本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库与数据挖掘技术在各行各业的应用越来越广泛，为了帮助读者更好地掌握数据挖掘的核心技巧，我国著名学者李春葆编著了《数据仓库与数据挖掘应用教程》一书，本文将针对该书课后答案进行深度解析，以期为读者提供有益的参考。
课后答案概述
《数据仓库与数据挖掘应用教程》课后答案主要针对书中各个章节的习题进行解答，内容涵盖了数据仓库、数据挖掘的基本概念、技术方法、应用实例等多个方面，以下将从几个章节的课后答案进行解析，以展示该书的特点和优势。
1、第一章：数据仓库概述
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课后答案中，李春葆首先介绍了数据仓库的定义、特点以及与数据库的区别，针对习题中的判断题，他明确指出数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的，并且支持查询和分析，对于选择题，他强调数据仓库的数据源包括内部数据和外部数据，并列举了常见的内部数据源和外部数据源。
2、第二章：数据仓库设计
本章课后答案主要针对数据仓库设计方法、维度建模、事实表设计等内容进行解答，对于习题中的简答题，李春葆详细阐述了维度建模的步骤和注意事项，并介绍了星型模型和雪花模型的区别，在选择题中，他强调了事实表设计的重要性，并指出事实表中的度量值应具有业务含义。
3、第三章：数据挖掘技术
本章课后答案主要针对数据挖掘的基本概念、常用算法以及应用场景进行解析，对于习题中的判断题，他明确指出数据挖掘的目标是从大量数据中提取有价值的信息，在选择题中，他详细介绍了决策树、支持向量机、聚类等常用算法，并列举了它们的应用场景。
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4、第四章：数据挖掘应用实例
本章课后答案主要针对实际应用中的数据挖掘案例进行解析，针对习题中的简答题，李春葆以电商推荐系统为例，详细介绍了数据挖掘在个性化推荐中的应用，在选择题中，他分析了案例中的数据挖掘流程，并指出数据挖掘在解决实际问题时的重要性。
《数据仓库与数据挖掘应用教程》李春葆版课后答案具有以下特点：
全面：涵盖了数据仓库、数据挖掘的基本概念、技术方法、应用实例等多个方面，有助于读者全面了解数据挖掘领域。
2、解析深入：针对课后习题进行深入解析，帮助读者理解知识点，提高实际操作能力。
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3、注重实践：结合实际应用案例，使读者能够将所学知识应用到实际工作中。
《数据仓库与数据挖掘应用教程》李春葆版课后答案是一本值得读者参考的佳作，通过深入学习该书课后答案，相信读者能够掌握数据挖掘的核心技巧，为我国大数据产业的发展贡献力量。
标签： #数据仓库与数据挖掘应用教程课后答案
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