微软DP-900认证考试重点解析

"微软DP-900.pdf是与微软认证相关的学习资料，可能是为了帮助考生准备DP-900考试。这份文档包含了多个主题，其中至少有一个话题涉及到数据分析的不同类型，包括描述性、诊断性、预测性和认知分析。另一个话题讨论了数据库规范化在SQL Server中的重要性。此外，还涉及到了数据提取、转换、加载(ELT)过程中的细节，特别是数据转换在目标数据存储中的位置和效率问题。" 在微软DP-900认证考试中，考生需要了解和掌握各种关键概念和技术。其中，第一个问题围绕数据分析的种类，这四个类型的数据分析各有其独特的用途： 1. **描述性分析**：它提供了对过去或当前数据状态的总结，例如报告销售额或用户活动的总体趋势。 2. **诊断性分析**：侧重于理解为什么某些事情发生，通过深入探究数据来识别原因。 3. **预测性分析**：利用统计模型和机器学习技术预测未来可能发生的情况，如销售预测或市场趋势。 4. **认知分析**：通常涉及人工智能和深度学习，自动发现模式、关联和洞察，以支持决策制定。 第二个问题可能测试考生对**数据库规范化**的理解。数据库规范化是一种优化数据库设计的方法，通过消除冗余和依赖，提高数据的一致性和准确性，减少更新异常和插入异常。在SQL Server中，通常遵循一系列范式，如第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)，以及更高层次的BCNF(巴斯-科德范式)和4NF(第四范式)。 第三个问题涉及**数据提取、转换、加载(ELT)**流程。ELT不同于传统的ETL(提取、转换、加载)过程，其中数据的转换发生在目标数据存储，而不是在抽取或加载之前。这种方法适用于处理能力强大的目标系统，能够在接收数据后有效地进行转换。相反，错误选项指出数据无需完全处理，或者ETL阶段可以并行运行以节省时间，这些可能是误导性的观点，因为实际的处理策略取决于具体场景和系统性能。 准备DP-900考试的考生需要深入理解这些核心概念，并能应用到实际的业务场景中。这包括但不限于理解不同类型的分析如何影响业务决策，如何设计和优化符合规范的数据库，以及如何根据特定需求选择合适的ELT或ETL策略。通过深入学习和实践，考生可以提高通过考试并成功应用这些知识的可能性。