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平台为了提升运营效率和决策质量,决定构建一套完善的数据分析体系。运营团队需要实时监控当日订单量和销售额,以便及时调整促销策略;市场团队需要分析不同营销渠道(如社交媒体、搜索引擎、线下广告)的投入产出比,并能够按地域、时间、用户群体等多维度进行下钻分析;产品团队则关注用户行为路径,希望了解用户在购买前的浏览、搜索、加购等行为转化情况。技术团队计划采用混合架构,保留原有的OLTP订单系统处理实时交易,同时构建数据仓库和OLAP系统来支持复杂的分析需求。 3)产品团队的用户行为路径分析需要将用户会话数据与交易数据关联,并计算每个步骤的转化率。这种分析往往需要处理海量的细节数据,且查询模式复杂多变。从数据模型的角度,以下哪种模型最适合支持此类分析?
A. 星形模型
B. 雪花模型
C. 关系模型(满足3NF)
D. 数据立方体预聚合模型
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A选项正确:星形模型以事实表为核心,关联多个维表,结构简单,查询时通过事实表与维表的连接即可快速获取数据,适合复杂的即席查询和多维分析,且易于理解和使用。B选项错误:雪花模型虽然减少了冗余,但增加了表连接数量,可能降低查询性能,不适合需要频繁进行多表关联的复杂行为分析。C选项错误:关系模型(3NF)适用于OLTP系统,对于分析查询需要进行大量表连接,性能较差。D选项错误:数据立方体预聚合模型适合固定维度的聚合查询,对于需要探索细节数据的行为路径分析,预聚合可能丢失细节,且无法灵活应对多变的查询。