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《数据仓库与数据挖掘期末试题及答案详解》
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单选题
1、以下关于数据仓库特点的描述，错误的是（ ）
- A. 面向主题
- B. 集成性
- C. 时变性
- D. 事务驱动
- 答案：D。
- 详解：数据仓库是面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，是为决策支持系统服务的，它不是事务驱动，而是面向分析需求驱动的，事务型数据库主要是事务驱动，侧重于日常业务操作的处理，如订单处理、库存管理等，而数据仓库重点是对大量历史数据进行分析，为企业决策提供支持。
2、在数据挖掘中，用于发现数据集中不同属性之间的关联规则的技术是（ ）
- A. 分类
- B. 聚类
- C. 关联规则挖掘
- D. 异常检测
- 答案：C。
- 详解：关联规则挖掘旨在发现数据集中不同属性之间有趣的关联关系，例如在超市销售数据中，发现购买面包的顾客同时也购买牛奶的关联规则，分类是将数据对象划分到不同的类别中；聚类是将数据对象按照相似性划分为不同的簇；异常检测是找出数据集中明显偏离其他数据对象的异常数据。
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多选题
1、数据仓库中的数据ETL过程包括（ ）
- A. 抽取（Extract）
- B. 转换（Transform）
- C. 加载（Load）
- D. 加密（Encrypt）
- 答案：ABC。
- 详解：ETL过程是构建数据仓库的关键步骤，抽取是从数据源（如各种业务数据库）中获取数据；转换是对抽取的数据进行清洗、转换（如数据格式转换、数据标准化等）操作，以符合数据仓库的要求；加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中，而加密不是ETL过程的常规步骤，虽然在某些安全要求较高的场景下可能会涉及数据加密，但它不属于ETL的基本流程。
2、以下属于数据挖掘任务的有（ ）
- A. 预测
- B. 描述
- C. 优化
- D. 可视化
- 答案：ABC。
- 详解：预测是根据历史数据预测未来的值，例如根据过去的销售数据预测未来的销售量；描述是对数据特征进行概括和总结，如计算数据的均值、中位数等统计特征；优化是寻找数据中的最优解，例如在生产调度中寻找最优的生产安排，可视化是一种展示数据挖掘结果的手段，而不是数据挖掘任务本身，它有助于用户理解数据挖掘的结果，但不直接属于数据挖掘的核心任务。
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简答题
1、简述数据仓库的体系结构。
- 答案：数据仓库的体系结构通常包括数据源、数据抽取、转换和加载（ETL）工具、数据存储（数据仓库数据库）、元数据管理和数据访问工具等部分。
- 详解：数据源是数据仓库数据的来源，包括企业内部的各种业务数据库（如销售数据库、财务数据库等）、外部数据源（如市场调研报告等），ETL工具负责从数据源抽取数据，进行清洗、转换等操作后加载到数据仓库中，数据仓库数据库是存储数据的地方，它采用适合分析的结构（如星型模式、雪花模式等），元数据管理记录了数据仓库中的数据定义、数据来源、转换规则等信息，对于数据仓库的管理和维护非常重要，数据访问工具则用于用户对数据仓库中的数据进行查询、分析和报表生成等操作，如SQL查询工具、OLAP（联机分析处理）工具等。
2、解释数据挖掘中的分类算法的基本原理，并列举两种常见的分类算法。
- 答案：分类算法的基本原理是根据已知类别的训练数据构建分类模型，然后利用该模型对未知类别的数据进行分类。
- 详解：在训练阶段，分类算法分析训练数据集中的特征和类别标签之间的关系，在一个判断邮件是否为垃圾邮件的分类任务中，训练数据集包含邮件的各种特征（如发件人地址、邮件主题中的关键词等）以及邮件是否为垃圾邮件的标签（是或否），分类算法通过分析这些数据来构建一个分类模型，常见的分类算法有决策树算法和朴素贝叶斯算法，决策树算法通过构建一棵决策树来对数据进行分类，树的每个节点是一个属性测试，根据测试结果将数据划分到不同的分支，朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设各个特征之间相互独立，计算每个类别的后验概率，然后将数据分类到概率最大的类别中。
论述题
1、论述数据挖掘在电子商务中的应用，并举例说明。
- 答案：数据挖掘在电子商务中有广泛的应用，包括客户细分、商品推荐、销售预测等方面。
- 详解：
- 客户细分：通过对客户的购买行为、浏览历史、地理位置等数据进行挖掘，可以将客户划分为不同的群体，根据客户的购买频率和购买金额，可以将客户分为高价值客户、普通客户和潜在客户，对于高价值客户，电子商务企业可以提供专属的优惠和服务，以提高客户忠诚度。
- 商品推荐：利用关联规则挖掘等技术，发现不同商品之间的关联关系，在亚马逊网站上，当用户购买了某本图书后，网站会根据其他购买了该书的用户的购买行为，推荐相关的图书，这是通过分析大量用户的购买数据，发现图书之间的关联规则，如购买《数据结构》这本书的用户也经常购买《算法导论》。
- 销售预测：根据历史销售数据、市场趋势、季节性因素等进行数据挖掘，预测未来的销售量，对于一家销售服装的电子商务企业，通过分析过去几年的销售数据，发现夏季T恤的销售量在每年的6 - 8月会达到高峰，并且与气温、流行趋势等因素有关，利用这些数据构建预测模型，可以提前安排库存、制定促销策略等，以应对销售高峰。
数据仓库与数据挖掘在现代企业的决策支持、业务优化等方面发挥着至关重要的作用，通过合理构建数据仓库和运用数据挖掘技术，可以为企业带来巨大的商业价值。
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