数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第二章

数据挖掘——概念概念与技术DataMiningConcepts and Techniques习题解答Jiawei Han Micheline Kamber 著范明孟晓峰译1.3假设你是BigUniversity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。

该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态（例如本科生或研究生）、所修课程以及他们的GPA （平均积分点）。

描述你要选取的结构。

该结构的每个成分的作用是什么？答：该应用程序的数据挖掘的体系结构应包括以下主要组成部分：数据库，数据仓库，万维网或其他信息库：这是一个或一组包含学生和课程信息数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的信息库；数据库或数据仓库服务器：根据用户数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据；知识库：这是领域的知识，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。

数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统的基本部分，理想情况下由一组功能模块组成，用于执行特征化、关联和相关分析、分类、预测、聚类分析、离群点分析和演变分析等任务。

模式评估模块：该成分使用兴趣度度量，并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有兴趣的模式上。

用户界面：该模块在用户和数据挖掘系统之间通信，允许用户与系统交互，说明挖掘查询或任务，提供信息以帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？p8 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。

它用表组织数据，采用ER 数据模型。

相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。

1.5 简述以下高级数据库系统和应用：对象-关系数据库、空间数据库、文本数据库、多媒体数据库、流数据和万维网。

答：对象－关系数据库的设计是基于面向对象的编程范式的数据是大量对象类和类层次结构组织。

数据挖掘——概念概念与技术DataMiningConcepts and Techniques习题解答23页2.3.453页2.3.479页3.6.9117页3.4152页1177页6.8.14207页3251页7285页1320页21.3假设你是BigUniversity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。

该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态（例如本科生或研究生）、所修课程以及他们的GPA（平均积分点）。

描述你要选取的结构。

该结构的每个成分的作用是什么？答：该应用程序的数据挖掘的体系结构应包括以下主要组成部分：z数据库，数据仓库，万维网或其他信息库：这是一个或一组包含学生和课程信息数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的信息库；z数据库或数据仓库服务器：根据用户数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据；z知识库：这是领域的知识，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。

z数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统的基本部分，理想情况下由一组功能模块组成，用于执行特征化、关联和相关分析、分类、预测、聚类分析、离群点分析和演变分析等任务。

z模式评估模块：该成分使用兴趣度度量，并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有兴趣的模式上。

z用户界面：该模块在用户和数据挖掘系统之间通信，允许用户与系统交互，说明挖掘查询或任务，提供信息以帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？p8答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。

它用表组织数据，采用ER数据模型。

相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。

1.5 简述以下高级数据库系统和应用：对象-关系数据库、空间数据库、文本数据库、多媒体数据库、流数据和万维网。

第一章作业1．数据库与数据仓库的本质差别是什么？书P2（1）数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。

（2）数据库保持事物处理的当前状态，数据仓库即保存过去的数据又保存当前的数据。

（3）数据仓库的数据是大量数据库的集成。

（4）对数据库的操作比较明确，操作数量较小。

对数据仓库操作不明确，操作数据量大。

2．从数据库发展到数据仓库的原因是什么？书P1（1）数据库数据太多，信息贫乏。

如何将大量的数据转化为辅助决策信息成为了研究热点。

（2）异构环境数据的转换和共享。

随着各类数据库产品的增加，异构环境的数据也逐渐增加，如何实现这些异构环境数据的转换的共享也成了研究热点。

（3）利用数据进行事物处理转变为利用数据支持决策。

3．举例说明数据库与数据仓库的不同。

比如，银行中储蓄业务要建立储蓄数据库，信用卡要建立信用卡数据库，贷款业务要建立贷款数据库，这些数据库方便了银行的事务处理。

但是要对这些独立数据库进行决策分析就很复杂了。

因此可以把这些数据库中的数据存储转化到数据仓库中，方便进行决策。

4.OLTP(On Line Transaction Processing,联机事物处理)是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。

OLAP（On Line Analytical Processing，联机分析处理）是使用多维数据库和多维分析的方法，对多个关系数据库共同进行大量的综合计算来得到结果的方法。

5.OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。

6.OLTP OLAP细节性数据综合性数据当前数据历史数据经常更新不更新，但周期性刷新一次性处理的数据量小一次处理的数据量大对响应时间要求高响应时间合理面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动7．包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分。

8．定义为关于数据的数据，描述数据仓库中数据及其环境的数据。

3.简述如下概念，并说明它们之间的联系与区别:。

（1）域，笛卡尔积，关系，元组，属性答：域：域是一组具有相同数据类型的值的集合。

笛卡尔积：给定一组域D1，D2，…，Dn，这些域中可以有相同的。

这组域的笛卡尔积为：D1×D2×…×Dn＝｛（d1，d2，…，dn）｜di?Di，i＝1，2，…，n ｝其中每一个元素（d1，d2，…，dn）叫作一个n元组（n-tuple）或简称元组（Tuple）。

元素中的每一个值di叫作一个分量（Component）。

关系：在域D1，D2，…，Dn上笛卡尔积D1×D2×…×Dn的子集称为关系，表示为R（D1，D2，…，Dn）元组：关系中的每个元素是关系中的元组。

属性：关系也是一个二维表，表的每行对应一个元组，表的每列对应一个域。

由于域可以相同，为了加以区分，必须对每列起一个名字，称为属性（Attribute）。

（2）超码，主码，候选码，外码答：超码：对于关系r的一个或多个属性的集合A，如果属性集A可以唯一地标识关系r中的一个元组，则称属性集A为关系r的一个超码 (superkey) 。

候选码：若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组，则称该属性组为候选码（Candidate key）。

主码：若一个关系有多个候选码，则选定其中一个为主码（Primary key）。

外码：设F是基本关系R的一个或一组属性，但不是关系R的码，如果F与基本关系S 的主码Ks相对应，则称F是基本关系R的外码（Foreign key），简称外码。

基本关系R称为参照关系（Referencing relation），基本关系S称为被参照关系（Referenced relation）或目标关系（Target relation）。

关系R和S可以是相同的关系。

(3)关系模式，关系，关系数据库答：关系模式：关系的描述称为关系模式（Relation Schema）。

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（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。

数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。

操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。

主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域，一个主题通常与多个操作型业务系统或外部档案数据相关。

（2）集成的。

面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。

而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据作抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库的信息是关于整个企事业单位一致的全局信息。

也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义。

（3）相对稳定的。

操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。

数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载（或刷新）操作。

第二章作业1.画出数据仓库的结构图，说明各部分内容。

P18当前基本数据是最近时期的业务数据，是数据仓库用户最感兴趣的部分数据量大。

随着时间的推移，有数据仓库的时间控制机制转为历史数据，轻度综合数据是从当前基本数据中提取出来的，最高一层是高度综合数据层，这一层的数据十分精炼，是一种准决策数据。

2.说明数据仓库结构图中包含轻度综合层与高度综合数据层的作用。

这些数据为什么不是临时计算出来的。

P18-19数据仓库除了存储按主题组织起来的当前详细数据外，还需要存储综合数据，这是为了适应决策需求而增加的。

在数据库中需要得到综合数据时，采用数据立方体的方法对详细数据进行综合。

在数据仓库中并不采取临时计算的方式得到综合数据，而在用户提出需要综合数据之前，就预先将可能的综合数据利用数据立方体计算好，存入综合数据层中，这种综合数据层在用户查询时，能迅速提供给用户。

3.说明数据集市与数据仓库的区别和联系。

P20联系：数据集市是一种更小，更集中的数据仓库，为公司提供了一条分析商业数据的廉价途径。

数据集市是指具有特定应用的数据仓库，主要针对某个具有战略意义的应用或者具体部门级的应用，支持用户利用已有的数据获得重要的竞争优势或者找到进入新市场的具体解决方案。

区别：（1）数据仓库是基于整个企业的数据模型建立的，它面向企业范围内的主题。

而数据集市是按照某一特定部门的数据模型建立的。

（2）部门的主题与企业的主题之间可能存在关联，也可能不存在关联。

（3）数据集市的数据组织一般采用星型模型。

4.1、规模是小的2、特定的应用3、面向部门4、由业务部门定义，设计和开发5、由业务部门管理和维护6、快速实现7、购买较便宜8、投资快速回收9、更详细的、预先存在的数据仓库的摘要子集10、可升级到完整的数据仓库5.独立型数据集市直接从操作型环境获取数据，从属型数据集市从企业级数据仓库获取数据，带有从属型数据集市的体系结构。

6.原因：仓库管理：安全和特权管理；跟踪数据的更新；数据质量检查；管理和更新元数据；审计和报告数据仓库的使用和状态；删除数据；复制、分割和分发数据；备份和恢复；存储管理。

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（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。

数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。

操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。

主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域，一个主题通常与多个操作型业务系统或外部档案数据相关。

（2）集成的。

面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。

而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据作抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企事业单位一致的全局信息。

也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义。

（3）相对稳定的。

操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。

数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载（或刷新）操作。

数据仓库与数据挖掘答案
（1）数据库中存储的部是（数据），而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数军。

（2）数据仓库中的数据分为四个级别：（早起旧节级。

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调类）。

（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）。

数据仓库与数据挖掘学习要点第一章 引言1、数据挖掘的概念，即什么是数据挖掘？数据挖掘--从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。

2、数据挖掘的过程。

数据输入数据清理规范化特征选择维缩减模式发现关联&相关分类聚类异常分析…………模式评估模式选择模式解释模式可视化3、数据挖掘的功能是什么？即可以挖掘到什么类型的模式。

1）概念描述: 特征和区分 2）频繁模式,关联 3）分类和预测 4）聚类分析 5）离群点分析 6）趋势和演变分析4、数据挖掘模式是要挖掘有趣的模式。

什么是有趣模式，为什么要挖掘有趣的模式？ 有趣模式：易于被人理解的, 在某种程度上在新的或测试数据上是有效的, 潜在有用的, 新颖的, 或验证了用户希望证实的某种假设 模式兴趣度度量，无论是客观的还是主观的，都可以用来指导发现过程5、关系数据库、数据仓库、数据挖掘构成一个怎样的层次，在功能上它们之间有什么样的关系？多种挖掘功能的集成、耦合第二章 数据预处理1、 为什么要预处理数据？现实世界中的数据是脏的：1）不完全: 缺少属性值, 缺少某些有趣的属性, 或仅包含聚集数据2）噪音: 包含错误或孤立点3）不一致: 编码或名字存在差异2、 数据预处理包括那些方面？数据清理——填充缺失值, 识别/去除离群点, 光滑噪音, 并纠正数据中的不一致 数据集成——多个数据库, 数据立方体, 或文件的集成数据变换——规范化和聚集数据归约——得到数据的归约表示, 它小得多, 但产生相同或类似的分析结果：维度规约、数值规约、数据压缩数据离散化和概念分层3、数据清理的概念，数据清理包括那些方面？数据清理——填充缺失值, 识别/去除离群点, 光滑噪音, 并纠正数据中的不一致数据清理包括缺失值、噪声数据、不一致性、偏差检测和数据交换4、数据集成和变换的概念。

数据集成——多个数据库, 数据立方体, 或文件的集成数据变换——规范化和聚集5、数据规约的概念，数据规约包括那些方面？数据归约——得到数据的归约表示, 它小得多, 但产生相同或类似的分析结果：维度规约、数值规约、数据压缩数据规约包括数据立方体聚集、维度规约、数据压缩、数值规约、离散化和产生概念分层6、什么是数据离散化？什么是概念分层？数据离散化——把连续属性的区域分成区间概念分层——递归离散化属性，产生属性值分层/多分辨率划分第三章数据仓库与OLAP技术1、数据仓库的概念数据仓库是面向主题的, 集成的, 时变的, 和非易失的数据集合, 支持管理决策过程2、为什么需要数据仓库？数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，目的是OLAP: 复杂的OLAP 查询, 多维视图, 统一.文档收集自网络，仅用于个人学3、什么是数据立方体？数据立方体将数据建模, 并允许由多个维进行观察4、掌握数据立方体各种操作：上卷、下钻、切块、切片。

数据库第二版课后习题答案数据库第二版课后习题答案数据库是计算机科学中重要的概念之一，它提供了一种有效地存储和管理数据的方式。

数据库系统的设计与实现是数据库课程的重要内容之一。

在学习数据库课程时，课后习题是巩固知识和提高能力的重要途径。

本文将为大家提供数据库第二版课后习题的答案，希望对大家的学习有所帮助。

第一章数据库系统概述1. 数据库是什么？答：数据库是一个有组织的、可共享的、可维护的数据集合，它以一定的数据模型为基础，描述了现实世界中某个特定领域的数据和关系。

2. 数据库系统的特点有哪些？答：数据库系统具有以下特点：- 数据的独立性：数据库系统将数据与程序相分离，使得数据的修改不会影响到程序的运行。

- 数据的共享性：多个用户可以同时访问数据库，并且可以共享数据。

- 数据的冗余性小：通过数据库系统的数据一致性和完整性约束，可以减少数据的冗余性。

- 数据的易扩展性：数据库系统可以方便地进行扩展和修改，以满足不同需求。

- 数据的安全性：数据库系统提供了权限管理和数据加密等机制，保证数据的安全性。

第二章关系数据库与SQL1. 什么是关系数据库？答：关系数据库是一种基于关系模型的数据库，它使用表格（关系）来表示和存储数据。

关系数据库中的数据以行和列的形式组织，每个表格代表一个实体集，每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。

2. 什么是SQL？答：SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系数据库的语言。

它包含了数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）和数据控制语言（DCL）等部分。

通过SQL，用户可以对数据库进行创建、查询、更新和删除等操作。

第三章数据库设计1. 数据库设计的步骤有哪些？答：数据库设计的步骤包括：- 需求分析：确定数据库的需求和目标，了解用户的需求。

- 概念设计：根据需求分析的结果，设计数据库的概念模型，包括实体、属性和关系等。

- 逻辑设计：将概念模型转换为逻辑模型，包括表格的设计、关系的建立和约束的定义等。

数据仓库与数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下济南大学济南大学绪论单元测试1.数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。

（）A:错 B:对答案:对第一章测试1.图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。

（）A:对 B:错答案:对2.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。

( )A:对 B:错答案:对3.DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。

（）A:对 B:错答案:对4.建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？( )A:建模描述B:根据内容检索C:寻找模式和规则D:预测建模答案:预测建模5.以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？( )A:计算机组成原理B:矿产挖掘C:统计D:人工智能答案:统计;人工智能第二章测试1.下面哪个不属于数据的属性类型：( )A:区间B:序数C:相异D:标称答案:相异2.在上题中，属于定量的属性类型是：( )A:序数B:区间C:相异D:标称答案:区间3.只有非零值才重要的二元属性被称作：( )A:计数属性B:对称属性C:离散属性D:非对称的二元属性答案:非对称的二元属性4.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： ( )A:嵌入B:包装C:过滤D:抽样答案:抽样5.离群点可以是合法的数据对象或者值。

（）答案:对第三章测试1.下面哪些属于可视化高维数据技术 ( )A:星形坐标B:平行坐标系C:矩阵D:Chernoff脸E:散布图答案:星形坐标;平行坐标系;矩阵;Chernoff脸2.下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( )A:聚集B:离散化C:变量代换D:估计遗漏值答案:估计遗漏值3.联机分析处理包括以下哪些基本分析功能？ ( )A:转轴B:聚类D:分类E:切片答案:转轴;切块;切片4.检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测。

第2章习题参考答案第6小题三简答题（1）查询T1老师所授课程的课程号和课程名。

（2）查询年龄大于18岁男同学的学号、姓名、系别。

（3）查询“李力”老师所授课程的课程号、课程名和课时。

（4）查询学号为S1的同学所选修课程的课程号、课程名和成绩。

（5）查询“钱尔”同学所选修课程的课程号、课程名和成绩。

（6）查询至少选修“刘伟”老师所授全部课程的学生姓名。

（7）查询“李思”同学未选修的课程的课程号和课程名。

（8）查询全部学生都选修了的课程的课程号和课程名。

（9）查询选修了课程号为C1和C2的学生的学号和姓名。

（10）查询选修全部课程的学生的学号和姓名。

（11）查询选修课程包含“程军”老师所授课程之一的学生学号。

（12）查询选修课程包含学号S2的学生所修课程的学生学号。

第3章习题参考答案一、选择题1. B2. A3. C4. B5. C6. C7. B8. D9. A 10. D二、填空题1. 结构化查询语言（Structured Query Language）2. 数据查询、数据定义、数据操纵、数据控制3. 外模式、模式、内模式4. 数据库、事务日志5. NULL/NOT NULL、UNIQUE约束、PRIMARY KEY约束、FOREIGN KEY约束、CHECK约束6. 聚集索引、非聚集索引7. 连接字段8. 行数9. 定义10. 系统权限、对象权限11. 基本表、视图12．（1）INSERT INTO S VALUES('990010','李国栋','男',19)（2）INSERT INTO S(No,Name) VALUES('990011', '王大友')（3）UPDATE S SET Name='陈平' WHERE No='990009'（4）DELETE FROM S WHERE No='990008'（5）DELETE FROM S WHERE Name LIKE '陈%'13．CHAR(8) NOT NULL14．o=o15．ALTER TABLE StudentADD SGrade CHAR(10)三、设计题1.(1) 查找在“高等教育出版社”出版，书名为“操作系统”的图书的作者名。

数据挖掘概念与技术课后答案第二版第一章：数据挖掘概论1.什么是数据挖掘？数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关系和知识的方法。

它将统计学、机器学习和数据库技术结合起来，用于分析海量的数据，并从中提取出有用的信息。

2.数据挖掘的主要任务有哪些？数据挖掘的主要任务包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

3.数据挖掘的流程有哪些步骤？数据挖掘的典型流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。

4.数据挖掘的应用领域有哪些？数据挖掘的应用领域非常广泛，包括市场营销、金融分析、生物医学、社交网络分析等。

5.数据挖掘的风险和挑战有哪些？数据挖掘的风险和挑战包括隐私保护、数据质量、误差纠正、过拟合和模型解释等。

第二章：数据预处理1.数据预处理的主要任务有哪些？数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。

2.数据清洗的方法有哪些？数据清洗的方法包括缺失值填补、噪声数据过滤、异常值检测和重复数据处理等。

3.数据集成的方法有哪些？数据集成的方法包括实体识别、属性冲突解决和数据转换等。

4.数据转换的方法有哪些？数据转换的方法包括属性构造、属性选择、规范化和离散化等。

5.数据规约的方法有哪些？数据规约的方法包括维度规约和数值规约等。

第三章：特征选择与数据降维1.什么是特征选择？特征选择是从原始特征集中选择出最具有代表性和区分性的特征子集的过程。

2.特征选择的方法有哪些？特征选择的方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择等。

3.什么是数据降维？数据降维是将高维数据映射到低维空间的过程，同时保留原始数据的主要信息。

4.数据降维的方法有哪些？数据降维的方法包括主成分分析、线性判别分析和非负矩阵分解等。

5.特征选择和数据降维的目的是什么？特征选择和数据降维的目的是减少数据维度、提高模型训练效果、降低计算复杂度和防止过拟合等。

第四章：分类与预测1.什么是分类？分类是通过训练数据集建立一个分类模型，并将未知数据对象分配到其中的某个类别的过程。

数据库基础第2版习题答案数据库基础第2版习题答案数据库基础是计算机科学中非常重要的一门课程，它涵盖了数据库的基本原理、设计和应用。

在学习过程中，习题是帮助我们巩固所学知识的重要途径。

本文将为大家提供数据库基础第2版习题的答案，希望能对大家的学习有所帮助。

第一章数据库系统概述1. 什么是数据库系统？数据库系统是指由数据库、数据库管理系统（DBMS）和应用程序组成的一个整体。

它用于管理和组织大量的数据，并提供数据的存储、检索、更新和删除等功能。

2. 数据库系统的优点有哪些？数据库系统具有以下优点：- 数据共享：多个用户可以同时访问和共享数据库中的数据。

- 数据独立性：数据库系统能够将数据的逻辑表示与物理存储分离，使得应用程序与数据的具体存储方式无关。

- 数据一致性：数据库系统能够保证数据的一致性，即数据的完整性和正确性。

- 数据安全性：数据库系统提供了权限管理和数据备份等功能，保护数据的安全性和可靠性。

第二章关系数据库基本概念1. 什么是关系数据库？关系数据库是一种基于关系模型的数据库。

它使用表（表格）来组织和存储数据，表由行和列组成，每行表示一个记录，每列表示一个属性。

2. 什么是关系模型？关系模型是一种用于描述关系数据库的数据模型。

它使用关系（表）来表示实体和实体之间的关系，通过关系之间的连接来实现数据的查询和操作。

第三章关系数据库的完整性约束1. 什么是实体完整性约束？实体完整性约束是指关系数据库中的每个实体必须具有一个唯一的标识符（主键），且不能为空。

2. 什么是参照完整性约束？参照完整性约束是指关系数据库中的外键必须引用其他表中已存在的主键，保证数据的一致性和正确性。

第四章 SQL基本概念1. 什么是SQL？SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系数据库的语言。

它包括数据查询语言（DQL）、数据定义语言（DDL）、数据控制语言（DCL）和数据操纵语言（DML）等部分。

第1章数据概述一．选择题1．下列关于数据库管理系统的说法，错误的是CA．数据库管理系统与操作系统有关，操作系统的类型决定了能够运行的数据库管理系统的类型B．数据库管理系统对数据库文件的访问必须经过操作系统实现才能实现C．数据库应用程序可以不经过数据库管理系统而直接读取数据库文件D．数据库管理系统对用户隐藏了数据库文件的存放位置和文件名2．下列关于用文件管理数据的说法，错误的是DA．用文件管理数据，难以提供应用程序对数据的独立性B．当存储数据的文件名发生变化时，必须修改访问数据文件的应用程序C．用文件存储数据的方式难以实现数据访问的安全控制D．将相关的数据存储在一个文件中，有利于用户对数据进行分类，因此也可以加快用户操作数据的效率3．下列说法中，不属于数据库管理系统特征的是CA．提供了应用程序和数据的独立性B．所有的数据作为一个整体考虑，因此是相互关联的数据的集合C．用户访问数据时，需要知道存储数据的文件的物理信息D．能够保证数据库数据的可靠性，即使在存储数据的硬盘出现故障时，也能防止数据丢失5．在数据库系统中，数据库管理系统和操作系统之间的关系是DA．相互调用B．数据库管理系统调用操作系统C．操作系统调用数据库管理系统D．并发运行6．数据库系统的物理独立性是指DA．不会因为数据的变化而影响应用程序B．不会因为数据存储结构的变化而影响应用程序C．不会因为数据存储策略的变化而影响数据的存储结构D．不会因为数据逻辑结构的变化而影响应用程序7．数据库管理系统是数据库系统的核心，它负责有效地组织、存储和管理数据，它位于用户和操作系统之间，属于AA．系统软件B．工具软件C．应用软件D．数据软件8．数据库系统是由若干部分组成的。

下列不属于数据库系统组成部分的是BA．数据库B．操作系统C．应用程序D．数据库管理系统9．下列关于客户/服务器结构和文件服务器结构的描述，错误的是DA．客户/服务器结构将数据库存储在服务器端，文件服务器结构将数据存储在客户端B．客户/服务器结构返回给客户端的是处理后的结果数据，文件服务器结构返回给客户端的是包含客户所需数据的文件C．客户/服务器结构比文件服务器结构的网络开销小D．客户/服务器结构可以提供数据共享功能，而用文件服务器结构存储的数据不能共享数据库是相互关联的数据的集合，它用综合的方法组织数据，具有较小的数据冗余，可供多个用户共享，具有较高的数据独立性，具有安全控制机制，能够保证数据的安全、可靠，允许并发地使用数据库，能有效、及时地处理数据，并能保证数据的一致性和完整性。

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。

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）陈⽂伟版课后部分习题答案第⼀章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库⽤于事务处理，数据仓库⽤于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据⼜保存当前的数据;数据仓库的数据是⼤量数据库的集成;对数据库的操作⽐较明确，操作数据量少,对数据仓库操作不明确，操作数据量⼤。

数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、⼀次操作数据量⼩、⾯向应⽤且⽀持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、⼀次操作数据量⼤、⾯向分析且⽀持决策。

6.说明OLTP与OLAP的主要区别。

答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、⼀次性处理的数据量⼩、对响应时间要求⾼且⾯向应⽤，事务驱动；OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、⼀次处理的数据量⼤、响应时间合理且⾯向分析，分析驱动。

8.元数据的定义是什么？答：元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。

9.元数据与数据字典的关系什么？答：在数据仓库中引⼊了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，⽽且还是数据仓库本⾝信息的数据。

18.说明统计学与数据挖掘的不同。

答：统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、⼯资等），进⾏数值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。

数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进⾏定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。

19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。

答：数据仓库是⼀种存储技术，它能适应于不同⽤户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种⽅法和技术，从⼤量的数据中挖掘出有⽤的信息和知识。

数据仓库与数据挖掘都是决策⽀持新技术。

但它们有着完全不同的辅助决策⽅式。

在数据仓库系统的前端的分析⼯具中，数据挖掘是其中重要⼯具之⼀。

它可以帮助决策⽤户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。