数据仓库与数据挖掘课后习题答案

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孤立点。

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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