本资料为数据仓库与数据挖掘课程期末考试题，包括选择题及核心概念与实践应用解析，旨在帮助学习者巩固数据仓库与数据挖掘相关知识，提升解题能力。
本文目录导读：
选择题解析
1、以下哪个不是数据仓库的基本特征？
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A. 数据集成
B. 数据一致性
C. 数据冗余
D. 数据实时性
答案：C，数据仓库的特点之一是数据集成，即将来自不同源的数据进行整合；数据一致性确保数据在仓库中的一致性；数据冗余是为了提高查询性能而引入的；而数据实时性并不是数据仓库的基本特征，因为数据仓库的数据通常是历史数据。
2、下列哪项不属于数据挖掘的技术方法？
A. 聚类分析
B. 决策树
C. 神经网络
D. 数据仓库
答案：D，数据挖掘是通过对数据进行分析来发现隐藏的模式和知识的过程，常用的技术方法包括聚类分析、决策树和神经网络等，数据仓库本身是一个存储和管理数据的系统，而不是数据挖掘的技术方法。
3、以下哪种数据模型不适合用于数据仓库？
A. 星型模型
B. 雪花模型
C. 多维数据模型
D. 关系型数据模型
答案：D，数据仓库通常使用星型模型或雪花模型来组织数据，这些模型将数据以多维的方式展现，便于分析和查询，多维数据模型是数据仓库的一种数据表示方法，而关系型数据模型是传统数据库使用的数据模型，不适合直接用于数据仓库。
4、数据挖掘中的“数据清洗”步骤主要目的是什么？
A. 去除重复数据
B. 填补缺失值
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C. 发现异常值
D. 以上都是
答案：D，数据清洗是数据挖掘过程中的重要步骤，其目的是去除重复数据、填补缺失值和发现异常值，以确保数据质量，提高挖掘结果的准确性。
5、下列哪种算法适用于处理不平衡数据集？
A. K最近邻算法
B. 决策树算法
C. 支持向量机算法
D. 以上都是
答案：D，不平衡数据集在分类问题中较为常见，K最近邻算法、决策树算法和支持向量机算法等都可以通过调整参数或使用特定的处理方法来应对不平衡数据集。
6、以下哪种方法可以降低数据挖掘模型的过拟合风险？
A. 增加训练数据
B. 减少模型复杂度
C. 使用交叉验证
D. 以上都是
答案：D，增加训练数据、减少模型复杂度和使用交叉验证都是降低数据挖掘模型过拟合风险的有效方法。
7、下列哪种数据挖掘任务属于监督学习？
A. 聚类分析
B. 联合分析
C. 分类
D. 关联规则挖掘
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答案：C，分类是数据挖掘中的监督学习任务，它通过学习输入数据与输出标签之间的关系来预测未知数据的类别。
8、以下哪种数据挖掘任务属于无监督学习？
A. 聚类分析
B. 分类
C. 联合分析
D. 关联规则挖掘
答案：A，聚类分析是无监督学习任务，它通过发现数据中的相似性模式将数据分组。
9、下列哪种数据挖掘方法适用于时间序列数据分析？
A. 聚类分析
B. 关联规则挖掘
C. 回归分析
D. 以上都是
答案：C，回归分析是适用于时间序列数据分析的方法，它通过建立时间序列数据与某个变量之间的关系来预测未来的趋势。
10、以下哪种数据挖掘工具支持可视化分析？
A. RapidMiner
B. Weka
C. KNIME
D. 以上都是
答案：D，RapidMiner、Weka和KNIME等数据挖掘工具都支持可视化分析，用户可以通过图形界面直观地查看数据挖掘过程和结果。
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