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1、数据库应用技术（数据仓库与数据挖掘复习提纲）说明：考试形式：闭卷 考试题型：填空、选择、判断、名词解释、简答题、综合题。（由于试题是 随机从试题库中抽取，有可能抽取的试题中不会全部包含上述的所有题型）另外：本提纲仅针对试题中的名词解释、简答题和综合题提供复习参考，不 包括填空、选择、判断等其它题型的参考。一：名词解释数据仓库、数据挖掘、OLAP、ODS （操作数据存储）、商业智能二简答题1试述数据仓库系统与数据库系统的区别与相似之处。2试述数据仓库设计的步骤以及每一步所完成的工作。3OLAP 与 OLTP 的区别有哪些？它们适合于运行在同一个服务器上吗？为什 么？4在数据挖掘前，为什么要对数据
2、进行预处理，数据预处理的有哪些主要的处 理方法？5在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题 的各种方法。6.对于类特征化，基于数据立方体的实现与诸如面向属性归纳的关系实现之间的 主要不同是什么？讨论哪种方法最有效，在什么条件下最有效。7数据仓库和数据集市的区别是什么？数据仓库的体系环境具有什么特点？有 哪些建立数据仓库体系化环境的方法？它们各有何优劣？8. 为了提高数据仓库的性能，可以在哪些方面作一些努力？在各个方面分别采 用什么样的技术？这些技术易于实现吗？9. 数据仓库中的数据是数据库中数据的简单堆积吗？它有哪些常用的数据组织 方式？10. 一般来说，数据仓库采用
3、什么样的数据模型？与OLTP的数据库模型相比， 这些模型有什么特点？11. 数据仓库的设计包括哪些内容？12. 在内容和使用者方面，数据仓库环境中的元数据与操作型环境中的元数据有 何异同？13. 请解释OLAP中维、维层次与维成员的概念，并举例说明。14.OLAP提供哪些基本操作？15.OLAP服务器有哪些实现方法？它们的优劣是什么？16. 为什么不能依靠传统的业务处理系统进行决策分析？17. 自然演化体系结构中存在的问题？18. 试述建立多维数据仓库的过程。 19数据挖掘的主要方法。20. 数据挖掘中的数据分类是个两步的过程，简述每步过程。21. 试述商业智能系统的演化过程。22. 操作数据
4、存储与 DW 的区别？23.操作数据存储的作用？24.ODS 在 DBODSDW 三层体系结构中的作用是什么？25.概念分层最常用的两种类型是什么？26.试述维层次和类的概念有什么不同？三综合题 第一类：给定一个表的结构及数据，计算每个决策属性的信息增益（请同学们 掌握该方法，不同的试题中给定的表结构及数据是不同的）例一：假设有如下的“雇员基本信息”表的结构及数据，其中属性“工资”为类 别标识属性，属性“部门”、“职位”、“年龄”作为决策属性集，请计算每个决策 属性“部门”、“职位”、“年龄”的信息增益。部门*职位*年龄*工资销售部高级314041K55K C2销售部初级213026K40K
5、C3销售部初级314026K40K C3系统部初级213041K55K C2系统部高级314056K70K C1系统部初级213041K55K C2系统部高级415056K70K C1市场部高级314041K55K C2市场部初级314041K55K C2秘书处高级415026K40K C3秘书处初级213026K40K C3第二类：利用Apriori算法寻找事务集中的频繁项集，并由找到的频繁项集产生强关联规则。（请同学们掌握该方法，不同的试题中给定的事务集是不同的） 例一：假设现有如下表所示的一个事务数据库，数据库中有10个事务，即IDI=10。 假定最小支持度minsup=20%，最小置信
6、度minsup=65%，利用Apriori算法寻找D 中的频繁项集，并由找到的频繁项集产生强关联规则。TID项列表T11，2，5T21，2T32，4T41，2，4T51，3T61， 2， 3， 5T71，2，3T82，5T92，3，4T103，4第三类：利用简单贝叶斯分类对数据进行分类（请同学们掌握该方法，不同的试题中给定的表结构及数据是不同的）例一：假设有如下的“雇员基本信息”表的结构及数据，其中属性“工资”为类 别标识属性，类别标识有3个取值（Cl、C2、C3）,属性“部门” “职位”、“年 龄”作为决策属性集，请利用贝叶斯简单分类方法对未知数据：X=（部门=系统部职位=高级年龄=2130）进行分类。部门*职位*年龄*工资销售部高级314041K55K C2销售部初级213026K40K C3销售部初级314026K40K C3系统部初级213041K55K C2系统部高级314056K70K C1系统部初级213041K55K C2系统部高级415056K70K C1市场部高级314041K55K C2市场部初级314041K55K C2秘书处高级415026K40K C3秘书处初级213026K40K C3
