本文目录导读：
简答题
1、数据仓库与数据库有何区别？
数据仓库与数据库的主要区别在于：
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（1）数据仓库是面向主题的，数据库是面向应用的；
（2）数据仓库是集成的，数据库是分离的；
（3）数据仓库是非易失的，数据库是易失的；
（4）数据仓库是随时间变化的，数据库是静态的。
2、数据挖掘有哪些基本方法？
数据挖掘的基本方法包括：
（1）关联规则挖掘；
（2）聚类分析；
（3）分类与预测；
（4）异常检测；
（5）序列模式挖掘。
3、什么是数据仓库的粒度？
数据仓库的粒度是指数据仓库中数据粒度的大小，分为以下几种：
（1）细粒度：数据粒度较小，如单个记录；
（2）粗粒度：数据粒度较大，如汇总数据；
（3）混合粒度：细粒度和粗粒度的结合。
4、数据仓库有哪些关键技术？
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数据仓库的关键技术包括：
（1）数据仓库架构；
（2）数据集成；
（3）数据仓库建模；
（4）数据仓库查询与分析；
（5）数据仓库管理。
5、什么是数据挖掘的预处理阶段？
数据挖掘的预处理阶段主要包括以下内容：
（1）数据清洗：去除噪声、缺失值和异常值；
（2）数据集成：将多个数据源中的数据整合到一个数据集中；
（3）数据变换：将数据转换为适合挖掘算法的格式；
（4）数据归一化：调整数据规模，使其在同一量级内。
论述题
1、论述数据仓库在企业管理中的应用。
数据仓库在企业管理中的应用主要体现在以下几个方面：
（1）支持企业决策：通过数据仓库，企业可以全面、系统地了解企业的运营状况，为决策提供有力支持；
（2）提高数据质量：数据仓库通过数据清洗、集成和变换等手段，提高数据质量，为数据挖掘提供高质量的数据；
（3）优化业务流程：数据仓库可以帮助企业优化业务流程，提高运营效率；
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（4）风险控制：通过数据仓库，企业可以实时监控风险，及时采取措施，降低风险损失。
2、论述数据挖掘在金融领域的应用。
数据挖掘在金融领域的应用主要体现在以下几个方面：
（1）信用评估：通过数据挖掘技术，金融机构可以对客户的信用状况进行评估，降低信用风险；
（2）反欺诈：数据挖掘可以帮助金融机构识别和防范欺诈行为，保障金融安全；
（3）投资分析：数据挖掘技术可以帮助金融机构分析市场趋势，为投资决策提供支持；
（4）客户关系管理：通过数据挖掘，金融机构可以了解客户需求，提高客户满意度，增加客户粘性。
案例分析
1、案例背景：某大型零售企业希望通过数据仓库和数据分析，提高销售业绩。
（1）数据仓库建设：企业建立数据仓库，收集销售数据、客户数据、产品数据等，为数据分析提供数据基础；
（2）数据分析：通过数据挖掘技术，分析销售数据、客户数据、产品数据等，找出销售业绩低的原因；
（3）优化策略：根据分析结果，企业调整营销策略，提高销售业绩。
2、案例分析：
（1）数据仓库建设：企业通过数据仓库，实现了数据集中管理，提高了数据质量；
（2）数据分析：数据挖掘技术帮助企业发现销售业绩低的原因，如产品滞销、客户流失等；
（3）优化策略：企业根据分析结果，调整营销策略，如增加促销活动、优化产品结构等，提高了销售业绩。
通过数据仓库和数据分析，企业实现了数据驱动决策，提高了运营效率，实现了业务目标。
标签： #数据仓库与数据挖掘第三版课后答案
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