数据仓库与数据挖掘课后习题答案.pdf

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数据仓库与数据挖掘课后习题答案--第1页

数据仓库与数据挖掘

第一章课后习题

一:填空题

1)数据库中存储的都是数据,而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计

算的数据.

2)数据仓库中的数据分为四个级别:早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级.

3)数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉,通常包括业务数据和历史数据。

4)元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数

据和业务元数据两类。

5)数据处理通常分为两大类:联机事务处理和联机事务分析

6)Fayyad过程模型主要有数据准备,数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。

7)如果从整体上看数据挖掘技术,可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数

据挖掘技术三大类。

8)那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做点.

9)按照挖掘对象的不同,将Web数据挖掘分为三类:web内容挖掘、web结构挖掘和web

使用挖掘.

10)查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层,它们

各自的侧重点不同,因此适用范围和针对的用户也不相同.

二:简答题

1)什么是数据仓库?数据仓库的特点主要有哪些?

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,用于支持

管理决策。

主要特点:面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决

策作用

2)简述数据挖掘的技术定义。

从技术角度看,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据

中,提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

3)什么是业务元数据?

业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统之间

的语义层,使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据

4)简述数据挖掘与传统分析方法的区别。

本质区别是:数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识.数据挖掘所得

到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征.

5)简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。

a.虚拟的数据仓库体系结构

b.单独的数据仓库体系结构

c.单独的数据集市体系结构

d。分布式数据仓库结构

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数据仓库与数据挖掘课后习题答案--第2页

第二章课后习题

一:填空题

1)模型是对现实世界进行抽象的工具。在信息管理中需要将现实世界的事物及其有关特征

转换为信息世界的数据才能对信息进行处理与管理,这就需要依靠数据模型作为这种转换的

桥梁。

2)数据仓库模型设计包括概念、逻辑、物理、元数据模型设计等内容。

3)现实世界是存在于现实之中的各种客观事物。概念世界是现实情况在人们头脑中的反应。

逻辑世界是人们为将存在于自己头脑中的概念模型转换到计算机中的实际的物理存储过程

中的一个计算机逻辑表示模式。计算机世界则是指现实世界中的事物在计算机系统中的实际

存储模式。

4)数据仓库设计的概念模型与业务数据处理系统的三级数据模型仍然具有一定的差距。表

现在数据类型的差异、数据的历史变迁性、数据概况性

5)数据仓库项目需求的收集与分析需求要从历史数据与用户需求两个方面同时着手,采用

数据驱动+用户驱动的理念。

6)所谓主题,是指在较高程度上将业务数据进行综合,归类和分析利用的一个抽象概念,

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