本教程提供数据仓库与数据挖掘课程答案解析，包括课后题解答及核心概念深入剖析，旨在帮助学生掌握数据仓库与数据挖掘相关知识，提升实践能力。
本文目录导读：
数据仓库概述
数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持管理决策，它将来自多个异构数据源的数据进行整合、清洗、转换和存储，为用户提供统一的数据视图，数据仓库具有以下特点：
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1、面向主题：数据仓库按照企业业务需求，将相关数据组织成主题，便于用户查询和分析。
2、集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据冗余，保证数据一致性。
3、非易失性：数据仓库中的数据一旦进入，将不会轻易删除或修改，保证数据的完整性和可靠性。
4、时间序列：数据仓库中的数据按照时间顺序组织，便于用户分析数据随时间的变化趋势。
数据挖掘概述
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估等步骤，数据挖掘的主要任务包括：
1、聚类：将相似的数据对象划分为若干个类别，以便更好地理解数据分布。
2、分类：将数据对象划分为预定义的类别，为预测和决策提供支持。
3、联合分析：分析数据之间的关系，发现潜在关联规则。
4、时序分析：分析数据随时间的变化趋势，预测未来趋势。
数据仓库与数据挖掘应用教程课后题答案详解
1、数据仓库的四个特点是什么？
答：数据仓库的四个特点是面向主题、集成、非易失性和时间序列。
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2、数据挖掘的主要任务有哪些？
答：数据挖掘的主要任务包括聚类、分类、联合分析和时序分析。
3、什么是数据预处理？
答：数据预处理是指在数据挖掘过程中，对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，提高数据质量和挖掘效果。
4、数据挖掘的步骤有哪些？
答：数据挖掘的步骤包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估和应用。
5、什么是特征选择？
答：特征选择是从原始数据中筛选出对挖掘任务有重要影响的数据特征，提高挖掘效率和准确性。
6、什么是模型选择？
答：模型选择是根据挖掘任务和数据特点，选择合适的算法和模型进行数据挖掘。
7、什么是模型评估？
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答：模型评估是对挖掘结果进行评价，以判断模型是否满足预期目标。
8、什么是关联规则挖掘？
答：关联规则挖掘是发现数据项之间的潜在关联规则，帮助用户发现数据中的有价值信息。
9、什么是分类挖掘？
答：分类挖掘是将数据对象划分为预定义的类别，为预测和决策提供支持。
10、什么是聚类挖掘？
答：聚类挖掘是将相似的数据对象划分为若干个类别，以便更好地理解数据分布。
数据仓库与数据挖掘是现代信息技术中的重要领域，它们在各个行业中发挥着重要作用，通过对数据仓库与数据挖掘核心概念的理解和应用，可以帮助企业更好地利用数据资源，提高决策水平，本文对数据仓库与数据挖掘应用教程中的核心概念和课后题进行了详细解析，希望能对读者有所帮助。
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