数据预处理，数据仓库与数据挖掘考试重点

欧气 2025年05月07日 23:54 1 0

《数据仓库与数据挖掘期末考试全攻略：题型解析与实战指南》

考试大纲与核心考点（约300字）本课程期末考试涵盖数据仓库架构设计（40%）与数据挖掘技术（60%）两大模块，数据仓库部分重点考察ETL流程优化（25%）、星型/雪花模型设计（20%）、维度建模（15%）及数据质量评估（10%）；数据挖掘部分侧重监督学习算法（30%）、无监督聚类（25%）、特征工程（20%）和模型评估（15%），新增2023年行业热点：实时数据仓库架构（如Snowflake云原生方案）和联邦学习在数据隐私保护中的应用。

题型分析与备考策略（约250字）考试采用混合题型模式：客观题（选择题/填空题，30%）+主观题（简答题/论述题，50%）+实践题（SQL/Python代码，20%），近三年真题显示，星型模型优化（年均出现4.2次）、随机森林过拟合解决方案（出现频率达38%）和K-means聚类改进策略（占比27%）为高频考点，建议建立"3×3复习矩阵"：横向按数据仓库/数据挖掘/交叉应用划分，纵向按基础理论/技术实现/业务场景组织，纵向再细分至具体技术点。与解析（约600字）

数据仓库设计题（简答题）案例：某电商平台需构建用户行为分析仓库，要求支持日活、转化漏斗等12个KPI，请设计包含3层架构的星型模型，并说明如何优化存储结构。

数据预处理，数据仓库与数据挖掘考试重点

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答案要点：（1）ODS层：采用列式存储（Parquet格式），建立用户ID、访问时间、设备类型等核心事实表（2）DWD层：引入宽表设计，通过用户会话ID实现行为序列化存储（3）DWS层：构建用户画像事实表（维度：用户属性+行为标签），采用分区表（按日期）和分片（按用户地域）（4）优化策略：建立物化视图缓存高频查询，采用Z-Order索引优化"最近30天活跃用户"查询

数据挖掘题（实践题）任务：对某银行客户数据进行信用评分建模，要求准确率>85%，AUC>0.92。

代码解析：

imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
X_processed = imputer.fit_transform(X_train[['balance','信用历史']])
# 特征工程
from feature_engineering import TargetEncoder
te = TargetEncoder()
X_processed['target_encoded'] = te.fit_transform(X_processed, y_train)
# 模型构建
from xgboost import XGBClassifier
model = XGBClassifier(
    n_estimators=200,
    learning_rate=0.1,
    max_depth=6,
    subsample=0.8,
    colsample_bytree=0.8,
    early_stopping_rounds=20
)
model.fit(X_processed, y_train)
# 评估优化
from sklearn.metrics import roc_auc_score
val_score = roc_auc_score(y_val, model.predict_proba(X_val)[:,1])
print(f"AUC: {val_score:.4f}")

创新题型与趋势预测（约150字） 2024年新增"数据治理沙盘"题型：要求考生在虚拟环境中处理数据血缘断裂、元数据缺失等场景，需综合运用数据目录工具（如Alation）和DQ规则引擎（如Great Expectations），预测趋势：实时数仓（Kafka+ClickHouse）和AutoML（如H2O.ai）将占30%以上分值。

备考资源与实战建议（约100字）推荐"数据仓库设计模式"（Wrox出版社）和"数据挖掘实战"（O'Reilly）作为延伸阅读，建议每日完成1道LeetCode SQL题（重点：窗口函数、JSON数据处理）和1个Kaggle竞赛迭代，特别注意：2023年ACM-ICPC新增数据挖掘赛题，其"特征选择-模型集成-结果解释"三阶段训练法值得借鉴。

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