数据仓库与数据挖掘技术复习资料全
数据仓库与数据挖掘复习大全
数据仓库与数据挖掘复习大全湖北文理学院湖北襄阳王茂林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, PrecisionC. Precision, ROCD. Recall, ROC分类是一种重要的数据挖掘算法。
分类的目的是构造一个分类函数或分类模型（即分类器），通过分类器将数据对象映射到某一个给定的类别中。
分类器的主要评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F b-score、ROC、AOC等。
准确率(Precision) 和召回率(Recall)是信息检索领域两个最基本的指标。
准确率也称为查准率，召回率也称为查全率。
它们的定义如下：Precision=系统检索到的相关文件数量/系统检索到的文件总数量Recall=系统检索到的相关文件数量/系统所有相关文件数量F b-score是准确率和召回率的调和平均：F b=[(1+b2)*P*R]/（b2*P+R），比较常用的是F1。
在信息检索中，准确率和召回率是互相影响的，虽然两者都高是一种期望的理想情况，然而实际中常常是准确率高、召回率就低，或者召回率低、但准确率高。
所以在实际中常常需要根据具体情况做出取舍，例如对一般搜索的情况是在保证召回率的情况下提升准确率，而如果是疾病监测、反垃圾邮件等，则是在保证准确率的条件下，提升召回率。
但有时候，需要兼顾两者，那么就可以用F-score指标。
在信息检索中，准确率和召回率是互相影响的，虽然两者都高是一种期望的理想情况，然而实际中常常是准确率高、召回率就低，或者召回率低、但准确率高。
数据仓库和数据挖掘复习
数据仓库和数据挖掘复习第一章数据仓库和数据挖掘概述一、概念题1、数据仓库的定义是什么？答：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央决策制定过程。
2、数据仓库的特点是什么？答：数据仓库的特点是：（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）数据仓库中的数据量大；（6）数据仓库软硬件要求较高。
3、什么是商业智能？答：商业智能以数据库为基准，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。
二、简答题1、数据仓库和数据挖掘的区别和联系。
区别：数据仓库是一种存储技术，它的数据存储量是一般数据库的100倍，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据。
它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信息。
数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的。
它研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
联系：数据仓库和数据挖掘都是决策支持新技术。
但他们有着完全不同的辅助决策方式。
数据仓库中存储着大量辅助决策的数据，它为不同的用户随时提供各种辅助决策的随机查询、综合信息或趋势分析信息。
数据挖掘是利用一系列算法挖掘数据中隐含的信息和知识，让用户在进行决策中使用。
第二章 数据仓库原理一、概念题1、数据仓库结构图是什么？2、数据集市的定义是什么？答：数据集市是指具有特定应用的数据仓库，主要针对某个具有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的竞争优势或者找到进入新市场的具体解决方案，它包括两种，即独立的数据集市，它的数据直接来源于各生产系统；从属数据集市，它的数据直接来自于中央数据仓库。
3、多维数据模型有哪些？答：对于逻辑数据模型，使用的多维数据模型主要有星型模型、雪花模型、星网模型、第三范式等。
4、ETL 过程是什么？答：数据仓库的数据获取需要经过抽取、转换、装载三个过程，即ETL 过程。
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，它们在数据分析和决策支持方面扮演着关键角色。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、学习要点以及一些常见问题的答案。
一、数据仓库的基本概念和学习要点1. 数据仓库的定义和作用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合，它的主要作用是支持企业的决策制定和业务分析。
数据仓库通过将不同来源的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、可靠且易于访问的数据源。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常包括数据源层、数据抽取和转换层、数据存储层和数据查询和分析层。
数据源层用于连接各种数据源，数据抽取和转换层用于将数据从源系统中提取出来并进行清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据查询和分析层用于用户查询和分析数据。
3. 数据仓库的建模方法数据仓库的建模方法主要包括维度建模和实体关系建模。
维度建模是一种以业务过程为中心的建模方法，它将数据组织成事实表和维度表的形式，以支持复杂的分析查询。
实体关系建模是一种以实体和关系为中心的建模方法，它将数据组织成实体和关系的形式，以支持数据的存储和查询。
4. 数据仓库的ETL过程ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库中非常重要的一个过程，它用于将数据从源系统中抽取出来并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载四个阶段，每个阶段都有相应的技术和工具支持。
5. 数据仓库的性能优化数据仓库的性能优化是保证数据仓库查询和分析效率的重要任务。
性能优化的方法包括索引设计、分区设计、查询优化、数据压缩等。
通过合理的性能优化策略，可以提高数据仓库的查询效率，减少数据加载时间，提升用户体验。
二、数据挖掘的基本概念和学习要点1. 数据挖掘的定义和作用数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程，它可以帮助人们发现数据中的规律、趋势和关联，从而支持决策制定和业务优化。
数据仓库与数据挖掘复习资料ppt课件
名将都是“NJ”，忽略这个字段
几乎只含一种值的列
一般规则：如果某一列中95% —99%的值相同，这一列很可能没用
列的值各不相同
——无法进行预测
如：客户身份证号码
忽略与目标同义的列
某一列与目标列相关度很高时，可能意味着这一列是目标列的同义列。
如：判断是否流失，非空的流失日期 与 已经流失 同义
数据挖掘功能
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Concept description概念描述: Characterization and discrimination特征化和区分
Generalize归纳, summarize汇总, and contrast data characteristics, e.g., dry vs. wet regions
和提供所发现模式匹配的元模式、元规则、元查询：————可以用 于指导发现过程
概念分层：定义一个映射序列，将低层概念映射到更一般 的高层概念。
Schema hierarchy模式分层 Set-grouping hierarchy集合分组分层 Operation-derived hierarchy操作导出的分层 Rule-based hierarchy基于规则的分层
HOLAP就是对MOLAP和ROLAP的良好折中。
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数据仓库设计的基本过程：
建立企业模型； 概念模型设计； 逻辑模型设计； 物理模型设计以及数据装载接口的设计。
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应用 A
应用B
收集应用需求
分析应用需求
DB
构建数据库
应用编程
外部
DB 数据
DB
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数据仓库建模
数据获取与集成
DW 构建数据仓库 DSS应用编程
数据仓库与数据挖掘期末综合复习
数据仓库与数据挖掘期末综合复习第一章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、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，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：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以维”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，使拥护能从不同角度、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。
OLAP技术的有关概念：OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP6、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、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
&操作型数据存储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。
9、实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库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、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。
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。
数据仓库与数据挖掘 阶段考试复习题
第一章数据仓库与数据挖掘概述无习题第二章数据仓库概述一．判断题在分析型处理产生后，数据处理的环境由原来的以单一数据库为中心的数据环境发展为以数据仓库为基础的体系化环境。
在事务型（操作型）数据处理下，数据处理的环境主要是以单一数据库为中心的数据环境。
数据仓库是为构建分析型数据处理环境而出现的一种数据存储和组织技术.面向应用，是数据仓库区别于传统的操作型数据库的关键特征。
一个数据仓库是通过集成多个异种数据源来构造的。
由于在数据仓库中只进行数据的初始装载和查询操作，所以，数据一旦进入数据仓库，就是稳定的，基本上不会被更新。
数据立方体必须是3维的。
在数据仓库中，概念分层定义了一个映射序列，可以将低层概念映射到更一般的高层概念。
方体的格，是在单个维上定义的映射序列，可以将低层概念映射到更一般的高层概念。
雪花模型通过在每个维表基础上，增加附加维表的方式来降低星型模型中可能会存在的冗余现象。
在事实星座模型中，有且仅能有一个事实表。
在数据仓库的设计过程中，要坚持“数据驱动和需求驱动双驱动，且以需求驱动为中心”的原则。
二．单选题在以下人员中，被誉为“数据仓库之父”的是：（）（知识点：数据仓库的基本概念；易）A. H.Inmon B. E.F.Codd C. Simon D. Pawlak以下关于数据仓库的说法正确的是：（）（知识点：数据仓库的基本概念；难）A. 数据仓库中的数据只能来源于组织内部的操作型数据库B. 数据仓库是为应对事务型数据处理的需要而产生的C. 数据仓库是面向主题的，这是其区别于操作型数据库的关键特征D. 数据仓库必须是面向企业全局的，不能以部门为单位建立数据仓库以下哪项不是“信息包图”中的元素？（）（知识点：数据仓库的三级模型；难）A. 维度B. 维的概念层次及相应层次上的数量C. 度量D. 方体的格以下哪项不属于数据仓库的逻辑模型？（）（知识点：数据仓库的三级模型；中）A. 星型模型B. 雪花模型C. 度量模型D. 事实星座模型在数据仓库的设计过程中，下列描述正确的是（）（知识点：数据仓库的设计；难）A. 数据仓库是“数据驱动+需求驱动”双驱动，但必须以需求驱动为中心B. 数据仓库主要面向分析型处理环境，在设计时很难完全明确用户的需求C. 数据仓库与数据库一样，其数据主要来自于企业的业务流程D. 数据仓库的设计目标是要提高事务处理的性能下面哪项关于星型模型的说法是不正确的：（）（知识点：数据仓库的三级模型；难）A. 有一个事实表，且事实表中的属性由指向各个维表的外键和一些相应的度量数据组成B. 有一组小的附属表，称为维表，且每维一个维表C. 事实表的每个字段都是事实度量字段D. 由于每维只能建立一个维表，使得维表中有些信息会产生冗余在数据仓库的概念模型中，通过（）来实现数据从客观世界到主观认识的映射。
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。
数据仓库是一个集成、主题导向的、时间一致的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
本文将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、关键技术和应用。
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、非易失性的、时间一致的数据集合。
它具有数据集成、数据清洗、数据转换和数据加载等特点。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据访问层。
数据源层是数据仓库的数据来源，数据集成层负责将数据从不同的数据源中抽取、清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据访问层提供用户对数据仓库的查询和分析功能。
3. 数据仓库的建模：数据仓库的建模包括维度建模和事实建模。
维度建模用于描述业务过程中的维度，事实建模用于描述业务过程中的事实。
4. 数据仓库的ETL过程：ETL是数据仓库中的一个重要过程，包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载。
数据抽取是从数据源中抽取数据，数据清洗是对数据进行去重、填充缺失值等操作，数据转换是对数据进行转换和整合，数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中。
5. 数据仓库的查询和分析：数据仓库的查询和分析是用户对数据仓库进行数据挖掘和决策支持的重要功能。
常用的查询和分析工具包括OLAP（联机分析处理）、数据挖掘和报表工具。
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、非易失性的、时间一致的数据集合。
它通过将来自不同数据源的数据进行集成和清洗，提供一致、可靠的数据供决策支持系统使用。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据访问层。
数据源层负责从各种数据源中获取数据，数据集成层负责将不同数据源的数据进行清洗、转换和集成，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据访问层提供用户查询和分析的接口。
数据仓库与数据挖掘复习资料
1.数据仓库的概念和特点p11定义：一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员作出决策。
特性：面向主题的、集成的、非易失的、随时间不断变化的。
1、面向主题的：数据仓库以一个奇特或组织机构中固有的业务主题作为处理的主体，是从整体的、全局的角度来衡量这些主题在企业中的作用。
2、集成的：数据仓库必须将不一致的数据进行有效的集成，使之在数据仓库中有一致性的表示形式。
一致性问题只是集成所包含的一部分工作，另外还需要根据主题进行有效的数据组织。
3、非易失性：一旦操作型数据进入数据仓库，只要数据未超过数据仓库的数据存储期限，通常不对数据进行更新操作，而只进行查询操作。
即不进行一般意义上的更新，而且与操作型数据相比，更新频率要低得多，对时间的要求更为宽松。
4、随时间不断变化的（数据因时而变的特点）《与操作型数据比较的，书上14页》：（1）数据仓库中的数据的时间期限要远远长于操作型环境中的数据的时间期限。
操作型环境一般60-90天，数据仓库5-10年。
一个数据仓库的大小一般都是在100GB以上通常，数据仓库系统应该包含下列程序：（1）抽取数据与加载数据（2）整理并转换数据（采用一种数据仓库适用的数据格式）（3）备份与备存数据（4）管理所有查询（即将查询导向适当的数据源）数据仓库中的数据只是一系列某一时刻所生成的数据的复杂快照。
数据仓库的键码结构总是包含某时间元素。
2.数据仓库中的关键概念14外部数据源：就是从系统外部获取的同分析主题相关的数据。
数据抽取：是数据仓库按分析的主题从业务数据库抽取相关数据的过程。
现有的数据仓库产品几乎都提供关系型数据接口，提供抽取引擎以从关系型数据中抽取数据。
数据清洗：从多个业务系统中获取数据时，必须进行必要的数据清洗，从而得到准确的数据。
所谓“清洗”是指在放入数据仓库之前将错误的、不一致的数据予以更正或删除，以免影响DSS决策的正确性。
（15页有例子）数据转换：各种数据库产品所提供的数据类型可能不同，需要将不同格式的数据转换成统一的数据格式，称为数据转换。
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。
数据仓库和数据挖掘技术复习提纲
数据仓库和数据挖掘技术复习提纲一．数据仓库导论1．数据仓库的定义及其基本特征。
2．数据仓库与传统数据库的区别。
．综述建设数据仓库的必要性。
二．数据仓库的体系结构1．数据仓库系统的结构及各部分的主要功能。
2．数据仓库的结构及各部分的主要功能。
3．简述星型模型的结构特征。
．综述元数据的定义及作用。
三．数据仓库设计1．简述数据仓库开发的生命周期。
2．简述数据仓库的技术体系结构及各模块的功能。
3．数据仓库高层建摸与中间层建摸的区别和联系。
4．在数据仓库物理建摸时，如何提高的性能。
5．什么是粒度，进行粒度设计的基本方法是什么。
．综述数据仓库开发的步骤及各步骤之间的联系。
四．数据仓库管理技术1．什么是休眠数据，产生休眠数据的原因是什么。
2．综述邻线存储方案的基本思想及实现方法。
3．简述元数据的管理方法和使用方法。
4．数据仓库增量式更新的主要技术是什么．防止数据仓库中数据急剧增长的主要方法是什么五．联机分析处理1．的定义及主要特征。
2．图示与的关系。
3．举例说明什么是的切片、切块、下钻操作。
4．和的主要区别是什么。
5．和（多维数据库）的区别是什么。
6．分析的基本步骤。
．什么是，它有什么意义。
六．数据挖掘技术1．什么是数据挖掘，它与传统分析方法的主要区别是什么。
2．数据挖掘有那些主要方法。
3．什么是关联规则？举例说明。
4．简述关联规则的支持度，可信度的定义，并举例说明。
5．简述算法的基本思想。
6．设有交易数据库如图所示。
若最小支持度计数阈值为，最小可信度计数阈值为，试按算法求出<> 频繁项集<> 关联规则<> 根据你的理解，说明这些关联规则的意义，并指出使用那一条规则，公司可能赢利。
数据仓库与挖掘复习资料
数据仓库与挖掘复习资料一、第一章1、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元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。
2、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
3、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。
12、简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。
（1）两层架构。
（2）独立型的数据集市。
采用这种体系结构的优点是其方便性，可快速启动，这个数据仓库架构可通过一系列的小项目来实现。
（3）依赖型数据集市和操作型数据存储。
优势是它们可以处理各个用户群的需求，甚至是探索性数据仓库的需求。
（4）逻辑型数据集市和实时数据仓库。
是建立数据仓库的一种较佳方法，特别是在硬件性能不断提高，成本不断下降的条件下。
14、请列出3种数据仓库产品，并说明其优缺点。
答：1、IBM公司提供了一套基于可视化数据仓库的商业智能BI解决方案。
2、Oracle数据仓库解决方案主要包括Oracle Express和Oracle Discover两个部分。
3、Microsoft 将OLAP功能集成到SQL Server数据库中，其解决方案包括BI平台、BI终端工具、BI门户和BI应用四个部分。
二、什么是数据挖掘？（p4)数据挖掘就是从从大量数据数据中提取或“挖掘”知识，又被称为数据库中的知识发现。
三、数据仓库与传统的数据库有何区别？（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
（2）数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
（3）数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计时有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
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。
数据挖掘与数据仓库复习资料
数据挖掘与数据仓库复习资料2010-04-07 16:511 数据仓库与数据挖掘的关系大多数数据挖掘工具需要在集成的、一致的、经过清理的数据上进行挖掘。
数据挖掘过程中所需要的数据处理与分析工具完全可以在数据仓库的数据处理与数据分析工具中找到，数据仓库中的 OLAP 完全可以为数据挖掘提供有关的数据操作支持数据挖掘技术在数据仓库中的应用，正好弥补了数据仓库只能提供大量数据，而无法进行深度信息分析的缺陷。
2 数据仓库与传统数据库长期共存首先，企业内数据库与数据仓库将长期共存。
其次，数据库是数据仓库的基础。
第三，在技术实现方面，数据库与数据仓库几乎没有差别。
第四，不要脱离企业的实际，盲目地、片面地、甚至是赶时髦地去实施数据仓库。
第五，数据仓库在能够为企业带来利益的同时，在支持企业信息决策中也存在一些局限性。
总之，不要过分夸大数据仓库与传统数据库的差异，不要过分夸大数据仓库系统的作用、贬低数据库系统的作用。
数据库与数据仓库将长期共存下去。
3 挖掘与信息的关系4 弥补传统数据库不足传统数据库的主要任务是进行事务处理，它所关注的是事务处理的及时性、完整性与正确性，而在数据的分析处理方面，则存在着诸多的不足，主要体现在缺乏集成性、主题不明确等几个方面。
1．集成性的缺乏首先，业务数据库系统的条块与部门分割，导致数据分布的分散化与无序化。
其次，业务数据库缺乏统一的定义与规划，导致数据定义存在歧义。
2．主题不明确3．分析处理效率低5 数据仓库的特点和主题特点：数据仓库是面向主题的数据仓库是集成的数据仓库是稳定的数据仓库是随时间变化的数据仓库的数据量很大数据仓库软硬件要求较高6 体系结构（三个层次）数据集市结构数据集市结构或称为主题结构的数据仓库是按照主题进行构思所形成的数据仓库，没有一个独立的数据仓库。
系统的数据不存储在同一数据仓库中，每个主题有自己的物理存储区。
单一数据仓库结构将所有的主题都集中到一个大型数据库中的体系结构。
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引言概述：在当今信息时代，数据的积累和分析成为了企业决策和发展的关键。
数据仓库与数据挖掘作为数据分析的重要工具，受到了广泛的关注和应用。
本文将介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、学习要点以及一些常见问题的答案。
一、数据仓库的学习要点：1.1 数据仓库的定义与特点：- 数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。
- 数据仓库的特点包括：面向主题、集成性、非易失性、时间一致性等。
1.2 数据仓库的架构与组成：- 数据仓库架构包括：源系统、数据抽取、数据清洗与转换、数据加载、数据存储与管理、数据查询与分析等模块。
- 数据仓库的组成包括：数据源、数据集成、数据存储、元数据管理、查询与分析工具等。
1.3 数据仓库的设计与建模：- 数据仓库的设计过程包括需求分析、数据源分析、数据模型设计等。
- 数据仓库的建模方法包括维度建模和实体关系建模等。
二、数据挖掘的学习要点：2.1 数据挖掘的定义与任务：- 数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏在其中的有用信息和知识的过程。
- 数据挖掘的任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的技术与算法：- 数据挖掘的技术包括预处理、特征选择、模型构建、模型评估等。
- 数据挖掘的算法包括决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。
2.3 数据挖掘的应用与挑战：- 数据挖掘在市场营销、金融风控、医疗诊断等领域有广泛应用。
- 数据挖掘面临的挑战包括数据质量、计算效率、隐私保护等问题。
三、常见问题的答案：3.1 数据仓库和数据库有什么区别？- 数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的数据集合，用于支持管理决策；数据库是用于存储和管理数据的系统。
- 数据仓库具有面向主题、集成性、非易失性等特点，而数据库更注重数据的存储和事务处理。
3.2 数据挖掘的过程包括哪些步骤？- 数据挖掘的过程包括问题定义、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估等步骤。
数据仓库与数据挖掘复习资料
数据仓库与数据挖掘简答题资料1.数据库与数据仓库的本质差别？《第一章》答：a.数据库是用于事务处理，数据仓库用于决策分析；b.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；c.数据仓库的数据是大量数据库的集成；d.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。
e.数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理；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、面相分析且支持决策。
2.联机分析处理（OLAP）的简单定义是什么？它体现的特征是什么？《第三章》联机分析处理简单定义：即OLAP是共享多维信息的快速分析。
体现了4个特征：a.快速性：用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。
b.可分析性：OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。
c.多维性：多维性是OLAP的特点，系统必须提供对数据分析的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持。
d.信息性：不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统都应能及时获得信息，并且管理大容量信息。
3.数据仓库两类用户有什么本质的不同？《第五章》数据仓库的用户有两类：信息使用者和探索者。
信息使用者是使用数据仓库的大量用户，信息使用者以一种可预测、重复性的方式使用数据仓库。
探索者完全不同于信息使用者，他们有一个完全不可预测的、非重复性的数据使用模式。
探索者查看海量详细数据，而概括数据则会妨碍探索者的数据分析。
探索者经常查看历史数据，且查看时间比使用者长的多。
探索者的任务是寻找公司数据内隐含的价值并且根据过去的事件努力预测未来决策的结果。
探索者是典型的数据挖掘者。
4.信息论的基本原理是什么？《第七章》一个传递信息的系统是由发送端(信源)和接收端(信宿)以及连接两者的通道(信道)组成的。
信息论把通信过程看做是在随机干扰的环境中传递信息的过程。
数据仓库与数据挖掘复习.doc
复习资料%1.名词解释1.数据仓J车：数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。
为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
2.螺旋式周期性开发方法：针对未来航空电了系统而临的挑战和航空电了系统设计的特点，提出了基于原型仿真的航空电子系统螺旋式开发方法3 .数据仓库元数据:在数据仓库中，无数据是描述数据仓库数据的结构和建立方法的数据。
4数据才努掘：是数据库知识发现中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等方法来实现目标。
5.数据集市：一种更小、更集中的数据仓库。
原始数据从数据仓库流入不同的部门以支持这些部门的定制化使用。
这些部门级的数据库就称为数据集市。
迎合了专业用户群体的特殊需求。
二、简答题1.为什么不能依靠传统的业务处理系统进行决策分析？传统业务系统数据量少，不能用来做出正确的预测，是针对口常事务处理而设计的，因此不能支持短时间内大量数据的分析和计算；传统业务系统数据杂乱，可能存在大量的坏数据以及异常数据，会影响决策分析的正确性。
如果在传统业务系统中进行决策分析，那么必然会影响到系统的使用2.数据粒度，数据粒度划分策略数据仓库中数据的细化和综合程度。
划分为：详细数据、轻度总结、高度总结三级。
原则：细化程度越高，粒度越小；细化程度越低，粒度越大。
3 .数据仓库的体系结构数据源、数据存储和管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分4. MOLAP和ROLAP在OLAP的数据存储特点MOLAP基本数据和聚合数据存放于多维数据集中，ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中5 .请列出常见的现代数据挖掘技术知识发现技术、规则型挖掘技术、神经网络型挖掘技术、遗传算法型挖掘技术、粗糙型挖掘技术、决策树型挖掘技术、三、简述美联规则挖掘算法Apriori的算法思想并说明如何利用Apriori性质生成频繁项集。
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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数据仓库与数据挖掘技术复习资料一、单项选择题1.数据挖掘技术包括三个主要的部分（C ）A．数据、模型、技术B．算法、技术、领域知识C．数据、建模能力、算法与技术D．建模能力、算法与技术、领域知识2.关于基本数据的元数据是指: ( D )A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息；B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息；C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息；D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。
3.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: ( A)A．OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高B．OLAP的最终数据来源与OLTP不一样C．OLTP面对的是决策人员和高层管理人员D．OLTP以应用为核心，是应用驱动的4．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5．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6.在ID3 算法中信息增益是指（ D ）A.信息的溢出程度B.信息的增加效益C.熵增加的程度最大D.熵减少的程度最大7.以下哪个算法是基于规则的分类器( A )A. C4.5B. KNNC. BayesD. ANN8.以下哪项关于决策树的说法是错误的（ C ）A．冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B．子树可能在决策树中重复多次C．决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D．寻找最佳决策树是NP完全问题9.假设收入属性的最小与最大分别是10000和90000，现在想把当前值30000映射到区间[0,1],若采用最大－最小数据规范方法，计算结果是（ A ）A. 0.25B. 0.375C.0.125D. 0.510.在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是：( D )A.有放回的简单随机抽样B.无放回的简单随机抽样C.分层抽样D.渐进抽样11.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12.设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生( C )个关联规则。
A.4B.5C.6D.713.（C ）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。
A．MIN（单链）B．MAX（全链）C．组平均D．Ward方法14.只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性15.在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（ A ）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。
A.曼哈顿距离B.平方欧几里德距离C.余弦距离D.Bregman散度16.下面关于数据粒度的描述不正确的是: ( C )A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别B. 数据越详细,粒度就越小,级别也就越高C. 数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量17.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？( B )A.聚类B.关联规则发现C.分类D.自然语言处理18.OLAP技术的核心是: ( D )A.在线性B.对用户的快速响应C. 互操作性D.多维分析19．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20.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。
等深划分时，15在第几个箱子内？( B )A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个21.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？( A )A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个22.熵是为消除不确定性所需要获得的信息量，投掷均匀正六面体骰子的熵是：( B )A.1bitB.2.6bitC.3.2bitD.3.8bit23.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：( D )A.0.821B.1.224C.1.458D.0.71624.假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。
第二个箱子值为：( A )A. 18.3B. 22.6C. 26.8D.27.925.给定两个对象，分别用元组（22,1,42,10)和（20,0,36,8）表示，则这两个对象之间的曼哈坦距离为：（）A.5B.11C.2.92D.2.2426.概念分层图是（ B ）图。
A.无向无环B.有向无环C.有向有环D.无向有环27.假设A为事件“产品合格”，B为“机器工作正常”，现给出以下概率：机器工作正常，生产产品合格的概率为P(A|B)=0.95；机器不正常工作时，生产产品合格的概率为)P=0.1；机器正常工作的概率，即P(B)=0.9。
已知生产了一A|(B个不合格品，机器不正常工作的概率，即)|BP是（）。
(AA.0.90B.0.333C.0.667D.0.05二、填空题1．数据仓库是面向主题的、（集成的）、（具有特性的）、稳定的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
2．OLAP的基本多维分析操作有（聚类）、切片、切块以及（旋转）等。
3.多维数据集通常采用（星型）或雪花型架构，以（事实）为中心，连接多个（维表）。
4.空缺值数据的处理方法主要有使用默认值、（属性平均值）、（同类样本平均值）和预测最可能的值等。
5．平均互信息等于（信息）熵减（条件）熵，表示不确定性的消除。
6.神经网络的学习方式有3种：（监督学习）、（非监督学习）和再励学习（强化学习）。
7.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、二元变量、（标称变量）、（比例标度变量）、序数型以及混合类型等。
8．数据立方体是数据的多维建模和表示，由维和事实组成。
维就是涉及的（属性）、而事实是一个具体的（数据）。
9.数据预处理的主要内容（方法）包括（数据清洗）、（数据变换）、（数据集成）和数据归约等。
10.关联规则的经典算法包括（Apriori）算法和（FP_Growth）算法,其中（FP_Growth ）算法的效率更高。
11.非线性回归的模型有：直接换元法、（间接代换法）和（非线性型）三种。
12.人工神经网络的特点和优势主要表现在具有（自学习）功能、具有（联系存储）功能和具有高速寻找优化解的能力三个方面。
13.ID3算法只能对描述属性为（离散）型属性的数据集构造决策树。
14.按照对应的数据类型，Web挖掘可分为内容挖掘、（）和（）。
15.BP神经网络由（输入）、（输出）以及一或多个隐含结点组成。
三、判断题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。
( 对)2. 模式为对数据集的全局性总结，它对整个测量空间的每一点做出描述；模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。
（错）3.数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OLAP。
（错）4. 特征提取技术并不依赖于特定的领域。
（错）5.定量属性可以是整数值或者是连续值。
（对）6. Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设过程中提取信息。
（错）7.贝叶斯法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
( 错) 8. 给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。
（错）。
9. 如果规则不满足置信度阈值，则形成的规则一定也不满足置信度阈值，其中是X的子集。
（对）10.分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。
( 对)11.如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。
（对）12. K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
（错）13. 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。
( 对)14.离散属性总是具有有限个值。
（错）15. 用于分类的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息。
（对）16. 特征提取技术并不依赖于特定的领域。
（错）17.定量属性可以是整数值或者是连续值。
（对）18. Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设过程中提取信息。
（错）19. 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。
（错）20. 利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数。
（对）21. 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
（错）22. 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
（错）23. 分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。
( 对) 四、简答题1．设某事务项集构成如表1所示，填空完成粗体字部分支持度和置信度的计算，保留1位小数。
表12. 写出非对称二元变量相异度计算公式(即jaccard 系数)，并计算表2中各对象间的相异度。
表2解：Jaccard 系数公式可描述为非对称二元相异度=取值不同的同位属性数/(单个元素的属性位数-同取0的位数)。
sr q sr j i d +++=),(，其中r 表示对象i 取值为1，对象j 取值为0；s 表示对象i 取0值，对象j 取1值，q 表示对象i 和j 同取1值。
33.03110210)21(==+++=OBJ OBJ d ，14422022)31(==+++=OBJ OBJ d ，15523023)32(==+++=OBJ OBJ d ，3.给定两个对象，分别用元组（22,1,42,10)和（20,0,36,8）表示 (a)计算两个对象之间的欧几里德的距离； (b)计算两个对象之间的曼哈坦距离； (c)计算两个对象间的明考斯基距离，q ＝3。
解：（a ）欧几里德距离：5)108()4236()10()2220(),(2222=-+-+-+-=j i d ；（b ）曼哈坦距离：111084236102220),(=-+-+-+-=j i d ；（c ）明考斯基距离，q=3。