2025年事業(yè)單位招聘考試綜合類專業(yè)能力測(cè)試試卷（統(tǒng)計(jì)類）——數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20題，每題1分，共20分。每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填涂在答題卡上。）1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特征不包括以下哪一項(xiàng)？A.面向主題B.集成性C.穩(wěn)定性D.實(shí)時(shí)性2.以下哪種數(shù)據(jù)模型最適合用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？A.關(guān)系模型B.層次模型C.網(wǎng)狀模型D.對(duì)象模型3.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，星型模型的主要組成部分有哪些？A.事實(shí)表和維度表B.情景表和關(guān)聯(lián)表C.源表和目標(biāo)表D.指標(biāo)表和屬性表4.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)挖掘5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的ETL過(guò)程指的是什么？A.數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載B.數(shù)據(jù)抽取、傳輸、處理C.數(shù)據(jù)獲取、分析、輸出D.數(shù)據(jù)輸入、查詢、存儲(chǔ)6.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以下哪種索引方法最常用？A.B樹(shù)索引B.哈希索引C.全文索引D.GIN索引7.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能優(yōu)化通常包括哪些方面？A.硬件優(yōu)化、查詢優(yōu)化、分區(qū)表B.數(shù)據(jù)壓縮、緩存機(jī)制、索引優(yōu)化C.并行處理、數(shù)據(jù)歸檔、負(fù)載均衡D.以上都是8.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以下哪種分析方法不屬于OLAP操作？A.聚合B.查詢C.下鉆D.切片9.數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)有哪些？A.聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類算法B.回歸分析、時(shí)間序列分析、主成分分析C.因子分析、信度分析、結(jié)構(gòu)方程模型D.以上都是10.在數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹(shù)算法的主要優(yōu)點(diǎn)是什么？A.可解釋性強(qiáng)B.計(jì)算效率高C.擅長(zhǎng)處理高維數(shù)據(jù)D.以上都是11.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的常用算法有哪些？A.Apriori、FP-GrowthB.K-Means、DBSCANC.SVM、隨機(jī)森林D.以上都不是12.聚類分析的主要目的是什么？A.將數(shù)據(jù)分成不同的組B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)C.預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的未來(lái)趨勢(shì)D.以上都不是13.在數(shù)據(jù)挖掘中，交叉驗(yàn)證的主要作用是什么？A.避免過(guò)擬合B.提高模型的泛化能力C.減少計(jì)算量D.以上都是14.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，數(shù)據(jù)立方體的主要作用是什么？A.存儲(chǔ)多維數(shù)據(jù)B.支持OLAP操作C.提高查詢性能D.以上都是15.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)加載通常采用哪種方式？A.批量加載B.實(shí)時(shí)加載C.持續(xù)加載D.以上都是16.在數(shù)據(jù)挖掘中，支持向量機(jī)的主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？A.圖像識(shí)別、文本分類B.語(yǔ)音識(shí)別、推薦系統(tǒng)C.金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷D.以上都是17.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換通常指的是什么？A.從關(guān)系模型到星型模型的轉(zhuǎn)換B.從層次模型到網(wǎng)狀模型的轉(zhuǎn)換C.從面向?qū)ο竽Ｐ偷疥P(guān)系模型的轉(zhuǎn)換D.以上都不是18.在數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的主要目的是什么？A.減少數(shù)據(jù)維度B.提高模型性能C.增強(qiáng)模型可解釋性D.以上都是19.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估通常包括哪些方面？A.完整性、準(zhǔn)確性、一致性B.及時(shí)性、有效性、可訪問(wèn)性C.可靠性、安全性、保密性D.以上都不是20.在數(shù)據(jù)挖掘中，集成學(xué)習(xí)的主要思想是什么？A.結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果B.提高模型的魯棒性C.增強(qiáng)模型的泛化能力D.以上都是二、判斷題（本部分共10題，每題1分，共10分。請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填涂在答題卡上，正確的填“√”，錯(cuò)誤的填“×”。）21.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的簡(jiǎn)單復(fù)制。（）22.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，數(shù)據(jù)更新通常采用實(shí)時(shí)更新方式。（）23.星型模型中的事實(shí)表包含業(yè)務(wù)過(guò)程信息。（）24.數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式。（）25.決策樹(shù)算法是一種非參數(shù)學(xué)習(xí)方法。（）26.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度是指一個(gè)項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。（）27.聚類分析中的K-Means算法是一種基于距離的聚類方法。（）28.交叉驗(yàn)證的主要目的是避免過(guò)擬合。（）29.數(shù)據(jù)立方體是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的一種多維數(shù)據(jù)模型。（）30.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇可以提高模型的泛化能力。（）（接下文繼續(xù)第三、第四題）三、簡(jiǎn)答題（本部分共5題，每題4分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上，要求字跡工整，語(yǔ)言流暢，邏輯清晰。）31.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別。32.描述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中ETL過(guò)程的主要步驟及其作用。33.解釋數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念，包括支持度、置信度和提升度。34.說(shuō)明決策樹(shù)算法的基本原理及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。35.描述聚類分析中K-Means算法的基本步驟及其優(yōu)缺點(diǎn)。四、論述題（本部分共2題，每題10分，共20分。請(qǐng)將答案寫在答題紙上，要求內(nèi)容全面，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，論述充分，字跡工整。）36.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在現(xiàn)代企業(yè)中的重要性及其帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。37.詳細(xì)論述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)智能決策中的應(yīng)用，并舉例說(shuō)明如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.D解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特征包括面向主題、集成性、穩(wěn)定性和非實(shí)時(shí)性。實(shí)時(shí)性是操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的特征，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)加載通常是批量的，不是實(shí)時(shí)的。2.A解析：關(guān)系模型最適合用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要是關(guān)系型的，可以通過(guò)SQL語(yǔ)言進(jìn)行查詢和分析。3.A解析：星型模型的主要組成部分是事實(shí)表和維度表。事實(shí)表存儲(chǔ)業(yè)務(wù)過(guò)程的數(shù)據(jù)，維度表存儲(chǔ)業(yè)務(wù)的上下文信息。4.D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)變換。數(shù)據(jù)挖掘是利用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式發(fā)現(xiàn)的過(guò)程。5.A解析：ETL過(guò)程指的是數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載。這是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的主要步驟。6.A解析：B樹(shù)索引最常用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，因?yàn)樗С址秶樵?，且查詢效率高。哈希索引適用于等值查詢，全文索引適用于文本搜索，GIN索引適用于高維數(shù)據(jù)索引。7.D解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能優(yōu)化包括硬件優(yōu)化、查詢優(yōu)化、分區(qū)表、數(shù)據(jù)壓縮、緩存機(jī)制、索引優(yōu)化、并行處理、數(shù)據(jù)歸檔和負(fù)載均衡等。8.B解析：OLAP操作包括聚合、下鉆、切片和旋轉(zhuǎn)。查詢是基本的數(shù)據(jù)庫(kù)操作，不屬于OLAP操作。9.A解析：數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和分類算法。回歸分析、時(shí)間序列分析和主成分分析屬于統(tǒng)計(jì)分析方法，因子分析和信度分析屬于心理測(cè)量方法。10.A解析：決策樹(shù)算法的主要優(yōu)點(diǎn)是可解釋性強(qiáng)，容易理解其決策過(guò)程。計(jì)算效率高和擅長(zhǎng)處理高維數(shù)據(jù)不是其主要優(yōu)點(diǎn)。11.A解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的常用算法有Apriori和FP-Growth。K-Means和DBSCAN是聚類算法，SVM和隨機(jī)森林是分類算法。12.A解析：聚類分析的主要目的是將數(shù)據(jù)分成不同的組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度高，不同組的數(shù)據(jù)相似度低。13.D解析：交叉驗(yàn)證的主要作用是避免過(guò)擬合，提高模型的泛化能力，減少計(jì)算量。通過(guò)交叉驗(yàn)證可以更全面地評(píng)估模型的性能。14.D解析：數(shù)據(jù)立方體的主要作用是存儲(chǔ)多維數(shù)據(jù)，支持OLAP操作，提高查詢性能。數(shù)據(jù)立方體是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的一種重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。15.D解析：數(shù)據(jù)加載通常采用批量加載、實(shí)時(shí)加載和持續(xù)加載方式。根據(jù)業(yè)務(wù)需求可以選擇不同的加載方式。16.D解析：支持向量機(jī)的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括圖像識(shí)別、文本分類、語(yǔ)音識(shí)別、推薦系統(tǒng)、金融風(fēng)控和醫(yī)療診斷等。17.A解析：數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換通常指的是從關(guān)系模型到星型模型的轉(zhuǎn)換。層次模型到網(wǎng)狀模型的轉(zhuǎn)換是早期數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法，面向?qū)ο竽Ｐ偷疥P(guān)系模型的轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)持久化的過(guò)程。18.D解析：特征選擇的主要目的是減少數(shù)據(jù)維度，提高模型性能，增強(qiáng)模型可解釋性。通過(guò)選擇重要的特征可以提高模型的泛化能力。19.A解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估通常包括完整性、準(zhǔn)確性、一致性等方面。及時(shí)性、有效性、可訪問(wèn)性、可靠性、安全性、保密性也是數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要方面，但完整性、準(zhǔn)確性和一致性是最基本的。20.D解析：集成學(xué)習(xí)的主要思想是結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，提高模型的魯棒性，增強(qiáng)模型的泛化能力。通過(guò)集成學(xué)習(xí)可以降低單個(gè)模型的誤差，提高整體預(yù)測(cè)性能。二、判斷題答案及解析21.×解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不是操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的簡(jiǎn)單復(fù)制，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)清洗、整合和加工的，且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以支持復(fù)雜的分析查詢。22.×解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)更新通常采用批量更新方式，而不是實(shí)時(shí)更新。實(shí)時(shí)更新是操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)加載通常是每天或每周一次的批量操作。23.√解析：星型模型中的事實(shí)表包含業(yè)務(wù)過(guò)程信息，事實(shí)表中的列通常是度量值和foreignkey，用于連接維度表。24.√解析：數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，這些模式是人眼難以發(fā)現(xiàn)的，需要通過(guò)算法自動(dòng)挖掘出來(lái)。25.√解析：決策樹(shù)算法是一種非參數(shù)學(xué)習(xí)方法，不需要假設(shè)數(shù)據(jù)的分布，可以直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策規(guī)則。26.√解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度是指一個(gè)項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，是衡量項(xiàng)集重要性的指標(biāo)之一。27.√解析：K-Means算法是一種基于距離的聚類方法，通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來(lái)將數(shù)據(jù)分成不同的組。28.√解析：交叉驗(yàn)證的主要目的是避免過(guò)擬合，通過(guò)將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測(cè)試集，可以更全面地評(píng)估模型的性能。29.√解析：數(shù)據(jù)立方體是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的一種多維數(shù)據(jù)模型，用于存儲(chǔ)多維數(shù)據(jù)，支持OLAP操作。30.√解析：特征選擇可以提高模型的泛化能力，通過(guò)選擇重要的特征可以減少模型的過(guò)擬合，提高模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。三、簡(jiǎn)答題答案及解析31.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別。解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和操作型數(shù)據(jù)庫(kù)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)更新方式、使用目的等方面都有顯著區(qū)別。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是面向主題的，數(shù)據(jù)更新是批量的，使用目的是支持復(fù)雜的分析查詢；而操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是面向應(yīng)用的，數(shù)據(jù)更新是實(shí)時(shí)的，使用目的是支持日常的業(yè)務(wù)操作。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)清洗、整合和加工的，而操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)是原始的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。32.描述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中ETL過(guò)程的主要步驟及其作用。解析：ETL過(guò)程是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的主要步驟，包括數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加載。數(shù)據(jù)提取是從操作型數(shù)據(jù)庫(kù)或其他數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是對(duì)抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和加工，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)變換等操作；數(shù)據(jù)加載是將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。ETL過(guò)程的作用是確保數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量高，支持復(fù)雜的分析查詢。33.解釋數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念，包括支持度、置信度和提升度。解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一種重要技術(shù)，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念包括支持度、置信度和提升度。支持度是指一個(gè)項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，是衡量項(xiàng)集重要性的指標(biāo)之一；置信度是指一個(gè)項(xiàng)集A出現(xiàn)時(shí)，項(xiàng)集B也出現(xiàn)的概率，是衡量規(guī)則可靠性的指標(biāo)；提升度是指一個(gè)項(xiàng)集A出現(xiàn)時(shí)，項(xiàng)集B出現(xiàn)的概率與項(xiàng)集B單獨(dú)出現(xiàn)的概率之差，是衡量規(guī)則有趣性的指標(biāo)。通過(guò)計(jì)算支持度、置信度和提升度，可以篩選出有趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則。34.說(shuō)明決策樹(shù)算法的基本原理及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。解析：決策樹(shù)算法是一種常用的分類算法，其基本原理是通過(guò)構(gòu)建決策樹(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。決策樹(shù)是由節(jié)點(diǎn)和邊組成的樹(shù)形結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)表示決策或判斷，邊表示決策的結(jié)果。決策樹(shù)算法的基本步驟包括選擇根節(jié)點(diǎn)、分裂節(jié)點(diǎn)和構(gòu)建子樹(shù)。選擇根節(jié)點(diǎn)是根據(jù)某種準(zhǔn)則選擇最優(yōu)的分裂屬性，分裂節(jié)點(diǎn)是根據(jù)分裂屬性將數(shù)據(jù)分成不同的子集，構(gòu)建子樹(shù)是遞歸地構(gòu)建子樹(shù)。決策樹(shù)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用廣泛，可以用于分類、預(yù)測(cè)等任務(wù)。例如，在信用卡欺詐檢測(cè)中，可以使用決策樹(shù)算法根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)信用卡交易進(jìn)行分類，識(shí)別出欺詐交易。35.描述聚類分析中K-Means算法的基本步驟及其優(yōu)缺點(diǎn)。解析：K-Means算法是一種常用的聚類算法，其基本步驟包括初始化質(zhì)心、分配數(shù)據(jù)點(diǎn)到最近的質(zhì)心、更新質(zhì)心、重復(fù)上述步驟直到質(zhì)心不再變化。初始化質(zhì)心是隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始質(zhì)心，分配數(shù)據(jù)點(diǎn)到最近的質(zhì)心是根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)與質(zhì)心之間的距離將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的質(zhì)心所在的簇，更新質(zhì)心是計(jì)算每個(gè)簇的中心點(diǎn)作為新的質(zhì)心，重復(fù)上述步驟直到質(zhì)心不再變化。K-Means算法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，對(duì)大數(shù)據(jù)集效率高。缺點(diǎn)是K值的選擇困難，對(duì)初始質(zhì)點(diǎn)的選擇敏感，只適用于球形簇，對(duì)噪聲和異常值敏感。四、論述題答案及解析36.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在現(xiàn)代企業(yè)中的重要性及其帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。解析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在現(xiàn)代企業(yè)中的重要性日益凸顯，其帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以整合企業(yè)內(nèi)部的各種數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，幫助企業(yè)進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)分析。例如，在零售行業(yè)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以整合銷售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)等，為企業(yè)提供全面的業(yè)務(wù)分析，幫助企業(yè)制定經(jīng)營(yíng)策略。其次，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以提高企業(yè)的決策效率，通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以進(jìn)行復(fù)雜的分析查詢，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，為企業(yè)提供決策支持。例如，在金融行業(yè)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以整合交易數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)等，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、客戶畫像等分析，幫助企業(yè)制定風(fēng)險(xiǎn)控制和營(yíng)銷策略。最后，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)過(guò)程中的問(wèn)題和優(yōu)化點(diǎn)