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《数据仓库与数据挖掘应用教程》是一本旨在帮助读者全面了解数据仓库与数据挖掘技术的入门级教材，本书由黄德才教授撰写，深受广大读者喜爱，本文将从课后答案的角度，对黄德才版《数据仓库与数据挖掘应用教程》进行深入解析，帮助读者更好地掌握数据仓库与数据挖掘的核心知识。
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数据仓库与数据挖掘概述
1、数据仓库
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持管理决策，数据仓库的主要特点包括：
（1）集成性：数据仓库将来自多个数据源的数据进行整合，为用户提供统一的数据视图。
（2）主题性：数据仓库按照业务主题组织数据，便于用户进行查询和分析。
（3）非易失性：数据仓库中的数据是经过清洗和转换的，保证了数据的准确性和一致性。
（4）时间序列：数据仓库存储了历史数据，便于用户进行趋势分析和预测。
2、数据挖掘
数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的方法，数据挖掘技术包括：
（1）关联规则挖掘：找出数据集中不同属性之间的关联关系。
（2）聚类分析：将相似的数据对象归为一类，以便于分析。
（3）分类与预测：根据已知数据对未知数据进行分类或预测。
（4）异常检测：识别数据集中的异常值，以便于进一步分析。
三、黄德才版《数据仓库与数据挖掘应用教程》课后答案解析
1、数据仓库设计
（1）数据仓库设计原则
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黄德才版《数据仓库与数据挖掘应用教程》提出了以下数据仓库设计原则：
①分层设计：数据仓库分为数据源层、数据集成层、数据存储层和数据访问层。
②主题设计：按照业务主题组织数据，便于用户查询和分析。
③数据质量设计：保证数据仓库中数据的准确性和一致性。
④粒度设计：根据业务需求确定数据的粒度，平衡查询性能和存储空间。
（2）数据仓库设计方法
黄德才版《数据仓库与数据挖掘应用教程》介绍了以下数据仓库设计方法：
①ER模型法：通过ER模型描述业务实体及其关系，为数据仓库设计提供依据。
②维度建模法：根据业务需求确定维度和度量，设计数据仓库结构。
2、数据挖掘技术
（1）关联规则挖掘
黄德才版《数据仓库与数据挖掘应用教程》介绍了以下关联规则挖掘算法：
①Apriori算法：通过频繁项集生成关联规则。
②FP-growth算法：通过挖掘频繁模式生成关联规则。
（2）聚类分析
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黄德才版《数据仓库与数据挖掘应用教程》介绍了以下聚类分析算法：
①K-means算法：通过迭代计算聚类中心，将数据对象分配到不同的聚类。
②层次聚类算法：通过层次结构将数据对象划分为不同的聚类。
（3）分类与预测
黄德才版《数据仓库与数据挖掘应用教程》介绍了以下分类与预测算法：
①决策树算法：通过树形结构对数据进行分类或预测。
②支持向量机算法：通过寻找最优的超平面对数据进行分类或预测。
（4）异常检测
黄德才版《数据仓库与数据挖掘应用教程》介绍了以下异常检测算法：
①基于距离的异常检测：通过计算数据对象与聚类中心的距离来识别异常。
②基于密度的异常检测：通过计算数据对象周围邻居的密度来识别异常。
黄德才版《数据仓库与数据挖掘应用教程》是一本具有较高实用价值的教材，通过对课后答案的解析，读者可以更好地掌握数据仓库与数据挖掘的核心知识，在实际应用中，结合具体业务场景，灵活运用所学知识，将为数据仓库与数据挖掘技术在企业中的应用提供有力支持。
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