本文目录导读：
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数据仓库概述
1、数据仓库的定义
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。
2、数据仓库的特点
（1）面向主题：数据仓库的数据组织是围绕主题进行的，主题是用户决策所关心的重点对象。
（2）集成：数据仓库的数据来源于多个异构数据源，经过清洗、转换和集成后形成统一的数据格式。
（3）相对稳定：数据仓库的数据在较长时间内保持不变，便于用户查询和分析。
（4）反映历史变化：数据仓库中的数据记录了历史变化，为用户提供了历史数据分析的能力。
数据挖掘技术
1、数据挖掘的定义
数据挖掘是从大量数据中挖掘出有价值的信息和知识的过程。
2、数据挖掘的技术
（1）关联规则挖掘：发现数据集中项之间的关联关系。
（2）分类与预测：根据已有数据对未知数据进行分类或预测。
（3）聚类：将相似的数据对象划分到同一个类别中。
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（4）异常检测：识别数据集中的异常数据。
（5）文本挖掘：从非结构化文本数据中提取有价值的信息。
数据仓库与数据挖掘的关系
1、数据仓库为数据挖掘提供数据基础
数据挖掘需要大量数据作为基础，而数据仓库正是为数据挖掘提供这样一个基础。
2、数据挖掘为数据仓库提供知识
数据挖掘从数据仓库中挖掘出有价值的信息和知识，为数据仓库的构建和优化提供指导。
数据仓库与数据挖掘的课后习题解析
1、习题一：简述数据仓库的定义及其特点。
解答：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，具有以下特点：
（1）面向主题：数据仓库的数据组织是围绕主题进行的，主题是用户决策所关心的重点对象。
（2）集成：数据仓库的数据来源于多个异构数据源，经过清洗、转换和集成后形成统一的数据格式。
（3）相对稳定：数据仓库的数据在较长时间内保持不变，便于用户查询和分析。
（4）反映历史变化：数据仓库中的数据记录了历史变化，为用户提供了历史数据分析的能力。
2、习题二：简述数据挖掘的定义及其技术。
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解答：数据挖掘是从大量数据中挖掘出有价值的信息和知识的过程，主要技术包括：
（1）关联规则挖掘：发现数据集中项之间的关联关系。
（2）分类与预测：根据已有数据对未知数据进行分类或预测。
（3）聚类：将相似的数据对象划分到同一个类别中。
（4）异常检测：识别数据集中的异常数据。
（5）文本挖掘：从非结构化文本数据中提取有价值的信息。
3、习题三：简述数据仓库与数据挖掘的关系。
解答：数据仓库与数据挖掘的关系如下：
（1）数据仓库为数据挖掘提供数据基础。
（2）数据挖掘为数据仓库提供知识。
数据仓库与数据挖掘是现代信息管理的重要工具，它们相辅相成，共同为企业的决策提供支持，通过对数据仓库与数据挖掘的学习，可以更好地理解数据的价值，为企业创造更多的商业价值。
标签： #数据仓库与数据挖掘课后习题答案
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