本文目录导读：
选择题
1、下列哪个不是数据仓库的主要特点？
A. 集成性
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B. 时变性
C. 数据源多样性
D. 事务性
答案：D
解析：数据仓库的主要特点包括集成性、时变性、数据源多样性等，但不包括事务性，事务性是数据库系统的特点。
2、数据挖掘中的“K-means”算法属于哪种类型？
A. 分类算法
B. 聚类算法
C. 关联规则挖掘算法
D. 聚类和关联规则挖掘算法
答案：B
解析：“K-means”算法是一种基于距离的聚类算法，属于聚类算法。
3、下列哪个不是数据仓库的数据模型？
A. 星型模型
B. 矩阵模型
C. 雪花模型
D. 联想模型
答案：D
解析：数据仓库的数据模型主要包括星型模型、雪花模型等，但不包括联想模型。
4、下列哪个不是数据挖掘的主要任务？
A. 聚类
B. 分类
C. 关联规则挖掘
D. 数据清洗
答案：D
解析：数据挖掘的主要任务包括聚类、分类、关联规则挖掘等，但不包括数据清洗，数据清洗是数据预处理阶段的工作。
5、下列哪个不是数据仓库的数据源？
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A. 关系数据库
B. 文件系统
C. 数据库管理系统
D. 应用程序
答案：C
解析：数据仓库的数据源主要包括关系数据库、文件系统、应用程序等，但不包括数据库管理系统，数据库管理系统是用于管理和维护数据库的软件。
填空题
1、数据仓库的主要功能是（__________）。
答案：支持决策
解析：数据仓库的主要功能是支持决策，通过存储和管理大量数据，为用户提供决策支持。
2、数据挖掘的基本流程包括（__________、__________、__________、__________）。
答案：数据预处理、数据挖掘、结果评估、知识表示
解析：数据挖掘的基本流程包括数据预处理、数据挖掘、结果评估、知识表示等阶段。
3、数据仓库的数据模型主要有（__________、__________、__________）。
答案：星型模型、雪花模型、多维模型
解析：数据仓库的数据模型主要有星型模型、雪花模型、多维模型等。
4、数据挖掘的主要任务包括（__________、__________、__________）。
答案：聚类、分类、关联规则挖掘
解析：数据挖掘的主要任务包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
5、数据挖掘中的“Apriori”算法是一种（__________）算法。
答案：关联规则挖掘
解析：“Apriori”算法是一种关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集。
简答题
1、简述数据仓库的特点。
答：数据仓库的特点主要包括：
（1）集成性：将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。
（2）时变性：数据仓库中的数据是历史数据，具有时间属性。
（3）数据源多样性：数据仓库可以从多个数据源获取数据，包括关系数据库、文件系统等。
（4）非易失性：数据仓库中的数据是稳定的，不会因频繁修改而改变。
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（5）数据一致性：数据仓库中的数据经过清洗和转换，确保数据的一致性。
2、简述数据挖掘的基本流程。
答：数据挖掘的基本流程包括：
（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、集成等操作，为数据挖掘提供高质量的数据。
（2）数据挖掘：运用各种算法和技术，从数据中提取有价值的信息。
（3）结果评估：对挖掘结果进行评估，确保结果的准确性和实用性。
（4）知识表示：将挖掘结果以可视化的方式呈现，方便用户理解和应用。
3、简述数据仓库的数据模型。
答：数据仓库的数据模型主要包括：
（1）星型模型：以一个中心表为核心，将其他表通过外键与中心表连接，形成一个星形结构。
（2）雪花模型：在星型模型的基础上，对维度表进行进一步细化，形成雪花形状。
（3）多维模型：将数据以多维形式组织，方便用户进行多维分析。
论述题
1、论述数据仓库与数据挖掘的关系。
答：数据仓库与数据挖掘是相辅相成的技术，数据仓库为数据挖掘提供了基础数据平台，而数据挖掘则从数据仓库中提取有价值的信息，为决策提供支持。
（1）数据仓库是数据挖掘的基础，数据仓库通过整合、清洗、转换数据，为数据挖掘提供高质量的数据。
（2）数据挖掘是数据仓库的价值体现，数据挖掘可以从数据仓库中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。
（3）数据仓库与数据挖掘相互促进，数据仓库的不断优化和数据挖掘技术的不断进步，共同推动了数据仓库与数据挖掘的发展。
2、论述数据挖掘在各个领域的应用。
答：数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型应用：
（1）金融领域：通过数据挖掘，可以分析客户信用、风险控制、欺诈检测等。
（2）零售领域：通过数据挖掘，可以分析顾客购买行为、库存管理、精准营销等。
（3）医疗领域：通过数据挖掘，可以分析疾病诊断、治疗方案、药物研发等。
（4）电信领域：通过数据挖掘，可以分析用户行为、市场营销、客户关系管理等。
（5）教育领域：通过数据挖掘，可以分析学生学习情况、教学质量、招生策略等。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，为各行业提供了有力的决策支持。
标签： #数据仓库与数据挖掘期末考试题
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