中国矿业大学银川学院数据仓库与数据挖掘期末试题解析

"该资源是一份关于数据仓库与数据挖掘技术的期末考试试题，来自中国矿业大学银川学院，适用于2008年级计算机专业的学生。试卷包含填空题、多项选择题和计算题，涵盖了数据仓库的基本概念、元数据分类、OLAP操作、数据仓库体系结构、数据挖掘方法、ETL过程、数据分类评价准则、聚类方法以及贝叶斯网络等内容。" 在这份试题中，数据仓库与数据挖掘的关键知识点包括： 1. **数据仓库特点**：试题提到了数据仓库的四个基本特征，即面向主题、集成、相对稳定和反映历史变化。这些特点反映了数据仓库作为决策支持系统的核心作用，它从不同源系统整合数据，提供一致且历史性的视图。 2. **元数据类型**：元数据是描述数据仓库数据结构和构建方法的数据，分为技术元数据（如数据库表结构、字段定义等）和业务元数据（如业务含义、度量单位等）。 3. **OLAP操作**：在线分析处理（OLAP）中的基本操作包括切片（选择特定数据子集）、切块（进一步细化切片）、钻取（深入细节层级）和旋转（改变视角或透视表列的排列）。 4. **数据仓库体系结构**：提到的“中心和辐射”架构是指企业级数据仓库位于中心，连接各个源数据系统和数据集市，提供集中式的数据服务。 5. **运营数据存储（ODS）**：ODS是一个集成的、面向主题的、实时更新的、企业级的详细数据库，用于快速响应运营查询。 6. **数据挖掘方法**：直接数据挖掘包括分类、关联、估值和预言。试题中分类和关联是两种常见的数据挖掘任务。 7. **ETL过程**：数据抽取、转换和加载（ETL）是构建数据仓库的关键步骤，涉及从源系统提取数据、清洗和转换数据，然后加载到目标系统。 8. **数据分类评价准则**：评估分类质量的指标有精确度、查全率、查准率、F-Measure和几何均值。 9. **聚类方法**：层次聚类分为凝聚型和分解型两种，而划分聚类和基于密度聚类属于其他聚类方法。 10. **贝叶斯网络**：由网络结构和条件概率表两部分组成，是概率推理和机器学习中的重要工具，用于处理不确定性信息。 计算题部分涉及Apriori算法，这是一种用于发现关联规则的常用算法，要求考生计算满足最小支持度（supmin）和最小置信度（confmin）的频繁项集和关联规则。 这份试题全面测试了学生对数据仓库与数据挖掘理论知识和实际应用的理解，涵盖了从基础概念到复杂算法的多个层次。