《数据库技术与应用》第13章数据仓库与数据挖掘 习题答案
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现有价值的信息和模式的过程。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的学习要点，并提供一些答案以帮助您更好地理解和掌握这些概念和技术。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库具有以下特点：- 面向主题：数据仓库按照主题进行组织，便于用户进行分析和决策。
- 集成的：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，使得用户可以从一个统一的视图中获取数据。
- 稳定的：数据仓库的数据是经过清洗和转换的，保证了数据的一致性和准确性。
- 可变的：数据仓库中的数据可以根据需求进行更新和变化。
- 非易失性的：数据仓库的数据是持久的，不会因为系统故障或断电而丢失。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括三层：数据源层、数据仓库层和用户接口层。
- 数据源层：包括各种数据源，如关系数据库、文件系统、Web服务等。
- 数据仓库层：包括数据仓库的存储和管理系统，如ETL（抽取、转换、加载）工具、数据仓库服务器等。
- 用户接口层：包括各种用户接口，如查询工具、报表工具、数据挖掘工具等。
3. 数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是数据仓库开发的核心任务之一。
主要包括以下步骤：- 确定主题和维度：根据用户需求确定数据仓库的主题和维度，如销售、客户、产品等。
- 设计事实表和维度表：事实表包含与主题相关的数值型数据，维度表包含与主题相关的描述性数据。
- 建立关系和连接：通过建立事实表与维度表之间的关系和连接，构建数据仓库的物理模型。
4. 数据仓库的数据清洗和转换数据仓库的数据清洗和转换是确保数据质量和一致性的重要步骤。
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(陈志泊)课后习题答案
数据仓库与数据挖掘习题答案第1章数据仓库的概念与体系结构1. 面向主题的，相对稳定的。
2. 技术元数据，业务元数据。
3. 联机分析处理OLAP。
4. 切片（Slice），钻取（Drill-down和Roll-up等）。
5. 基于关系数据库。
6. 数据抽取，数据存储与管理。
7. 两层架构，独立型数据集市，依赖型数据集市和操作型数据存储，逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8. 可更新的，当前值的。
9. 接近实时。
10. 以报表为主，以分析为主，以预测模型为主，以营运导向为主。
11. 答：数据仓库就是一个面向主题的（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，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域，一个主题通常与多个操作型业务系统或外部档案数据相关。
（2）集成的。
面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。
而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据作抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企事业单位一致的全局信息。
也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义。
（3）相对稳定的。
操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。
数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载（或刷新）操作。
数据仓库和数据挖掘试题答案南京理工研究生
数据仓库及数据挖掘I.选择题，为每个问题选择最适宜的答案(10×2%＝20%)1.数据仓库上的业务处理称作＿B＿。
A.联机事务处理B.联机分析处理C.联机输入处理D.联机查询处理2.在自然演化体系构造中，关于导致数据缺乏可信性的原因的说法哪个不正确？DA.数据无时基B.抽取程序的算法有差异C.抽取的层次不同D.缺乏集成性3.下面哪项关于OLTP及OLAP访问特点的说法是不正确的。
AA.OLTP和OLAP对于响应时间的要求都高B.OLTP访问频率高，OLAP访问频率低C.OLAP访问大量的历史，执行大量统计操作D.OLTP数据处理具有并发性4.下面关于数据仓库中数据的说法错误的选项是？A.数据越详细，粒度越小，层次级别就越高。
B.在估计直接存储设备数时，如数据超过1000万行必须强制采取双重粒度级。
C.数据仓库大局部分析是针对被压缩的、存取效率高的轻度级数据进展的。
D.数据分割便于数据的重构、重组和恢复，以提高创立索引和顺序扫描的效率。
5.下面关于数据仓库的数据存储方式的说法哪个是不正确的？FE.虚拟存储方式中，数据仓库的数据仍然在源数据中。
F.星型模式下的维表标准化的，而雪花模式下的不需要标准化G.在查询效率方面，星型模式效率更高H.在事实星座模式中有多个事实表，且它们共享一样的维表6.下面关于星型模型的说法哪个是不正确的？I.有一个包含大量数据的事实表J.有一组小的附属表，称为维表，每维一个。
K.事实表的每个字段都是事实度量字段L.事实中每条元组都含有指向各个维表的外键和一些相应的度量数据。
7.下面关于数据仓库的数据追加的说法哪个是不正确的？CA.时标法需要为记录数据增加一个时间标志。
B.前后映像文件方法需要扫描整个数据库，占用较多资源，对性能有较大影响C.DELTA不需要扫描整个数据库，效率较高，应用普遍D.日志文件法也不需要扫描整个数据库，是固有机制。
8.假设收入属性的最小及最大分别是10000和90000，现在想把当前值30000映射到区间[0,1],假设采用最大－最小数据标准方法，计算结果是多少？B9.下面关于维的概念哪个是不正确的？ CA.维是人们观察数据的特定角度。
数据仓库与数据挖掘课后答案
Group 4 Chapter1-3CH11.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库用于事务处理，数据仓库用来决策分析。
2.从数据库发展到数据仓库的原因是什么？答：①数据太多，信息贫乏。
②异构环境数据的转换和共享。
③利用数据进行事务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答：数据库（DB）数据仓库（DW）面向应用面向主题数据是详细的数据是综合的和历史的保持当前数据保存过去和现在的数据数据是可更新的数据不更新对数据操作是重复的对数据的操作是启发式的操作需求是事先可知的操作需求是临时决定的一个操作存取一个记录一个操作存取一个集合数据非冗余数据时常冗余操作比较频繁操作相对不频繁查询基本是原始数据查询基本是经过加工的数据事务处理需要的是当前数据决策分析需要过去和现在的数据很少有复杂的计算有很多复杂的计算支持事务处理支持决策分析4. 答：Oltp 联机事务处理，就是我们通常所说的关系型数据库，记录了实时的增删改查数据。
Olap 联机分析处理，是数据仓库的核心，是对oltp的历史数据进行加工，分析处理，用于处理商业智能，决策支持等重要的决策信息。
5.答：oltp是用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短时间内给出处理结果。
它主要用于包括银行业、航空、邮购订单、超级市场和制造业等的输入数据和取回交易数据。
事务处理量大，要求多个并行处理，事务处理内容比较简单切重复率高。
大量的数据操作主要涉及的是一些增删改查询等操作，每次操作的数据量不打且多为当前的数据。
Oltp处理的数据是高度结构化的，数据访问路径是已知的，至少是固定的。
6.答：1.oltp 是明细的数据，olap 是汇总数据2.oltp 记录实时的数据，olap 包含2-3年历史数据3.oltp 可以进行增删改查操作，olap 只支持查询，但周期性刷新。
4.oltp一次性处理的数据量少，olap一次处理的数据量大5.oltp对响应时间要求高，olap响应时间合理6.oltp面向应用，事务驱动，olap面向分析，分析驱动7. 数据库中数据字典包括哪些内容？P4-5答：数据字典是指对中举的数据项、数据结构、数据流、数据存储、和处理过程8.元数据的定义是什么？P5答：元数据为关于数据的数据（data about data）。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持的重要工具。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现模式、关联和趋势的过程。
本文将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术和应用，并提供一些常见问题的答案。
一、数据仓库的基本概念和技术1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。
它具有以下特点：- 面向主题：数据仓库按照业务主题进行组织，而不是按照应用系统或部门。
- 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，并进行了数据清洗和转换。
- 稳定性：数据仓库的数据是经过一定周期的更新和维护的，以保证数据的准确性和一致性。
- 非易失性：数据仓库中的数据是持久的，不会因为系统故障或人为操作而丢失。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括数据源层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。
- 数据源层：包括企业内部的各种数据库、文件和应用系统，以及外部数据源如互联网和供应商提供的数据。
- 数据存储层：是数据仓库的核心组成部分，用于存储集成和清洗后的数据，常见的数据存储技术包括关系型数据库和大数据存储技术。
- 数据处理层：包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，用于将数据从数据源层导入到数据存储层，并进行数据清洗、转换和整合。
- 数据展示层：用于向用户展示数据仓库中的数据，包括报表、图表、数据可视化和在线分析处理（OLAP）工具。
3. 数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是保证数据仓库能够满足用户需求的关键步骤。
- 维度建模：维度建模是一种基于主题的建模方法，将业务过程中的关键业务概念抽象为维度和事实表，并通过维度之间的关联来描述业务过程。
- 星型模型和雪花模型：星型模型是一种简单直观的维度建模方法，事实表围绕着一个中心的维度表而展开。
雪花模型在星型模型的基础上，进一步细化了维度表，使得维度表更加灵活和可扩展。
(完整word版)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。
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学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的集中式数据存储系统。
数据挖掘则是从大量数据中发现有用信息、模式和关联的过程。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的学习要点及答案。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库具有以下特点：面向主题，集成性，稳定性，非易失性。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据抽取层、数据存储层和数据展示层。
数据源层用于存储原始数据，数据抽取层用于将原始数据抽取到数据存储层，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据展示层用于展示数据分析结果。
3. 数据仓库的建模：数据仓库的建模包括概念建模、逻辑建模和物理建模。
概念建模用于定义数据仓库的主题和维度，逻辑建模用于定义数据仓库的数据模型，物理建模用于定义数据仓库的物理存储结构。
4. 数据仓库的ETL过程：ETL是指将数据从源系统中抽取出来，经过清洗、转换和加载等过程，最终加载到数据仓库中。
ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。
5. 数据仓库的查询和分析：数据仓库的查询和分析是通过使用OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术来实现的。
OLAP技术可以进行多维数据分析，数据挖掘技术可以从大量数据中发现有用的信息和模式。
二、数据仓库学习答案1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库的特点包括：- 面向主题：数据仓库以主题为中心，将相关的数据集中存储，方便用户进行主题分析。
- 集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。
- 稳定性：数据仓库的数据是经过清洗和转换的，保证了数据的准确性和一致性。
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答案
数据仓库与数据挖掘答案
（1）数据库中存储的部是（数据），而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数军。
（2）数据仓库中的数据分为四个级别：（早起旧节级。
当前细节级、轻度综合级、高度综合级）。
（3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括（业务数据和历史数据）。
（4）元数据是“关于数据的数据”。
根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为（技术元数据和业务元数据调类）。
（5）数据处理通常分为两大类：（联机事务处理和联机事务分析）。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统中非常重要的组成部分。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统，而数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，并提供相应的答案。
一、数据仓库的学习要点及答案1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。
其特点包括：面向主题，集成数据，稳定性，非易失性和随时间变化。
答案：数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它面向主题，即以某种特定的主题或业务问题为中心，集成多个数据源的数据，提供一致、全面的视图。
数据仓库是稳定的，即数据一旦进入数据仓库，就不会轻易被修改。
同时，数据仓库是非易失的，即数据一旦存入数据仓库，就不会被删除。
最后，数据仓库是随时间变化的，即数据仓库中的数据会随着时间的推移而不断更新和变化。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括三层：数据源层、数据仓库层和应用层。
数据源层用于存储各种数据源，数据仓库层用于集成和存储数据，应用层用于数据分析和决策支持。
答案：数据仓库的架构包括三层。
数据源层是数据仓库的基础，用于存储各种数据源，如关系数据库、文件等。
数据仓库层是数据仓库的核心，用于集成和存储数据。
它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载等过程。
应用层是数据仓库的最上层，用于数据分析和决策支持。
在应用层中，可以使用各种数据挖掘技术和工具对数据进行分析和挖掘。
3. 数据仓库的建模方法数据仓库的建模方法包括维度建模和实体关系建模。
维度建模是以业务主题为中心，通过定义维度和事实表来描述数据仓库中的数据。
实体关系建模是通过实体和关系来描述数据仓库中的数据。
答案：数据仓库的建模方法有维度建模和实体关系建模。
维度建模是以业务主题为中心，通过定义维度和事实表来描述数据仓库中的数据。
数据仓库与数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下济南大学
数据仓库与数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下济南大学济南大学绪论单元测试1.数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。
（）A:错 B:对答案:对第一章测试1.图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。
（）A:对 B:错答案:对2.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
( )A:对 B:错答案:对3.DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。
（）A:对 B:错答案:对4.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？( )A:建模描述B:根据内容检索C:寻找模式和规则D:预测建模答案:预测建模5.以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？( )A:计算机组成原理B:矿产挖掘C:统计D:人工智能答案:统计;人工智能第二章测试1.下面哪个不属于数据的属性类型：( )A:区间B:序数C:相异D:标称答案:相异2.在上题中，属于定量的属性类型是：( )A:序数B:区间C:相异D:标称答案:区间3.只有非零值才重要的二元属性被称作：( )A:计数属性B:对称属性C:离散属性D:非对称的二元属性答案:非对称的二元属性4.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： ( )A:嵌入B:包装C:过滤D:抽样答案:抽样5.离群点可以是合法的数据对象或者值。
（）答案:对第三章测试1.下面哪些属于可视化高维数据技术 ( )A:星形坐标B:平行坐标系C:矩阵D:Chernoff脸E:散布图答案:星形坐标;平行坐标系;矩阵;Chernoff脸2.下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( )A:聚集B:离散化C:变量代换D:估计遗漏值答案:估计遗漏值3.联机分析处理包括以下哪些基本分析功能？ ( )A:转轴B:聚类D:分类E:切片答案:转轴;切块;切片4.检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测。
数据仓库与数据挖掘,DBMS题库考试大纲和答案.
11．数据仓库的设计方法与操作型环境中系统设计采用的系统生命周期法有什么不同？12．举例说明多维分析操作（切片、切块、旋转）的含义是什么？切片和切块(slice and dice)在多维数组的某一维选定一个维成员的动作称为切片。
在多维数组的某一维上选定某一区间的维成员的动作称为切块旋转是改变一个报告或页面显示的维方向,以用户容易理解的角度来观察数据13．数据挖掘的步骤是什么？确定挖掘对象，准备数据，建立模型，数据挖掘，结果分析，知识应用阶段14．简要说明数据仓库环境中元数据的内容。
元数据（Meta Data）——“关于数据的数据”，是指在数据仓库建设过程中产生的有关数据源定义、目标定义、转换规则等关键数据，是定义数据仓库对象的数据。
如传统数据库中的数据字典就是一种元数据。
15．企业的数据库体系化环境的四个层次是什么？它们之间的关系是什么？数据库的体系化环境,是在一个企业或组织内部，由各面向应用的OLTP数据库及各级面向主题的数据仓库所组成的完整的数据环境四层体系化环境:操作型环境——OLTP,全局级——数据仓库,部门级——局部仓库,个人级——个人仓库，用于启发式的分析16．简要说明数据仓库设计的步骤。
数据仓库的设计可以分为以下几个步骤：◆明确主题◆概念模型设计所要完成的工作：界定系统边界,确定主要的主题域及其内容◆技术准备工作这一阶段的工作包括：技术评估，技术环境准备。
形成技术评估报告、软硬件配置方案、系统(软、硬件)总体设计方案。
◆逻辑模型设计进行的工作主要：分析主题域，确定当前要装载的主题确定粒度层次划分确定数据分割策略关系模式定义◆物理模型设计这一步所做的工作：确定数据的存储结构 ---RAID技术确定索引策略——B树索引位图索引等确定数据存放位置——磁带磁盘等确定存储分配优化◆数据仓库生成通过专用的数据抽取工具或者通过自行编程实现数据抽取、转换和装载。
◆数据仓库运行与维护建立DSS应用，使用数据仓库理解需求，调整和完善系统，维护数据仓库。
数据仓库和数据挖掘思考题答案完整版
考试思考题数据仓库的主要特点，数据仓库的主要应用；特点（P6）:（1）数据仓库是面向主题的（2）数据仓库是集成的（3）数据仓库是稳定的（4）数据仓库是随时间变化的（5）数据仓库中数据量很大（6）数据仓库软硬件要求较高。
应用：数据仓库可以用于建立决策支持系统（P13）数据仓库的决策支持功能有：(1) 对当前和历史数据完成查询和报表处理(2) 可以用不同方法进行“如果，将怎样（what-if）”分析(3) 从综合数据到细节数据，深入追踪钻取查询，寻找问题出现原因(4) 认清过去的发展趋势，并将其应用于对未来结果的分析（5）商业智能（P14）1、元数据的定义以及元数据的主要特点；元数据定义（P5）：元数据被定义为关于数据的数据。
元数据的主要特点（P5）：元数据在数据仓库中不仅定义了数据仓库有什么，还指明了数据仓库中信息的内容和位置木刻画了数据的抽取和转换规则说明，存储了与数据仓库主题有关的各种商业信息，而整个数据仓库的运行都是基于元数据的，如元数据的修改、跟踪、抽取、装入、综合以及使用等。
因为元数据遍及数据仓库的所有方面，因此它已经成为整个数据仓库的核心。
2、商业智能的主要特点和发展方向；P14 P15-16主要特点：（1）商业智能以数据仓库为基础，通过联机分析处理和数据挖掘技术帮助企业领导者针对市场变化的环境做出快速准确的决策。
（2）信息共享（3）实时反馈分析（4）鼓励用户找出问题的根本原因（5）使用主动智能（6）实时智能发展方向：商业智能的发展要求其不仅仅能为决策层提供支持，同时也能服务于普通的业务人员;不仅能从整个战略层面进行综合分析，还能够在具体的战术层面进行详细指导。
主要特点：1、即时性传统手工数掘处理，从数掘收集、整理到分类、汇总，都需要经历漫长的时间过程。
但是，商业智能使用的技术，可以实时地从业务系统中获得最新的数据。
在对时间性敏感的决策分析中，这一点尤其重要。
2、准确性在准确性方面，因为计算机数据处理，避免了手工操作中存在的失误，所以计算结果是绝对准确和可靠的。
数据挖掘范明第十三章答案
数据挖掘范明第十三章答案1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：（a）它是又一种广告宣传吗？（b）它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？（c）我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。
你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。
（d）当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。
答：简单地说，数据挖掘其实就是从大量的数据中发现有用的信息，它是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据挖掘不是一种广告宣传，而是身处在信息时代数据如此庞大的今天，我们对由海量的数据转化为有用信息的迫切需要，所以它是信息技术自然进化的结果，而不是一种广告宣传。
数据挖掘也不是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用，它涉及到了很多领域的技术，比如统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、神经网络、高性能计算、算法以及许多应用领域的大量技术。
数据挖掘起始于 20 世纪下半叶，是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。
随着数据库技术的发展应用，数据的积累不断膨胀，导致简单的查询和统计已经无法满足企业的商业需求，所以急需一种新型的技术去获取有用的信息，当时计算机领域的人工智能也取得了巨大进展，进入了机器学习的阶段，人们就将两者结合起来，用数据库管理系统存储数据，用计算机分析数据，这两者的结合就促就以这一门新兴的学科，所以数据挖掘不是机器学习研究进化的结果，而是结合了机器学。
数据挖掘的步骤包括：（ 1）数据收集；（ 2）数据清洗、脱敏；（ 3）数据存储；（ 4）数据分析；（ 5）数据可视化。
1.2 数据仓库与数据库有何不同？他们有哪相似之处？答：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。
数据库技术与应用第13、14章 习题答案
13.5 思考练习1. 数据库与数据仓库的本质区别是什么？解：(1) 数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析；(2) 数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据；(3) 数据仓库的数据时大量数据库的集成；(4) 对数据库的操作比较明确，操作数据量少，对数据仓库操作不明确，操作数据量大；(5) 数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量少、面向应用且支持不按理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
2. 数据挖掘的数据源是否必须是数据仓库的数据？解：(1) 数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源；(2) 数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统。
3. 数据挖掘的技术主要包含哪几种？解：数据挖掘的常用技术有聚类分析、决策树、人工神经网络、粗糙集、关联规则挖掘、统计分析等。
4. 数据挖掘的具体功能有哪些？解：(1)概念描述：定性与对比对含有大量数据的数据集合进行概述性的总结并获得简明、准确的描述，这种描述就称为概念描述。
获得概念描述的方法主要有两种：●利用更为广义的属性，对所分析数据进行概要总结。
●对两类所分析的数据特点进行对比并对对比结果给出概要性总结。
(2)关联分析关联分析就是从给定的数据集发现频繁出现的项集模式知识。
关联分析广泛用于市场营销、事务分析等应用领域。
通常关联规则具有：形式，即“”；其中（）和（）均为属性－值（属性＝值）形式。
关联规则表示“数据库中的满足X中条件的记录也一定满足Y中的条件”(3)分类与预测分类就是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型（或函数），以便能够分类识别未知数据的归属或类别，即将未知事例映射到某种离散类别之一。
分类模型（或函数）可以通过分类挖掘算法从一组训练样本数据（其类别归属已知）中学习获得。
分类挖掘所获得得分类模型可以采用多种形式加以描述输出。
其中主要得表示方法有：分类规则（IF-THEN）、决策树（decision trees）、数学公式和神经网络。
《数据仓库与数据挖掘技术》作业参考答案
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”。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的集中式数据库系统，而数据挖掘则是通过对数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的模式和知识。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的学习要点，并提供一些答案来帮助读者更好地理解这些概念和技术。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它可以提供历史数据和当前数据的快速查询和分析，具有高度可靠性和可扩展性。
2. 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据抽取和转换层、数据存储层和数据访问层。
数据源层用于获取数据源的原始数据，数据抽取和转换层用于将原始数据转换为适合存储和分析的格式，数据存储层用于存储转换后的数据，数据访问层用于提供数据查询和分析的接口。
3. 数据仓库的数据建模数据仓库的数据建模通常使用星型模型或雪花模型。
星型模型由一个中心事实表和多个维度表组成，用于描述业务过程中的事实和维度。
雪花模型是星型模型的扩展，将维度表进一步规范化，以减少数据冗余。
4. 数据仓库的数据加载和更新数据仓库的数据加载和更新可以通过全量加载和增量加载实现。
全量加载是将所有数据都重新加载到数据仓库中，适用于数据量较小的情况。
增量加载是只加载新增或更新的数据，适用于数据量较大的情况。
5. 数据仓库的查询和分析数据仓库的查询和分析可以通过OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术实现。
OLAP技术可以进行多维度的数据分析和切片，数据挖掘技术可以发现数据中的模式和知识。
二、数据挖掘学习要点1. 数据挖掘的定义和任务数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。
常见的数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
2. 数据挖掘的数据预处理数据挖掘的数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
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13.5 思考练习
1. 数据库与数据仓库的本质区别是什么？
解：
(1) 数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析；
(2) 数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据；
(3) 数据仓库的数据时大量数据库的集成；
(4) 对数据库的操作比较明确，操作数据量少，对数据仓库操作不明确，操作数据量大；
(5) 数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量少、面向应用且支持不按理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
2. 数据挖掘的数据源是否必须是数据仓库的数据？
解：
(1) 数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源；
(2) 数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统。
3. 数据挖掘的技术主要包含哪几种？
解：
数据挖掘的常用技术有聚类分析、决策树、人工神经网络、粗糙集、关联规则挖掘、统计分析等。
4. 数据挖掘的具体功能有哪些？
解：
(1)概念描述：定性与对比
对含有大量数据的数据集合进行概述性的总结并获得简明、准确的描述，这种描述就称为概念描述。
获得概念描述的方法主要有两种：
●利用更为广义的属性，对所分析数据进行概要总结。
●对两类所分析的数据特点进行对比并对对比结果给出概要性总结。
(2)关联分析
关联分析就是从给定的数据集发现频繁出现的项集模式知识。
关联分析广泛用于市场营销、事务分析等应用领域。
通常关联规则具有：形式，即“”；其中（）和（）均为属性－值（属性＝值）形式。
关联规则表示“数据库中的满足X中条件的记录也一定满足Y中的条件”
(3)分类与预测
分类就是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型（或函数），以便能够分类识别未知数据的归属或类别，即将未知事例映射到某种离散类别之一。
分类模型（或函数）可以通过分类挖掘算法从一组训练样本数据（其类别归属已知）中学习获得。
分类挖掘所获得得分类模型可以采用多种形式加以描述输出。
其中主要得表示方法有：分类规则（IF-THEN）、决策树（decision trees）、数学公式和神经网络。
分类通常用于预测位置数据实例得归属类别（有限离散值）。
但在一些情况下，需要预测某数值属性的值（连续数值），这样的分类就被称为预测。
尽管预测既包括连续数值的预测，也包括有限离散值的分类；但一般还是使用预测来表示对连续数值的预测；而使用分类来表示对有限离散值的预测。
(4)聚类分析
聚类分析与分类预测方法明显不同之处在于，后者所学习获取分类预测模型所使用的数据是已知类别归属，属于有教师监督学习方法；而聚类分析所分析处理的数据均是无类别归属，类别归属标志在聚类分析处理的数据集中是不存在的。
聚类分析中，首先需要根据“各聚集内部数据对象间的相似度最大化，而各聚集对象间相似度最小化”的基本聚类分析原则，以及度量数据对象之间相似度的计算公式，将聚类分析的数据对象划分为若干组，因此一个组中数据对象间的相似度要比不同组数据对象间的相似度要大。
每一个聚类分析所获得的组就可以视为是一个同类别归属的数据对象集合，更进一步从这些同类别数据集又可以通过分类学习相应的分类预测模型。
此外通过反复不断地对所获得的聚类组进行聚类分析，还可获得初始数据集合的一个层次结构模型。
(5)异常检测
一个数据库中的数据一般不可能都符合分类预测或聚类分析所获得的模型。
那些不符合大多数数据对象所构成的规律的数据对象就被称为异常数据。
之前许多数据挖掘方法都在正式进行数据挖掘之前就将这些异常数据作为噪声或意外而将其排除在数据挖掘的分析处理范围之外。
但在一些应用场合，如各种商业欺诈行为的自动检测，小概率事件的往往比经常发生的事件更有挖掘价值。
对异常数据的分析处理通常就称为异常检测。
异常数据可以利用数理统计方法分析获得，即利用已知数据所获得的概率统计分布模型，或利用相似度计算所获得的相似数据对象的分布，分析确认异类数据。
而偏离检测就是从数据已有或期望值中找出某些关键测度显著的变化。
(6)演化分析
数据演化分析就是对随时间变化的数据对象的变化规律和趋势进行建模描述，主要是指时序分析。
5. 数据挖掘与数据仓库的关系是什么？
解：
(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。
在数据仓库中集成和存储着来自各种信息源的大量长时间的数据，这些信息源本身就可能是一个规模庞大的数据库，使得人们可以进行数据长期趋势的分析，为决策者的长期决策行为提供了支持。
(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。
数据仓库的发展不仅为数据挖掘开辟了新的空间，也对数据挖掘技术提出了更高的要求。
数据仓库对查询的强大支持使数据挖掘效率更高，挖掘过程可以做到实时交互，使决策者的思维保持连续，有可能挖掘出更深入、更有价值的知识。
(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便。
用户可以通过数据仓库服务器得到所需的数据，形成中间数据库，利用数据挖掘方法进行挖掘，获得知识。
(4) 数据挖掘为数据仓库提供了广泛的技术支持。
数据挖掘的可视化技术、统计分析技术等都为数据仓库提供了强有力的技术支持。
数据挖掘和数据仓库技术要结合起来才能充分发挥潜力。
6. 常用的数据挖掘工具有哪些？
解：
常用的数据挖掘工具有SPSS，SAS，SQL SERVER 2005，WEKA，MA TLAB等。
7. 数据挖掘可以应用在哪些领域？
解：
随着人们对数据挖掘认识的深入，数据挖掘技术应用越来越广泛。
目前数据挖掘应用在金融业和保险业较多，也扩展到了其他应用领域，如零售业、医疗保健、行政司法等社会部分以及科学和工程研究单位。
例如在金融业，可以用数据挖掘分析市场的动向、预测公司的营运能力和股价趋势等。