"数据仓库与数据挖掘综合考题集"

数据仓库与数据挖掘考试习题汇总.doc是一份包含关于数据仓库与数据挖掘的习题汇总的文档。数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，为访问数据仓库提供了一个信息目录。数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。多维分析是通过切片、切块、钻取和旋转等分析动作，以对多维数据集进行剖析，使用户能从不同角度观察数据。ROLAP 是基于关系数据库的 OLAP 实现，MOLAP 是基于多维数据结构组织的 OLAP 实现。数据仓库的开发过程包括数据抽取、数据存储和管理，以及数据表现等环节。数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。操作型数据存储是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的企业级详细数据库，也称为运营数据存储。实时数据仓库则是指能够实时处理和分析数据的数据仓库。 数据抽取是指从源系统中选择和移动数据到数据仓库中的过程。数据存储与管理是指数据仓库中数据的存储和管理，包括物理存储和逻辑存储。数据表现是指对数据进行查询、分析和展示的过程。两层架构体系结构包括数据存储和应用。独立型数据集合体系结构包括操作数据存储和数据集市。以来型数据结合体系结构包括操作数据存储、数据集市和数据存档。操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库体系结构包括操作数据存储、数据集市、数据存档和实时数据仓库。实时数据仓库是为了满足企业对实时数据分析和处理需求而设计的。它具有低延迟、高性能、高并发、高可用性以及高可扩展性。 数据挖掘是从大量数据中提取出有价值的信息、模式和规律的过程。它包括分类、聚类、关联规则挖掘以及异常检测等技术。数据挖掘的任务包括对数据进行预处理、选择合适的数据挖掘技术、进行模型构建和评估。预处理是对待挖掘数据进行清洗、集成、转换和规约的过程。选择合适的数据挖掘技术需要根据数据类型、任务类型以及特定需求来确定。模型构建是通过选择合适的算法，在数据上构建出符合要求的模型。模型评估是对构建的模型进行评估，确定其适用性和性能。数据挖掘的应用包括市场营销、金融、医疗保健等各个领域。在市场营销中，数据挖掘可以帮助企业识别客户需求、分析市场趋势和制定营销策略。在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、欺诈检测和风险管理。在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、诊断和治疗方案设计。 综上所述，数据仓库与数据挖掘是当今信息化时代重要的技术和工具。数据仓库的建设和管理可以帮助企业更好地管理和利用数据资源，为企业提供决策支持。数据挖掘可以帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息、模式和规律，为企业发现商机和优化业务流程提供支持。因此，数据仓库与数据挖掘的学习和应用具有重要意义，对于提高企业的竞争力和创新能力具有重要作用。