本文目录导读：
《数据仓库与数据挖掘第三版》是我国数据仓库与数据挖掘领域的经典教材，由张基温、张春晓、杨文杰等编著，本书全面系统地介绍了数据仓库与数据挖掘的基本概念、技术方法和应用实例，为广大读者提供了宝贵的参考资料，本文将从核心概念解析与课后答案探讨两个方面，对本书进行简要介绍。
核心概念解析
1、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、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，其主要特点如下：
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（1）面向主题：数据仓库的数据组织以业务主题为中心，便于用户理解和使用。
（2）集成：数据仓库中的数据来自多个源系统，经过清洗、转换和集成后形成统一的数据视图。
（3）稳定：数据仓库中的数据经过严格的质量控制，保证数据的准确性和一致性。
（4）随时间变化：数据仓库中的数据不断更新，以反映业务发展变化。
2、数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有价值信息的过程，主要包括以下步骤：
（1）数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等。
（2）数据挖掘：包括关联规则挖掘、聚类分析、分类、预测等。
（3）结果评估：对挖掘结果进行评估，包括准确率、召回率、F1值等。
3、数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库是数据挖掘的基础，为数据挖掘提供了稳定、高质量的数据源，数据挖掘则是对数据仓库中的数据进行深入分析，从中提取有价值的信息，为决策提供支持。
课后答案探讨
1、课后习题解答
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本书课后习题分为选择题、填空题、简答题和编程题等多种类型，涵盖了数据仓库与数据挖掘的基本概念、技术方法和应用实例，以下列举部分习题及解答：
（1）选择题：数据仓库的主要特点不包括（ ）
A. 面向主题 B. 集成 C. 可扩展 D. 可更新
答案：C
解析：数据仓库的主要特点包括面向主题、集成、稳定和随时间变化，可扩展不属于其特点。
（2）填空题：数据挖掘的基本步骤包括________、________、________。
答案：数据预处理、数据挖掘、结果评估
解析：数据挖掘的基本步骤包括数据预处理、数据挖掘和结果评估，这三个步骤相互关联，共同完成数据挖掘过程。
（3）简答题：简述数据仓库与数据挖掘的关系。
答案：数据仓库为数据挖掘提供了稳定、高质量的数据源，数据挖掘则是对数据仓库中的数据进行深入分析，从中提取有价值的信息，为决策提供支持。
2、答案解析
本书课后答案提供了详细的解析，帮助读者理解习题内容，以下列举部分习题答案解析：
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（1）编程题：编写一个简单的数据挖掘程序，实现关联规则挖掘。
答案解析：需要定义数据集，包括商品、购买记录等信息，使用关联规则挖掘算法（如Apriori算法）对数据集进行挖掘，找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则。
（2）简答题：简述数据仓库的设计原则。
答案解析：数据仓库的设计原则包括：
①业务驱动：以业务需求为导向，确保数据仓库的设计符合实际业务需求。
②模块化设计：将数据仓库分为多个模块，降低系统复杂度，便于维护和扩展。
③数据质量：确保数据仓库中的数据质量，包括准确性、完整性、一致性等。
④性能优化：对数据仓库进行性能优化，提高查询效率。
《数据仓库与数据挖掘第三版》是一本优秀的教材，为读者提供了全面、系统的数据仓库与数据挖掘知识，通过学习本书，读者可以深入了解数据仓库与数据挖掘的基本概念、技术方法和应用实例，为实际工作提供有力支持，本文对本书的核心概念进行了解析，并对部分课后答案进行了探讨，希望能对读者有所帮助。
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