数据仓库与数据挖掘期末复习

1、教务处制第 1 页，共 5 页苏 州 大 学 实 验 报 告院、系 计科院 年级专业 软工嵌入式 姓名 学号课程名称 数据仓库与数据挖掘 成绩指导教师 张莉 同组实验者 实验日期 2018/3/19实 验 名 称 实验一 一. 实验目的：建立一个数据仓库收集和分析业务需求建立数据仓库。二. 实验内容：基于 sql 示例数据库的多维数据模型，创建一个新的数据仓库分析项目；定义数据源，定义数据源视图，定义多维数据集，部署“销售分析示例”项目；浏览已部署的多维数据集（自定义报表的生成） ；提高多维数据集的可用性和易用性（数字的显示，客户信息的显示）。

2、实 验 报 告课程名称 数据仓库与数据挖掘 实验项目 创建 OLAP 实例 专 业 班 级 蔡国庆吧 姓 名 猜 测 学 号 指导教师 实验成绩 2012 年 10 月 8 日一、实验目的1、熟悉 SQL Server 2005 Management Studio和 Business Intelligence Development Studio基本操作2、掌握数据仓库的基本构建方法3、理解数据浏览和分析的基本方法二、实验环境sql server 2005、Visual Studio 2005、Windows XP三、实验过程对华兴商业银行（一个虚拟的银行）在 2000年至 2005年之间的贷款数据进行的多维分析(原数据：华兴商业银行贷款数据_Data)，具体完成以下。

3、 数据仓库与数据挖掘大作业开题一、 总体安排大作业安排分三个阶段：1. 根据课程要求自由分组，自拟题目，并报任课教师审核。2. 查找数据仓库与数据挖掘的相关资料并理解，掌握其内容。3. 提交论文,ppt 演讲。课程要求：数据仓库与数据挖掘的相关资料不作任何限制，可以是数据仓库知识的掌握，数据仓库的开发应用，数据挖掘知识的某个算法的掌握，数据挖掘知识的应用。分组要求：项目开发可以自由分组（1 到 2 人） 。如果是多人合作的，必须明确分工，保证组员的工作量符合课程考核要求。二、参考题目本次课程设计介绍了如下共 6 类题目。

4、一、 填空题（15 分）1.数据仓库的特点分别是 面向主题 、 集成 、 相对稳定 、反映历史变化。2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。根据元数据用途的不同可将元数据分为 技术 元数据和 业务 元数据两类。3.OLAP 技术多维分析过程中，多维分析操作包括 切片 、 切块 、 钻取 、 旋转 等。4.基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构常常被称为“ 中心和辐射 ”架构，其中 企业级数据仓库 是中心，源数据系统和数据集市在输入和输出范围的两端。5.ODS 实际上是一个集成的、 面向主题的 、 可更新的 、 当前值。

5、 Southwest university of science and technology数 据 挖 掘 课 程 报 告数据仓库与数据挖掘的综述学 院 名 称 计 算 机 科 学 与 技 术专 业 名 称 计 科学 生 姓 名学 号指 导 教 师 吴 珏二一六年 11 月 摘要通过对数据仓库与数据挖掘的学习和大致的了解,主要提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统的决策支持系统的框架。该文章把数据仓库、数据挖掘工具和知识库结合在一起，提高了数据挖掘的效率。增加了挖掘数据的效率和价值实用性！1、概述近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，千万万个数据库被用于商业。

6、数据仓库与数据挖掘课程实验 课程实验课程实验部分安排八个有代表性的上机实验与课程内容相呼应，每一个实验安排两学时。学生应在实际操作中规范地完成各项实验。更深入理解数据仓库及 OLAP 系统工作原理，构建数据仓库、熟练掌握 OLAP 操作。实验完成后，教师在实验结束前，现场验收学生的完成情况，并给出现场评定，最后结合实验报告给出实验成绩。实验一 认识 sql server2000 一、 实验目的1、 通过某个商用数据库管理系统的安装使用，初步了解 DBMS 的工作环境和系统构架。2、 熟悉对 DBMS 的安装。搭建今后实验的平台。3、 了解所选 。

7、数据仓库与数据挖掘技术复习资料 一、 单项选择题 1. 数据挖掘技术包括三个主要的部分( C ) A.数据、模型、技术B .算法、技术、领域知识 C.数据、建模能力、算法与技术 D .建模能力、算法与技术、领域知识 2. 关于基本数据的元数据是指: ( D ) A. 基本元数据与数据源, 数据仓库 , 数据集市和应用程序等结构相关的信息； B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息； C。

8、 江苏理工学院 数 据 仓 库 与数 据 挖 掘 作业 年级专业 10 软件 1W 学 号 10144107 姓 名 董 鑫 指导老师 杜卓民 一 、名 词解 释： （1）数 据仓 库 答： 数据仓库通常指一个数据库环境， 而不是指一件产品， 它提供用户用于决策 支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库 中通常不方便得到。 简单地说， 数据仓库就是一个面向主题的、 集成的、 相对稳定的、 反映历史 变化的数据集合，通常用于辅助决策支持。 （2）分类 答： 分类是指把数据样本映射到一个事先定义的类中的学习过程， 即给定一组输 入的属性向量及其对应的类，。

9、数据仓库与数据挖掘习题答案 第 1 章 数据仓库的概念与体系结构 1. 面向主题的，相对稳定的。 2. 技术元数据，业务元数据。 3. 联机分析处理OLAP。 4. 切片（Slice） ，钻取（Drill-down 和 Roll-up 等） 。 5. 基于关系数据库。 6. 数据抽取，数据存储与管理。 7. 两层架构，独立型数据集市，依赖型数据集市和操作型数据存储，逻辑型数据集市和实时数据仓库。 8. 可更新的，当前值的。 9. 接近实时。 10. 以报表为主，以分析为主，以预测模型为主，以营运导向为主。 11. 答： 数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented） 、集成的（。

10、西 南 大 学 课 程 考 核 命 题 单命题教师： 教研室负责人： 主管系（部）主任： 年 月 日数据挖掘与数据仓库课程试题 【A】卷 第 1 页 共 8 页学号姓名班年级专业系别密封线数据 挖掘与数据仓库课程试题 【A】卷阅卷须知：阅卷用红色墨水笔书写，得分用阿拉伯数字写在每小题题号前，用正分表示，不得分则在题号前写 0；大题得分登录在对应的分数框内；统一命题的课程应集体阅卷，流水作业；阅卷后要进行复核，发现漏评、漏记或总分统计错误应及时更正；对评定分数或统分记录进行修改时，修改人必须签名。 特别提醒：学生必须遵守课程考。

11、第 2 章 数据仓库2.1 数据仓库的基本概念1. 数据仓库的数据是面向主题的数据仓库与数据挖掘技术图 2-1 主题间的重叠关系2. 数据仓库的数据是集成的3. 数据仓库的数据是不可更新的数据仓库与数据挖掘技术4. 数据仓库的数据是随时间不断变化的图 2-2 数据仓库体系结构2.2 数据仓库的体系结构数据仓库与数据挖掘技术图 2-3 数据仓库数据组织结构2.2.1 元数据1. 元数据在数据仓库中的作用2. 元数据的使用3. 元数据的分类4. 元数据的内容2.2.2 粒度的概念1. 按时间段综合数据的粒度2. 样本数据库2.2.3 分割问题1. 分割的优越性2. 数据分割的标。

12、第 1 页 共 10 页数据仓库与数据挖掘技术复习资料一、单项选择题1. 数据挖掘技术包括三个主要的部分 （ C ） A数据、模型、技术 B算法、技术、领域知识 C数据、建模能力、算法与技术 D建模能力、算法与技术、领域知识2.关于基本数据的元数据是指: ( D )A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息；B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息；C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息；D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。3. 关于 OLAP 和 OLTP 的说法,下列。

13、 数据仓库与数据挖掘论文题目：浅析基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统指导老师： 班级： 学号：姓名： 专业：2012 年 11 月 2 日摘要通过对数据仓库与数据挖掘的学习和大致的了解,主要提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统的决策支持系统的框架。该文章把数据仓库、数据挖掘工具和知识库结合在一起，提高了数据挖掘的效率。增加了挖掘数据的效率和价值实用性！一、概述今天， 越来越多的企业认识到要从以往的事务处理和决策中总结经验，利用现有的数据进行分析和推理，建立企业的决策支持系统（DSS）以提高决策的质量。企业如果。

14、数据仓库与数据挖掘 习题1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：(a) 它是又一个骗局吗？(b) 它是一种从数据库，统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗？(c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘(d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。1.2 给出一个例子，其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的。这种商务需要什么数据挖掘功能？他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？1.3 假定你是 Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下。

15、一、使用 Adventure Works DW 构建 OLAP 方案，查询主题为：2004 年 4 月讲英语的国家里各经销商对各个产品销售量情况（数据）第一步：创建项目第二步：连接数据源连接管理器连接测试成功第三步：创建数据源视图“选择数据源”“选择表和视图”的窗口第四步：创建和部署多维数据集数据源视图“多维数据集向导”欢迎窗口“选择生成方法”窗口“选择数据源视图”窗口维度结构配置属性第五步：部署进度多维数据集设计窗口“English Country Region Name”层次结构第六步：结果。

16、 2014 2015 1 数据仓库与数据挖掘 期末考试题型 一 单项选择题 每小题2分 共20分 二 填空题 每空1分 共20分 三 简答题 每题6分 共30分 四 析题与计算题 共30分 请同学们在考试时不要将复习资料带入考场 单选题 1 某超市研究销售纪录数据后发现 买啤酒的人很大概率也会购买尿布 这种属于数据挖掘的哪类问题 A A 关联规则发现 B 聚类 C 分类 D 自然语言处理 2 以下。

17、1数据仓库与数据挖掘试题一、 判断题(每小题 1 分，计 30 分，答题时每 5 个答案写在一起)1. 数据库作为数据资源用于管理业务中的信息分析处理。 （X）2. 数据库的查询不是指对记录级数据的查询，而是指对分析要求的查询。 （X）3. 关系数据库是二维数据（平面） ，多维数据库是空间立体数据。 （v）4. 数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。 （V ）5. OLAP 使用的是当前数据；OLTP 使用的是历史数据。 （V）6. 对数据仓库操作不明确，操作数据量少。 （X）7. 数据集市实现难度超过数据仓库。 （X）8. OLAP 使用的数据经常更新；OLT。

18、2011 广东科学技术职业学院信息检索竞赛班级： 10 网编 2 班 参赛队员 (打印并签名) ：1. 黄俊雄 2. 唐敬宁 3. 吴朝勇 4. 张裕添 日期： 2011 年 5 月 17 日摘要： .- 2 -前言 .- 3 -1.数据仓库与数据挖掘概述. .- 3 -1.1 数据仓库概念 - 3 -1.2 数据挖掘概念 - 3 -1.3 数据仓库与数据挖掘共同点 - 3 -2.数据仓库的设计和构架 .- 3 -2.1 数据仓库系统的架构 - 4 -2.2 数据仓库设计 - 4 -3.数据挖掘 .- 4 -3.1 主要功能 - 4 -3.2 数据挖掘的过程 - 5 -3.2.1 确定业务对象 - 5 -3.2.2 数据准备 - 5 -3.2.3 数据挖掘 - 5 -3.2.4 结果分析 - 5。

19、数据仓库与数据挖掘期末综合复习第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多。

20、11.数据仓库的概念和特点 p11定义：一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员作出决策。特性：面向主题的、集成的、非易失的、随时间不断变化的。1、面向主题的：数据仓库以一个奇特或组织机构中固有的业务主题作为处理的主体，是从整体的、全局的角度来衡量这些主题在企业中的作用。2、集成的（最重要）：数据仓库必须将不一致的数据进行有效的集成，使之在数据仓库中有一致性的表示形式。一致性问题只是集成所包含的一部分工作，另外还需要根据主题进行有效的数据组织。3、非易失性：一旦操作型数据进。