数据仓库与数据挖掘填空题及答案解析
一、填空题
1、数据仓库的体系结构通常包括数据源、（ ）、数据存储与管理、数据处理、数据分析和数据展现等部分。
2、数据仓库的数据源包括内部数据源和（ ）。
3、数据仓库中的数据通常具有（ ）、集成性、相对稳定性和反映历史变化等特点。
4、数据挖掘的任务主要包括分类、预测、关联规则挖掘、聚类分析和（ ）等。
5、关联规则挖掘的常用算法有 Apriori 算法和（ ）算法。
6、在数据挖掘中，分类算法可以分为有监督学习和（ ）学习。
7、决策树是一种常用的分类算法，它通过构建一棵决策树来对数据进行分类，决策树的构建过程通常使用（ ）算法。
8、聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似性，而不同簇间的数据对象具有较大的（ ）。
9、主成分分析是一种常用的数据降维方法，它通过线性变换将原始数据变换到新的坐标系统中，使得新的坐标系统的坐标轴指向数据的（ ）方向。
10、数据仓库的设计过程包括概念设计、逻辑设计和（ ）设计等阶段。
11、在数据仓库的设计中，维度模型是一种常用的设计模型，它以（ ）为核心，通过定义维度和度量来描述数据。
12、数据仓库中的数据通常按照时间顺序进行存储，以便于进行（ ）分析。
13、数据挖掘中的关联规则挖掘可以发现数据中不同项之间的（ ）关系。
14、在数据挖掘中，预测是通过分析历史数据来建立模型，从而对未来的数据进行（ ）。
15、数据仓库与数据挖掘的结合可以为企业提供更深入的数据分析和决策支持，帮助企业更好地理解市场、客户和业务流程，从而提高企业的竞争力和效益。
二、答案解析
1、数据仓库的体系结构通常包括数据源、数据抽取、转换和加载（ETL）、数据存储与管理、数据处理、数据分析和数据展现等部分。
- 数据源是数据仓库的基础，它包括企业内部的各种业务系统、数据库和文件等。
- ETL 是数据仓库建设的关键环节，它负责将数据源中的数据抽取、转换和加载到数据仓库中。
- 数据存储与管理是数据仓库的核心，它负责存储和管理数据仓库中的数据。
- 数据处理是对数据仓库中的数据进行清洗、转换和聚合等操作，以便于进行数据分析。
- 数据分析是对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，以发现数据中的规律和趋势。
- 数据展现是将数据分析的结果以直观的形式展示给用户，以便于用户理解和决策。
2、数据仓库的数据源包括内部数据源和外部数据源。
- 内部数据源是企业内部的各种业务系统、数据库和文件等，它们是数据仓库的主要数据源。
- 外部数据源是企业外部的各种数据源，如互联网数据、市场调研数据等，它们可以为数据仓库提供补充和扩展的数据。
3、数据仓库中的数据通常具有面向主题、集成性、相对稳定性和反映历史变化等特点。
- 面向主题是指数据仓库中的数据是围绕着企业的某个主题或业务领域进行组织和存储的，而不是按照传统的数据库设计方法进行组织和存储的。
- 集成性是指数据仓库中的数据是从多个数据源中抽取、转换和加载过来的，它经过了清洗、转换和聚合等操作，去除了数据中的冗余和不一致性，使得数据具有更高的质量和一致性。
- 相对稳定性是指数据仓库中的数据通常是历史数据，它不会随着时间的推移而频繁地修改和删除，因此数据具有相对的稳定性。
- 反映历史变化是指数据仓库中的数据可以记录企业的历史数据，它可以反映企业的业务发展和变化情况，为企业的决策提供历史依据。
4、数据挖掘的任务主要包括分类、预测、关联规则挖掘、聚类分析和异常检测等。
- 分类是将数据对象划分到不同的类别中，它可以用于预测数据对象的类别标签。
- 预测是通过分析历史数据来建立模型，从而对未来的数据进行预测。
- 关联规则挖掘是发现数据中不同项之间的关联关系，它可以用于发现数据中的潜在模式和规则。
- 聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似性，而不同簇间的数据对象具有较大的差异。
- 异常检测是发现数据中的异常数据，它可以用于检测数据中的欺诈、错误和异常情况。
5、关联规则挖掘的常用算法有 Apriori 算法和 FP-Growth 算法。
- Apriori 算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过频繁项集的生成和剪枝来发现关联规则。
- FP-Growth 算法是一种改进的关联规则挖掘算法，它通过构建频繁项树来发现关联规则，它的效率比 Apriori 算法更高。
6、在数据挖掘中，分类算法可以分为有监督学习和无监督学习。
- 有监督学习是指在训练数据中包含了数据对象的类别标签，它通过学习数据对象的特征和类别标签之间的关系来建立分类模型。
- 无监督学习是指在训练数据中不包含数据对象的类别标签，它通过学习数据对象的特征之间的关系来发现数据中的模式和结构。
7、决策树是一种常用的分类算法，它通过构建一棵决策树来对数据进行分类，决策树的构建过程通常使用 ID3、C4.5 和 CART 等算法。
- ID3 算法是一种基于信息增益的决策树构建算法，它通过选择具有最大信息增益的属性来构建决策树。
- C4.5 算法是一种基于信息增益率的决策树构建算法，它通过选择具有最大信息增益率的属性来构建决策树。
- CART 算法是一种基于基尼指数的决策树构建算法，它通过选择具有最小基尼指数的属性来构建决策树。
8、聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇，使得同一簇内的数据对象具有较高的相似性，而不同簇间的数据对象具有较大的差异。
- 聚类分析的目的是发现数据中的自然分组结构，它可以用于数据压缩、数据可视化和异常检测等任务。
- 聚类分析的方法主要包括层次聚类、划分聚类、密度聚类和模型聚类等。
9、主成分分析是一种常用的数据降维方法，它通过线性变换将原始数据变换到新的坐标系统中，使得新的坐标系统的坐标轴指向数据的方差最大方向。
- 主成分分析的目的是减少数据的维度，同时保留数据的主要信息。
- 主成分分析的步骤主要包括数据标准化、计算协方差矩阵、计算特征值和特征向量、选择主成分和计算主成分得分等。
10、数据仓库的设计过程包括概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段。
- 概念设计是数据仓库设计的第一步，它通过对企业的业务需求和数据需求进行分析，确定数据仓库的主题域和数据模型。
- 逻辑设计是数据仓库设计的第二步，它通过对概念模型进行规范化和优化，确定数据仓库的逻辑结构和数据存储方式。
- 物理设计是数据仓库设计的第三步，它通过对逻辑模型进行物理实现和优化，确定数据仓库的物理结构和存储参数。
11、在数据仓库的设计中，维度模型是一种常用的设计模型，它以维度为核心，通过定义维度和度量来描述数据。
- 维度模型是一种面向主题的设计模型，它将数据按照主题域进行组织和存储，使得数据具有更高的可读性和可理解性。
- 维度模型中的维度是描述数据的角度或属性，它可以帮助用户更好地理解数据。
- 维度模型中的度量是描述数据的数值或数量，它可以帮助用户进行数据分析和决策。
12、数据仓库中的数据通常按照时间顺序进行存储，以便于进行时间序列分析。
- 时间序列分析是一种对时间序列数据进行分析和预测的方法，它可以帮助企业了解数据的变化趋势和规律。
- 在数据仓库中，时间序列数据通常按照时间顺序进行存储，它可以通过时间维度来进行分析和预测。
- 时间序列分析的方法主要包括趋势分析、季节性分析、周期性分析和预测分析等。
13、数据挖掘中的关联规则挖掘可以发现数据中不同项之间的关联关系。
- 关联规则挖掘是一种发现数据中不同项之间关联关系的方法，它可以用于发现数据中的潜在模式和规则。
- 关联规则挖掘的常用算法有 Apriori 算法和 FP-Growth 算法等。
- 关联规则挖掘的结果通常以关联规则的形式表示，它可以帮助企业了解数据中不同项之间的关系，从而进行更好的决策。
14、在数据挖掘中，预测是通过分析历史数据来建立模型，从而对未来的数据进行预测。
- 预测是数据挖掘中的一个重要任务，它可以帮助企业了解未来的发展趋势和变化情况，从而进行更好的决策。
- 预测的方法主要包括回归分析、时间序列分析、分类预测和聚类预测等。
- 预测的结果通常以预测值的形式表示，它可以帮助企业了解未来的数据情况，从而进行更好的决策。
15、数据仓库与数据挖掘的结合可以为企业提供更深入的数据分析和决策支持，帮助企业更好地理解市场、客户和业务流程，从而提高企业的竞争力和效益。
- 数据仓库可以存储和管理企业的历史数据，它可以为数据挖掘提供数据基础。
- 数据挖掘可以从数据仓库中发现数据中的潜在模式和规则，它可以为企业提供决策支持。
- 数据仓库与数据挖掘的结合可以帮助企业更好地理解市场、客户和业务流程，从而提高企业的竞争力和效益。
数据仓库与数据挖掘是企业数据分析和决策支持的重要工具，它们可以帮助企业更好地理解市场、客户和业务流程，从而提高企业的竞争力和效益。
评论列表