数据仓库与数据挖掘教程课后习题详解

本资源是一份针对数据仓库与数据挖掘应用的教程课后习题集，涵盖了一至十一章的内容，适用于清华大学出版社出版的《21世纪高等学校电子商务专业规划教程教材》。该教程深入探讨了数据仓库与数据挖掘的核心概念和技术。 1. 关于数据仓库的特性，章节中强调了其面向主题（非易失）、集成（整合不同来源的数据）、不可更新（一旦装载就不再修改原始数据）、随时间变化（不断累积新数据并更新综合数据）等特性。错误选项B和C被排除，因为数据仓库不会轻易丢失数据，也不会频繁删除旧数据。 2. 基本元数据在数据仓库中至关重要，它是关于数据源、仓库结构、处理流程等方面的信息，选项A定义了基本元数据的正确含义。 3. 操作型数据与分析型数据的区别在于前者是细节且实时更新，后者则是综合且静态，支持决策分析。错误选项D描述了分析型数据，而非操作型数据。 4. 数据仓库与操作型数据库的对比中，数据仓库更侧重于主题和决策支持，而操作型数据库用于事务处理和实时更新。错误选项B混淆了两者的数据存储策略。 5. SQLServer分析服务是用于在线分析处理（OLAP）的强大工具，它不是关系数据库或操作型数据库系统，选项B描述了其正确的用途。 6. 数据预处理阶段涉及数据清理（C），即修正错误和不一致的数据，确保挖掘结果的准确性。数据提取（A）和数据加载（D）是数据获取和加载的过程，而数据转化（B）可能涉及到格式转换或标准化。 7. 预处理中的数据整合（B）指的是将来自多个数据源的数据整合到一个统一的数据存储（数据仓库），以便后续的分析和挖掘。这个过程有助于提高数据的一致性和可用性。 通过学习这份教程和完成课后习题，学生可以掌握数据仓库的设计原则、数据挖掘的方法论、数据清洗和预处理技术，以及SQLServer分析服务的运用，为实际的商业智能和数据分析项目打下坚实基础。解答这些问题有助于深化对数据仓库生命周期的理解，提升数据处理和分析能力。