数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第四章

数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.非频繁项集的超集有可能是频繁的。

参考答案:错误2.决策树中不包含以下哪种节点。

参考答案:外部节点（external node）3.数据集成是将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中。

数据源可能涉及多个数据库、数据立方体或一般文件。

参考答案:正确4.数据取样时，除了要求抽样时严把质量关外，还要求抽样数据必须在足够范围内有代表性。

参考答案:正确5.若属性income的平均值和标准差分别为32000元和17000元，则使用z-score规范化后，65600元被转换为：参考答案:1.9766.朴素贝叶斯算法能够解决特征之间有相关性的问题。

参考答案:错误7.OLAP技术的核心是：参考答案:多维分析8.假定某属性的最小与最大值分别为8000元和14000元。

要将其映射到区间[0.0,1.0]，按照最小-最大规范化方法对属性进行变换，属性值12600将变换为：参考答案:0.7679.后验概率P(H|X)表示条件X下H的概率。

参考答案:正确10.只要有两个频繁3项集，就一定能够生成一个候选4项集。

参考答案:错误11.先验概率是根据历史资料或主观估计的方法得到的概率。

参考答案:正确12.公司里面男性有60人，女性有40人，男性穿皮鞋的人数有25人，穿运动鞋的人数有35人，女性穿皮鞋的人数有10人，穿高跟鞋的人数有30人。

现在你只知道有一个人穿了皮鞋，推测他是男性的概率为：参考答案:0.71413.数据归约是用来得到数据集的归约表示，它比源数据集小得多，但仍接近于保持源数据的完整性。

参考答案:正确14.数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个分类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。

参考答案:正确15.假设吸烟的本科生比例为15%，而吸烟的研究生占23%。

如果五分之一的大学生是研究生，其余的是本科生，那么吸烟的学生是研究生的概率是多少？参考答案:0.27716.决策树构建之后，为了避免过度拟合，需要对树进行剪枝。

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第二章1. 什么是数据仓库？它与传统数据库有什么不同？答：数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、可学习的数据集合，用于支持企业决策制定和决策支持系统。

与传统数据库相比，数据仓库更注重数据的整合和大数据的处理能力，以支持更高级别的数据分析和决策。

2. 什么是元数据？有哪些类型？答：元数据指描述数据仓库中数据的数据，用于描述数据的含义、格式、内容、质量、来源、使用和存储等方面的信息。

元数据有三种类型：技术元数据、业务元数据和操作元数据。

3. 数据仓库的架构有哪些组成部分？请简述各组成部分的作用。

答：数据仓库的架构主要包括数据源、数据抽取、清理和转换、存储和管理、元数据管理、查询和分析等几个组成部分。

- 数据源：指数据仓库的数据来源，可以是事务处理系统、外部数据源、第三方提供商等。

- 数据抽取、清理和转换：将数据从各种不同的来源抽取出来并转化为简单、标准的格式，以便进行加工和分析。

- 存储和管理：将经过抽取、转换和清洗后的数据存储在数据仓库中并进行管理，查找、更新和删除等操作。

- 元数据管理：对数据仓库中的元数据进行管理，并将其存储在元数据存储库中。

- 查询和分析：通过各种查询和分析工具来进行数据挖掘、分析和报告。

4. 请列出数据仓库中的三种主要数据类型。

答：数据仓库中的三种主要数据类型包括事实数据、维度数据和元数据。

5. 请列出数据仓库的三种不同的操作类型。

答：数据仓库的三种不同的操作类型包括基础操作、加工操作和查询操作。

6. 数据挖掘的定义是什么？答：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有意义模式、趋势和关联的过程。

它是既包含统计学、机器学习和数据库技术的交叉学科，又包含更广泛的知识和业务领域。

7. 请列出数据挖掘中的四个主要任务。

答：数据挖掘中的四个主要任务包括描述性数据挖掘、预测性数据挖掘、关联数据挖掘和分类和聚类。

8. 数据仓库中经常使用OLAP分析方式，您了解OLAP是什么吗？答： OLAP是一种面向主题的数据分析方式，可以帮助用户对快速变化的数据进行多维分析和决策支持。

数据库与数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下南京邮电大学南京邮电大学第一章测试1.下列属于关系模型的性质的是()答案:行列的顺序可以任意交换;分量必须取原子值;列是同质的2.根据实体完整性规则，下列说法正确的是()答案:主键非空3.下列做法最有可能违背用户定义完整性的是()答案:日期数据出现2月30日4.以下操作应用场景主要是获取两个集合的相对补集的是(）答案:差操作5.从关系R中选择出若干属性组成新的关系属于(）答案:连接操作6. ER图中菱形表示的是(）答案:联系7.系统中的成绩联系属于（）答案:联系;多对多关系8.下列说法错误的是(）答案:AP原则系统不容忍时间延迟9.分布式系统可以同时满足CAP原则答案:错10.下列不属于关系型数据库局限性的是（）答案:数据格式不完备第二章测试1.Hive中删除管理表不会删除表所指向的数据文件答案:错2.Hive会在数据读取时进行数据类型验证答案:对3.Hive在strict(严格)模式下查询分区表时，WHERE子句必须要加上分区过滤。

答案:对4.下列语句可以显示数据库test中的表名的包括()答案:SHOW TABLES IN test;;USE test;SHOW TABLES;5.Hive可以向视图(VIEW)中导入数据。

答案:错6.若分区表test包含的分区字段为(a,b),如何查看分区a=1下的所有分区()答案:SHOW PARTITIONS test PARTITION(a=1);7.以下命令可以查询date_records中约会成功匹配(match=1)次数的是()答案:SELECT count(*) FROM date_records WHERE match=1;;SELECTsum(match) FROM date_records;8.Hive使用右外连接(RIGHT OUTER JOIN)来连接两张表进行查询时，JOIN操作符右边的表如果没有符合ON后面连接条件的记录时，右边表指定选择的列的值将不会显示。

第四章作业1.数据仓库的需求分析的任务是什么？P67需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（企业、部门用户等），充分了解源系统工作概况，明确用户的各种需求，为设计数据仓库服务。

概括地说，需求分析要明确用那些数据经过分析来实现用户的决策支持需求。

2.数据仓库系统需要确定的问题有哪些？P67、、（1）确定主题域a)明确对于决策分析最有价值的主题领域有哪些b)每个主题域的商业维度是那些？每个维度的粒度层次有哪些？c)制定决策的商业分区是什么？d)不同地区需要哪些信息来制定决策？e)对那个区域提供特定的商品和服务？（2）支持决策的数据来源a)那些源数据与商品的主题有关？b)在已有的报表和在线查询（OLTP）中得到什么样的信息？c)提供决策支持的细节程度是怎么样的？（3）数据仓库的成功标准和关键性指标a)衡量数据仓库成功的标准是什么？b)有哪些关键的性能指标？如何监控？c)对数据仓库的期望是什么？d)对数据仓库的预期用途有哪些？e)对计划中的数据仓库的考虑要点是什么？（4）数据量与更新频率a)数据仓库的总数据量有多少？b)决策支持所需的数据更新频率是多少？时间间隔是多长？c)每种决策分析与不同时间的标准对比如何？d)数据仓库中的信息需求的时间界限是什么？3.实现决策支持所需要的数据包括哪些内容？P68（1）源数据（2）数据转换（3）数据存储（4）决策分析4．概念：将需求分析过程中得到的用户需求抽象为计算机表示的信息结构，叫做概念模型。

特点：（1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个真实模型。

（2）易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。

（3）易于更改，当用户需求发生变化时，容易对概念模型修改和扩充。

（4）易于向数据仓库的数据模型（星型模型）转换。

5．用长方形表示实体，在数据仓库中就表示主题，椭圆形表示主题的属性，并用无向边把主题与其属性连接起来；用菱形表示主题之间的联系，用无向边把菱形分别与有关的主题连接；若主题之间的联系也具有属性，则把属性和菱形也用无向边连接上。

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。

第1章数据仓库的概念与体系结构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，根据元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OLTP和联机分析处理OLAP。

4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。

5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。

7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：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.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。

9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。

10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。

11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？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。

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。

数据仓库与数据挖掘_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。

利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。

对属性income的73600元将被转化为：（）参考答案:0.7162.数据的可视化是将数据以各种图表的形式展现在用户的面前，使用户能观察数据，并在较高的层次上找出数据间可能的关系。

参考答案:正确3.数据挖掘和可视化都是知识提取的方式。

参考答案:正确4.面向应用场景的可视化交互式数据挖掘方法是以数据挖掘算法和模型为主，并不针对具体应用场景或数据类型参考答案:错误5.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是以下哪个步骤的任务？（）参考答案:数据预处理6.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（）参考答案:数据抽取_数据加载_数据转换7.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据的任务。

参考答案:正确8.传统数据仓库包括数据仓库数据库、数据抽取/转换/加载、元数据、访问工具、数据集市、和信息发布系统七个部分组成。

参考答案:数据仓库管理9.关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。

参考答案:错误10.假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象。

在下一次训练时，应该采取下列什么措施？（）参考答案:增加特征11.下面哪一项关于CART的说法是错误的（）参考答案:CART输出变量只能是离散型。

12.以下哪种方法不是常用的数据约减方法（）参考答案:关联规则挖掘13.假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92,204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。

等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ ()参考答案:第二个14.下表是一个购物篮，假定支持度阈值为40%，其中（）是频繁闭项集。

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）课后习题答案第五章第五章作业1．数据仓库的两类用户有什么本质的不同？P96数据仓库的用户有两类：信息使用者和探索者。

信息使用者是使用数据仓库的大量用户，信息使用者以一种可以预测的、重复性的方式使用数据仓库平台。

探索者完全不同于信息使用者，他们有一个完全不可预测的、非重复性的数据使用模式。

2．数据仓库的信息使用者与数据库的信息使用者有什么不同？数据库的信息使用者主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库的信息使用者关心企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

3.1非规格化规范化的作用是产生一种完全没有数据冗余的设计方法。

但是，有时在数据仓库设计中引入一些有限的数据冗余来提高数据访问效果。

2创建数据阵列创建数据阵列，将相关类型的数据(如：1月、2月、3月等月份中的数据)存储在一起，提高访问效果。

3预连接表格一个公用键和共同使用的数据将表格合并在一起。

共享一个公用键，可以将多个表格合并到一个物理表格中。

这样做可以很大程度的提高数据访问效率。

4预聚集数据根据“滚动概括”结构来组织数据。

当数据被输入到数据仓库中时，以每小时为基础存储数据。

在这一天结束时，以每天为基础存储累加每小时的数据。

在一周结束时，以每周为基础存储累加每天的数据。

月末时，则以每月为基础存储累加每周的数据。

5聚类数据将不同类型的数据记录放置在相同的物理位置。

这为用户查看这些记录，可以在同一地点找到它们，提高查询效率。

6压缩数据压缩可以使可读取的数据量极大。

定期净化数据定期删除数据仓库中不需要的数据，可以为每个用户提高性能。

7合并查询如果查询定期发生，那么可以通过把这些查询合并到同一个表格中，从而节省大量资源。

4. 增加一些数据冗余，相当于增加了某些相同的数据，这些数据往往是我们很需要的或者是经常被使用的，由于这些数据所占总量的比例增加，所以被访问的概率增加，从而减少了查询时间，提高了查询速度。

第三章作业1.联机分析处理（OLAP）的简单定义是什么？它体现的特征是什么。

P40联机分析处理是共享多维信息的快速分析。

它体现在四个特征：（1）快速性（2）可分析性（3）多维性（4）信息性2.OLAP准则中的主要准则有哪些？P41（1）多维概念视图（2）透明性（3）可访问性（4）一直稳定的报表性能（5）客户/服务器体系结构（6）维的等同性（7）动态的系数矩阵处理（8）多用户支持能力（9）非限定的跨维操作（10）直观的数据操作（11）灵活的报表生成（12）不受限制的维和聚集层次3. 什么是维？关系数据库是二维数据吗？如何理解多维数据？P43维是人们观察数据的特定角度。

关系数据库不是二维数据，只是通过二维关系表示了数据的多维概念。

多维数据就是从多个特定角度来观察特定的变量。

4.MDDB（Multi Dimensional Database, 多维数据库）是以多维的方式组织数据，即以维作为坐标系，采用类似于数组的形式存储数据。

RDBMS（relational database management system，关系型数据库管理系统）通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据MDDB特点：1.数据库中的元素具有相同的数值2.多维数据库表达清晰，3.占用存储少RDBMS的特点：1.数据以表格的形式出现2.每行为各种记录名称3.每列为记录名称所对应的数据域4.许多的行和列组成一张表单5.若干的表单组成database5.1.数据存取速度ROLAP服务器需要将SQL语句转化为多维存储语句，临时“拼合”出多维数据立方体。

因此，ROLAP的响应时间较长。

MOLAP在数据存储速度上性能好，响应速度快。

2.数据存储的容量ROLAP使用的传统关系数据库的存储方法，在存储容量上基本没有限制。

MOLAP通常采用多平面叠加成立体的方式存放数据。

当数据量超过操作系统最大文件长度时，需要进行数据分割。

多维数据库的数据量级难以达到太大的字节级。