《数据仓库与数据挖掘选择题考点解析》
一、数据仓库基础概念相关选择题
（一）数据仓库的定义与特点
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1、数据仓库是一个面向主题的（Subject - Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non - Volatile）和反映历史变化（Time - Variant）的数据集合，用于支持管理决策，以下关于数据仓库特点的描述，错误的是（ ）
- A. 面向主题意味着数据仓库围绕企业的主要业务主题组织数据，如销售、客户等，不同于传统数据库面向应用的组织方式。
- B. 集成性体现在它从多个数据源抽取数据，并进行清洗、转换和整合，消除数据的不一致性。
- C. 相对稳定是指数据仓库中的数据不允许修改，一旦写入就永远固定。
- D. 反映历史变化表示数据仓库能够保存不同时间点的数据，以分析数据的发展趋势。
答案：C，解析：相对稳定并不意味着数据不允许修改，而是数据仓库中的数据主要用于查询和分析，修改操作相对较少，数据仓库中的数据在一定的规则和流程下是可以进行更新的，例如追加新的历史数据等。
2、数据仓库与传统数据库的区别主要体现在以下几个方面，除了（ ）
- A. 数据组织方式
- B. 数据更新频率
- C. 数据存储容量
- D. 数据用途
答案：C，解析：虽然数据仓库通常存储大量数据，但传统数据库也可以有很大的存储容量，数据仓库与传统数据库在数据组织方式上，前者是面向主题，后者面向应用；在数据更新频率上，数据仓库更新频率低，传统数据库更新频繁；在数据用途上，数据仓库用于决策支持，传统数据库用于事务处理。
（二）数据仓库的体系结构
1、数据仓库的体系结构通常包括数据源、数据集成工具、数据存储、数据访问工具等部分，在三层体系结构中，不包括以下哪一层（ ）
- A. 底层的数据仓库服务器层
- B. 中间层的OLAP（联机分析处理）服务器层
- C. 顶层的前端工具层
- D. 数据挖掘层
答案：D，解析：三层体系结构包括底层的数据仓库服务器层，负责数据的存储和管理；中间层的OLAP服务器层，对数据进行多维分析等操作；顶层的前端工具层，为用户提供查询、报表等交互界面，数据挖掘层不属于这个典型的三层体系结构。
2、数据仓库的数据集成工具的主要作用是（ ）
- A. 直接将数据源的数据加载到数据仓库中
- B. 对数据源的数据进行抽取、转换和加载（ETL）操作
- C. 对数据仓库中的数据进行加密
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- D. 监控数据源的数据变化并实时更新数据仓库
答案：B，解析：数据集成工具主要执行ETL操作，它从多个数据源抽取数据，对抽取的数据进行清洗（如去除错误数据、重复数据等）、转换（如数据格式转换、编码转换等），然后将处理后的数据加载到数据仓库中，它不是简单的直接加载，也不主要进行数据加密或实时监控数据源并更新数据仓库（虽然有实时ETL的概念，但这不是其主要作用）。
二、数据挖掘基础概念相关选择题
（一）数据挖掘的定义与任务
1、数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，以下不属于数据挖掘任务的是（ ）
- A. 数据清洗
- B. 分类
- C. 聚类
- D. 关联规则挖掘
答案：A，解析：数据清洗是数据预处理的过程，不属于数据挖掘任务，分类是将数据对象划分到不同的类别中，如将客户分为高价值客户和低价值客户；聚类是将数据对象划分为不同的簇，使得簇内对象相似性高，簇间对象相似性低；关联规则挖掘用于发现数据集中不同变量之间的关联关系，如在购物篮分析中发现哪些商品经常一起被购买。
2、以下关于数据挖掘与传统数据分析的区别，说法错误的是（ ）
- A. 传统数据分析主要侧重于描述性统计，而数据挖掘更注重发现新知识。
- B. 传统数据分析处理的数据量相对较小，数据挖掘处理大规模数据。
- C. 传统数据分析的结果通常是直观易懂的报表，数据挖掘的结果总是非常复杂难以理解。
- D. 传统数据分析方法相对固定，数据挖掘采用多种算法和技术。
答案：C，解析：虽然数据挖掘的结果可能比较复杂，但并不总是非常复杂难以理解，有些数据挖掘的结果可以通过可视化等手段变得直观易懂，如简单的决策树分类结果可以以图形化的方式展示，便于用户理解。
（二）数据挖掘算法
1、在分类算法中，决策树是一种常用的算法，以下关于决策树的说法错误的是（ ）
- A. 决策树的构建过程是一个递归地划分数据集的过程。
- B. 决策树的每个内部节点表示一个属性上的测试。
- C. 决策树的叶节点表示类别或值。
- D. 决策树构建完成后不需要进行剪枝操作。
答案：D，解析：决策树构建完成后通常需要进行剪枝操作，因为在构建过程中，可能会过度拟合数据，即对训练数据拟合得很好，但对新数据的预测能力较差，剪枝操作可以减少决策树的复杂度，提高其泛化能力。
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2、聚类算法中，K - means算法的基本步骤不包括（ ）
- A. 随机选择K个初始聚类中心。
- B. 计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心所属的簇。
- C. 重新计算每个簇的中心。
- D. 对每个簇进行分类标记。
答案：D，解析：K - means算法的主要步骤是先随机选择K个初始聚类中心，然后计算数据点到聚类中心的距离并分配数据点到相应簇，再重新计算簇中心，不断迭代直到收敛，它并不对每个簇进行分类标记，因为聚类是无监督学习，没有预先定义的类别标签。
三、数据仓库与数据挖掘的结合相关选择题
1、数据仓库为数据挖掘提供了（ ）
- A. 算法支持
- B. 数据基础
- C. 可视化工具
- D. 预测模型
答案：B，解析：数据仓库存储了大量的、经过整理的数据，这些数据为数据挖掘提供了数据基础，数据挖掘算法是独立于数据仓库的，可视化工具可能是数据挖掘结果展示的手段，而预测模型是数据挖掘的成果而非数据仓库为数据挖掘提供的内容。
2、数据挖掘对数据仓库的作用不包括（ ）
- A. 帮助优化数据仓库的存储结构。
- B. 发现数据仓库中数据的异常情况。
- C. 为数据仓库中的数据提供加密方法。
- D. 挖掘数据仓库中数据的潜在关系，为决策提供更多信息。
答案：C，解析：数据挖掘主要是从数据中发现知识，它可以帮助优化数据仓库的存储结构，例如发现哪些数据经常被一起查询可以优化存储布局；可以发现数据中的异常情况，如数据中的离群值；还可以挖掘数据之间的潜在关系，但是数据挖掘并不为数据仓库中的数据提供加密方法，加密是安全方面的技术，与数据挖掘的功能无关。
数据仓库与数据挖掘在现代企业的决策支持和知识发现方面都起着至关重要的作用，通过对相关选择题的分析，可以加深对它们概念、特点、任务和相互关系的理解。
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