、审计档案、数据库后备副本B.数据字典、应用程序、日志文件、审计档案C.日志文件、数据库后备副本D.数据字典、应用程序、数据库后备副本答案：C7.关系中表示属性取值范围的是()。

A.实体B.域C.联系D.关系代数答案：B8.关系规范化中的删除操作异常是指()。

A.插入、删除和数据冗余B.提高查询速度C.减少数据操作的复杂性D.保证数据的安全性和完整性答案：A9.关系模型与层次模型的区别是()。

A.关系模型需要连接B.关系模型不存在缺陷C.关系模型没有指针D.关系模型不存在数据冗余答案：C10.常见的数据模型有()。

A.层次模型、网状模型、关系模型B.概念模型、实体模型、关系模型C.对象模型、内部模型、外部模型D.逻辑模型、概念模型、内部模型答案：A11.在数据库中，下列说法不正确的是()。

A.数据库避免了一切数据重复B.数据库减少了数据冗余C.数据库中的数据可以共享D.若系统是完全可以控制的，则系统可确保更新的一致性答案：A12.SQL语言应用于()。

A.层次数据库B.网状数据库C.关系数据库D.非数据库答案：C13.设有两个事务T1、T2，其并发操作如下所示，下面评价正确的是()。

《数据仓库与数据挖掘技术》作业参考答案

频繁项集 {面包、花生酱} 产生的规则面包→花生酱花生酱→面包置信度 0.75 1 强关联规则面包→花生酱花生酱→面包置信度 0.75 1
关联规则 {面包 }→ {花生酱}、{ 花生酱}→ {面包 }均是强关联规则。
2、参考上题作答
3、解答
（1）每个类的先验概率 P(Playbasketball=”Yes”)=8/12 P(Playbasketball=”No”)=4/12 （2）为计算 P(X/Ci)，i=1,2，计算下面的条件概率： P(Outlook=”sunny ”|Playbasketball=”Yes”)=1/8 P(Outlook=”sunny ”|Playbasketball=”No”)=3/4 P(Temperature=”cool”|Playbasketball=”Yes”)=3/8 P(Temperature=”cool”|Playbasketball=”No”)=1/4 P(Humidity=”high”|Playbasketball=”Yes”)=3/8 P(Humidity=”high”|Playbasketball=”No”)=3/4 P(Wind=”strong ”|Playbasketball=”Yes”)=2/8 P(Wind=”strong ”|Playbasketball=”No”)=2/4 （3）使用以上概率，可以得到： P(X|Playbasketball=”yes”)=(1/8)*(3/8)*(3/8)*(2/8)=0.004395 P(X|Playbasketball=”No”)=(3/4)*(1/4)*(3/4)*(2/4)=0.070313 P(X|Playbasketball=”yes”)P(Playbasketball=”yes”)=0.004395*(8/12)=0.00293 P(X|Playbasketball=”No”) P(Playbasketball=”No”)=0.070313*(4/12)=0.023438 （4）因此，对于样本 X，朴素贝叶斯分类预测 Playbasketball=”No”。

北理工20新上《数据库系统应用》在线作业

(单选题)1: 在客户/服务器结构中，客户机的任务之一是( )。

A: 处理应用程序
B: 进行数据完整性检查
C: 查询/更新的优化处理
D: 维护索引
正确答案: A
(单选题)2: 事务日志用于数据库的( )。

A: 安全
B: 恢复
C: 审计
D: 跟踪
正确答案: B
(单选题)3: 下面对关系性质的描述中错误的是( )。

A: 表中任意两行可能相同
B: 表中的一行称为一个元组
C: 行与列交叉点不允许有多个值
D: 表中的一列称为一个属性
正确答案: A
(单选题)4: 在SELECT语句中，对应关系代数投影运算的子句是( )。

A: SELECT
B: FROM
C: WHERE
D: GROUP
正确答案: A
(单选题)5: 关于视图，下列说法不正确的是( )。

A: 可在多个表或视图上定义视图
B: 视图简化了用户的操作
C: 视图提供了一定的物理独立性
D: 视图提供了一定的安全性
正确答案: C
(单选题)6: SQL中要查询所有姓林的学生所用的谓词是( )。

A: IN
B: EXISTS
C: ANY
D: LIKE
正确答案: D
(单选题)7: SQL中，与安全性有关的SQL语句是( )。

A: SELECT。

kettle 作业判断条件

kettle 作业判断条件（原创实用版）目录1.Kettle 作业简介2.Kettle 作业的判断条件3.Kettle 作业的优势和应用场景正文【Kettle 作业简介】Kettle 作业是一种数据处理作业，它可以在数据仓库和数据集成环境中执行。

Kettle 提供了许多功能，如数据抽取、数据转换和数据加载，以帮助用户处理各种数据任务。

Kettle 作业可以帮助用户自动化数据处理过程，提高数据处理的效率和准确性。

【Kettle 作业的判断条件】Kettle 作业的判断条件主要用于控制作业的执行流程。

根据不同的条件，Kettle 作业可以分为以下几种类型：1.顺序执行：按照作业中定义的顺序依次执行各个步骤。

2.条件执行：根据指定的条件判断是否执行某个步骤。

例如，如果某个字段的值为“A”，则执行某个步骤。

3.循环执行：根据指定的条件循环执行一系列步骤，直到满足结束条件。

4.异常处理：在执行过程中，如果发生异常，可以根据指定的条件进行处理，例如跳过当前步骤或停止整个作业。

【Kettle 作业的优势和应用场景】Kettle 作业具有以下优势，使其成为数据处理领域的重要工具：1.高度集成：Kettle 作业可以集成各种数据处理功能，如数据抽取、数据转换和数据加载，用户无需编写复杂的代码即可实现复杂的数据处理任务。

2.易于维护：Kettle 作业采用图形化界面，用户可以通过拖拽和放置的方式构建作业流程，降低了维护难度。

3.灵活性：Kettle 作业支持多种数据源和目标，可以根据实际需求选择合适的数据处理方式。

4.可扩展性：Kettle 作业可以通过插件扩展功能，用户可以根据需要添加新的功能模块。

Kettle 作业的应用场景包括：1.数据抽取、转换和加载：Kettle 作业可以用于从各种数据源抽取数据，进行必要的数据转换，然后将数据加载到目标数据存储中。

2.数据集成：Kettle 作业可以用于将多个数据源中的数据集成到一起，形成一个统一的数据存储。