十、简述数据仓库与数据挖掘的区别。一、给出下列英文短语或缩写的中文名称，并简述其含义。1、DataBase（

模型关系代数与元组规范化理论函数依赖价值与用途·键题目答案：A，ABCD，B范式（重点）第一范式第二范式第三范式BC范式题目模式分解列表公式法并发控制基本概念并发中存在的问题封锁协议数据库完整性约束数据库安全数据备份数据仓库与数据挖掘反规范化大数据

《数据仓库与数据挖掘》期末复习总结适用教材：《数据挖掘概念与技术（第3版）》，JiaweiHan，MiehelineKamber，JianPei著，机械工业出版社提示：与教材内容不完全匹配，有所取舍写在前面

chapter5分类内容分类的基本概念分类数据对象元组(x,y)X属性集合Y类标签任务基于有标签的数据，学习一个分类模型，通过这个分类模型，可以把一组属性x映射到一个特定的类别y上类别y提前设定好的--如：学生，老师有监督学习Phase1用有标记的数据对分类器进行训练，得到训练好的分类器Phase2用训练好的分类器对没有标记的数据进行分类预测训练过程中，分类器在类标签的引导下进行学习，所以是有监督

chapter1moocTest11.判断以下行为是否属于数据挖掘任务：监测患者的心率是否异常来自是的，监测患者的心率是否异常可以被认为是数据挖掘任务的一种。数据挖掘是通过对大量数据进行分析，发现其中的模式、关联和趋势，并从中提取有用的信息和知识。在这种情况下，监测患者的心率是否异常涉及收集和记录患者的心率数据，然后对这些数据进行分析以识别异常模式或趋势。来自2.数据挖掘是从大量数据中挖掘重要、隐

更加详细的只找得到pdf版本填空10分判断并改错10分计算8分综合20分客观题填空10分判断并改错10分--错的要改mooc中的--尤其考试题名词解释12分4个，每个3分经常碰到的专业术语简答题40分5个，每道8分综合画roc曲线类似于和计算相关的题目C1什么是数据挖掘？概念是什么？哪些操作属于数据挖掘操作，哪些操作不属于数据：海量、多源异构操作：从大量的数据中提取出有趣的（重要、隐含、以前未知、

文章目录我的数据仓库与数据挖掘期末大作业重置版准备工作预设定及导入相对应的库库的导入调整JupyterNotebook的预设定调整MatPlotLib和Pandas的输出设置任务1：预测问题数据的保存和读取数据的分析和预处理模型的选择和构建线性回归一元多项式回归拟合预测拟合优度的评估任务

sklearn中tfidf的计算与手工计算不同详解引言：本周数据仓库与数据挖掘课程布置了word2vec的课程作业，要求是手动计算corpus中各个词的tfidf，并用sklearn验证自己计算的结果。

数据库应用系统功能设计与实施第五章：UML与数据库应用系统第六章：高级数据查询第七章：数据库及数据库对象第八章：数据库后台编编址技术第九章：安全管理第十章：数据库运行维护与优化第十一章：故障管理第十二章：数据仓库与数据挖掘写在前面

1.数据挖掘的概念数据挖掘（Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-DiscoveryinDatabases，KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是

在数据库章节中可能会考察以下内容：文章目录数据库完整性约束数据库模式ER模式关系代数并发控制数据仓库与数据挖掘反规范化技术数据库完整性约束不能用作数据完整性约束实现技术的是（）A、实体完整性约束B、触发器

文章目录3.1数据库模式3.1.1三级模式两级映射3.1.2数据库设计过程3.2ER模型3.3关系代数与元组演算3.4规范化理论3.5并发控制3.6数据库完整性约束3.7分布式数据库3.8数据仓库与数据挖掘

一、数据仓库和数据挖掘概述1.1数据仓库的产生数据仓库与数据挖掘：数据仓库和联机分析处理技术(存储)。数据挖掘：在大量的数据中心挖掘感兴趣的知识、规则、规律、模式、约束(分析)。

五、规范化理论1、函数依赖2、价值与用途3、键4、范式5、模式分解六、并发控制真题链接分布式数据库特点（补充）真题链接七、完整性约束八、数据库安全真题链接九、数据备份十、数据库故障与恢复真题链接十一、数据仓库与数据挖掘十二

为了满足中高层管理人员预测、决策分析的需要，在传统数据库的基础上产生了能够满足预测、决策分析需要的数据环境——数据仓库。3.7.1数据仓库的概念数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的，且随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。面向主题的。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务（面向应用），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。集

未来教育第十四章题目笔记_数据仓库与数据挖掘1、关联规则挖掘是发现交易数据库中不同商品之间的联系；无监督学习算法对类别并没有规定明确的前提条件。

推荐一本很老的书《数据仓库与数据挖掘》。这本书相对来说不那么厚，很多基础概念也有论述，对初学者来说很友好。这一部分的学习是贯穿始终的，有经验

数据库方面要求考生掌握以下知识点：（1）信息系统综合知识：包括数据库管理系统的类型、数据库管理系统结构和性能评价、常用的关系型数据库管理系统、数据库模式、数据库规范化、分布式数据库系统、并行数据库系统、数据仓库与数据挖掘技术

数据库系统三、数据库系统原理3.1数据库模式3.2数据库设计3.3数据库的并发控制3.4数据库完整性约束和安全3.5数据库备份与恢复3.6数据仓库与数据挖掘3.7大数据三、数据库系统原理这部分内容较重要

基础知识篇什么是数据仓库数据仓库诞生原因？1.历史数据积存2.企业数据分析需要历史数据积存：历史数据使用频率低，堆积在业务库中，导致性能下降；企业数据分析需要：各个部门自己建立独立的数据抽取系统，导致数据不一致。简单的说，在普通的数据库（操作型数据库）中，每时每刻都在产生数据，而对于这样的数据往往历史数据不重要，以当前的操作数据为重点，以项目为主。传统数据库内存较小，经常需要删除数据，保留最新的数

一、混淆矩阵1、基本概念混淆矩阵(confusionmatrix)，又称为可能性表格或是错误矩阵。在机器学习领域是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常是监督学习（非监督学习，通常用匹配矩阵：matchingmatrix）。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）。2、计算方法3、关

一、基本介绍PageRank算法的基本想法是在有向图上定义一个随机游走模型，即一阶马尔可夫链，描述随机游走者沿着有向图随机访问各个结点的行为。在一定条件下，极限情况访问每个结点的概率收敛到平稳分布，各结点的平稳概率值就是其PageRank值，表示结点的重要度。PageRank是递归定义的，PageRank的计算可以通过迭代算法进行。二、实验内容PageRank算法的核心部分可以从一个有向图开始。最

1.以下不是分类问题的是（B）。A.用户流失模型B.身高和体重关系C.信用评分D.营销响应2.对于回归分析，下列说法错误的是（D）A.在回归分析中，变量间的关系若是非确定关系，那么因变量不能由自变量唯一确定B.线性相关系数可以是正的，也可以是负的C.回归分析中，如果r^2=1，说明x与y之间完全相关D.样本相关系数r在区间（-1，1）3.数据分类是一个两阶段过程，包括（B）和分类阶段。A.分析阶段

一、基本介绍聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。由这个定义可以知道，数据集并没有目标值。因此聚类算法属于无监督算法。k-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为k个簇，同时使簇内的点尽量紧密的连在一起，簇间的距离尽量的大。二、核心思想给定一个有n个对象的数据集，划分聚

一、基本介绍DBSCAN算法是基于一组邻域参数(ε，MinPts)来描述样本分布的紧密程度，相比于基于划分的聚类方法和层次聚类方法，DBSCAN算法将簇定义为密度相连的样本的最大集合，能够将密度足够高的区域划分为簇，不需要给定簇的数量，并且可以在存在噪声的空间数据集中发现任意形状的簇。二、核心思想DBSCAN的簇里面可以有一个或者多个核心对象。如果只有一个核心对象，则簇里其他的非核心对象样本都在这

文章目录数据仓库和数据挖掘概述数据仓库数据仓库的两个主要作用数据仓库的关键特征数据仓库的三级模型OLAPOLAP概述OLAP与DWOLAP与OLTPOLAP的特性OLAP的分析方法OLAP的数据组织ROLAP和MOLAP的对比数据预处理数据清洗数据集成模式匹配问题冗余问题数据值冲突问题数据变换数据归约联机分析处理数据仓库和数据挖掘概述定义：数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的，未知的，用户可能感兴

2019-2020学年秋季学期数据仓库与数据挖掘本文适合北邮研究生秋季学期王晓茹老师的数据挖掘和数据仓库期末复习其他老师的同名课程我并未参加，这篇文章可能并不适用在复习的时候，在网上查阅数据挖掘的资料，

期末考试题型单项选择题（每小题2分，共20分）填空题（每空1分，共20分）简答题(每题6分，共30分)析题与计算题(共30分)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.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。(b)

课程难度很大，想要全掌握很难，但是掌握一部分基础算法还是可以的，考试多半也是这个范围。按章节给出。一，数据分析，大数据技术概念性章节，没有什么具体算法，主要是讲大数据的发展和应用。（不太重要）大数据：巨量资料，规模庞大，数据量从TB级别到PB，EB甚至ZB级别。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据，而是要对如此规模的数据进行专业化管理，提高加工能力，实现数据增值。大数据名称来源：1980年《第

一、基本介绍Apriori算法是经典的挖掘频繁项目集和关联规则的数据挖掘算法。当定义问题时，通常会使用先验知识或者假设，这被称作"一个先验"。算法使用频繁项目集的先验性质，即频繁项目集的所有非空子集也一定是频繁的。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于探索(k+1)项集。首先通过扫描数据库，累计每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记为L1。

一、基本介绍k-近邻算法又称kNN，全称是k-NearestNeighbors算法，它是数据挖掘和机器学习中常用的学习算法，也是机器学习中最简单的分类算法之一。kNN算法用一句通俗的古语来说就是：“物以类聚，人以群分”，要判断一个实例的类别，就可以看它附近是什么类别。kNN的使用范围很广泛，在样本量足够大的前提条件之下它的准确度非常高。二、核心思想计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组

数据仓库与数据挖掘知识点梳理一：数据挖掘1：什么是数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则。

文章目录第一章数据仓库与数据挖掘概述第二章数据仓库概述第三章联机分析处理（OLAP）第四章数据挖掘的基本概念第五章数据预处理第六章概念描述：特征化和比较习题答案第一章数据仓库与数据挖掘概述无习题第二章数据仓库概述一

声明：文中内容基于山东某高校数据挖掘课程的课件，本系列文章为课程内容的个人总结以及笔记内容。神经网络感知机（M-P神经元模型）感知机激活函数BP神经网络异或问题多层神经网络下的异或问题p、q为输入，OR、NAND为隐藏层，AND为输出多层神经网络的激活函数：Sigmoid(x)BP神经网络的结构BP神经网络的应用例子把整个数据集根据训练集：验证集为7：3的比例进行划分（1）设计神经网络模型：此处以

声明：文中内容基于山东某高校数据挖掘课程的课件，本系列文章为课程内容的个人总结以及笔记内容。数据挖掘概念：数据挖掘是从大量的、有噪声的、不完全的模糊的和随机的数据中，提取出隐含在其中的、人们实现不知道的、具有前再利用价值的信息和知识的过程。数据库中知识发现的过程（又称KDD）输入数据→数据预处理→数据挖掘→后处理→信息其中，数据与处理包括特征选择、维归纳、数据规范化、选择数据子集等。后处理包括模式

1、试述真正例率（TPR）、假正例率（FPR）与查准率（P）、查全率（R）之间的联系。查全率:真实正例被预测为正例的比例真正例率:真实正例被预测为正例的比例查全率与真正例率是相等的。查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例假正例率:真实反例被预测为正例的比例两者并没有直接的数值关系。2、简述K-最近邻方法的主要思想。同声相应，同气相求从最近的K个邻居（样本）中，选择出现次数最多的类别作为判定类别。

/*大学生一枚，只为分享知识别无他求，有兴趣一起交流，相互激励，共同进步关注个人微信公众号：飞享文中相应链接都是对应知识点补充说明*/数据仓库1.数据仓库：面向主题的，集成的，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.元数据：描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。3.元数据是数据仓库运行和维护的中心内容，数据仓库系统对数据的存取和更新都需要元数据信息。4.根据元数据用途的不同可

数据仓库与数据挖掘第1章概论1.1数据仓库1.2数据挖掘第2章数据仓库的基本概念2.1什么是数据仓库1.面向主题2.集成性3.数据不易丢失（稳定的）4.随时间而变化的（时变的）2.2为什么建立数据仓库区别环境分离系统结构

目录2.1数据仓库与数据库的区别2.2什么是数据仓库2.3数据仓库的系统结构2.4数据仓库的数据组成形式2.5数据仓库的数据模型2.6什么是联机分析处理OLAP2.7OLAP的多维数据存储2.8OLAP的分类2.1数据仓库与数据库的区别2.2什么是数据仓库2.3数据仓库的系统结构2.4数据仓库的数据组成形式2.5数据仓库的数据模型采用多维度的关注方式，维表：从哪个角度2.6什么是联机分析处理OLA

数据仓库与数据挖掘课后思考题整理文章目录数据仓库与数据挖掘课后思考题整理1数据仓库概述思考题2数据仓库及其设计思考题实践题3OLAP技术思考题课后书面作业4数据挖掘概述思考题5关联分析思考题实践题7分类方法思考题实践题

数据仓库技术所解决的问题是如何更合理和更有效地组织企业的数据体系，以更好地满足企业信息型应用对数据的要求,降低企业的数据管理、数据获取和数据集成的成本,提高数据系统响应速度，提高数据质量和数据的一致性。数据挖掘技术所解决的问题是如何针对具体的分析对象和分析需求，尝试通过智能和自动化的手段把数据转换为有用的信息和知识。14.1决策支持系统的发展14.1.1决策支持系统及其演化14.1.2基于数据仓库

14.1决策支持系统的发展14.1.1决策支持系统及其演化➢般将数据分为：分析型数据操作型数据：由企业的基本业务系统产生的数据，用于联机处理环境（OLTP）。➢决策支持系统(DSS)：综合利用大量数据，有机组合众多模型（数学模型和数据处理模型），通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。➢Keen和ScottMorton于70年代中期首次提出了"决策支持系统”(DecisionSupport

14.在具有数据仓库的企业数据环境中，数据仓库数据一般都具有许多特点，下列都属于其特点的是A、面向主题、不可直接修改、批量访问B、面向主题、可直接修改、性能要求较为宽松C、集成的、可直接修改、批量访问D、集成的、不可直接修改、性能要求高参考答案为A解析：数据仓库的特性包括面向主题性、集成性、不可更新性和时间特性。其中不可更新并不意味着不再向数据仓库追加新的数据，只是一般不对数据仓库内的原始数据进行

1.在建立数据仓库的数据集成工作中，需要采用适当的策略从数据源获取变化数据。下列数据表中，一般情况下不适宜采用快照方式从业务系统获取数据的是A、门店表、销售人员表B、商品清单、商品类别表C、顾客表、商品类别表D、商场商品销售表、电信公司通话详单参考答案为D解析：快照是关于指定数据集合的一个完全可用拷贝，该拷贝包括相应数据在某个时间点（拷贝开始的时间点）的映像。快照可以是其所表示的数据的一个副本，也

数据仓库的概念、特点与组合数据仓库的组成数据仓库数据库（核心，数据信息存放的地方）；数据抽取工具；元数据：技术元数据（开发和管理）与业务元数据（单位业务）；访问工具；数据集市（DataMarts）（特定的应用目的）；数据仓库管理；信息发布系统数据抽取工具把数据从各种各样的存储环境中提取出来，进行必要的转化、整理，再存放到数据仓库中。对各种不同的数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键，数据转换通

数据仓库与数据挖掘第一章：数据仓库和数据挖掘概述1.1数据仓库的产生数据仓库与数据挖掘：数据仓库和联机分析处理技术(存储)。数据挖掘：在大量的数据中心挖掘感兴趣的知识、规则、规律、模式、约束(分析)。

软考中级---软件设计师---数据库部分（B站视频笔记）2021年10月6日并发控制事务并发产生的问题解决方案2021年10月6日数据库的完整性约束2021年10月6日数据库安全2021年10月6日数据备份数据仓库与数据挖掘反规范化大数据

数据库系统规范化理论价值与用途非规范化存在的问题.键超键候选键与主键外键求候选键范式第一范式第二范式第三范式BC范式模式分解并发控制基本概念存在的问题封锁协议完整性约束约束触发器数据库安全数据库备份冷备份(静态备份)热备份(动态备份)故障与恢复数据仓库与数据挖掘反规范化大数据规范化理论价值与用途非规范化存在的问题

数据仓库与数据挖掘在商业领域中的应用及意义一：商品销售商业部门把数据视作一种竞争性的財富可能比不论什么其它部门显得更为重要，为此须要把大型市场营销数据库演变成一个数据挖掘系统。

数据仓库与数据挖掘在商业领域中的应用及意义一：商品销售商业部门把数据视作一种竞争性的財富可能比不论什么其它部门显得更为重要，为此须要把大型市场营销数据库演变成一个数据挖掘系统。