1、WORD格式可編輯第七章練習題一、選擇題：1. 在數據倉庫中，所有數據都是圍繞一定的進行組織的 A 主題 B 主鍵C外鍵 D 視圖2. 對于 DSS，是非常重要的A 最新數據 B歷史數據C 分析數據 D多媒體數據3. 是從外部數據中收據數據，它是數據倉庫中數據綜合的一種類型 A 數據提取 B數據清洗C 數據抽取 D數據切割4. 是關于數據的數據A 外部數據 B 內部數據 C 元數據 D純數據5. 數據粒度有兩種形式，其中一種形式的數據粒度是面向的 AOLTPBCRMCOLAPDERP6. 數據集市的數據直接來源于中央數據倉庫A 獨立的 B 依賴的C 內部的 D中央的7. 數據倉庫的是具有層次性

2、的A 主鍵 B 變量C 維 D索引8. 由各維度的取值和變量值構成A 維成員 B 維 C事實 D 索引9. 技術的核心是多維分析AOLAPBCRMCOLTPDERP10. 三種多維數據模型中，最為流行A 星型模型 B 雪花型模型 C 星座模型 D網型模型11. 由于的應用，數據需要定期的從數據倉庫中導入多維數據庫中 AOLAPBOLTPCCRMDERP12. 由類和類之間的關系構成的模型稱為A 關系模型 B類模型 CER模型 D 對象模型13. 的設計是數據倉庫模型設計的第一步A 部門模型 B類模型C 企業模型 D對象模型14. 的選取是模型設計中極為重要的一部分A 主題 B 類C變量 D 對

3、象15. 無論數據倉庫以怎樣的數據模型組織數據，最終還是以各種來完成的A 表空間 B 類C變量 D 表16. 在中，只有一個事實表，每個維表都與事實表直接連接A 星型模型 B 雪花型模型C 星座模型 D網型模型17. 中的數據是最豐富的、最詳細的A 事實數據庫 B 關系數據庫C高級數據庫 D 數據倉庫18. 數據挖掘的基礎是AOLAPBOLTPC 人工智能 D數據倉庫19. 對一組數據的集合分組成為有類似的對象組成的多個類的過程稱為A 分類 B 匯集C 類分析 D聚類20. 也常常作為數據挖掘的第一部，對數據進行預處理A 分類分析 B 關聯分析C 聚類分析 D 孤立點分析二、填空1. 數據倉庫

4、 (datawarehouse) 是一個面向主題的 (subjectoriented) 、集成的 (integrated) 非易失的 (non-volatile) 、隨時間變化的 (timevariant) 數據集合，用于。2 在數據倉庫中涉及兩個非常重要的概念，即和。3. 常見的數據分割有以下幾種形式：、和。4. 是用于支持企業日常的、全局應用的數據集合。5. 是共享多維信息的、針對特定問題的聯機數據訪問和分析的快速軟件技術。6. 用戶分析問題的角度或決策分析的出發點構成了數據倉庫中的。7.OLAP技術的核心是。8. 從數據倉庫的最終用戶看，可以將用戶分為和兩類。9. 在 CRM系統中實現，

5、是 CRM系統成敗的關鍵之一。10. 數據主要有四個方面的來源：、客戶行為、和其他相關數據。11. 數據倉庫的就是邏輯模型在數據倉庫中的實現模式。12. 對于數據倉庫的應用效益，一般有兩種分析方法：和。13. ROI 的計算公式是：。14. 是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取人們感興 趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息。15. 中的數據是最豐富、最詳細的。16. 和關聯分析相似，其目的也是為了挖掘出數據間的聯系，但序列模式分析的側重點 在于分析數據間的前后 (因果 )關系。17. 孤立點又叫，是數據庫中與數據的一般模式不一致的數據對象。18.

6、數據挖掘的第一步是。19. 是指將所有的客戶分成不同的類的過程。20. 是提高企業客戶關系管理的一個重要目標。三、判斷題21. 數據倉庫只能存儲當前數據，而數據庫存放歷史數據。（）22. 數據庫中的數據是動態變化的，隨時刷新，而數據倉庫的數據是靜態的，一般不會改變 （）23. 數據庫使用頻率比數據倉庫使用頻率高。（）24. 數據倉庫中數據可以隨意改變。（）25. 在數據倉庫中，數據必須有統一的格式。（）26. 外部數據有很多是非結構數據，它包括聲音文件、圖像文件。（）27. 粒度的大小反應數據倉庫的綜合程度，粒度越大，數據越詳細。（）28. 一般來說，元數據越大，抽樣率就越大。（） 29.OD

7、S只存放當前和近期數據。（）30. 數據集市不可獨立存于數據倉庫中。（）31. 對于不同的層次，由上到下，層次逐漸細化的。（）32. 數據切塊得到的多維立方體與原立方體的維數是相同的。（）33. 數據鉆取對應于維的層次，它是由維的低層次展開到高層次的一個動作。（）34. 如果一味地在算法上將孤立點去掉或忽略有可能失去重要信息。（）35. 空間關聯分析和關系數據庫中的關聯規則挖掘在思想上有很大區別。（）36. 數據挖掘中不包括數據的元數據。（）37. 客戶分析可以對消費者的行為分析，也可對消費者的心理分析。（）38. 客戶周期性是客戶消費周期和頻率的表現。（）39. 客戶盈利率的計算也需要數據挖

8、掘。（）40. 數據挖掘在分析客戶忠誠度的過程中對客戶盈利率的提高有一定的影響。（）四、簡單題2. 簡述數據庫和數據倉庫的區別3. 數據倉庫有哪些特性？4. 聯機分析處理的概念有哪些？5. 數據切片是如何定義的6. 概述數據挖掘的定義？7. 物理模型設計分為哪幾個方面？8. 根據數據倉庫的應用目標不同可將數據倉庫分為哪幾類？9. 在客戶關系管理中，數據倉庫主要有哪些作用？10. 數據挖掘的數據來源有哪些？11. 簡述數據挖掘的基本步驟五、論述題21. 為什么會產生數據倉庫？22. 論述數據倉庫和數據庫的區別和聯系？23. 數據倉庫在 CRM中是如何應用的？24. 如何進行數據倉庫的模型設計？2

9、5. 數據挖掘與數據倉庫是怎樣聯系的？第七章：一、選擇題：二、填空題：41. 支持管理決策42. 數據粒度數據分割43. 垂直分割水平分割圖解分割44.ODS45.聯機分析處理46.維47.多維分析48. 信息使用者知識挖掘者49. 數據倉庫系統50. 關系數據庫事務數據庫51.物理模型52.定性方法定量方法53.ROI=收益現值÷成本現值54.數據挖掘55.關系數據庫56. 序列模式分析57. 噪聲58. 確定分析和預測目標59.客戶分類60.客戶忠誠度三、判斷題：四、簡答題：12. 簡述數據庫與數據倉庫的區別答：數據庫只存儲當前數據，而數據倉庫存放歷史數據；數據庫主要面向業務操作

10、，而數據倉庫 面向數據分析和決策支持；數據庫中的數據是動態變化的，隨時刷新，而數據倉庫中的數據 是靜態的，一般不會改變；數據庫的使用頻率比數據倉庫使用的頻率高，數據訪問量少，且 要求的響應時間短13. 數據倉庫有哪些特性？1）面向主題的特性 在數據倉庫中，所有的數據都是圍繞一定的主題進行組織的2）集成性 數據倉庫中的數據都是經過清洗、過濾、轉換的。它們有統一的格式、表示方式、代碼含義、 相同的單位表示3）非易失性 數據倉庫中的數據一旦寫入，幾乎就不再更改了，除非數據有錯誤，而對數據倉庫進行的主 要操作只是數據追加，因此數據倉庫中的數據相對是穩定的，而且提供了足夠的數據4）時變性 數據倉庫中的數

11、據只增不刪的，所以它記錄了從開始使用數據倉庫起的所有數據，它能反映 企業各個時期的信息，也可以說它反映的是企業數據的動態變化。這對于決策分析也是至關 重要的61. 什么叫做數據清理？答：將提取出來的數據進行檢測，并修正數據中的錯誤的過程稱為數據清理。數據清理首先要檢 測抽取的數據中存在錯誤或不一致的數據，比如由于錄入時的失誤造成同一記錄在不同表中 的信息不一致，或者有的數據已經進行了更新，在其他表中沒有同時更新。然后將錯誤或不 一致進行修正，有的數據被檢測出來卻無法確定不一致的兩個數據哪個是正確的，此時如果 數據不是特別重要的話，可以將數據刪除。數據清理對于保證數據倉庫中數據的真實性是必 要的

12、，進而也決定了決策的準確性62. 數據切片是如何定義的？答： 在多維數據立方體中，確定某些維度的取值范圍，得到一個原立方體的子立方體的過程稱為 數據切塊。數據切塊與數據切片得到的多維數組都是原多維數據立方體的子集，不同的是數 據切片使多維立方體降低了一個維度，而數據切塊得到的多維立方體與原立方體的維數是相 同的63. 多維數據庫與數據倉庫的區別和聯系有哪些？ 答： 多維數據庫與數據倉庫是有區別的。數據倉庫中的細節數據為多維數據庫提供數據源。由于 OLAP的應用，數據需要定期地從數據倉庫中導入多維數據庫中。由于數據倉庫中存儲的已 經是集成的數據，因此多維數據庫無需從業務處理系統中再抽取、集成數據

13、。利用多維數據 庫可以對數據進行切片、切塊、旋轉等操作，動態的觀察綜合數據與細節數據之間的關系64. 物理模型設計分為幾個方面？答：1）確定數據結構的類型 在數據倉庫中包含了細節數據、概括數據、外部數據、多維數據、存檔數據等多種數據類型 因此必須確定合理的數據結構類型2）確定索引策略 數據倉庫中的數據變動很小，所以可以設計索引結構來提高數據訪問速度。雖然對各個數據 建立專門的索引相當復雜，但建立后不需要過多地維護，因此還是可行的3）確定數據存放位置 數據存放時，一般根據數據的重要性、使用頻率、對響應時間的要求等指標將數據分類并存 入不同的介質4）優化存儲分配 在數據倉庫的物理模型設計中，需要確

14、定不同的存儲分配方式。數據可以集中在一臺服務器 上也可以分散在多個服務器上65. 根據數據倉庫的應用目標不同可將數據倉庫分為哪幾類？答：1）數據倉庫作為企業核心業務。將數據倉庫作為企業核心業務的企業以研發、設計數據倉 庫，提供數據倉庫工具為企業工作內容，或者通過數據倉庫收集、分析數據得到信息，并將 信息提供給有需求的用戶。這兩種企業都是依靠數據倉庫的，也就是說沒有數據倉庫這類企 業也將不存在。2）數據倉庫用于優化企業內部結構。有些企業運用數據倉庫分析內部生產因素或管理環境，以提高管理效率或生產效率。這種企業將數據倉庫作為一項內部管理工具。3）數據倉庫用于為企業增加商業機會。有些企業運用數據倉庫

15、分析市場信息、銷售狀況、 客戶信息，以輔助決策。這類企業將數據倉庫作為一種決策分析工具66. 在客戶關系管理中，數據倉庫主要有那些作用答：1）保留客戶在客戶中，并不是所有的客戶都有保留價值，因此要通過數據倉庫中的數據分析出最具價值 的客戶，并針對這些客戶制定相應的保留客戶政策2）降低管理成本對于企業來說管理大量的客戶數據也是一項工作量龐大的工作，數據倉庫的應用使數據的統 一、規范管理成為可能，同時提供了快速、準確的查詢工具。這可以大大降低企業的管理成 本3）分析利潤的增長 可以通過歷史趨勢發現產品銷售與客戶關系管理的關系以及利潤增長同客戶關系管理的關 系。分析利潤增長的最終目的還是促進利潤增長

16、4）增強競爭優勢數據倉庫的應用使得企業有更快的市場適應能力67. 數據挖掘的數據來源有哪些？答：1）關系數據庫關系數據庫中的數據是最豐富、最詳細的。因此數據挖掘可以從關系數據庫中找到大量的數 據2）數據倉庫 數據倉庫中的數據已經進行了清洗和轉換，數據中不存在錯誤和不一致的情況，因此數據挖 掘從數據倉庫中獲取數據后就不需要再進行這些數據處理工作了3）事務數據庫 數據挖掘可以從事務數據庫中提取數據。事務數據庫中的每個記錄代表一個事務。在進行數 據挖掘時，可以只將一個或幾個事務數據庫集中到數據挖掘庫中進行挖掘4）高級數據庫 這些高級數據庫包括了面向對象的數據庫、空間數據庫、時間和時間序列數據庫、文本和多 媒體數據庫等新的數據庫68. 簡述數據挖掘的基本步驟1）確定分析和預測目標 這是數據挖掘的第一步，確定分析和預測的目標