本资料提供数据仓库与数据挖掘期末试题及答案详解，涵盖试题解析、理论与实践结合的深度解读，助你全面掌握数据仓库与数据挖掘知识。
本文目录导读：
选择题
1、下列哪项不是数据仓库的特征？
A. 时间性
B. 集成性
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C. 稳定性
D. 实时性
答案：D
解析：数据仓库具有时间性、集成性、稳定性和面向主题等特点，但不具备实时性，实时性通常是指对数据源进行实时处理和反馈，而数据仓库主要是对历史数据进行存储和分析。
2、下列哪种数据挖掘算法适用于分类问题？
A. K-means
B. Apriori
C. 决策树
D. 聚类
答案：C
解析：决策树是一种常用的分类算法，通过将数据集划分为多个子集，并基于子集的特征进行分类，K-means和聚类适用于聚类问题，Apriori适用于关联规则挖掘。
3、下列哪种数据挖掘技术可以用于预测未来趋势？
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A. 聚类
B. 关联规则
C. 时序分析
D. 决策树
答案：C
解析：时序分析是一种数据挖掘技术，通过对历史数据进行时间序列分析，预测未来的趋势和变化，聚类、关联规则和决策树等技术主要用于分类和关联分析。
简答题
1、简述数据仓库的四个主要特征。
答案：数据仓库的四个主要特征包括时间性、集成性、稳定性和面向主题。
解析：时间性是指数据仓库中的数据具有时间维度，可以追踪历史变化；集成性是指数据仓库将来自不同源的数据进行整合，提供统一的数据视图；稳定性是指数据仓库中的数据经过清洗、转换和整合，具有较高的质量；面向主题是指数据仓库围绕业务主题组织数据，方便用户查询和分析。
2、数据挖掘有哪些主要任务？
答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析、异常检测等。
解析：分类任务是根据已知数据对未知数据进行分类；聚类任务是将具有相似性的数据归为一类；关联规则挖掘是找出数据之间的关联关系；时序分析是预测未来的趋势和变化；异常检测是识别数据中的异常值。
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论述题
1、请结合实际案例，阐述数据仓库与数据挖掘在商业领域的应用。
答案：在商业领域，数据仓库与数据挖掘具有广泛的应用，以下是一个实际案例：
案例：某电商平台通过数据仓库与数据挖掘技术，实现精准营销。
（1）数据仓库建设：电商平台收集用户浏览、购买、评价等行为数据，构建数据仓库，为数据挖掘提供数据基础。
（2）数据挖掘：利用数据挖掘技术，分析用户行为，挖掘用户喜好、购买习惯等特征。
（3）精准营销：根据用户喜好和购买习惯，为用户推荐个性化商品，提高转化率。
（4）效果评估：通过数据仓库中的数据，评估精准营销的效果，优化营销策略。
解析：通过数据仓库与数据挖掘技术，电商平台可以深入了解用户需求，实现精准营销，提高用户满意度和转化率，这充分体现了数据仓库与数据挖掘在商业领域的价值。
数据仓库与数据挖掘是现代信息技术的重要组成部分，通过本题的解析，有助于学生深入理解数据仓库与数据挖掘的理论和实践，为实际应用打下坚实基础。
标签： #数据挖掘试题解析
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