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选择题
1、数据仓库的主要目的是：
A. 存储大量历史数据
B. 提供实时的数据处理能力
C. 支持数据挖掘和分析
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D. 以上都是
答案：D
解析：数据仓库的核心功能是存储和管理大量历史数据，同时提供高效的数据访问和分析支持，以支持数据挖掘和分析。
2、以下哪个不是数据仓库的特点？
A. 数据集成
B. 数据一致性
C. 数据实时性
D. 数据多维性
答案：C
解析：数据仓库的特点包括数据集成、数据一致性、数据多维性和数据时间序列性，数据实时性并非数据仓库的必要特点，因为数据仓库主要关注历史数据的存储和分析。
3、数据挖掘的基本任务包括：
A. 数据清洗
B. 数据集成
C. 数据分类
D. 以上都是
答案：D
解析：数据挖掘的基本任务包括数据清洗、数据集成、数据分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、预测等，这些任务共同构成了数据挖掘的完整流程。
4、以下哪种算法不属于关联规则挖掘算法？
A. Apriori算法
B. FP-growth算法
C. C4.5算法
D. K-means算法
答案：D
解析：Apriori算法、FP-growth算法和C4.5算法都是关联规则挖掘算法，K-means算法属于聚类算法，不属于关联规则挖掘算法。
5、以下哪种数据挖掘技术适用于发现客户流失的原因？
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A. 关联规则挖掘
B. 聚类分析
C. 异常检测
D. 预测分析
答案：C
解析：异常检测技术可以帮助发现数据中的异常情况，从而找出客户流失的原因，关联规则挖掘、聚类分析和预测分析虽然也可以用于客户流失分析，但异常检测在发现异常情况方面更具优势。
6、数据仓库中的事实表通常包含以下哪些信息？
A. 维度信息
B. 关键指标
C. 时间信息
D. 以上都是
答案：D
解析：事实表是数据仓库的核心，通常包含维度信息、关键指标和时间信息，这些信息共同构成了事实表，为数据分析和挖掘提供了基础。
7、以下哪种数据挖掘技术适用于分析市场趋势？
A. 关联规则挖掘
B. 聚类分析
C. 异常检测
D. 时间序列分析
答案：D
解析：时间序列分析技术可以用于分析市场趋势，通过对历史数据进行时间序列建模，预测未来的市场变化。
8、数据仓库的数据模型主要包括：
A. 星型模型
B. 雪花模型
C. 矩阵模型
D. 以上都是
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答案：D
解析：数据仓库的数据模型主要包括星型模型、雪花模型和矩阵模型，这些模型为数据仓库的设计提供了不同的视角和方法。
9、以下哪种数据挖掘技术适用于分析客户行为？
A. 关联规则挖掘
B. 聚类分析
C. 异常检测
D. 预测分析
答案：B
解析：聚类分析技术可以将具有相似特征的客户进行分组，从而分析客户行为和需求。
10、以下哪种数据挖掘技术适用于分析产品销售情况？
A. 关联规则挖掘
B. 聚类分析
C. 异常检测
D. 预测分析
答案：A
解析：关联规则挖掘技术可以找出产品之间的关联关系，从而分析产品销售情况。
解题策略
1、熟悉数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术和应用场景。
2、理解数据仓库的数据模型和设计原则。
3、掌握数据挖掘的基本算法和流程。
4、结合实际案例，分析数据仓库和数据挖掘的应用。
5、关注数据仓库和数据挖掘的最新发展趋势，不断学习新知识。
通过以上解题策略，可以更好地应对数据仓库与数据挖掘期末考试，提高考试成绩。
标签： #数据仓库与数据挖掘选择题
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