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、稳定的、随时间不断变化的数据集合，用于支持管理决策，数据仓库具有以下特点：
1、面向主题：数据仓库中的数据是按照业务主题进行组织的，如销售、库存、客户等。
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2、集成的：数据仓库中的数据来源于多个异构的数据源，经过清洗、转换和整合，形成一个统一的数据视图。
3、稳定的：数据仓库中的数据经过处理，保证了数据的准确性和一致性。
4、随时间不断变化：数据仓库中的数据会随着时间的推移而不断更新，以反映业务活动的最新情况。
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，旨在发现数据背后的规律和知识，数据挖掘具有以下特点：
1、自主性：数据挖掘过程不需要人工干预，能够自动从数据中提取知识。
2、隐蔽性：数据挖掘过程中，数据中的噪声和异常值会被自动处理，提取出的知识具有隐蔽性。
3、交互性：数据挖掘过程需要与用户进行交互，以便更好地理解挖掘结果。
4、可视化：数据挖掘结果可以通过图表、图形等形式进行可视化展示，方便用户理解。
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数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库和数据挖掘是相辅相成的，数据仓库为数据挖掘提供了数据基础，而数据挖掘则为数据仓库提供了价值，以下是数据仓库与数据挖掘之间的关系：
1、数据仓库为数据挖掘提供数据支持：数据挖掘需要大量的数据作为基础，数据仓库存储了大量的业务数据，为数据挖掘提供了丰富的数据资源。
2、数据挖掘对数据仓库进行优化：数据挖掘可以发现数据仓库中的潜在问题和不足，为数据仓库的优化提供依据。
3、数据仓库与数据挖掘协同工作：在数据仓库的基础上进行数据挖掘，挖掘出有价值的信息，再反馈到数据仓库中，形成一个闭环的流程。
数据仓库与数据挖掘的核心知识点解析
1、数据仓库设计：数据仓库设计包括主题设计、数据模型设计、数据集成设计等，主题设计是确定数据仓库中的主题领域；数据模型设计是设计数据仓库中的数据模型；数据集成设计是将数据源中的数据转换为数据仓库中的数据。
2、数据挖掘技术：数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，分类是将数据分为不同的类别；聚类是将数据划分为相似的数据簇；关联规则挖掘是找出数据之间的关联关系；异常检测是发现数据中的异常值。
3、数据挖掘应用：数据挖掘应用包括客户关系管理、市场细分、风险评估等，客户关系管理旨在提高客户满意度；市场细分是针对不同客户群体制定相应的营销策略；风险评估是评估业务风险，为决策提供依据。
数据仓库与数据挖掘第三版课后答案深度解读
以下是《数据仓库与数据挖掘》第三版课后部分习题的答案及解析：
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1、简述数据仓库的特点。
答案：数据仓库具有面向主题、集成、稳定、随时间不断变化的特点。
解析：数据仓库的设计目标是满足业务需求，因此其特点应围绕业务需求展开，面向主题是指数据仓库中的数据按照业务主题进行组织；集成是指数据仓库中的数据来源于多个异构的数据源；稳定是指数据仓库中的数据经过处理，保证了数据的准确性和一致性；随时间不断变化是指数据仓库中的数据会随着时间的推移而不断更新。
2、简述数据挖掘的特点。
答案：数据挖掘具有自主性、隐蔽性、交互性、可视化的特点。
解析：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，其特点应围绕提取信息的过程展开，自主性是指数据挖掘过程不需要人工干预；隐蔽性是指数据挖掘过程中，数据中的噪声和异常值会被自动处理；交互性是指数据挖掘过程需要与用户进行交互；可视化是指数据挖掘结果可以通过图表、图形等形式进行可视化展示。
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