数据仓库与数据挖掘期末试题
数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.非频繁项集的超集有可能是频繁的。
参考答案:错误2.决策树中不包含以下哪种节点。
参考答案:外部节点（external node）3.数据集成是将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中。
数据源可能涉及多个数据库、数据立方体或一般文件。
参考答案:正确4.数据取样时，除了要求抽样时严把质量关外，还要求抽样数据必须在足够范围内有代表性。
参考答案:正确5.若属性income的平均值和标准差分别为32000元和17000元，则使用z-score规范化后，65600元被转换为：参考答案:1.9766.朴素贝叶斯算法能够解决特征之间有相关性的问题。
参考答案:错误7.OLAP技术的核心是：参考答案:多维分析8.假定某属性的最小与最大值分别为8000元和14000元。
要将其映射到区间[0.0,1.0]，按照最小-最大规范化方法对属性进行变换，属性值12600将变换为：参考答案:0.7679.后验概率P(H|X)表示条件X下H的概率。
参考答案:正确10.只要有两个频繁3项集，就一定能够生成一个候选4项集。
参考答案:错误11.先验概率是根据历史资料或主观估计的方法得到的概率。
参考答案:正确12.公司里面男性有60人，女性有40人，男性穿皮鞋的人数有25人，穿运动鞋的人数有35人，女性穿皮鞋的人数有10人，穿高跟鞋的人数有30人。
现在你只知道有一个人穿了皮鞋，推测他是男性的概率为：参考答案:0.71413.数据归约是用来得到数据集的归约表示，它比源数据集小得多，但仍接近于保持源数据的完整性。
参考答案:正确14.数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个分类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。
参考答案:正确15.假设吸烟的本科生比例为15%，而吸烟的研究生占23%。
如果五分之一的大学生是研究生，其余的是本科生，那么吸烟的学生是研究生的概率是多少？参考答案:0.27716.决策树构建之后，为了避免过度拟合，需要对树进行剪枝。
数据仓库与数据挖掘复习题
2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》期末考试题型一、单项选择题（每小题2分，共20分）二、填空题（每空1分，共20分）三、简答题(每题6分，共30分)四、析题与计算题(共30分)请同学们在考试时不要将复习资料带入考场！！！单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision, RecallB. Recall, PrecisionA. Precision, ROC D. Recall, ROC3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链5. 什么是KDD？ (A)A. 数据挖掘与知识发现B. 领域知识发现C. 文档知识发现D. 动态知识发现6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A）A. 探索性数据分析B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B)A. 探索性数据分析B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则11.下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A变量代换 B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
历年数据挖掘期末考试试题及答案
历年数据挖掘期末考试试题及答案2019年春选择题1. 关于数据挖掘下列叙述中，正确的是：- A. 数据挖掘只是寻找数据中的有用信息- B. 数据挖掘就是将数据放置于数据仓库中，方便查询- C. 数据挖掘是指从大量有噪音数据中提取未知、隐含、先前未知的、重要的、可理解的模式或知识- D. 数据挖掘就是从数据中提取出数值型变量2. 下列关于聚类分析的说法中，正确的是：- A. 聚类分析是无监督研究- B. 聚类分析的目的是找到一组最优特征- C. 聚类分析只能用于数值型变量- D. 聚类分析是一种监督研究方法3. 一般的数据挖掘流程包括以下哪些步骤：- A. 数据采集- B. 数据清洗- C. 数据转换- D. 模型构建- E. 模型评价- F. 模型应用- G. A、B、C、D、E- H. A、B、C、D、E、F- I. B、C、D、E、F- J. C、D、E、F简答题1. 什么是数据挖掘？介绍一下数据挖掘的流程。
数据挖掘是从庞大、复杂的数据集中提取有价值的、对决策有帮助的信息。
包括数据采集、数据清洗、数据转换、模型构建、模型评价和模型应用等步骤。
2. 聚类分析和分类分析有什么不同？聚类分析和分类分析都是数据挖掘的方法，不同的是聚类分析是无监督研究，通过相似度，将数据集分为不同的组；分类分析是监督研究，通过已知的训练集数据来预测新的数据分类。
也就是说在分类中有“标签”这个中间过程。
3. 请介绍一个你知道的数据挖掘算法，并简单阐述它的流程。
Apriori算法：是一种用于关联规则挖掘的算法。
主要流程包括生成项集、计算支持度、生成候选规则以及计算可信度四步。
首先生成单个项集，计算各项集在数据集中的支持度；然后根据单个项集生成项集对，计算各项集对在数据集中的支持度；接着从项集对中找出支持度大于某个阈值的，生成候选规则；最后计算规则的置信度，保留置信度大于某个阈值的规则作为关联规则。
数据仓库与数据挖掘期末试题
广西财经学院2007——2008学年第一学期《数据仓库与数据挖掘》课程期末考试试卷(A)一、名词解释(每题4分，共20分)1、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
2、数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
3、雪花模型雪花模式中某些维表是规范化的，因而把数据进一步分解到附加的表中，模式图形成了类似雪花的形状。
通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能。
雪花模型增加了用户必须处理的表数量，增加了某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。
4、OLAPOLAP是联机分析处理，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
它支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
5、决策树决策树是将训练集函数表示成树结构，通过它来近似离散值的目标函数。
这种树结构是一种有向树，它以训练集的一个属性作节点，这个属性所对应的一个值作边。
决策树一般都是自上而下的来生成的。
二、简答题（每题6分，共30分）1、企业面对海量数据，应如何具体实施数据挖掘，使之转换成可行的结果/模型？首先进行数据的预处理，主要进行数据的清洗，数据清洗，处理空缺值，数据的集成，数据的变换和数据规约。
2、请列举您使用过的各种数据仓库工具软件（包括建模工具，ETL工具，前端展现工具，OLAP Server、数据库、数据挖掘工具）和熟悉程度。
数据仓库与数据挖掘期末考试题库
复习内容填空题（每空1分）第1章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理。
4、多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储和逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8、操作型数据存储（ODS）实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
P159、“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
11、数据挖掘的分析方法可以分为直接数据挖掘和间接数据挖掘两类。
第2章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL 过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.假设数据挖掘的任务是将如下8个点（用（x，y）代表位置）聚类为3个簇：A1(2,10),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C2(4,9)距离函数是欧式距离。
假设初始选择A1，B1和C1分别为每个聚类的中心，用K-平均算法来给出在第一次循环执行后的三个聚类中心:答案:(2,10),(6,6),(1.5,3.5)2.设训练样本集包含{ID，收入（万元），婚否，爱旅游}四个特征，8条记录如表所示，采用C4.5算法进行连续属性划分，请问“收入”属性具有几种划分可能？ID 收入婚否爱旅游1 2.5 否否2 12 否是3 3 否否4 3.2 是是5 4 否否6 4.8 否否7 6.8 是是8 9.8 否是答案:73.设训练样本集包含{ID，收入（万元），婚否，爱旅游}四个特征，8条记录如表所示，采用C4.5算法进行连续属性划分，对于“收入”属性的划分“2.75”，计算其信息增益率：ID 收入婚否爱旅游1 2.5 否否2 12 否是3 3 否否4 3.2 是是5 4 否否6 4.8 否否7 6.8 是是8 9.8 否是答案:0.2554.在下表中给定的样本上进行合并（凝聚）层次聚类，初始簇{1}，{2}，{3}，{4}，{5}，{6}，{7}，{8}.假定算法的终止条件为3个簇，则此3个簇为：序号属性1属性2序号属性1属性21 2 10 5 7 52 2 5 6 6 43 84 7 1 24 5 8 8 4 9答案:最后3个簇为：{2，7}，{1，4，8}，{3，5，6}5.简单的将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作答案:划分聚类6. 1. 数据库有5个事物，设min_sup=60%，min_conf=80%。
TID 购买的商品I100 {M,O,N,K,E,Y}I200 {D,O,N,K,E,Y}I300 {M,A,K,E}I400 {M,U,C,K,Y}I500 {C,O,O,K,I,E}使用Apriori算法找出所有频繁项集包括：答案:频繁2项集：{M,K},{O,K},{O,E},{K,E},{K,Y}频繁3项集：{O,K,E}频繁1项集：{M}，{O}，{K}，{E}，{Y}7.数据库有5个事物，设min_sup=60%，min_conf=80%。
数据仓库与数据挖掘考试试题
数据仓库与数据挖掘考试试题
1. 简答题
a) 数据仓库的定义是什么？
b) 数据挖掘的基本任务有哪些？
c) 数据清洗在数据挖掘中的作用是什么？
2. 选择题
请从以下选项中选择正确答案：
a) 数据仓库的主要特点是：
A. 面向主题
B. 面向过程
C. 面向对象
D. 面向细节
b) 数据挖掘的主要方法包括：
A. 分类
B. 聚类
C. 关联分析
D. 回归分析
c) 数据清洗的过程包括：
A. 数据标准化
B. 数据去重
C. 数据缺失值处理
D. 数据转换
3. 算法题
使用Apriori算法来进行关联规则挖掘，假设有以下购物篮数据集：{牛奶，面包，尿布}
{可乐，面包，尿布}
{牛奶，可乐，尿布}
{牛奶，面包，可乐}
请按照步骤描述如何使用Apriori算法来找出频繁项集和关联规则。
4. 应用题
某电商网站的用户行为数据包括用户ID、商品ID、购买时间等字段，试设计一个数据挖掘任务，根据历史数据预测用户未来可能购买
的商品。
请描述具体的数据处理流程和算法选择，以及如何评估模型
的准确性。
5. 论述题
数据仓库和数据挖掘在实际应用中的价值和意义是什么？结合具体案例或行业来说明，并探讨未来数据仓库和数据挖掘的发展方向。
以上为数据仓库与数据挖掘考试试题的内容，希望您认真针对每个问题进行回答，考试时间为2小时，请自行安排时间和注意事项，祝您考试顺利！。
数据仓库与数据挖掘_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数据仓库与数据挖掘_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。
对属性income的73600元将被转化为：（）参考答案:0.7162.数据的可视化是将数据以各种图表的形式展现在用户的面前，使用户能观察数据，并在较高的层次上找出数据间可能的关系。
参考答案:正确3.数据挖掘和可视化都是知识提取的方式。
参考答案:正确4.面向应用场景的可视化交互式数据挖掘方法是以数据挖掘算法和模型为主，并不针对具体应用场景或数据类型参考答案:错误5.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是以下哪个步骤的任务？（）参考答案:数据预处理6.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（）参考答案:数据抽取_数据加载_数据转换7.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据的任务。
参考答案:正确8.传统数据仓库包括数据仓库数据库、数据抽取/转换/加载、元数据、访问工具、数据集市、和信息发布系统七个部分组成。
参考答案:数据仓库管理9.关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
参考答案:错误10.假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象。
在下一次训练时，应该采取下列什么措施？（）参考答案:增加特征11.下面哪一项关于CART的说法是错误的（）参考答案:CART输出变量只能是离散型。
12.以下哪种方法不是常用的数据约减方法（）参考答案:关联规则挖掘13.假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92,204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ ()参考答案:第二个14.下表是一个购物篮，假定支持度阈值为40%，其中（）是频繁闭项集。
数据仓库与数据挖掘技术-试题答案
数据仓库与数据挖掘技术答案一、简答1.为什么需要对数据进行预处理？数据预处理主要包括哪些工作（需要对数据进行哪些方面预处理）?（1）现实世界的数据是杂乱的，数据多了什么问题会出现。
数据库极易受到噪音数据(包含错误或孤立点）、遗漏数据（有些感兴趣的属性缺少属性值或仅包含聚集数据）和不一致数据（在编码或者命名上存在差异）的侵扰，因为数据库太大，常常多达几G或更多。
进行数据预处理，提高数据质量，从而提高挖掘结果质量。
（2）数据预处理主要包括：数据清理：去除数据中的噪音、纠正不一致；数据集成：将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据方；数据交换：规范化或聚集可以改进涉及距离度量的挖掘算法精度和有效性；数据归约：通过聚集、删除冗余特征或聚类等方法来压缩数据。
数据离散化：属于数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要。
2. 什么叫有监督学习？什么叫无监督学习？） 是通过发现数据属性和类别属性之间的关联模式，并通监督学习（Supervised learning或归纳过利用这些模式来预测未知数据实例的类别属性。
监督学习又称为分类Classification。
学习Inductive Learning无监督学习（Unsupervised learning）即聚类技术。
在一些应用中，数据的类别属性是缺失的，用户希望通过浏览数据来发现其的某些内在结构。
聚类就是发现这种内在结构的技术。
3.什么是数据仓库的星形模式？它与雪花模式有何不同？雪花模式与星形模式不同在于：雪花模式的维表可能是规范化形式，以便减少冗余。
这种表易于维护，并节省存储空间，因为当维结构作为列包含在内时，大维表可能非常大。
然而，与巨大的事实表相比，这种空间的节省可以忽略。
此外，由于执行查询更多的连接操作，雪花结构可能降低浏览的性能。
这样系统的性能可能受影响。
因此，在数据仓库设计中，雪花模式不如星形模式流行。
二、写出伪代码三答：（1）所有频繁项集为：[E,K,O] [K,M] [K,Y] (2) 关联规则:[O]->[E,K] 1.0[E,O] -> [K] 1.0[K,O] -> [E] 1.01.0[M] -> [K][Y] -> [K] 1.0答：a)决策树表示一种树型结构，它由它的分来对该类型对象依靠属性进行分类。
数据仓库与数据挖掘 复习题
数据仓库与数据挖掘教程期末复习题1、数据挖掘来源于机器学习。
2、数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。
3、元数据描述了数据仓库的数据和环境，遍及数据仓库的所有方面，是整个数据仓库的核心。
4、Codd将数据分析模型分为四类：绝对模型、解释模型、思考模型和公式化。
5、数据立方体是在所有可能组合的维上进行分组聚集运算的总和。
6、数据质量是数据仓库的成败关键。
7、概括分析是探索者分析过程的第一步。
8、数据仓库的物理模型设计是对逻辑模型设计的数据模型确定物理存储结构和存取方法。
9、自组织网络以ART模型、Kohonen模型为代表，用于聚类。
10、预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并用此模型来预测未来数据的种类、特征等。
11、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
12、SQL、SERVER SSAS提供了所有业务数据的同意整合试图，可以作为传统报表和数据挖掘、在线分析处理、关键性能指示器记分卡的基础。
13、数据仓库的概念模型通常采用信息包图法来进行设计。
14、关联规则（关联规则的定义）的经典算法包括（）算法。
15、分类器设计阶段包含划分数据集、分类器构造、分类器测试。
16、雪花模型是对星型模式维表的进一步层次化和规范化来消除冗余的数据。
17、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理（英文缩写）。
18、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
19、维度表一般由主键、分类层次和描述属性组成。
20、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
21、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储、数据管理和数据表现等到。
22、KDD是数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的、以及最终可理解的模式的高级处理过程。
23、遗传算法中的基本要素（P27）：问题编码；初始群体的设宴设定；适应值函数的设计；遗传操作设计；控制参数设定；24、数据集市数据集市是指具有特定应用的数据仓库主针对某个具有应用战略意义的应用或者具体部门级的应用，支持用户利用已有的数据获得重要竞争优势或者找到进入市场的具体解决方案。
数据仓库与数据挖掘考试试题
中国矿业大学银川学院期末考试试题2010至2011学年第2学期考试科目数据仓库与数据挖掘学分丄年级2008系机电动力与信息工程系专业计算机一、填空题（15分）1•数据仓库的特点分别是 ___________、________ 、__________ 、反映历史变化。
2•元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。
根据元数据用途的不同可将元数据分为 ________ 元数据和_________ 元数据两类。
3.OLAP 技术多维分析过程中，多维分析操作包括_________ 、___________ 、 _________ 、_________ 等。
4•基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构常常被称为“_________________ ”架构，其中 ______________________ 是中心，源数据系统和数据集市在输入和输出范围的两端。
5.ODS实际上是一个集成的、______________ 、 _____________ 、_______ 、___________ 、详细的数据库，也叫运营数据存储。
多项选择题（10分）6.在数据挖掘的分析方法中，直接数据挖掘包括（7•数据仓库的数据ETL 过程中，ETL 软件的主要功能包括（ ）A 数据抽取B 数据转换C 数据加载D 数据稽核8.数据分类的评价准则包括（ ）A 精确度B 查全率和查准率C F-MeasureD 几何均值9•层次聚类方法包括（）A 划分聚类方法B 凝聚型层次聚类方法C 分解型层次聚类方法D 基于密度聚类方法10.贝叶斯网络由两部分组成，分别是（ ）A 网络结构B 先验概率C 后验概率D 条件概率表三、计算题（30分）11•一个食品连锁店每周的事务记录如下表所示，其中每一条事务表 示在一项收款机业务中卖出的项目，假定 SUp min =20%, con f min =40%,使用Apriori 算法计算生成的关联规则，标明每趟数据库扫描时的候 选集和大项目集。
数据仓库与数据挖掘试题
《数据仓库与数据挖掘试题》一、判断题(每小题1分，计30分，答题时每5个答案写在一起)1.数据库作为数据资源用于管理业务中的信息分析处理。
（X）2.数据库的查询不是指对记录级数据的查询，而是指对分析要求的查询。
（X）3.关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间立体数据。
（v）4.数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。
（V）5.OLAP使用的是当前数据；OLTP使用的是历史数据。
（V）6.对数据仓库操作不明确，操作数据量少。
（X）7.数据集市实现难度超过数据仓库。
（X）8.OLAP使用的数据经常更新；OLTP使用的数据不更新，但周期性刷新。
（X）9.数据集市可升级到完整的数据仓库。
（V）10.数据库中存放的数据基本上是保存当前综合数据。
（X）11.OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂处理。
（V）12.OLAP支持复杂的决策分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。
（V）13.OLTP的事务处理量大，处理内容比较简单但重复率高。
（V）14.数据仓库的用户有两类：信息使用者和探索者。
（V）15.对数据库的操作比较明确，操作数据量大。
（X）16.数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。
（V）17.信息使用者以一种可预测的、重发性的方式使用数据仓库平台。
（V）18.OLAP一次处理的数据量大；OLTP一次性处理的数据量小。
（V）19.OLTP每次操作的数据量不大且多为当前的数据。
（V ）20.数据仓库系统由数据仓库（DW）、仓库管理和分析工具三部分组成。
（V）21.随着业务的变化,数据仓库中的数据会随时更新。
（X）22.数据集市的规模比数据仓库更大。
（X）23.数据集市具有更详细的、预先存储在数据仓库的数据。
（V）24.不同维值的组合及其对应的度量值构成了不同的查询和分析。
（V）25.OLAP使用细节性数据，OLTP使用综合性数据。
（X）26.数据集市由企业管理和维护。
下列选项中采用边界值平滑_数据挖掘期末考题（答案）.doc
下列选项中采⽤边界值平滑_数据挖掘期末考题（答案）.doc 华南理⼯⼤学计算机科学与⼯程学院2012—2013学年度第⼆学期期末考试《数据仓库与数据挖掘技术》试 卷(假的)专业：计算机科学与技术 年级：2010 姓名： 学号：注意事项：1. 本试卷共四⼤题，满分100分，考试时间120分钟；2. 所有答案请直接答在试卷上；题号⼀⼆三四总分得分⼀.填空题(每空1分，共20分)1.数据仓库的特征包括_⾯向主题________、___集成_________、__时变_________和⾮易失性。
2.数据仓库的三种数据模式包括_星形模式_、__雪花形模式__________、___事实星座形模式________。
3.仓库数据库服务器、_OLAP服务器________、__前端客户__________为数据仓库的多层结构。
4. OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括?__上卷___、__下钻____、___切⽚____、__切块__________、__转轴_________等。
5. 知识发现过程的主要步骤有：数据清理、__数据集成__________、__数据选择___、数据交换、_数据挖掘________、___模式评估_________、__知识表⽰_______。
6. 数据仓库的视图的分类有:⾃顶向下视图、_数据源视图________、数据仓库视图、_商务视图_________。
⼆.简答题(每题6分，共42分)1.简述处理空缺值的⽅法。
1、忽略该记录 2、⼿⼯填写空缺值3、使⽤默认值4、使⽤属性平均值5、使⽤同类样本平均值6、使⽤最可能的值2.挖掘的知识类型。
1、概念/类描述：特征化和区分2、挖掘频繁模式、关联和相关3、分类和预测4、聚类分析5、离群点分析6、演变分析何为OLTP与OLAP及他们的主要区别。
联机事务处理OLTP (on-line transaction processing)；联机分析处理OLAP (on-line analytical processing)；OLTP和OLAP的区别：⽤户和系统的⾯向性:OLTP⾯向顾客，⽽OLAP⾯向市场；数据内容：OLTP系统管理当前数据，⽽OLAP管理历史的数据；数据库设计：OLTP系统采⽤实体-联系(ER)模型和⾯向应⽤的数据库设计，⽽OLAP系统通常采⽤星形和雪花模型；视图：OLTP系统主要关注⼀个企业或部门内部的当前数据，⽽OLAP 系统主要关注汇总的统⼀的数据；访问模式：OLTP访问主要有短的原⼦事务组成，⽽OLAP系统的访问⼤部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。
数据仓库与数据挖掘期末考试题库
复习内容填空题（每空1分）第1章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理。
4、多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储和逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8、操作型数据存储（ODS）实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
P159、“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
11、数据挖掘的分析方法可以分为直接数据挖掘和间接数据挖掘两类。
第2章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL 过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
数据仓库与数据挖掘试题
《数据仓库与数据挖掘试题》一、判断题(每小题1分，计30分，答题时每5个答案写在一起)1.数据库作为数据资源用于管理业务中的信息分析处理。
（X）2.数据库的查询不是指对记录级数据的查询，而是指对分析要求的查询。
（X）3.关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间立体数据。
（v）4.数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。
（V）5.OLAP使用的是当前数据；OLTP使用的是历史数据。
（V）6.对数据仓库操作不明确，操作数据量少。
（X）7.数据集市实现难度超过数据仓库。
（X）8.OLAP使用的数据经常更新；OLTP使用的数据不更新，但周期性刷新。
（X）9.数据集市可升级到完整的数据仓库。
（V）10.数据库中存放的数据基本上是保存当前综合数据。
（X）11.OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂处理。
（V）12.OLAP支持复杂的决策分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。
（V）13.OLTP的事务处理量大，处理内容比较简单但重复率高。
（V）14.数据仓库的用户有两类：信息使用者和探索者。
（V）15.对数据库的操作比较明确，操作数据量大。
（X）16.数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。
（V）17.信息使用者以一种可预测的、重发性的方式使用数据仓库平台。
（V）18.OLAP一次处理的数据量大；OLTP一次性处理的数据量小。
（V）19.OLTP每次操作的数据量不大且多为当前的数据。
（V ）20.数据仓库系统由数据仓库（DW）、仓库管理和分析工具三部分组成。
（V）21.随着业务的变化,数据仓库中的数据会随时更新。
（X）22.数据集市的规模比数据仓库更大。
（X）23.数据集市具有更详细的、预先存储在数据仓库的数据。
（V）24.不同维值的组合及其对应的度量值构成了不同的查询和分析。
（V）25.OLAP使用细节性数据，OLTP使用综合性数据。
（X）26.数据集市由企业管理和维护。
数据挖掘期末考试试题(含答案)
数据挖掘期末考试试题(含答案)题目一：数据预处理题目描述：给定一个包含缺失值的数据集，采取合适的方法对缺失值进行处理，并解释你的方法选择的原因。
答案：缺失值在数据分析中是一个常见的问题。
我选择使用均值填充的方法来处理缺失值。
这种方法将缺失的值用该特征的均值进行代替。
我选择均值填充的原因是因为这种方法简单易用，并且可以保持数据的整体分布特征。
均值填充假设缺失值与观察到值的分布相似，因此使用均值填充可以避免引入过多的噪音。
题目二：关联规则挖掘题目描述：给定一个购物篮数据集，包含多个商品的组合，使用Apriori 算法挖掘频繁项集和关联规则，并给出相关的评估指标。
答案：Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。
它通过计算支持度和置信度来挖掘频繁项集和关联规则。
首先，通过扫描数据集，计算每个项集的支持度。
然后，根据设定的最小支持度阈值，选取频繁项集作为结果。
接着，根据频繁项集，计算每个规则的置信度。
利用最小置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。
评估指标包括支持度、置信度和提升度。
支持度衡量一个项集在数据集中出现的频率，置信度衡量规则的可信程度，提升度衡量规则对目标项集出现的增益。
题目三：聚类算法题目描述：给定一个数据集，包含多个样本和多个特征，使用K-means算法将样本划分为K个簇，并解释评估聚类性能的指标。
答案：K-means算法是一种常用的聚类算法。
它通过迭代的方式将样本划分为K个簇。
首先，随机选择K个初始聚类中心。
然后，对于每个样本，计算其与每个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。
接着，更新每个簇的聚类中心，计算新的聚类中心位置。
重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
评估聚类性能的指标包括簇内平方和（SSE）和轮廓系数。
簇内平方和衡量样本与其所属簇的距离之和，SSE越小表示聚类效果越好。
轮廓系数衡量样本与其所属簇以及其他簇之间的距离，值介于-1到1之间，越接近1表示聚类效果越好。
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广西财经学院2007——2008学年第一学期《数据仓库与数据挖掘》课程期末考试试卷(A)
一、名词解释(每题4分，共20分)
1、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
2、数据挖掘
数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
3、雪花模型
雪花模式中某些维表是规范化的，因而把数据进一步分解到附加的表中，模式图形成了类似雪花的形状。
通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能。
雪花模型增加了用户必须处理的表数量，增加了某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。
4、OLAP
OLAP是联机分析处理，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
它支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
5、决策树
决策树是将训练集函数表示成树结构，通过它来近似离散值的目标函数。
这种树结构是一种有向树，它以训练集的一个属性作节点，这个属性所对应的一个值作边。
决策树一般都是自上而下的来生成的。
二、简答题（每题6分，共30分）
1、企业面对海量数据，应如何具体实施数据挖掘，使之转换成可行的结果/模型？
首先进行数据的预处理，主要进行数据的清洗，数据清洗，处理空缺值，数据的集成，数据的变换和数据规约。
2、请列举您使用过的各种数据仓库工具软件（包括建模工具，ETL工具，前端展现工具，OLAP Server、数据库、数据挖掘工具）和熟悉程度。
ETL工具：Ascential DataStage ，IBM warehouse MANAGER、Informatica公司的PowerCenter、Cognos 公司的DecisionStream
市场上的主流数据仓库存储层软件有：SQL SERVER、SYBASE、ORACLE、DB2、TERADATA 但是使用过的只有SQL SERVER和数据挖掘工具Analysis Services，而且不大熟悉。
3、请谈一下你对元数据管理在数据仓库中的运用的理解。
元数据能支持系统对数据的管理和维护,如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。
具体来说,在数据仓库系统中,元数据机制主要支持以下五类系统管理功能:（１）描述哪些数据在数据仓库中；（２）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；（３）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；（４）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；（５）衡量数据质量。
4、数据挖掘对聚类的数据要求是什么？
（1）可伸缩性（2）处理不同类型属性的能力（3）发现任意形状的聚类（4）使输入参数的领域知识最小化（5）处理噪声数据的能力（6）对于输入顺序不敏感（7）高维性（8）基于约束的聚类（9）可解释性和可利用性
5、简述Apriori算法的思想，谈谈该算法的应用领域并举例。
思想：其发现关联规则分两步，第一是通过迭代，检索出数据源中所有烦琐项集，即支持度不低于用户设定的阀值的项即集，第二是利用第一步中检索出的烦琐项集构造出满足用户最小信任度的规则，其中，第一步即挖掘出所有频繁项集是该算法的核心，也占整个算法工作量的大部分。
在商务、金融、保险等领域皆有应用。
在建筑陶瓷行业中的交叉销售应用，主要采用了Apriori 算法
三、翻译分析题（30分）
1、附件有一名为“Data Mining in Electronic Commerce”的电子文档，请同学们翻译其中的一段。
每位同学翻译的段号以大家学号的最后两位为准，如10号同学只需翻译正文的第10段，以此类推。
分类则是一个标准的问题，在数据挖掘和在电子商贸的应用-原则下，适当的方法[随机森林，支持向量机（支持向量机），后勤拉索等]有赖于敏锐地在该网
站上，该类型的广告都是可以收集到的资料。
在亚马逊商务网站中，该推荐系统已进入先前购买和书籍进行视察。
这是一个更丰富的信息来源，通过可以接入（他们只
知道这个词，有人期待在这次会议上，除非他们有库克-网页）。
一些企业获得更多的信息，从数据仓库中，如作为choicepoint公司，这使得他们的专家来建立高度个性化的分类规则。
2、通过阅读该文挡，请同学们分析一下数据挖掘在电子商务领域的应用情况（请深入分析并给出实例，切忌泛泛而谈）。
随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。
这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。
数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。
电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。
由于数据挖掘能带来显著的效益，它在电子商务中（特别是业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。
在金融领域，管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析，进行分类，评出等级。
从而可减少放贷的麻木性，提高资金的使用效率。
同时还可发现在偿还中起决定作用的主导因素，从而制定相应的金融政策。
更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。
在零售业，数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。
电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务，如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、机和WEB数据传输以及其它的数据通信服务。
电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是的大势所趋。
而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算与通信技术的发展，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。
因此，利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。
分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和每天使用模式等信息进行分析，还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别，从而可尽早发现盗用，为公司减少损失。
四、编程题（20分）
请大家用所学过的java语言改写p192-p194的vb核心源程序。