第7章习题及答案客户关系管理Word下载.docx
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6.
数据集市的数据直接来源于中央数据仓库
A独立的B依赖的
C内部的D中央的
7.数据仓库的
是具有层次性的
A主键B变量
C维D索引
8.由各维度的取值和变量值构成
A维成员B维
C事实D索引
9.
技术的核心是多维分析
AOLAPBCRM
COLTPDERP
10.三种多维数据模型中，
最为流行
A星型模型B雪花型模型
C星座模型D网型模型
11.由于
的应用，数据需要定期的从数据仓库中导入多维数据库中
AOLAPBOLTP
CCRMDERP
12.由类和类之间的关系构成的模型称为
A关系模型B类模型
CER模型D对象模型
13.
的设计是数据仓库模型设计的第一步
A部门模型B类模型
C企业模型D对象模型
14.
的选取是模型设计中极为重要的一部分
A主题B类
C变量D对象
15.无论数据仓库以怎样的数据模型组织数据，最终还是以各种
来完成的
A表空间B类
C变量D表
16.在
中，只有一个事实表，每个维表都与事实表直接连接
17.
中的数据是最丰富的、最详细的
A事实数据库B关系数据库
C高级数据库D数据仓库
18.数据挖掘的基础是
C人工智能D数据仓库
19.对一组数据的集合分组成为有类似的对象组成的多个类的过程称为
A分类B汇集
C类分析D聚类
20.
也常常作为数据挖掘的第一部，对数据进行预处理
A分类分析B关联分析
C聚类分析D孤立点分析
二、填空
1.数据仓库（datawarehouse）是一个面向主题的（subjectoriented）、集成的（integrated）、非易失的（non-volatile）、随时间变化的（timevariant）数据集合，用于
。
2在数据仓库中涉及两个非常重要的概念，即
和
3.常见的数据分割有以下几种形式：
、
。
4.
是用于支持企业日常的、全局应用的数据集合。
5.
是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
6.用户分析问题的角度或决策分析的出发点构成了数据仓库中的
7.OLAP技术的核心是
8.从数据仓库的最终用户看，可以将用户分为
两类。
9.在CRM系统中实现
，是CRM系统成败的关键之一。
10.数据主要有四个方面的来源：
、客户行为、
和其他相关数据。
11.数据仓库的
就是逻辑模型在数据仓库中的实现模式。
12.对于数据仓库的应用效益，一般有两种分析方法：
13.ROI的计算公式是：
14.
是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。
15.
中的数据是最丰富、最详细的。
16.
和关联分析相似，其目的也是为了挖掘出数据间的联系，但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后（因果）关系。
17.孤立点又叫
，是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象。
18.数据挖掘的第一步是
19.
是指将所有的客户分成不同的类的过程。
20.
是提高企业客户关系管理的一个重要目标。
三、判断题
1.数据仓库只能存储当前数据，而数据库存放历史数据。
（）
2.数据库中的数据是动态变化的，随时刷新，而数据仓库的数据是静态的，一般不会改变。
3.数据库使用频率比数据仓库使用频率高。
4.数据仓库中数据可以随意改变。
5.在数据仓库中，数据必须有统一的格式。
6.外部数据有很多是非结构数据，它包括声音文件、图像文件。
7.粒度的大小反应数据仓库的综合程度，粒度越大，数据越详细。
8.一般来说，元数据越大，抽样率就越大。
9.ODS只存放当前和近期数据。
10.数据集市不可独立存于数据仓库中。
11.对于不同的层次，由上到下，层次逐渐细化的。
12.数据切块得到的多维立方体与原立方体的维数是相同的。
13.数据钻取对应于维的层次，它是由维的低层次展开到高层次的一个动作。
14.如果一味地在算法上将孤立点去掉或忽略有可能失去重要信息。
15.空间关联分析和关系数据库中的关联规则挖掘在思想上有很大区别。
16.数据挖掘中不包括数据的元数据。
17.客户分析可以对消费者的行为分析，也可对消费者的心理分析。
18.客户周期性是客户消费周期和频率的表现。
19.客户盈利率的计算也需要数据挖掘。
20.数据挖掘在分析客户忠诚度的过程中对客户盈利率的提高有一定的影响。
四、简单题
1.简述数据库和数据仓库的区别
2.数据仓库有哪些特性？
3.联机分析处理的概念有哪些？
4.数据切片是如何定义的
5.概述数据挖掘的定义？
6.物理模型设计分为哪几个方面？
7.根据数据仓库的应用目标不同可将数据仓库分为哪几类？
8.在客户关系管理中，数据仓库主要有哪些作用？
9.数据挖掘的数据来源有哪些？
10.简述数据挖掘的基本步骤
五、论述题
1.为什么会产生数据仓库？
2.论述数据仓库和数据库的区别和联系？
3.数据仓库在CRM中是如何应用的？
4.如何进行数据仓库的模型设计？
5.数据挖掘与数据仓库是怎样联系的？
第七章：
1
2
3.
4
5
6
7
8
9
10
B
C
A
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
D
二、填空题：
1.支持管理决策
2.数据粒度数据分割
3.垂直分割水平分割图解分割
4.ODS
5.联机分析处理
6.维
7.多维分析
8.信息使用者知识挖掘者
9.数据仓库系统
10.关系数据库事务数据库
11.物理模型
12.定性方法定量方法
13.ROI=收益现值÷
成本现值
14.数据挖掘
15.关系数据库
16.序列模式分析
17.噪声
18.确定分析和预测目标
19.客户分类
20.客户忠诚度
三、判断题：
3
F
T
四、简答题：
1.简述数据库与数据仓库的区别
答：
数据库只存储当前数据，而数据仓库存放历史数据；
数据库主要面向业务操作，而数据仓库面向数据分析和决策支持；
数据库中的数据是动态变化的，随时刷新，而数据仓库中的数据是静态的，一般不会改变；
数据库的使用频率比数据仓库使用的频率高，数据访问量少，且要求的响应时间短
1）面向主题的特性
在数据仓库中，所有的数据都是围绕一定的主题进行组织的
2）集成性
数据仓库中的数据都是经过清洗、过滤、转换的。
它们有统一的格式、表示方式、代码含义、相同的单位表示
3）非易失性
数据仓库中的数据一旦写入，几乎就不再更改了，除非数据有错误，而对数据仓库进行的主要操作只是数据追加，因此数据仓库中的数据相对是稳定的，而且提供了足够的数据
4）时变性
数据仓库中的数据只增不删的，所以它记录了从开始使用数据仓库起的所有数据，它能反映企业各个时期的信息，也可以说它反映的是企业数据的动态变化。
这对于决策分析也是至关重要的
3.什么叫做数据清理？
将提取出来的数据进行检测，并修正数据中的错误的过程称为数据清理。
数据清理首先要检测抽取的数据中存在错误或不一致的数据，比如由于录入时的失误造成同一记录在不同表中的信息不一致，或者有的数据已经进行了更新，在其他表中没有同时更新。
然后将错误或不一致进行修正，有的数据被检测出来却无法确定不一致的两个数据哪个是正确的，此时如果数据不是特别重要的话，可以将数据删除。
数据清理对于保证数据仓库中数据的真实性是必要的，进而也决定了决策的准确性
4.数据切片是如何定义的？
在多维数据立方体中，确定某些维度的取值范围，得到一个原立方体的子立方体的过程称为数据切块。
数据切块与数据切片得到的多维数组都是原多维数据立方体的子集，不同的是数据切片使多维立方体降低了一个维度，而数据切块得到的多维立方体与原立方体的维数是相同的
5.多维数据库与数据仓库的区别和联系有哪些？
多维数据库与数据仓库是有区别的。
数据仓库中的细节数据为多维数据库提供数据源。
由于OLAP的应用，数据需要定期地从数据仓库中导入多维数据库中。
由于数据仓库中存储的已经是集成的数据，因此多维数据库无需从业务处理系统中再抽取、集成数据。
利用多维数据库可以对数据进行切片、切块、旋转等操作，动态的观察综合数据与细节数据之间的关系
6.物理模型设计分为几个方面？
1）确定数据结构的类型
在数据仓库中包含了细节数据、概括数据、外部数据、多维数据、存档数据等多种数据类型。
因此必须确定合理的数据结构类型
2）确定索引策略
数据仓库中的数据变动很小，所以可以设计索引结构来提高数据访问速度。
虽然对各个数据建立专门的索引相当复杂，但建立后不需要过多地维护，因此还是可行的
3）确定数据存放位置
数据存放时，一般根据数据的重要性、使用频率、对响应时间的要求等指标将数据分类并存入不同的介质
4）优化存储分配
在数据仓库的物理模型设计中，需要确定不同的存储分配方式。
数据可以集中在一台服务器上也可以分散在多个服务器上
1）数据仓库作为企业核心业务。
将数据仓库作为企业核心业务的企业以研发、设计数据仓库，提供数据仓库工具为企业工作内容，或者通过数据仓库收集、分析数据得到信息，并将信息提供给有需求的用户。
这两种企业都是依靠数据仓库的，也就是说没有数据仓库这类企业也将不存在。
2）数据仓库用于优化企业内部结构。
有些企业运用数据仓库分析内部生产因素或管理环境，以提高管理效率或生产效率。
这种企业将数据仓库作为一项内部管理工具。
3）数据仓库用于为企业增加商业机会。
有些企业运用数据仓库分析市场信息、销售状况、
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