数据仓库与数据挖掘课后答案

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1、Group4Chapter1-3CH11.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，数据仓库用来决策分析。2.从数据库发展到数据仓库的原因是什么？答：①数据太多，信息贫乏。②异构环境数据的转换和共享。③利用数据进行事务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答：数据库（DB）数据仓库（DW）面向应用面向主题数据是详细的数据是综合的和历史的保持当前数据保存过去和现在的数据数据是可更新的数据不更新对数据操作是重复的对数据的操作是启发式的操作需求是事先可知的操作需求是临时决定的一个操作存取一个记录一个操作存取一个集合数据非冗余数据时常冗余操作比较频繁操作相对不

2、频繁查询基本是原始数据查询基本是经过加工的数据事务处理需要的是当前数据决策分析需要过去和现在的数据很少有复杂的计算有很多复杂的计算支持事务处理支持决策分析4.答：Oltp联机事务处理，就是我们通常所说的关系型数据库，记录了实时的增删改查数据。Olap联机分析处理，是数据仓库的核心，是对oltp的历史数据进行加工，分析处理，用于处理商业智能，决策支持等重要的决策信息。5.答：oltp是用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短时间内给出处理结果。它主要用于包括银行业、航空、邮购订单、超级市场和制造业等的输入数据和取回交易数据。事务处理量大，要求多个并行处理，事务处理内容比较简单切重复率高

3、。大量的数据操作主要涉及的是一些增删改查询等操作，每次操作的数据量不打且多为当前的数据。Oltp处理的数据是高度结构化的，数据访问路径是已知的，至少是固定的。6.答：1.oltp是明细的数据，olap是汇总数据2.oltp记录实时的数据，olap包含2-3年历史数据3.oltp可以进行增删改查操作，olap只支持查询，但周期性刷新。4.oltp一次性处理的数据量少，olap一次处理的数据量大5.oltp对响应时间要求高，olap响应时间合理6.oltp面向应用，事务驱动，olap面向分析，分析驱动7.数据库中数据字典包括哪些内容？P4-5答：数据字典是指对中举的数据项、数据结构、数据流、数据

4、存储、和处理过程8.元数据的定义是什么？P5答：元数据为关于数据的数据（dataaboutdata）。元数据在数据仓库中式描述数据仓库中数据及其环境的数据。元数据描述了数据仓库的数据和环境，遍及数据仓库的所有方面，是整个数据仓库的核心。9.元数据与数据字典的关系是什么？P5答：元数据在数据仓库中不仅定义了数据仓库有什么，还指明了数据仓库中信息的内容和位置，刻画了数据的抽取盒转换规则的说明，存储了与数据仓库主题有关的各种商业信息，而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的，如数据的修改、跟踪、抽取、装入、综合以及使用等。由于元数据遍及数据仓库的所有方面，因此它已成为整个数据仓库的核心。10．数据仓

5、库的定义是什么？W.H.Inmon对数据仓库的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。SAS软件研究所的观点：数据仓库是一种管理技术，旨在通过通畅、合理、全面的信息管理，达到有效的决策支持。11．数据仓库的特点有哪些？从数据仓库的定义可以看出数据仓库具有如下特点：（1）数据仓库是面向主题的主题是数据归类的标准，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。例如，保险公司的数据仓库的主题为客户、政策、保险金、索赔等。（2）数据仓库是集成的数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。对不同的数据来源进行统一数据结构和编码。统一原始数据中的所有矛盾之处

6、，如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致等。总之，将原始数据结构做一个从面向应用到面向主题的大转变。（3）数据仓库是稳定的数据仓库中包括了大量的历史数据。数据经集成进入数据仓库后是极少或根本不更新的。（4）数据仓库是随时间变化的数据仓库内的数据时限在5~10年，故数据的键码包含时间项，标明数据的历史时期，这适合决策分析时进行时间趋势分析。（5）数据仓库中的数据量很大通常的数据仓库的数据量为10GB级，相当于一般数据库（约100MB）的100倍，大型数据仓库是1TB（1000GB）级数据量。（6）数据仓库软硬件要求较高需要一个巨大的硬件平台和一个并行的数据库系统。12．说明机器学习

7、如何形成人工智能的学科方向。学习是人类具有的智能行为，主要目的在于获取知识。机器学习是研究使计算机模拟或实现人类的学习行为，即让计算机通过算法自动获取知识。20世纪60年代开始了机器学习的研究。比较典型的成果有：Rosenblate的感知机，它是最早用神经网络进行模式识别的方法；Sammel的西洋跳棋程序，它用线性表达式的启发式方法，通过多次人机对弈，自动修改表达式中的系数，使程序逐渐聪明，该程序竟然取得了胜