数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。 数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。 免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。 关联规则学习:查找变量之间的关系 回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。 下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具 数据挖掘工具 1.Rapid Miner
Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用 于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。 它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在xmxxxxl文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许 多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。 2. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。 3.Oracle Data Mining
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理 2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如： ①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ③abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集
数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供
数据挖掘概念与技术-课后题答案汇总
数据挖掘——概念概念与技术 Data Mining Concepts and Techniques 习题解答 Jiawei Han Micheline Kamber 著 范明孟晓峰译
目录
第 1 章 引言 1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题： 1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测 聚 类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功 能的例子。 解答： ? 特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征 可 被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特 征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA ：Grade point aversge) 的信息， 还有所修的课程的最大数量。 ? 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一 般 特性进行比较。例如，具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与具有 低 GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的 轮廓，就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专业的学生， 而具有低 G PA 的学生的 65%不是。 ? 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特 征 值的 条 件。 例 如， 一 个数 据 挖掘 系 统可 能 发现 的 关联 规 则为 ： major(X, “ c omputing science ”) owns(X, “personal computer ” ) [support=12%, confid ence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生 拥有 一 台个人电脑的概率是 98%（置信度? 分类与预测不同，因为前者的作用是构
目录 1. 绪论 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 2.1数据仓库 (2) 2.2数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 3.1 数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3) 3.2 数据仓库的建立 (3) 3.2.1数据仓库数据集 (3) 3.2.2建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 4.1数据预处理 (4) 4.1.1描述性数据汇总 (4) 4.2决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12)
1. 绪论 1.1项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER 数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA ：Grade point aversge) 的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如， 具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75% 是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65% 不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “ computing science ” ) ? owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的 学生，12% (支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98% (置信度，或确定度)。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能)，而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。 年龄频率 1~5200 5~15450 15~20300 20~501500 50~80700 80~11044 计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194 ；N/2=1597
快速数据挖掘平台RapidMiner 作为一门学科，数据挖掘对于世人来说在很大程度上是透明的。我们在大多数时间都从未注意到它的发生。但每当我们办理商店购物卡、使用信用卡购物或在网上冲浪时，都在创建数据。这些数据以大数据集形式存储在我们每天与之打交道的公司所拥有的功能强大的计算机上。存在于这些数据集之内的便是模式 - 表明我们的兴趣、习惯和行为。数据挖掘可让人们找到并解读这些模式，从而帮助人们做出更明智的决策，并更好地为客户服务。 本培训旨在向您介绍数据挖掘方面的常见概念和做法。主要目标读者除了大学生之外，还有希望通过挖掘数据，使用信息系统和技术解决业务问题，但在计算机科学方面没有正式相关背景或教育经历的业务专家。尽管数据挖掘融合了应用统计、逻辑、人工智能、机器学习和数据管理系统，但您不需要在这些领域具有很强的背景即可参加本次培训，来学会使用RapidMiner。虽然学过统计学和数据库方面的初级大学课程将会有所帮助，但本培训中对成功学习如何挖掘数据需要了解的概念和技术进行了解释。 RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。根据KDnuggets在2013年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。投票信息： https://www.doczj.com/doc/577941304.html,/polls/2013/analytics-big-data-mining-data-sc ience-software.html
《快速数据挖掘平台RapidMiner》课程内容： 第一课：数据挖掘基本知识RapidMiner工具介绍 第二课：数据准备：导入、预处理、导出 第三课：数据挖掘模型和方法 第四课：K-Means 聚类与辨别分析 第五课：线性回归与逻辑回归 第六课：决策树与神经网络 第七课：文本挖掘 第八课：WEB挖掘 第九课：协同过滤、推荐 第十课：时间序列分析 第十一课：离群点分析 第十二课：模型评估-交叉验证与模型优化化 第十三课：过程控制 第十四课：数据转换与执行命令 本课程各章节围绕实际挖掘分析业务需求，对挖掘工作中常用的各种算法应用方式、过程都做了阐述，各章节所需试验数据也专门打包，可供读者下载使用。 授课对象： 本课程适合已经有一定的IT基础，但对数据挖掘领域尚不了解的朋友进修学习。如果您具备统计学和数据库方面的初级基础技能会更好。课程同样适用于数据分析师、IT系统架构设计及研发人员，通过简单灵活的挖掘模型定制，带领您探索发现隐藏在海量数据背后的新知识。 学习收获预期： 算法有一定的了解，有一定的使用RapidMiner工具解决问题的能力，能够熟练地使用RapidMiner提供的典型挖掘算法进行挖掘分析。 授课讲师： TEKKEN，从事IT行业十余年，有丰富的数据分析挖掘领域知识经验。对数据清
数据仓库与数据挖掘课 程设计 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
目录 1. 绪论 (2) 项目背景 (2) 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 数据仓库 (2) 数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 数据仓库的设计 (3) 数据仓库的概念模型设计 (3) 数据仓库的逻辑模型设计 (3) 数据仓库的建立 (3) 数据仓库数据集 (3) 建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 数据预处理 (4) 描述性数据汇总 (4) 决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12) 1. 绪论 项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。
2 数据库仓库与数据集的概念介绍 数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计 概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。 数据仓库的建立 3.2.1数据仓库数据集 一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,
关于数据结构课程设计心得体会范文 心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。是指将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。下面是小编搜集的关于数据结构课程设计心得体会范文，希望对你有所帮助。 关于数据结构课程设计心得体会(1) 这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，虽然上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。 数据结构可以说是计算机里一门基础课程，据结构可以说是计算机里一门基础课程，但我觉得我们一低计算机里一门基础课程定要把基础学扎实，定要把基础学扎实，然而这次短短的上机帮我又重新巩固了 c 语言知识，让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门语言知识让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门知识，纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。 纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。它对我们来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我觉得很基础。刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错觉得很基础。 刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错调试代码的时候误，导致整个程序不能运行，然而开始的我还没从暑假的状导致整个程序不能运行，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，甚至想到了放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，经过无数次的检查程序错误的原因后慢慢懂得了耐心是一个人成功的必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，硬件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，必须懂得件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，硬件
理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第学期） 信自楼444 一、上机目的及容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。
项集的频繁模式 分类与预测分类：提出一个分类函数或者分类模型，该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个； 预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
智能系统开发课程设计 ￥ 通讯录信息管理系统 姓名张培琳 学院信息与电气工程学院 专业信息工程 ： 2011 年级 学号680 指导教师周树森 2014 年 12月5日
】 1 引言 (1) 课题背景 (1) 所用技术 (1) 2 系统分析 (2) 3 系统设计 (2) 结构分析 (2) 数据库设计 (3) 4 系统实现 (4) \ 步骤及截图 (4) 代码实现 (6) 5 结束语 (9)
学生信息管理系统 张培琳 （信息与电气工程学院，信息工程专业，2011级2班，680） 摘要：本文是一个通讯录信息管理系统，主要功能有后台管理员可以添加，删除修改联系人的信息，前台供用户使用的界面，用户可以根据姓名查询联系人的信息。 关键词：Eclipse；Python Django；数据库(mysql)；html； 1 引言 课题背景 通讯录已经成为是我们每个人日常不可或缺的一样东西。一个功能齐全、简单易用的通讯录信息管理系统能有效的减轻我们每个人记住联系人信息的负担，它的内容对于我们日常管理联系人来说都至关重要。所以通讯录信息管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。近年来，随着我们网络信息的发展我们每个人的社交的规模不断扩大，联系人数量急剧增加，有关的各种信息量也能成倍增长。面对庞大的信息量需要有通讯录信息管理系统来提高管理工作的效率。本系统主要用于联系人信息管理，总体任务是实现信息关系的系统化、规范化和自动化，其主要任务是用计算机对联系人各种信息进行日常管理，如查询、修改、增加、删除等，是通讯录信息的管理向着规范化、简单化、有效化的发展。 所用技术 Python是一种开源的、解析性的，面向对象的语言编程。它语法优雅，可读性强，让程序员注重功能实现，而非代码本身实现细节。现广泛运用于Web开发、运维自动化、测试自动化及数据挖掘等多个行业和领域。Python语言有很大的优势：比Java、C++简单更易于使用；比PHP易懂易学并且用途更广；比Perl 更简洁的语法、更简单的设计，更具可读性、更易于维护，有助于减少Bug。但它的性能不如Java、C、C++这类编译性语言强大。因此本系统开发选用Python 语言编写。
基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计 【摘要】云计算技术的出现为数据挖掘技术的发展带来了新的机遇。云计算技术通过使存储和计算能力均匀的分布到集群中的多个存储和计算节点上，从而实现了对超大数据集的巨大的存储和计算能力。HADOOP是一个用于构建云平台的Apache开源项目。使用HADOOP框架有利于我们方便、快速的实现计算机集群。在HADOOP平台上，采用了HDFS（分布式文件系统）来实现超大文件的存储和容错，而使用了MapReduce的编程模式来进行计算。 【关键词】HADOOP；数据挖掘；平台；分析；设计 一、数据挖掘技术概述 作为一门快速发展的技术，数据挖掘引起了信息产业界和社会的广泛关注。数据挖掘技术跨越多个学科，无论是数据库技术、机器学习、统计学、模式识别，还是神经网络，还是人工智能，数据挖掘都能从中吸取营养，不断发展。如今，随着云计算的出现和发展，数据挖掘技术迎来了新的机遇和挑战。 1.数据挖掘发展历程与分类 数据挖掘由单个算法，单个系统到并行数据挖掘与服务的模式，经历了数据挖掘软件开始和数据库结合、多种数据类型融合、分布式挖掘等多个过程。到今天，数据挖掘软件发展的历程，可以说是进入基于云计算的数据挖掘。 由于数据挖掘是一个交叉学科领域，是在包括机器学习，模式识别等多个学科的基础上发展而来。依赖于我们所用的数据挖掘方法，我们又可以使用其他学科的多种技术，如神经网络、模糊或粗糙集合论、知识表示等。所以，对数据挖掘的研究，我们会期望出现大量的各种类型的数据挖掘系统。这样，我们就需要对数据挖掘系统给出一个很清楚的分类。有了这种认识，我们才可以帮助用户根据其需求，确定最适合其需要的数据挖掘系统。 因此，数据挖掘的分类标准也必定会出现多样化。我们可以根据挖掘的数据库类型分类，或是技术类型分类，也可以根据运用的场景分类。但是大部分情况下，我们会根据挖掘产生的知识类型进行分类，也即是根据数据挖掘的功能进行分类。 2.数据挖掘流程 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，表现形式为规则、概念、规律及模式等。数据挖掘主要由以下步骤组成： ①数据预处理数据
江西理工大学应用科学学院 《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告 题目：某超市数据集的OLAP分析及数据挖掘 系别： 班级： 姓名： 二〇一二年六月
目录 一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源 (1) 1.任务描述 (2) 2.建立数据仓库数据库 ................................................................................................................ 3.设置数据源 ................................................................................................................................ 二、销售数据OLAP分析............................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.设计星型架构多维数据集(Sales) ............................................................................................. 3.设计存储和数据集处理 ............................................................................................................ 4.OLAP分析................................................................................................................................. 三、人力资源数据OLAP分析....................................................................................... 1.任务描述.................................................................................................................................... 2.设计父子维度的多维数据集(HR) ............................................................................................ 3.修改多维数据集(HR)的结构.................................................................................................... 4.设计存储和数据集处理............................................................................................................ 5.OLAP分析 ................................................................................................................................ 四、数据仓库及多维数据集其它操作 ........................................................................... 1.任务描述.................................................................................................................................... 2.设置数据仓库及多维数据集角色及权限 ................................................................................ 3.查看元数据................................................................................................................................ 4.创建对策.................................................................................................................................... 5.钻取............................................................................................................................................ 6.建立远程Internet 连接............................................................................................................ 五、数据仓库高级操作 ................................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.创建分区 .................................................................................................................................... 3.创建虚拟多维数据集 ................................................................................................................ 4.DTS调度多维数据集处理........................................................................................................ 5.备份/还原数据仓库 ................................................................................................................. 六、数据挖掘 ................................................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.创建揭示客户模式的决策树挖掘模型 .................................................................................... 3.决策树挖掘结果分析 ................................................................................................................ 4.创建聚类挖掘模型 .................................................................................................................... 5.聚类挖掘结果分析 .................................................................................................................... 6.创建基于关系数据表的决策树挖掘模型 ................................................................................ 7.浏览“相关性网络”视图 ........................................................................................................
知识发现与数据挖掘 https://www.doczj.com/doc/577941304.html, 2007-6-12 宋利 【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。 【关键词】知识发现，数据挖掘 １、引言 随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。 面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。 ２、知识发现过程 知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。 KDD过程是多个步骤相互连接、反复进行人机交互的过程。具体包括： ①学习某个应用领域：包括应用中的预先知识和目标。