本文目录导读：
数据仓库概述
1、数据仓库的定义：数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持决策的数据集合。
2、数据仓库的特点：
（1）集成性：数据仓库的数据来自多个源，经过清洗、转换、集成等过程，形成统一的数据视图。
（2）面向主题：数据仓库的设计围绕业务主题展开，有利于用户快速获取所需信息。
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（3）非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改。
（4）支持决策：数据仓库为用户提供数据支持，帮助他们做出更合理的决策。
数据挖掘概述
1、数据挖掘的定义：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。
2、数据挖掘的方法：
（1）关联规则挖掘：找出数据间的关系，如购物篮分析。
（2）分类挖掘：根据已有数据对未知数据进行分类，如信贷风险评估。
（3）聚类挖掘：将数据划分为若干个类别，如客户细分。
（4）预测挖掘：根据历史数据预测未来趋势，如股票价格预测。
数据仓库与数据挖掘的关系
1、数据仓库是数据挖掘的基础：数据挖掘需要大量数据作为支撑，数据仓库提供了这样的数据资源。
2、数据挖掘是数据仓库的价值体现：通过数据挖掘，可以挖掘出数据仓库中的有价值信息，为决策提供支持。
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数据仓库与数据挖掘期末试题及答案解析
1、试题一：简述数据仓库的三个主要特点。
答案：数据仓库的三个主要特点为集成性、面向主题和非易失性。
2、试题二：数据挖掘的主要方法有哪些？
答案：数据挖掘的主要方法有关联规则挖掘、分类挖掘、聚类挖掘和预测挖掘。
3、试题三：简述数据仓库与数据挖掘的关系。
答案：数据仓库与数据挖掘的关系主要体现在两个方面：一是数据仓库为数据挖掘提供数据资源；二是数据挖掘是数据仓库价值体现。
4、试题四：请举例说明数据仓库在某个行业中的应用。
答案：以金融行业为例，数据仓库可以应用于客户关系管理、风险管理、营销分析等方面。
5、试题五：请简述数据挖掘在数据仓库中的作用。
答案：数据挖掘在数据仓库中的作用主要体现在以下几个方面：
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（1）发现数据间的关联关系，为决策提供支持；
（2）对数据进行分类，便于管理和分析；
（3）预测未来趋势，为决策提供依据。
复习要点
1、理解数据仓库和数据挖掘的基本概念、特点和方法；
2、掌握数据仓库与数据挖掘的关系，以及它们在各个行业中的应用；
3、熟悉数据仓库的架构和设计方法，以及数据挖掘的技术流程；
4、了解数据仓库与数据挖掘在实际项目中的应用案例，提高实际操作能力。
通过以上解析和复习要点，相信大家对数据仓库与数据挖掘有了一定的了解，在期末考试中，希望同学们能够运用所学知识，顺利通过考试。
标签： #数据仓库与数据挖掘复习
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