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数据仓库概述
数据仓库是用于支持企业或组织决策制定的数据集合，它将分散的、异构的数据源进行整合，以提供统一的数据视图，数据仓库的特点包括：面向主题、集成性、时变性、非易失性等。
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数据挖掘概述
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，它利用各种算法和技术，从数据中发现模式、关联和预测，数据挖掘的应用领域广泛，如市场分析、信用评估、客户关系管理、疾病预测等。
数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库是数据挖掘的基础，数据挖掘是数据仓库的应用，数据仓库提供统一的数据视图，为数据挖掘提供数据支持；数据挖掘通过挖掘数据中的潜在价值，为数据仓库提供决策支持。
数据仓库与数据挖掘的关键知识点
1、数据仓库设计
数据仓库设计主要包括以下几个方面：
（1）主题设计：根据企业或组织的业务需求，确定数据仓库的主题。
（2）维度设计：根据主题，设计数据仓库的维度，如时间、地点、产品等。
（3）度量设计：根据主题和维度，设计度量，如销售额、利润等。
（4）事实表和维度表设计：根据主题、维度和度量，设计事实表和维度表。
2、数据挖掘算法
数据挖掘算法主要包括以下几种：
（1）分类算法：如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
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（2）聚类算法：如K-means、层次聚类等。
（3）关联规则挖掘算法：如Apriori算法、FP-growth算法等。
（4）预测算法：如时间序列分析、回归分析等。
3、数据挖掘应用案例
（1）市场分析：通过数据挖掘，企业可以分析消费者的购买行为，发现潜在的市场机会，提高市场竞争力。
（2）信用评估：数据挖掘可以用于评估客户的信用风险，降低坏账率。
（3）客户关系管理：通过数据挖掘，企业可以了解客户需求，提高客户满意度，提高客户忠诚度。
（4）疾病预测：数据挖掘可以用于分析疾病风险因素，预测疾病发生，提高疾病防治效果。
数据仓库与数据挖掘课后习题答案
1、简述数据仓库的特点。
答：数据仓库的特点包括面向主题、集成性、时变性、非易失性等。
2、数据挖掘有哪些应用领域？
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答：数据挖掘的应用领域包括市场分析、信用评估、客户关系管理、疾病预测等。
3、数据仓库设计的主要步骤有哪些？
答：数据仓库设计的主要步骤包括主题设计、维度设计、度量设计、事实表和维度表设计等。
4、简述Apriori算法的基本原理。
答：Apriori算法是一种用于关联规则挖掘的算法，其基本原理是利用支持度、置信度和提升度等指标，寻找频繁项集，进而生成关联规则。
5、数据挖掘在市场分析中的应用有哪些？
答：数据挖掘在市场分析中的应用包括消费者购买行为分析、市场细分、竞争分析等。
本文对数据仓库与数据挖掘的关键知识点进行了深入解析，并结合实际应用案例，为读者提供了丰富的参考，希望本文能帮助读者更好地理解数据仓库与数据挖掘的相关知识。
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