数据仓库与数据挖掘期末考试要点梳理

数据仓库与数据挖掘技术期末考试试题涵盖了课程的核心概念，旨在检验学生对这门专业领域的理解和应用能力。考试涉及以下知识点： 1. **数据仓库**：数据仓库是一种专门设计用于支持决策制定的信息系统，它以主题为中心，整合了来自多个源的异构数据，形成一个相对稳定且包含历史记录的数据集。数据仓库强调的是数据的集成性、稳定性，以及对历史演变的反映，主要用于支持高级管理层的决策分析。 2. **数据挖掘**：数据挖掘是利用统计、机器学习等方法从大量数据中发现隐藏的模式、关联或趋势的过程。它涉及知识发现，帮助用户理解数据背后的业务价值，挖掘出非平凡的见解。数据挖掘的结果通常需要经过分析才能被理解，是数据驱动决策的重要工具。 3. **雪花模型**：在数据库设计中，雪花模型通过规范化处理，将数据分解到多个维表中，形成类似雪花的结构。这种设计有助于减少数据冗余，提高查询效率，但可能会增加表的数量和查询复杂性，适合于逐步构建和扩展的系统，能更好地适应商业问题的多样性。 4. **OLAP（联机分析处理）**：OLAP是一种用于快速、一致和交互式数据分析的技术，支持复杂的分析操作，如切片、dice和钻取，以满足决策者对数据深度洞察的需求。OLAP软件提供了直观的查询界面，便于用户探索和比较数据。 5. **决策树**：决策树是机器学习中的一种建模方法，用树状结构来表示决策过程。每个节点代表一个特征，边表示可能的特征值，最终的叶子节点代表决策结果。决策树可用于分类和预测任务，帮助用户通过一系列问题做出决策。 考试中还可能涵盖企业如何处理海量数据的问题，例如采用数据仓库和数据挖掘技术进行数据治理、清洗、集成，以及如何通过OLAP工具进行高效的数据分析，帮助企业发现商业机会、优化决策过程。此外，决策树可能被用来演示如何从历史数据中生成预测模型或者用于用户行为分析。 这份期末考试试题涵盖了数据仓库的体系结构、数据挖掘的概念和技术、数据库设计原则，以及数据分析在实际业务中的应用。理解和掌握这些知识点对于学生来说至关重要，它们是衡量他们在数据管理与分析领域知识水平的关键指标。