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选择题
1、数据仓库中，数据粒度指的是（ ）。
A. 数据的存储方式
B. 数据的抽象程度
C. 数据的存储结构
D. 数据的更新频率
答案：B
解析：数据粒度是指数据抽象的程度，表示数据的最小粒度，如事务、日、月、年等，数据粒度越小，表示数据越详细，但存储和处理的数据量也越大。
2、下列哪项不属于数据挖掘的预处理步骤？（ ）
A. 数据清洗
B. 数据集成
C. 数据规约
D. 数据转换
答案：C
解析：数据挖掘的预处理步骤包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归一化，数据规约不属于数据挖掘的预处理步骤。
3、在数据挖掘过程中，下列哪种算法属于无监督学习算法？（ ）
A. 决策树
B. K-最近邻
C. 支持向量机
D. 随机森林
答案：B
解析：K-最近邻算法是一种无监督学习算法，用于找出与待分类样本最相似的样本，并根据这些样本进行分类。
4、下列哪项不属于数据仓库的数据类型？（ ）
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A. 结构化数据
B. 半结构化数据
C. 非结构化数据
D. 关联数据
答案：D
解析：数据仓库的数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，关联数据不属于数据仓库的数据类型。
5、在数据仓库中，下列哪种操作称为数据切片？（ ）
A. 数据透视
B. 数据切片
C. 数据立方体
D. 数据立方体切片
答案：B
解析：数据切片是指在数据立方体中，对某一维度进行切割，获取该维度下所有可能的数据子集。
填空题
1、数据仓库的主要功能是（ ）。
答案：数据集成、数据存储、数据管理和数据查询。
解析：数据仓库的主要功能包括数据集成、数据存储、数据管理和数据查询，以满足用户对数据的分析需求。
2、数据挖掘中的分类算法有（ ）、（ ）、（ ）等。
答案：决策树、K-最近邻、支持向量机。
解析：数据挖掘中的分类算法包括决策树、K-最近邻和支持向量机等，它们分别适用于不同的场景和数据类型。
3、数据仓库的数据模型主要包括（ ）、（ ）、（ ）等。
答案：星型模型、雪花模型、事实表-维度模型。
解析：数据仓库的数据模型主要包括星型模型、雪花模型和事实表-维度模型，它们分别适用于不同的业务场景和数据结构。
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简答题
1、简述数据仓库与传统数据库的区别。
答案：
（1）数据来源不同：数据仓库的数据来源于多个业务系统，而传统数据库的数据来源于单一系统。
（2）数据结构不同：数据仓库的数据结构较为复杂，包括事实表和维度表，而传统数据库的数据结构相对简单。
（3）数据粒度不同：数据仓库的数据粒度较高，如日、月、年等，而传统数据库的数据粒度较低。
（4）数据更新频率不同：数据仓库的数据更新频率较低，而传统数据库的数据更新频率较高。
2、简述数据挖掘的步骤。
答案：
（1）问题定义：明确挖掘的目标和需求。
（2）数据准备：收集、清洗和整合数据。
（3）数据挖掘：选择合适的算法进行挖掘。
（4）结果解释：分析挖掘结果，提取有价值的信息。
（5）知识应用：将挖掘结果应用于实际业务中。
论述题
1、结合实际案例，论述数据仓库在金融行业中的应用。
答案：
在金融行业中，数据仓库的应用主要体现在以下几个方面：
（1）风险控制：通过数据仓库对客户的信用记录、交易记录等进行综合分析，评估客户的信用风险，为金融机构的风险控制提供依据。
（2）精准营销：通过对客户数据的挖掘和分析，金融机构可以了解客户的消费习惯和偏好，从而实现精准营销，提高客户满意度。
（3）产品创新：数据仓库可以帮助金融机构了解市场趋势和客户需求，为产品创新提供支持。
（4）投资决策：通过对市场数据的挖掘和分析，金融机构可以更好地把握市场机会，提高投资收益。
数据仓库在金融行业中的应用有助于金融机构提高运营效率、降低风险、提升客户满意度，实现可持续发展。
标签： #数据仓库与数据挖掘期末考试题库
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