数据挖掘考试重点解析：从数据仓库到关联知识

"太原理工大学数据挖掘考试题库完整版包含了数据仓库、孤立点、OLAP、粒度、数据规范化、关联知识、数据挖掘、OLTP、ROLAP、MOLAP、数据归约、广义知识、预测型知识以及偏差型知识等多个核心概念，覆盖了数据处理、分析和挖掘的各个方面。" 1. 数据仓库：数据仓库是专门设计用于决策支持系统的，它整合了企业数据，提供了一个面向主题的、不可更新的、随时间变化的静态数据集。这种结构允许用户获取到详细、一致的历史信息，以便进行深入分析。 2. 孤立点：孤立点是数据库中与正常模式不匹配的异常数据，可能是由于错误、欺诈活动或其他不寻常情况造成的。在数据挖掘中，识别并处理孤立点对于提高模型准确性和理解数据异常至关重要。 3. OLAP（在线分析处理）：OLAP是基于数据仓库的分析工具，它支持多维数据分析，快速响应复杂的查询，帮助决策者进行深度洞察和战略决策。与OLTP（在线事务处理）相比，OLAP更注重分析而非日常操作。 4. 粒度：粒度决定了数据仓库中数据的详细程度，影响数据存储量和查询的详细程度。选择合适的粒度可以平衡存储需求和查询性能。 5. 数据规范化：数据规范化是预处理步骤，通过缩放数据使其落入特定范围，如0-1之间，以改善算法的效率和结果的可比性。常见的规范化方法包括最大-最小规范化、零-均值规范化和小数定标规范化。 6. 关联知识：关联知识揭示了数据项之间的相互关系，允许通过已知属性预测未知属性。例如，市场购物篮分析就是寻找商品之间的关联规则。 7. 数据挖掘：数据挖掘是通过分析大量数据来发现新知识和模式的过程，涉及分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘等多种技术。 8. OLTP与OLAP：OLTP是日常业务操作的基础，处理事务性的查询和操作；而OLAP则支持决策支持，进行复杂分析。 9. ROLAP（关系型OLAP）和MOLAP（多维OLAP）：ROLAP利用关系数据库存储多维数据，通过SQL查询进行分析；MOLAP则采用多维数组结构，提供更快的访问速度和更高效的压缩存储。 10. 数据归约：数据归约是为了减少数据量，保持数据挖掘的效率，同时不会影响最终分析结果。它包括特征选择、降维和数据压缩等方法。 11. 广义知识：广义知识是从大量数据中提炼出的一般规律和趋势，反映了数据的整体概况。 12. 预测型知识：基于历史和当前数据预测未来趋势的知识，常用于时间序列分析和预测模型构建。 13. 偏差型知识：这种知识关注数据中的异常和偏离常规的现象，有助于识别可能的问题或特殊情况，对监控和审计特别有用。 这些概念是数据挖掘和分析领域的基础，理解和掌握它们对于在太原理工大学的数据挖掘考试中取得好成绩至关重要。