数据仓库与数据挖掘教程课后答案(数据仓库与数据挖掘教程课后答案第五章)

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数据挖掘的主要步骤有哪些?

(1)信息收集:根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息,然后选择合适的信息收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。

从商业的角度理解项目目标和需求,将其转换成一种数据挖掘的问题定义,设计出达到目标的一个初步计划。理解数据收集初步的数据,进行各种熟悉数据的活动。包括数据描述,数据探索和数据质量验证等。准备数据将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。包括表、记录和属性的选择,数据转换和数据清理等。

建立模型 建立模型,指选择和使用各种建模技术,并对其参数进行调优。一般地,相同数据挖掘问题类型会有几种技术手段。某些技术对于数据形式有特殊规定,这通常需要重新返回到数据准备阶段。

理解数据和数据的来源(understanding)。获取相关知识与技术(acquisition)。整合与检查数据(integration and checking)。去除错误或不一致的数据(data cleaning)。建立模型和假设(model and hypothesis development)。实际数据挖掘工作(data mining)。

数据挖掘对象和步骤:数据挖掘对象 数据的类型可以是结构化的、半结构化的,甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的,也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。

数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点

(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。

二者的联系既有联系又有区别。数据仓库的出现,并不是要取代数据库。目前,大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说,数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。二者的区别可以从以下几个方面进行比较:(1)出发点不同:数据库是面向事务的设计;数据仓库是面向主题设计的。

【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原理是什么?

《数据仓库与数据挖掘》主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法,全书共分为12章,主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。

原则上讲,数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据(如数据流),如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库(如地图等)、工程设计数据(如建筑设计等)、多媒体数据(文本、图像、视频、音频)、网络、数据流、时间序列数据库等。

数据仓库数据仓库是一种只读、用于分析数据库,常常作为决策支持系统底层。联机分析处理联机分析处理是针对特定问题联机数据访问和分析,通过对信息进行快速、稳定、一致和交互式存取,对数据进行多层次、多阶段分析处理,以获得高度归纳分析结果。

数据仓库与数据挖掘的联系 (1)数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。(2)数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。(3)数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。(4)数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。(5)数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

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先谋篇布局,后细枝末节。 大多数中小企业是先生存后发展,在发展的过程中不断调整经营思路,逐渐形成企业的格局、战略。不过,随着市场化经济的推进改革,以及人员素质的提高。部分少数创业者、企业家也会先对企业有个全局构思,形成一个蓝图,统筹把握后才实施建立企业组织。

**市场调研**:这是挖掘企业构思的最基本途径之一。通过市场调研,你可以了解目标市场的需求、趋势、竞争状况等信息。这有助于你发现尚未满足的需求,找到你的企业构思的市场空间。 **创新思维**:创新思维是挖掘企业构思的重要途径。

挖掘企业构思的途径有从生产专长出发、从顾客需要出发。小企业创办的原则:志向要大。要有努力的大目标,要有成长为大企业的雄心,很多大企业都是由小企业发展起来的。计算要精。要精确计算自己的资金和资源,量力而行和进行量化管理,小心无数量危险和数字陷井。规模要小。

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