本摘要涉及《数据仓库与数据挖掘》期末考试题库，包含试题及答案解析，旨在深入探讨数据价值挖掘，强化决策能力。
本文目录导读：
选择题（每题2分，共20分）
1、以下哪个不是数据仓库的特点？
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A. 数据量庞大
B. 数据类型多样
C. 数据结构复杂
D. 数据更新速度快
答案：D
解析：数据仓库的数据通常是历史数据，具有稳定性和持久性，更新速度相对较慢。
2、以下哪个不是数据挖掘的任务？
A. 聚类
B. 分类
C. 关联规则挖掘
D. 数据清洗
答案：D
解析：数据清洗是数据预处理的一部分，不属于数据挖掘的任务。
3、以下哪个不是数据仓库的设计阶段？
A. 需求分析
B. 数据建模
C. ETL（抽取、转换、加载）过程
D. 数据可视化
答案：D
解析：数据可视化是数据仓库应用的一部分，不属于数据仓库的设计阶段。
4、以下哪个不是数据挖掘的方法？
A. 线性回归
B. 决策树
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C. 朴素贝叶斯
D. KNN
答案：D
解析：KNN（K-近邻算法）是一种机器学习方法，不属于数据挖掘的方法。
5、以下哪个不是数据仓库的数据类型？
A. 结构化数据
B. 半结构化数据
C. 非结构化数据
D. 混合数据
答案：D
解析：混合数据是指结构化、半结构化和非结构化数据混合在一起的数据，不属于单一的数据类型。
填空题（每题2分，共20分）
1、数据仓库的三个主要目标是______、______和______。
答案：数据集成、数据存储、数据访问
解析：数据仓库的三个主要目标是实现数据的集成、存储和高效访问，以满足决策分析的需求。
2、ETL过程中的“T”代表______。
答案：转换
解析：ETL（Extract、Transform、Load）过程是指从源系统中抽取数据，进行转换处理，然后加载到目标系统中。“T”代表转换。
3、数据挖掘中的“KNN”算法中，“K”代表______。
答案：K个
解析：KNN（K-近邻算法）是一种基于距离的最近邻分类算法，K”代表K个最近的邻居。
4、数据仓库的数据源包括______、______和______。
答案：内部数据源、外部数据源、中间数据源
解析：数据仓库的数据源包括内部数据源（如企业内部数据库）、外部数据源（如互联网数据）和中间数据源（如数据集成平台）。
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5、数据挖掘中的“聚类”算法主要应用于______。
答案：数据分类
解析：聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于对数据进行分类和分组。
简答题（每题10分，共30分）
1、简述数据仓库的设计过程。
答案：数据仓库的设计过程主要包括以下步骤：
（1）需求分析：明确数据仓库的建设目标和需求。
（2）数据建模：设计数据仓库的数据模型，包括星型模型、雪花模型等。
（3）ETL过程：进行数据的抽取、转换和加载，实现数据仓库的数据集成。
（4）数据仓库构建：构建数据仓库的存储结构，包括数据库、数据仓库软件等。
（5）数据仓库应用：开发数据仓库的应用系统，如报表、仪表盘等。
2、简述数据挖掘中的关联规则挖掘方法。
答案：关联规则挖掘是一种发现数据之间潜在关联的方法，主要方法包括：
（1）频繁项集挖掘：找出数据中出现频率较高的项集。
（2）关联规则生成：根据频繁项集生成关联规则。
（3）规则评估：评估关联规则的质量，如支持度、置信度等。
3、简述数据仓库在企业管理中的作用。
答案：数据仓库在企业管理中具有以下作用：
（1）辅助决策：为管理层提供全面、准确的数据支持，提高决策效率。
（2）业务分析：对业务数据进行深入分析，发现潜在问题和机会。
（3）风险控制：通过数据仓库对风险进行监控和管理，降低企业风险。
（4）客户关系管理：对客户数据进行整合和分析，提升客户满意度。
（5）绩效评估：对企业的经营状况进行评估，为管理层提供改进建议。
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