（全文共计826字）
课程知识体系全景图 本课程构建了"数据架构-数据处理-智能分析"三位一体的知识框架，数据仓库作为企业级数据存储中枢，采用三级架构设计（ODS数据仓库层、数据集市层、应用层），其核心价值在于消除数据孤岛，支持跨业务系统的主题式数据分析，数据挖掘作为智能分析的核心技术，通过监督学习（分类、回归）与非监督学习（聚类、降维）两大分支，实现从数据到洞察的转化，课程重点覆盖ETL技术栈（数据清洗、转换、加载）、星型模型与雪花模型设计、Apriori算法原理、决策树特征选择等关键技术点。
典型考题深度解析
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选择题（高频考点） （1）数据仓库与数据库的核心差异：D) 数据冗余度控制（正确率85%） （2）ETL过程的关键环节：B) 数据质量校验（含空值率、格式校验） （3）维度建模的三大范式：C) 逐步聚合（正确率72%）
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简答题（思维拓展题） （1）数据仓库分层设计的必要性：需回答ODS的原始数据特征、数据集市主题化价值、应用层敏捷响应需求，强调分层带来的性能优化（如星型模型加速查询）。
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（2）K-means聚类算法适用场景：需结合业务需求，说明适用于用户分群（如RFM模型）、异常检测（孤立点识别）等场景,并指出对球形数据分布的敏感性。
案例分析题（2023年真题） 某电商平台需分析用户购买行为，数据仓库包含订单表（10亿条）、商品表（50万条）、用户画像表（200万条），要求设计： （1）建立用户价值评估模型：采用改进型RFM算法，引入时间衰减因子（近三月权重1.0，六个月0.7） （2）构建关联规则：使用Apriori算法挖掘购物篮规律，设置最小支持度0.5%，置信度0.8，输出前10条规则 （3）数据质量监控：建立完整性检查（主键唯一性）、一致性校验（价格字段正则匹配）、时效性监控（T+1延迟预警）
实战应用题精解
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数据建模设计（2024年预测题） 某金融机构数据仓库需构建信贷风险评估模型，要求： （1）设计数据仓库分层结构：ODS层存储原始征信数据（查询次数、逾期记录）、数据集市层构建客户画像（收入分层、负债比计算）、应用层开发风险评分卡 （2）优化ETL流程：采用并行加载技术（Hadoop MapReduce），设置数据血缘追踪字段（如ETL版本号） （3）模型验证指标：需同时报告AUC值（0.89）和KS值（0.32），解释二者的业务意义差异
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数据挖掘算法选型 某零售企业计划优化库存周转率，需从销售数据（SKU编码、销售量、促销投入）中提取特征： （1）特征工程：创建周环比增长率、促销ROI指数等衍生字段 （2）算法对比：XGBoost（准确率92%）vs. LightGBM（AUC 0.91），说明树模型对非线性关系的捕捉能力 （3）模型部署：通过MLflow实现参数调优（早停法设置10折交叉验证）
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前沿技术延伸
- 数据仓库演进趋势：湖仓一体架构（Delta Lake、Iceberg）的ACID特性实现，支持实时数仓（Kafka+ClickHouse）
- 数据挖掘创新方向：联邦学习在隐私保护场景的应用（医疗数据跨机构分析），AutoML平台（Auto-Sklearn）的自动化特征工程
- 数据治理要点：元数据管理（Data Catalog）、敏感信息脱敏（动态脱敏策略）、血缘关系可视化（Collibra平台）
备考策略建议
- 三维复习法：概念维度（记忆模型图）、技术维度（手写伪代码）、应用维度（模拟沙盘）
- 案例复盘：重点研究阿里数据中台"数据湖+数据工厂"架构，腾讯风控系统的实时计算框架
- 错题本建设：分类整理常见误区（如混淆OLAP与OLTP性能指标），建立算法对比矩阵表
（附：2024年考纲新增模块）
- 数据安全（GDPR合规性）
- 机器学习可解释性（SHAP值应用）
- 云原生数据架构（AWS Glue+Redshift）
本指南通过理论解析与实战案例的结合，构建了从基础知识到工程实践的完整学习路径，建议考生在掌握标准答案的基础上，深入理解技术原理的业务价值，例如理解数据仓库分层如何支撑"双11"大促的秒级查询响应，或者关联规则如何指导精准营销策略制定，通过这种深度学习，考生不仅能应对考试,更能为未来的数据科学职业发展奠定坚实基础。
标签： #数据仓库与数据挖掘期末考试题目及答案
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