本篇文章给大家谈谈数据仓库与数据挖掘第二版答案，以及数据仓库与数据挖掘导论课后答案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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数据仓库与数据挖掘问题
数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据集市（Data Marts）。
【答案】：(1)数据仓库是基础：无论是数据挖掘还是OLAP分析，他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。
数据仓库与数据挖掘的差别 (1)数据仓库是一种数据存储和数据组织技术，提供数据源。(2)数据挖掘是一种数据分析技术，可针对数据仓库中的数据进行分析。数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。
数据变换把数据转换成适于挖掘的形式。光滑：去掉数据中的噪声。
数据仓库为数据挖掘提供平台及数据支持 举例：某保险公司从多个底层业务系统抽取客户及保单等信息加工集成到统一的数据仓库。业务分析人员通过数据挖掘工具在数据仓库平台上实现分析算法，统计或预测一些业务指标。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
以下关于数据仓库的描述中,正确的是___。
1、【答案】：A 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，主用于支持管理决策。数据仓库是对多个异构数据源（包括历史数据）的有效集成，集成后按主题重组，且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
2、【答案】：C 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。
3、【答案】：B 本题考察是数据仓库定义，数据仓库是在管理人员决策中面向主题、集成、非易失并且随阶段而变化数据集合。
大数据算法可以不是
1、凡事过犹不及，当整个市场都在谈论大数据风控，都在吹捧机器学习时，危机已经悄然而至。不仅是金融科技公司在谈，互联网巨头在谈，整个银行圈也在谈。真实性（Veracity）：数据的质量。
2、大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。
3、城商行、农商行觉得这是弯道超车的机会，国有大行害怕错失新技术的窗口，金融科技公司对谁都在鼓吹。尤其在疫情发生后，金融业的无接触服务从之前的可选项一下子变成了必选项，出门不谈点大数据，都不好意思见人。
4、不是，大数据竞赛不仅仅局限于算法，大数据竞赛喝算法是包含关系，大数据竞赛通常涵盖广泛的主题和问题，算法只是其中一个重要的组成部分。
5、大数据专业介绍 大数据采集与管理专业属于工学。
数据仓库和数据挖掘技术对现代企业管理有什么意义
提升企业决策的准确性和效率：数据挖掘可以帮助企业获得更深层次的知识，提高决策的准确性和效率。提高企业的竞争力：数据挖掘可以帮助企业了解市场变化和竞争对手的策略，从而调整自己的策略，提高企业的竞争力。
增强风险管理：大数据技术可以帮助企业更好地识别和管理风险。通过对大数据的分析，企业能够及时发现异常模式、异常行为和潜在风险，从而采取相应的措施来减少风险和损失。创新和竞争优势：大数据技术为企业提供了创新和竞争的机会。
及时掌控数据指标，促进企业决策流程：增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理* 幅增进决策效率与改善决策品质。
数据挖掘，主要是通过收集已有数据，作为参考依据，该工作看似繁琐，却十分重要，想要收集到真是想要的有用数据是相对比较难得一件事情。
（3）数据仓库是进行数据挖掘、知识发现的基础。利用数据挖掘技术，我们可以发现数据中存在的模式和规律，例如可以了解到不容的用户群体具有什么样的消费行为，对于价格的敏感度如何。
提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，提高核心竞争力。
2道关于数据挖掘的题目
买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的关联规则。
数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。
比如你有5个集合，就拿你的第二道题来说：那么A的支持度就是60%，B是80%，C是80%，D是60%。因为一共取了五次，每次可能有ABCD中的一个或者几个，那么有几个中包含A，这就是支持度。
最小-最大规范化对原始数据进行线性变换。假定minA 和maxA 分别为属性A的最小和最大值，通过公式可以将 A 的值 v映射到区间[new_minA ，new_maxA ]中的 v’。
关联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系。举一个大家最耳熟能详的例子，就是尿布和啤酒，表示成关联规则的形式就是｛尿壶｝ —— ｛啤酒｝。
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