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（）目标是利用可用的数据建立一个模型，对特点变量进行描述。A、数据仓库B、间接数据挖掘C、数据挖掘系统D、直接数据挖掘
题目
（）目标是利用可用的数据建立一个模型，对特点变量进行描述。
- A、数据仓库
- B、间接数据挖掘
- C、数据挖掘系统
- D、直接数据挖掘
相似问题和答案
第1题：
在关于数据挖掘的描述，正确的是______。
A．数据挖掘可以支持人们进行决策
B．数据挖掘可以对任何数据进行
C．数据挖掘与机器学习是同一的
D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大
A．
B．
C．
D．
解析：数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的信息(或知识，或模型，或规则)的过程。其挖掘的结果(模型或规则)可以辅助人们进行决策支持，因此选项A是本试题的正确答案。
数据挖掘可以对很多类型的数据进行挖掘，包括高维、海量、异构、不完全、半结构化数据等，但不是对任何数据都可以进行挖掘的。如果对少量的数据进行挖掘，那么挖掘出来的很可能是无意义的规则，数据挖掘本身也失去了意义，故选项B的说法是不正确的。
机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物。机器学习经常归结为搜索问题，即对一个非常大的假设空间进行搜索，以确定一个最佳拟合观察到的数据和学习器己有知识的假设。数据挖掘过程中经常用到机器学习的算法，但这两者不是同一的，故选项C的说法是不正确的。
要用数据挖掘方法挖掘数据中潜在的、有效的规则，那么数据质量是至关重要的，故选项D的说法是不正确的。
第2题：
在选项（ ）中，①代表的技术用于决策分析；②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持；①和②的结合为决策支持系统开辟了新的方向，它们也是③代表的技术的主要组成。
A.数据挖掘、数据仓库、商业智能
B.数据仓库、数据挖掘、商业智能
C.商业智能、数据挖掘、数据仓库
D.数据仓库、商业智能、数据挖掘
第3题：
① 技术用于支持管理决策； ② 属于商业智能(BI)的实现层次之一。以上①、②空应依次填入（ ）。 A．①数据挖掘、②数据集市 B．①数据挖掘、②数据仓库 C．①数据仓库、②数据集市 D．①数据仓库、②数据挖掘
数据仓库用于支持决策分析；数据挖掘是指源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集，它用于从数据库中发现知识；数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向。数据仓库是Bl系统应具有的主要功能，而不是BI的实现层次。
第4题：
B.数据仓库、OLAP和数据挖掘
C.数据库、OLTP和数据挖掘
D.数据库、MIS和DSS
选项A中的OLTP，即联机事务处理（关系型数据库），是数据库的基础；神经网络仅作为数据挖掘的一种技术，不能完全代表或取代其在BI系统中的作用；数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，数据仓库面向主题通过模型对库中数据进行分析，提供智能支持；MIS（管理信息系统）和DSS（决策支持系统）是信息系统的表现形式，不作为商业智能系统的组成部分，故A、C、D均错误。
参考答案：B
第5题：
在关于数据挖掘的描述中，正确的是(44)。
A．数据挖掘可以支持人们进行决策
B．数据挖掘可以对任何数据进行
C．数据挖掘与机器学习是同一的
D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大
解析：本题考查的是数据挖掘的基础知识。数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。数据挖掘的结果(模型或规则)可以辅助人们进行决策支持，所以正确答案为A。数据挖掘可以对很多类型的数据进行挖掘，包括高维、海量、异构、不完全、半结构化数据等，但不是对任何数据都可以进行挖掘的。如果对少量的数据进行挖掘，那么挖掘出来的很可能是无意义的规则，数据挖掘本身也失去了意义，故B不正确。机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物。机器学习经常归结为搜索问题，即对一个非常大的假设空间进行搜索，以确定一个最佳拟合观察到的数据和学习器已有知识的假设。数据挖掘过程中经常用到机器学习的算法，但这两者不是同一的，故C不正确。要用数据挖掘方法挖掘数据中潜在的、有效的规则，那么数据质量是至关重要的，故D不正确。
第6题：
在选项(14)中，①代表的技术用于决策分析；②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持。
A．①数据挖掘、②数据集市
B．①数据仓库、②数据集市
C．①数据仓库、②数据挖掘
D．①数据挖掘、②数据仓库
解析：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策分析；数据挖掘用于从数据库中发现知识；数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统 (DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能的主要组成部分。
第7题：
商业智能是企业对商业数据的搜集、管理和分析的系统过程，主要技术包括（ ）。
A.数据仓库、联机分析和数据挖掘 B.数据采集、数据清洗和数据挖掘 C.联机分析、多维度分析和跨维度分析 D.数据仓库、数据挖掘和业务优化重组
第8题：
A、数据挖掘就是新兴的一种从大量数据中提取有用信息以支持管理决策的技术。
B、数据挖掘的重要性就来源于数据仓库中巨大的数据量。
C、人们对数据仓库使用数据挖掘工具。数据挖掘的结果可以增加收人、降低费用，甚至二者兼而有之。
D、数据仓库组合许多不同来源的信息，数据挖掘工具的精确度很难打达到，数据挖掘工具对数据仓库中大量的信息无法分析、统计和建模，并完全利用。
数据挖掘就是新兴的一种从大量数据中提取有用信息以支持管理决策的技术。数据挖掘(datamining)，也可以称为数据库中的知识发现，是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。
数据挖掘的重要性就来源于数据仓库中巨大的数据量。数据仓库组合许多不同来源的信息，为了增加数据挖掘工具的精确度，因为数据仓库中信息太多，从而无法完全利用每一条信息。所有这些因素，都促使人们对数据仓库使用数据挖掘工具。数据挖掘的结果可以增加收人、降低费用，甚至二者兼而有之。
第9题：
在选项(32)中，①代表的技术用厂从数据库中发现知识对决策进行支持：②代表的技术用于决策分析：①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是③代表的技术的上要组成。
A．①数据挖掘，②数据仓库，③商业智能
B．①数据仓库，②数据挖掘，③商业智能
C．①商业智能，②数据挖掘，③数据仓库
D．①数据仓库，②商业智能，③数据挖掘
解析：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策分析：数据挖掘用于从数据库中发现知识：数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能(Business Intelligence，BI)的主要组成部分。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，是帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。此处所谈及的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助业务经营决策，决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。
第10题：
数据挖掘分为（）阶段。
- A、准备数据
- B、挖掘模型的构建
- C、结果分析
- D、数据挖掘
- E、确定挖掘对象
正确答案:A,B,C,D,E