数据仓库与数据挖掘教程题库

数据仓库与数据挖掘是现代企业中最重要的技术之一。 它们可以帮助企业收集，存储和分析大量数据，从而提高业务决策，增加竞争力。 本文将介绍数据仓库与数据挖掘，并提供一些有用的教程题库和代码示例，帮助您更好地学习和应用这些技术。

1. 数据仓库的基本概念

数据仓库是一个用于存储大量数据的中央存储库，通常由数据收集，数据整合，数据存储和数据分析组成。 它具有以下基本特征：

• 面向主题：数据仓库以主题为中心，而不是以应用程序为中心。 这意味着它包含来自不同应用程序的数据，但这些数据都是在同一主题中，例如销售，库存，客户等。
• 集成：数据仓库从不同的数据源中提取数据，并将其合并为一个集成的数据模型。 这样，用户可以轻松地访问和分析整个数据集。
• 非易失性：数据仓库保留历史数据，并存储每个时间点的快照。 这是为了保证数据的完整性和可靠性， 以便随时回顾历史数据。

2. 数据挖掘的基本概念

数据挖掘是从大量数据中获取有用信息的过程。 它是数据仓库的核心应用之一， 用于发现数据中的潜在模式，规律和关联性。 数据挖掘可以有助于预测趋势，建立模型，分类样本，集群数据等。 它主要由以下组成部分构成：

• 数据处理：包括数据清洗，数据预处理，数据转换等。
• 模型选择：确定使用哪种技术模型来处理数据。
• 关联规则：关联规则挖掘可用于查找基于频率的模式和超越简单的计数的规律。
• 分类：分类是一种