Azure_DP-900题库.pdf

根据给定文件信息，本文将详细介绍和解释Azure DP-900认证题库中所包含的知识点，这些知识点均与微软云计算服务Azure有关，特别是数据平台方面的基础知识。 1. 数据分析类型 知识点：描述性分析、诊断性分析和规定性分析 描述性分析告诉我们“发生了什么”，例如，使用统计图表展示销售趋势、市场份额或者客户满意度等。 诊断性分析解释“为什么会这样”，比如分析销售增长原因，探究特定月份销售提升的因素。 规定性分析则告诉你“应该怎么做”，例如如何分配预算购买不同库存物品，以及对未来的预测和建议。 2. 数据处理过程 知识点：ETL（提取、转换、加载）过程 ETL是数据处理中非常重要的一个环节，它涵盖了数据从源系统提取、经过必要的清洗和转换，最终加载到目标系统（如数据仓库）的整个流程。 3. 批处理 知识点：批处理中的数据处理方式 批处理是指将数据积累起来一起处理的方式，而并非实时或近实时处理。批处理通常用于数据量大且对实时性要求不高的场景，例如，定期对交易数据进行汇总分析。 4. 数据模型和架构 知识点：星型架构（Star Schema） 星型架构是一种简单的数据仓库方案，它以事实表为中心，周围围绕着多个维度表。星型架构便于执行快速查询，常用于数据分析和报表生成。 5. 数据库规范化 知识点：规范化的目的和消除关系 规范化是数据库设计的过程，旨在减少数据冗余和提高数据完整性。规范化涉及到消除数据表之间的某些关系，如函数依赖，以形成更结构化的数据模型。 6. 数据分析技术和工具 知识点：如何根据业务问题匹配分析类型 这可能涉及不同技术或工具的运用，例如使用不同的数据分析软件或编程语言来执行各类分析任务，包括预测性分析、数据可视化、报告生成等。 7. JSON文档分析 知识点：JSON格式的解析和数据提取 JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。题库中可能要求解析JSON格式的文档，并提取其中的特定数据字段。 8. 数据库架构识别 知识点：识别数据模型架构和表类型 题库中可能需要识别给定数据模型的类型，如星型架构中的“客户是[答案选项]”和“表是[答案选项]”，这涉及对不同数据表结构的理解和识别。 总结而言，Azure DP-900的题库涉及对Azure数据平台基础知识的考察，内容覆盖数据分析类型、数据处理过程、批处理、数据模型和架构设计、规范化，以及对JSON文档的解析能力。掌握这些知识点对于通过Azure数据平台相关认证考试至关重要。通过这些题目的练习，考生能够深入理解数据平台的基础概念和技术细节，为在实际工作中运用Azure服务打下坚实基础。