2025年數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合時(shí)，以下哪項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為數(shù)據(jù)挖掘提供的核心支持？A.整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一視圖B.存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)以支持趨勢(shì)分析C.實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)以滿足在線挖掘需求D.按主題組織數(shù)據(jù)便于目標(biāo)導(dǎo)向挖掘2.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ETL流程中，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型影響最直接的環(huán)節(jié)是？A.抽?。‥xtract）：確定數(shù)據(jù)源范圍B.轉(zhuǎn)換（Transform）：處理缺失值與異常值C.加載（Load）：將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.監(jiān)控（Monitor）：跟蹤ETL執(zhí)行效率3.某電商企業(yè)需通過數(shù)據(jù)挖掘識(shí)別高價(jià)值用戶，其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中最關(guān)鍵的主題層應(yīng)包含？A.商品庫(kù)存主題B.物流配送主題C.用戶行為主題D.供應(yīng)商管理主題4.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，若數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的銷售數(shù)據(jù)未進(jìn)行時(shí)間維度的切片，可能導(dǎo)致的主要問題是？A.規(guī)則支持度計(jì)算偏差B.規(guī)則置信度無法驗(yàn)證C.無法識(shí)別季節(jié)性購(gòu)買模式D.頻繁項(xiàng)集數(shù)量過多5.以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)更適合支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘？A.基于Hadoop的離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)B.傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建的企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（EDW）C.湖倉(cāng)一體（DataLakehouse）架構(gòu)D.基于維度建模的經(jīng)典星型架構(gòu)6.數(shù)據(jù)挖掘模型訓(xùn)練時(shí)，若數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的用戶年齡字段存在大量“未知”值，最合理的預(yù)處理方法是？A.直接刪除含“未知”值的記錄B.將“未知”作為獨(dú)立類別參與建模C.用所有用戶年齡的平均值填充D.根據(jù)用戶注冊(cè)時(shí)間推斷年齡范圍7.數(shù)據(jù)立方體（DataCube）在數(shù)據(jù)挖掘中的核心作用是？A.存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)以支持任意維度查詢B.預(yù)計(jì)算多維聚合數(shù)據(jù)加速挖掘分析C.可視化展示挖掘結(jié)果的分布特征D.管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)信息8.某金融機(jī)構(gòu)通過數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)客戶交易記錄，若需挖掘“信用卡逾期用戶的共同特征”，最適合的挖掘任務(wù)是？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.分類預(yù)測(cè)D.時(shí)序模式挖掘9.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)變性（Time-Variant）特性對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的主要價(jià)值在于？A.支持跨時(shí)間維度的趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)B.確保數(shù)據(jù)在更新時(shí)保持事務(wù)一致性C.減少存儲(chǔ)成本并提升查詢效率D.避免數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的沖突10.以下哪項(xiàng)技術(shù)最能體現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的深度融合？A.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中直接部署挖掘模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)評(píng)分B.通過ETL將挖掘結(jié)果寫回操作型數(shù)據(jù)庫(kù)C.使用BI工具可視化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的匯總數(shù)據(jù)D.定期從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)到挖掘工具進(jìn)行離線分析二、填空題（每空1分，共15分）1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的四大特性是面向主題、集成性、非易失性和__________。2.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、__________和異常檢測(cè)。3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層架構(gòu)中，ODS層的全稱是__________，其主要功能是__________。4.關(guān)聯(lián)規(guī)則的三個(gè)核心度量指標(biāo)是支持度、__________和提升度。5.數(shù)據(jù)清洗中處理缺失值的常見方法包括刪除記錄、__________和__________。6.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵差異在于__________和__________的能力。7.數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理階段，將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)的過程稱為__________。8.星型模型由__________表和__________表構(gòu)成，其中__________表存儲(chǔ)度量值。9.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)可分為技術(shù)元數(shù)據(jù)和__________元數(shù)據(jù)，前者用于描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，后者用于說明數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)含義。三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)如何通過“主題性”和“集成性”特性提升數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。2.說明數(shù)據(jù)立方體的“上卷”（RollUp）和“下鉆”（DrillDown）操作在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的具體應(yīng)用。3.ETL過程中“數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換”環(huán)節(jié)需要處理哪些問題？這些處理對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型的效果有何影響？4.對(duì)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與湖倉(cāng)一體架構(gòu)在支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘時(shí)的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。5.某企業(yè)計(jì)劃通過數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化營(yíng)銷策略，其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存在“用戶行為日志”“訂單交易”“商品屬性”三類數(shù)據(jù)，需說明如何整合這三類數(shù)據(jù)以支持挖掘需求。四、綜合應(yīng)用題（共25分）某零售企業(yè)擬構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決以下問題：（1）識(shí)別“高價(jià)值客戶”（月均消費(fèi)金額＞5000元且近6個(gè)月無退貨記錄）；（2）分析“哪些商品組合更易被同時(shí)購(gòu)買”；（3）預(yù)測(cè)“促銷活動(dòng)期間用戶的復(fù)購(gòu)概率”。請(qǐng)完成以下任務(wù)：（1）設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主題層結(jié)構(gòu)，列出關(guān)鍵主題及包含的核心維度與度量（8分）；（2）為每個(gè)業(yè)務(wù)問題選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并說明選擇依據(jù)（9分）；（3）提出3項(xiàng)優(yōu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能以提升挖掘效率的具體措施（8分）。答案一、單項(xiàng)選擇題1.C（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)性并非其核心特性，實(shí)時(shí)需求更多由湖倉(cāng)一體或流數(shù)據(jù)平臺(tái)支持）2.B（轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)直接影響數(shù)據(jù)質(zhì)量，缺失值、異常值處理不當(dāng)會(huì)導(dǎo)致模型偏差）3.C（用戶行為主題包含消費(fèi)頻次、金額、偏好等關(guān)鍵指標(biāo)，直接關(guān)聯(lián)高價(jià)值用戶識(shí)別）4.C（時(shí)間維度切片可分離季節(jié)性因素，未切片時(shí)規(guī)則可能混雜不同時(shí)間段的模式）5.C（湖倉(cāng)一體支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)攝入與離線分析融合，更適配實(shí)時(shí)挖掘需求）6.B（“未知”可能隱含用戶特征，直接刪除或填充會(huì)丟失信息，作為獨(dú)立類別更合理）7.B（數(shù)據(jù)立方體預(yù)計(jì)算多維聚合值，加速挖掘時(shí)的多維分析與頻繁項(xiàng)集計(jì)算）8.C（分類任務(wù)需將用戶分為“逾期”和“未逾期”兩類，提取特征進(jìn)行預(yù)測(cè)）9.A（時(shí)變性確保數(shù)據(jù)包含時(shí)間戳，支持歷史趨勢(shì)分析與未來預(yù)測(cè)）10.A（在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)直接部署模型可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)評(píng)分，無需數(shù)據(jù)導(dǎo)出，體現(xiàn)深度融合）二、填空題1.時(shí)變性（Time-Variant）2.預(yù)測(cè)（或回歸分析）3.操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（OperationalDataStore）；緩存原始操作數(shù)據(jù)，保持與業(yè)務(wù)系統(tǒng)同步4.置信度（Confidence）5.均值/中位數(shù)填充；根據(jù)其他字段推斷填充（或插值法）6.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)攝入；低延遲查詢7.離散化（Discretization）8.事實(shí)；維度；事實(shí)9.業(yè)務(wù)三、簡(jiǎn)答題1.主題性：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)按業(yè)務(wù)主題（如用戶、產(chǎn)品）組織數(shù)據(jù)，避免操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的分散結(jié)構(gòu)，使挖掘目標(biāo)（如用戶分群）的數(shù)據(jù)更集中，減少冗余查詢；集成性：整合多源（如線上APP、線下門店）異構(gòu)（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化）數(shù)據(jù)，通過清洗、轉(zhuǎn)換形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)（如統(tǒng)一用戶ID、時(shí)間格式），避免因數(shù)據(jù)不一致導(dǎo)致的模型誤差。2.上卷操作通過聚合維度（如將“城市”上卷為“省份”）減少數(shù)據(jù)粒度，可快速篩選大范圍的頻繁項(xiàng)集（如某省份內(nèi)的商品組合）；下鉆操作細(xì)化維度（如將“月份”下鉆為“日期”），用于深入分析特定子集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則（如促銷日的商品連帶購(gòu)買）。兩者結(jié)合可從宏觀到微觀逐層驗(yàn)證規(guī)則的普適性與特殊性。3.需處理的問題：缺失值（如用戶年齡缺失）、異常值（如訂單金額為負(fù)數(shù)）、不一致性（如不同系統(tǒng)的商品分類編碼）、冗余（如重復(fù)的用戶記錄）。影響：缺失值處理不當(dāng)會(huì)導(dǎo)致模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)量減少或偏差（如用均值填充可能模糊真實(shí)分布）；異常值未剔除會(huì)干擾模型對(duì)正常模式的學(xué)習(xí)；不一致性會(huì)導(dǎo)致維度關(guān)聯(lián)錯(cuò)誤（如商品ID不統(tǒng)一無法關(guān)聯(lián)銷售數(shù)據(jù)）；冗余數(shù)據(jù)會(huì)增加計(jì)算成本并可能放大噪聲。4.傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)優(yōu)勢(shì)：基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，支持強(qiáng)事務(wù)一致性，適合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢；劣勢(shì)：對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如日志、圖片）支持弱，擴(kuò)展成本高，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)攝入能力有限。湖倉(cāng)一體優(yōu)勢(shì)：兼容結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)寫入，通過元數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理降低數(shù)據(jù)孤島；劣勢(shì)：需平衡一致性與靈活性，對(duì)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的運(yùn)維能力要求更高，早期建設(shè)成本較高。5.整合方法：（1）以“用戶ID”為關(guān)聯(lián)鍵，將用戶行為日志（如頁(yè)面瀏覽、加購(gòu)）與訂單交易（如購(gòu)買時(shí)間、金額）關(guān)聯(lián)，構(gòu)建用戶全鏈路行為數(shù)據(jù)；（2）通過“商品ID”將訂單中的商品與商品屬性（如品類、價(jià)格帶）關(guān)聯(lián)，形成“用戶-商品”的多維視圖；（3）添加時(shí)間維度（如下單時(shí)間、瀏覽時(shí)間），支持時(shí)間序列分析；（4）清洗冗余數(shù)據(jù)（如重復(fù)的瀏覽記錄），統(tǒng)一度量單位（如將“瀏覽時(shí)長(zhǎng)”從秒轉(zhuǎn)換為分鐘），確保數(shù)據(jù)一致性。四、綜合應(yīng)用題（1）主題層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：-用戶主題：維度包括用戶ID、年齡、性別、注冊(cè)渠道、所在城市；度量包括月均消費(fèi)金額、近6個(gè)月退貨次數(shù)、累計(jì)消費(fèi)金額、活躍天數(shù)。-商品主題：維度包括商品ID、品類、價(jià)格帶、品牌、促銷狀態(tài)；度量包括月銷量、毛利率、關(guān)聯(lián)購(gòu)買次數(shù)。-交易主題：維度包括訂單時(shí)間、銷售渠道（線上/線下）、促銷活動(dòng)ID；度量包括訂單金額、商品數(shù)量、客單價(jià)、折扣率。（2）算法選擇及依據(jù)：-問題（1）：分類算法（如邏輯回歸、隨機(jī)森林）。需將用戶分為“高價(jià)值”和“非高價(jià)值”兩類，通過用戶主題中的月均消費(fèi)、退貨次數(shù)等特征訓(xùn)練分類模型，輸出分類概率。-問題（2）：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori算法）。需發(fā)現(xiàn)商品組合的頻繁項(xiàng)集，通過交易主題中的商品共現(xiàn)數(shù)據(jù)計(jì)算支持度、置信度，識(shí)別強(qiáng)關(guān)聯(lián)組合。-問題（3）：回歸算法（如梯度提升樹XGBoost）或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。需預(yù)測(cè)連續(xù)型復(fù)購(gòu)概率，結(jié)合用戶歷史消費(fèi)行為（如促銷期間購(gòu)買次數(shù)）、商品特征（如促銷折扣率）、時(shí)間維度（如上次購(gòu)買時(shí)間）等多維度特征建模。（3）性能優(yōu)化措施：-維度表預(yù)處理：對(duì)用戶、商品等維度表建立主鍵