本摘要涉及数据仓库与数据挖掘期末考试内容，包括选择题和核心知识点解析。涵盖数据仓库与数据挖掘的基本概念、技术、应用等方面，旨在帮助学生复习和巩固相关知识点，为考试做好准备。
本文目录导读：
数据仓库与数据挖掘基本概念
1、数据仓库（Data Warehouse）是一种集成的、面向主题的、非易失的、用于支持管理决策的数据集合。
2、数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中通过算法和统计方法发现有用信息的过程。
3、数据仓库与数据挖掘的关系：数据仓库为数据挖掘提供数据源，数据挖掘为数据仓库提供分析结果。
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数据仓库设计
1、星型模型（Star Schema）：由事实表和维度表组成，事实表存储业务数据，维度表存储描述数据的属性。
2、雪花模型（Snowflake Schema）：在星型模型的基础上，对维度表进行规范化，进一步减少数据冗余。
3、数据仓库分层：数据仓库可以分为数据源层、数据集成层、数据仓库层和应用层。
4、ETL（Extract, Transform, Load）过程：数据仓库的数据从源系统抽取、转换和加载到数据仓库的过程。
数据挖掘技术
1、关联规则挖掘：找出数据集中元素之间的关联关系，如购物篮分析。
2、聚类分析：将数据集划分为若干个类，使得同一类内的数据相似度较高，不同类之间的数据相似度较低。
3、分类与预测：根据已有数据，对未知数据进行分类或预测，如信贷风险评估。
4、聚类分析：将数据集划分为若干个类，使得同一类内的数据相似度较高，不同类之间的数据相似度较低。
5、降维：减少数据集的维度，降低计算复杂度，如主成分分析（PCA）。
数据挖掘应用
1、客户关系管理（CRM）：通过数据挖掘分析客户需求，提高客户满意度，提高企业盈利能力。
2、风险管理：通过数据挖掘分析风险因素，降低企业风险。
3、供应链管理：通过数据挖掘优化供应链，提高企业竞争力。
4、智能推荐：根据用户行为数据，推荐用户可能感兴趣的商品或服务。
数据挖掘工具
1、R语言：一种用于统计计算和图形表示的语言，广泛应用于数据挖掘。
2、Python：一种解释型、面向对象的编程语言，具有丰富的数据挖掘库，如Scikit-learn、Pandas等。
3、SQL Server Analysis Services（SSAS）：微软公司提供的数据挖掘和分析服务。
4、IBM SPSS Modeler：IBM公司提供的数据挖掘和预测分析工具。
数据挖掘挑战
1、数据质量：数据挖掘的结果依赖于数据质量，数据质量差会影响挖掘结果的准确性。
2、数据隐私：数据挖掘过程中涉及大量用户数据，如何保护用户隐私是一个重要问题。
3、模型可解释性：数据挖掘模型往往难以解释，如何提高模型的可解释性是一个挑战。
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4、模型过拟合：数据挖掘模型过于复杂，可能导致过拟合，降低模型的泛化能力。
数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域的重要研究方向，掌握相关知识点对于从事相关工作具有重要意义，以下为选择题解析：
1、下列哪个不是数据仓库的特点？（ ）
A. 面向主题
B. 非易失
C. 时效性
D. 集成
答案：C
解析：数据仓库具有面向主题、非易失、集成等特点，但不具备时效性。
2、星型模型和雪花模型的主要区别是什么？（ ）
A. 维度表的数量
B. 数据冗余
C. 模型复杂度
D. 事实表和维度表的关系
答案：B
解析：星型模型和雪花模型的主要区别在于数据冗余，雪花模型通过规范化维度表减少数据冗余。
3、下列哪种数据挖掘技术可以用于预测用户购买行为？（ ）
A. 关联规则挖掘
B. 聚类分析
C. 分类与预测
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D. 降维
答案：C
解析：分类与预测可以用于预测用户购买行为，如通过历史购买数据预测用户未来购买偏好。
4、下列哪个不是数据挖掘工具？（ ）
A. R语言
B. Python
C. SQL Server Analysis Services
D. Excel
答案：D
解析：Excel是一种电子表格软件，不属于数据挖掘工具。
5、数据挖掘过程中，如何解决数据质量差的问题？（ ）
A. 优化数据采集
B. 数据清洗
C. 数据整合
D. 数据去噪
答案：B
解析：数据清洗是解决数据质量差问题的关键步骤，包括删除错误数据、填充缺失值、修正错误数据等。
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