本文目录导读：
选择题（每题2分，共20分）
1、以下哪个不是数据仓库的主要特点？
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A. 数据集成
B. 数据更新
C. 数据一致性
D. 数据准确性
答案：B
解析：数据仓库的主要特点包括数据集成、数据一致性、数据准确性等，而数据更新并不是数据仓库的主要特点。
2、以下哪个不是数据挖掘的基本任务？
A. 聚类分析
B. 关联规则挖掘
C. 分类
D. 数据清洗
答案：D
解析：数据挖掘的基本任务包括聚类分析、关联规则挖掘、分类等，而数据清洗是数据预处理阶段的工作，不属于数据挖掘的基本任务。
3、以下哪个不是数据仓库的数据源？
A. 关系型数据库
B. 文件系统
C. 主机数据库
D. 数据仓库
答案：D
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解析：数据仓库的数据源包括关系型数据库、文件系统、主机数据库等，而数据仓库本身并不是数据源。
4、以下哪个不是数据挖掘的方法？
A. 决策树
B. 神经网络
C. 支持向量机
D. 数据库查询
答案：D
解析：数据挖掘的方法包括决策树、神经网络、支持向量机等，而数据库查询并不是数据挖掘的方法。
5、以下哪个不是数据仓库的OLAP工具？
A. 数据立方体
B. 滚动聚合
C. 关联规则挖掘
D. 数据仓库
答案：C
解析：数据仓库的OLAP工具包括数据立方体、滚动聚合等，而关联规则挖掘是数据挖掘的任务，不属于OLAP工具。
简答题（每题10分，共20分）
1、简述数据仓库的设计原则。
答案：
（1）数据一致性：确保数据在各个数据源中的表示一致，避免数据冗余和错误。
（2）数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，提供统一的数据视图。
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（3）数据粒度：根据业务需求选择合适的数据粒度，以支持各种分析需求。
（4）数据质量：保证数据准确、完整、及时，满足业务需求。
（5）扩展性：设计时要考虑未来的扩展需求，便于数据仓库的扩展和升级。
2、简述数据挖掘的常用算法。
答案：
（1）决策树：通过树形结构对数据进行分类或回归分析。
（2）神经网络：模拟人脑神经元的工作原理，对数据进行分类、回归或模式识别。
（3）支持向量机：通过寻找最优的超平面，对数据进行分类或回归分析。
（4）关联规则挖掘：找出数据集中的关联规则，揭示数据之间的潜在关系。
（5）聚类分析：将相似的数据划分为一组，发现数据中的隐藏模式。
论述题（20分）
1、论述数据仓库与数据挖掘的关系。
答案：
数据仓库与数据挖掘是相辅相成的两个领域，数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据资源，而数据挖掘则帮助数据仓库更好地发挥价值，具体关系如下：
（1）数据仓库为数据挖掘提供了基础数据，数据仓库通过集成、清洗、转换等过程，将来自不同数据源的数据整合在一起，为数据挖掘提供了丰富的数据资源。
（2）数据挖掘为数据仓库提供了业务洞察，通过对数据仓库中的数据进行挖掘，可以发现业务中的潜在规律和趋势，为决策提供支持。
（3）数据仓库与数据挖掘相互促进，数据仓库的不断优化和数据挖掘技术的不断发展，共同推动了业务决策的科学化、智能化。
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