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1
数据仓库与数据挖掘
第一章
课后习题
一：填空题
1
)数据库中存储的都是
数据
，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计
算的数据。
2
)数据仓库中的数据分为四个级别：
早起细节级、
当前细节级、
轻度综合级、
高度综合级
。
3
)数据源是数据仓库系统的基础，
是整个系统的数据源泉，
通常包括
业务数据和历史数据。
4
)元数据是
“关于数据的数据”
。
根据元数据
# 商务智能与数据挖掘简介
商务智能（Business Intelligence, BI）和数据挖掘（Data Mining, DM）是现代企业在信息化时代获取竞争优势的重要工具。本文将为大家介绍这两者的基本概念，并通过示例代码展示如何利用Python中的数据分析工具进行数据可视化，同时使用Mermaid语法生成饼状图和甘特图，帮助大家更好地理解这些概念。
## 什么是商务智能？
商务智能是
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第三章 优点：第一，颜色可以很容易地区分不同的部分。第二，看起来更加有趣。 缺点：第一，对色盲或者那些很难分辨颜色的人不太友好。第二，有的时候灰度图更能突出重点，颜色图会让人关注一些不重要的部分。 关键的问题是对于三维的
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第六章 （a）Se = 8/10 = 0.8 Sbd = 2/10 = 0.2 Sbde = 2/10 = 0.2（b）Cbd→e = 0.2/0.2 = 1 Ce→bd = 0.2/0.8 = 0.25（c）Se =
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2023-08-07 22:11:42
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最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第四章 （a）Gini = 1 - ( 0.5 )2 - ( 0.5 )2 = 0.5 （b） 每个结点的 Gini = 0，因此总的Gini = 0. （c） 男：Gini = 1 - ( 0.6 )2 - ( 0.4
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2023-08-14 14:24:37
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第4章 分类:基本概念、决策树与模型评估 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的应用。例如：根据电子邮件的标题和内容检查出垃圾邮件，根据核磁共振扫描的结果区分肿瘤是恶性的还是良性的，根据星系的形状对它们进行分析。 本章介绍分类的基本概念，讨论诸如模型的过分拟合等关键问题，并提供评估和比较分类技术性能的方法。尽管本章主要关注一种称作决策树归纳的技
写在前面该文为数据挖掘概念与技术第三版课后习题的答案，部分参考了第二版的英文答案，由于个人水平有限，如若存在纰漏，请在评论区批评指正。另外，由于本次编辑格式较乱，可在资源下载区下载PDF版本以便参考。第一章 引论什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： 1） 它是又一种噱头吗？ 2） 它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？ 3） 我们提出了一种观点，说数
数据挖掘是一个技术概念，而商业智能是一个非常广泛的应用概念，用于商业领域中数据的综合利用。本文就让数据分析师来解读，商业智能与数据挖掘的关系到底是怎样的。6一、商业智能与数据挖掘是什么 数据挖掘的英文是data mining，简称DM，它的作用是描述过去，预测未来，评估未来。它是商业智能(BI)的一个重要应用方向。数据挖掘是从未处理的数据中提取信息的过程，其重点是发现相关性和模式分析。它可以帮助公
4.1 试述多个异构信息源的集成，为什么许多公司更喜欢更新驱动的方法（构造和使用数据仓库），而不是查询驱动的方法（适用包装器和集成器）。 描述查询驱动的方法比更新驱动的方法更可取的情况。对于决策查询和经常问到的查询，更新驱动的方法更为可取。这是因为昂贵的数据集成和聚合计算是在查询处理时间之前完成的。为了将在多个异构数据库中收集的数据用于决策过程，必须分析和解决多个数据库之间的任何语义异构问题，以便
1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a)它是又一种广告宣传吗？ (b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？ (c)我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。 (d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据
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2023-08-11 17:27:26
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第三章： 1、 解：用皮尔逊相关系数判断X，Y是否相关，计算如下： 3.3 解：（a）将数据划分为深度为3的等频的箱： Bin1：13，15，16 Bin2：16，19，20 Bin3：20，21，22 Bin4：22，25，25 Bin5：25，25，30 Bin6：33，33，35 Bin7：35，35，35 Bin8：36，40，45 Bin9：46，52，70 用箱均值光滑： Bin1：4
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2023-10-01 09:37:16
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数据仓库与数据挖掘课后思考题整理 文章目录数据仓库与数据挖掘课后思考题整理1 数据仓库概述思考题2 数据仓库及其设计思考题实践题3 OLAP技术思考题课后书面作业4 数据挖掘概述思考题5 关联分析思考题实践题7 分类方法思考题实践题8 回归和时序分析思考题实践10 聚类方法思考题 1 数据仓库概述思考题简述数据仓库有哪些主要的特征。① 面向主题 ② 集成 ③ 稳定性即非易失的 ④ 随时间变化而随时
1.1 数据挖掘的发展背景数据富有但知识贫乏，数据库是知识发现的一个重要环节。推动数据挖掘发展的原因：1）超大规模的数据库出现 2）先进的计算机技术 3）对巨大量数据的快速访问 4）对这些数据挖掘相关的挖掘算法的深入研究1.2 数据挖掘的定义a)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。b)具体而言，数
1.在SQL Server 2008中，具有系统管理员权限的服务器角色是39sysadmin2.数据挖掘作为知识发现的过程，一般由三个主要阶段组成:数据准备、数据挖掘、结果的解释和评估 答疑:【答案】数据挖掘 【解析】数据挖掘作为知识发现的过程，一般由三个主要阶段组成:数据准备、数据挖掘、结果的解释和评估。3.UML中各种图的关系UML提供了分析师，设计师和程序员之间在软件设计时的通用语言。UML
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2023-09-27 08:37:07
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资料目录：目 录第1章 数据分析与挖掘概述 11.1 什么是数据分析和挖掘 11.2 数据分析与挖掘的应用领域 21.2.1 电商领域——发现破坏规则的“害群之马” 21.2.2 交通出行领域——为打车平台进行私人订制 31.2.3 医疗健康领域——找到最佳医疗方案 31.3 数据分析与挖掘的区别 41.4 数据挖掘的流程 51.4.1 明确目标 51.4.2 数据搜集 61.4.3 数据清洗 6
4-1 Android 程序生命周期内存在哪些进程，这些进程的优先级是怎样排列的？Android 程序生命周期内存在 前台进程、 可见进程、 服务进程、 后台进程和 空进程，它们的的优先级从高到低依 次是前台进程、可见进程、服务进程、后台进程和空进程。4-2 Android 系统中包括哪 4 大基本组件，它们的作用都是什么？ Activity Activity 是 Android 程序中最基本的
除非您要使用的数据符合特定的标准，否则数据挖掘将不会有什么成效。以下章节讲述了有关数据及其应用中值得您注意的一些问题。数据是否可用？ 这看起来好像是一个非常明显的问题，但值得注意的是：尽管数据可能可用，但其形式可能并不易于使用。可以从数据库（通过 ODBC）或文件导入数据。但是，数据可能在计算机上以某种其他形式保存，而无法直接访问。因此在使用之前，需要以某种合适的形式对其进行下载或转储。数据还可能
1、执行 Python 脚本的两种方式答：1.>>python ../pyhton.py2. >>python.py #必须在首行有 #!/usr/bin/env python3 指定执行语言2、简述位、字节的关系答：一个字节(byte)=8位(bit) 位为最小的单位3、简述 ascii、unicode、utf-8、gbk 的关系ascii:只能表示256个符号unico
文章目录第一章一、试述数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统的概念。二、使用数据库有什么好处三、试述文件系统和数据库系统的区分四、举出适合用文件系统而不是数据库系统的例子；再举出适合用数据库系统的应用例子。五、试述数据库系统的特点六、数据库管理系统的主要功能七、什么是概念模型，概念模型的作用八、定义并说明概念模型中的以下术语：实体、实体型、实体集、属性、码、实体练习图九、试述数据模型的概念、数
python 基础习题
1. 执行 Python 脚本的两种方式 如：脚本/python/test.py
第一种方式：python /python/test.py
第二中方式：在test.py中声明：/usr/bin/env pythonàchmod +x test.pyà/python/test.py 2、简述位、字节的关系
1Byte = 8bits
1. 简述 ascii、unicod
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2023-08-14 15:43:05
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