数据挖掘导论
数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的过程。它是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从海量数据中提取有价值的信息和知识。数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗保健、社交媒体分析等。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：
1. 问题定义：明确挖掘的目标和需要解决的问题。例如，通过分析用户购买记录，预测某个产品的销售量。
2. 数据采集：采集与问题相关的数据。数据可以来自各种来源，如数据库、日志文件、传感器等。
3. 数据预处理：对原始数据进行清洗和转换，以便进行后续的分析。这包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
4. 特征选择：从大量的特征中选择出对问题实用的特征。这可以减少计算复杂度，提高模型的准确性。
5. 模型选择：选择适合问题的数据挖掘模型。常用的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
6. 模型构建：根据选择的模型，使用训练数据进行模型的构建。这包括参数估计、模型训练等。
7. 模型评估：使用测试数据评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
8. 模型优化：根据评估结果，对模型进行调整和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
9. 结果解释：根据挖掘结果，对模型的输出进行解释和分析。这可以匡助决策者理解模型的预测结果，并采取相应的行动。
数据挖掘的应用非常广泛。举例来说，在市场营销中，企业可以通过数据挖掘分析消费者的购买行为和偏好，从而制定更精准的营销策略。在金融领域，数据挖掘可以用于信用评估、欺诈检测等。在医疗保健领域，数据挖掘可以匡助医生诊断疾病、预测病情发展等。
数据挖掘的发展也面临一些挑战。首先，数据挖掘需要大量的高质量数据，但数据的获取和处理成本较高。其次，数据挖掘算法的选择和参数调整需要一定的专业知识和经验。此外，隐私保护也是一个重要的问题，如何在数据挖掘过程中保护个人隐私是一个需要解决的难题。
总而言之，数据挖掘是一门重要的学科，它可以匡助我们从海量数据中发现有价值的信息和知识。通过合理的数据挖掘过程，可以匡助企业做出更准确的决策，提高效率和竞争力。然而，数据挖掘也面临一些挑战，需要不断的研究和创新来解决。
开题报告立题依据范文 关于《开题报告立题依据范文》，是我们特意为大家整理的，希望对大家有所帮助。 开题报告立题依据范文 篇一：立题依据论文 随着科技的发展, 计算机、网络、数据库等技术广泛应用于日常管理中, 各行各业积累了大量的信息数据, 对数据库的存取与查询操作, 已远远不能满足要求。人们需要从海量数据中获得这些数据背后的更重要信息, 如数据的整体特征描述, 试图发现事件间的相互关联, 以及发展趋势进行预测。 数据挖掘, 从数据中挖掘知识, 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐藏在其中的、人们事先不知道的、潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的术语有: 从数据库发现知识( KDD )、数据分析、知识抽取、模式分析、信息收割、数据融合以及决策支持等。数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询, 并且能够对将来的趋势和行为进行预测, 并自动探测以前未发现的模式。 高校的教师教学科研管理涉及教师教学、科研活动、教师教学质量等多方面大量的数据。充分运用数据挖掘技术, 可以及时了解教师教学状况、分析教师教学与科研相互间的关系、把握教
学与科研方面的异常现象等, 从而增强教学与教学管理改革的针对性, 提高管理工作的效率和质量。 通过本课题，学生可以进一步了解数据挖掘技术的相关概念，结合数据挖掘过程中数据收集、数据清洗、数据规范、关联规则挖掘、决策树和系统分析设计技术，科学合理的分析高校教师教学科研管理数据和课程任务安排、教学之间的潜在关联关系并进行预测分析。 毕业论文，使学生熟悉科研论文的写作结构，较为深入的了解数据挖掘算法及其在大学生课程学习数据中的应用，进而增强学生独立解决实际问题的能力。 研究目标： 本课题拟利用设数据挖掘（Data Mining）及关联规则挖掘、决策树、以及聚类等技术，利用学院已有的大学生四年课程学习数据，通过分析学院的学生学习数据，对大学生四年学习中的课程进行关联分析，对教育数据进行挖掘”，用以挖掘隐含在数据中的、对学院管理部门有用的未知数据；并适时利用已有数据进行关联分析与预测，为未来学院的课程设置调整等提供决策支持。 通过本课题，学生可以进一步了解数据挖掘的概念和技术，结合真实的数据进行数据清洗、转换等规范化工作，应用关联规则进行频繁模式发现以及决策树、聚类等数据挖掘技术进行知识发现，并对挖掘出的结果结合具体的实际进行解读分析。 课题预期目标为：以石河子大学信息科学与技术学院近年来
数据挖掘入门读物： 深入浅出数据分析这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。 数据挖掘适合入门的教程： 集体智慧编程学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博：王斌_ICTIR）已经翻译这本书了机器学习实战(豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ Building Machine Learning Systems with Python 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有Python 代码跟着，辅助理解。 数据挖掘导论最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。 数据挖掘稍微专业些的： Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。 推荐系统实践这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒Martin J Wainwright 在Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 Natural Language Processing with Python NLP 经典，其实主要是讲NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了NLP 的很多内容了啊！ 数据挖掘机器学习教材： The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础(豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。 统计学习方法李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。 Machine Learning 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。
第六章数据挖掘导论 1。对于每个下列问题,提供一个关联规则的一个例子 从市场购物篮域,满足下列条件。同样, 这些规则是主观地描述是否有趣。 (一)一个规则,具有较高的支持和高的信心。 答:牛奶−→面包。这种明显的规则往往是无趣的。 (b)规则,有相当高的支持,但信心不足。 答:牛奶−→金枪鱼。而出售金枪鱼和牛奶可能是 高于阈值,并不是所有的事务,包含牛奶 也包含金枪鱼。这种低规则往往是无趣的。 (c)一个规则,低的支持和信心不足。 答:食用油−→洗衣粉。如此低的信心规则 往往是无趣的。 (d)规则,低支持和高的信心。 答:伏特加−→鱼子酱。这样的规则往往是有趣的 2。考虑到数据集显示于表格6.1。 (一)计算支持项集{ e },{ b、d },{ b、d、e }通过治疗 每个事务ID作为一个市场购物篮。 答: (b) Use the results in part (a) to compute the confidence for the association rules {b, d} −→{e} and {e} −→{b, d}. Is confidence a symmetric
measure? c、重复部分(一)通过将每个客户ID作为一个市场购物篮。每个项目应被视为一个二进制变量(1如果一个项目出现在至少有一个交易购买的顾客,和0否则。) d e 没有明显关系s1,s2,c1和c2 所以c2有最低的置信度
4、 因为年代(A,B,C)≤年代(A,B)和max(s(一个),s(B),s(C))≥max(s(一个),s(B)), 因此ζ({ A、B })≥ζ({ A,B,C })。 （b）
数据挖掘导论教案 教案标题：数据挖掘导论 教案目标： 1. 熟悉数据挖掘的基本概念和技术。 2. 了解数据挖掘的应用领域和重要性。 3. 掌握数据预处理、特征选择、模型建立及评估等数据挖掘过程。 4. 培养学生的数据分析能力和问题解决能力。 教学时长：2学时 教学内容和安排： 1. 引入数据挖掘概念和背景（10分钟） a. 介绍数据挖掘的定义和作用。 b. 简要介绍数据挖掘在实际问题中的应用。 2. 数据预处理（20分钟） a. 讲解数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约的概念和方法。 b. 强调数据预处理在数据挖掘过程中的重要性和影响。 3. 特征选择和降维（20分钟） a. 解释特征选择的概念和意义。
b. 探讨特征选择的常用方法和算法。 c. 简要介绍降维技术及其应用场景。 4. 数据挖掘模型建立和评估（25分钟） a. 介绍数据挖掘模型的建立流程和要点。 b. 讲解常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类等。 c. 强调模型评估指标和方法的重要性。 5. 开展实例分析（25分钟） a. 提供一个真实案例，引导学生运用所学知识进行数据挖掘分析。 b. 指导学生对数据进行预处理、特征选择、模型建立和评估。 c. 鼓励学生思考和讨论分析结果，提出改进和优化的建议。 6. 总结和作业布置（10分钟） a. 总结本节课的重点内容和要点。 b. 提出相关的思考题和作业要求，巩固学生的学习成果。 教学资源： 1. 数据挖掘教材或课件。 2. 数据挖掘软件，如Python中的Scikit-learn、R语言中的caret等。 3. 实际数据集和案例。
评估方法： 1. 学生课堂参与度和表现。 2. 学生对实例分析的能力和结果解释的准确性。 3. 课后作业完成情况。 备注： 1. 根据教学班级和学生能力水平的不同，教学内容和安排可以适当 调整。 2. 建议引入相关的实际案例和数据集，增加学生的兴趣和实践能力。 3. 鼓励学生进行小组讨论和合作，促进交流和互动。
一、数据预处理 1)数据清洗(主要用于填补数据记录中的遗漏数据，识别异 常数据，以及纠正数据中的不一致问题)： ①遗漏数据处理：忽略该条记录(遗漏比例较大时不很有 效)，手工填补遗漏值(大规模数据可行性差)，利用缺省 值填补遗漏值，利用均值填补遗漏值，利用同类别均值 填补遗漏值(尤其在进行分类挖掘时)，利用最可能的值 填补遗漏值(可以利用回归分析、贝叶斯计算公式或决 策树推断出该条记录特定属性的最大可能的取值，最常 用) ②噪声数据处理：Bin方法，聚类方法，人机结合检查方 法，回归方法(如线性回归方法，多变量回归方法) ③不一致数据处理： 2)数据集成处理(来自多个数据源的数据)：模式集成，冗余 问题(冗余属性)，数据值冲突检测与消除 3)数据转换处理(用于将数据转换成适合数据挖掘的形式)： 平滑处理(bin方法，聚类方法，回归方法)，合计处理，数据泛化处理，规格化(最大最小规格化方法，零均值规格化方法，十基数变换规格化方法)，属性构造， 4)数据消减：数据立方合计(主要用于构造数据仓库操作)， 维数消减(主要用于检测和消除无关、弱相关、或冗余的属性)，数据压缩(利用编码技术压缩数据集的大小，方法：
小波分析(更适合对高维数据进行处理变换)，主要素分析(PCA)(能较好地处理稀疏数据))，数据块消减(利用更简单的数据表达形式来取代原有的数据如：参数模型(如线性回归模型)，非参数模型(聚类、采样[SRSWOR方法，SRSWR方法，聚类采样方法，分层采样方法]、直方图(等宽方法，等高方法，V-Optimal方法，MaxDiff方法)等))，离散化与概念层次生成 5)离散化和概念层次树生成：数值概念层次树生成(Bin方 法，直方图方法，聚类分析方法，基于熵的离散化方法，自然划分分段方法(3-4-5规则))，类别概念层次树生成 二、数据泛化 1)数据立方方法(OLAP方法) 2)基于属性的归纳方法(AOI方法) 三、属性相关分析 属性相关分析过程：数据收集，利用保守AOI方法进行属性相关分析，利用所确定评估标准评估每个初选后的属性，消除无关或弱相关的属性，利用AOI方法生成概念描述 四、分类与预测
2023年数据警务技术专业考研书目 数据警务技术是一门新兴的警务技术，其涵盖了大数据分析、人工智能、物联网、智慧城市等多个领域，旨在通过科技手段提升警务工作的效率和质量。对于考研的学生而言，了解相关领域的书籍是非常重要的，下面是一些参考书目。 1. 《数据挖掘导论》（Introduction to Data Mining） 该书由美国著名计算机科学家Tan等人编写而成，详尽地介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用，是数据挖掘领域的入门经典。 2. 《人工智能基础》（Foundation of Artificial Intelligence） 该书主要针对人工智能的算法、模型和技术进行讲解，具体包括规划、搜索、学习、推理、知识表示等方面。 3. 《物联网技术与应用》（Technology and Application of IoT） 本书详细介绍了物联网的基本概念、架构和技术体系，以及其在农业、工业、医疗、环保、安防等多个领域的应用。 4. 《智慧城市发展战略与路径》（Development Strategy and Path of Smart City） 该书从城市化背景和发展需求出发，深入探讨智慧城市的概念、模式、技术和实践，并提出了智慧城市的发展战略和路径。 5. 《大数据与智能化警务》（Big Data and Intelligent Policing） 本书主要围绕大数据技术在警务领域的应用，介绍了从数据采集到处理、分析、挖掘和可视化等方面的实践案例和应用场景。
6. 《数据驱动城市治理》（Data-driven Urban Governance） 该书从城市治理的视角出发，深入探讨了数据驱动城市治理的理论、方法和实践，是学习城市治理和数据分析的好书籍。 7. 《智慧公安科技》（Intelligent Police Technology） 本书重点介绍了智慧公安的概念、框架和技术，涉及到视频监控、人脸识别、情报分析、网络安全等多个方面的内容。 8. 《数据分析之美》（The Beauty of Data Analysis） 由知名数据科学家陈旸编写的该书，着重讲解了数据分析的基本原理、方法和实践技巧，还有各种实际案例进行了详细的分析。 9. 《数据可视化实战》（Data Visualization in Practice） 该书讲解了数据可视化的基本原理及实战技巧，并对各种数据可视化方法进行了丰富的阐述和实践操作。 总的来说，数据警务技术是一个非常前沿和充满潜力的领域，需要考生具备一定的学科素养和实战能力。以上书籍仅供参考，建议考生结合自己的兴趣和需求进行有针对性的选择和阅读。
数据挖掘导论 导论： 数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。 它涉及使用统计学、机器学习和数据库技术来识别和提取有用的信息。数据挖掘可以帮助企业和组织做出决策、预测未来趋势、发现市场机会等。 1. 数据挖掘的定义和目标： 数据挖掘是指从大量数据中自动发现模式、关联规则和趋势的过程。其目标是 通过分析数据来获取有价值的信息，以支持决策和预测未来趋势。 2. 数据挖掘的步骤： 数据挖掘通常包括以下步骤： 2.1 数据收集：收集与分析目标相关的数据，可以是结构化或非结构化的数据。 2.2 数据预处理：清洗数据、处理缺失值和异常值，以及对数据进行转换和归 一化等操作，以确保数据的质量和一致性。 2.3 特征选择：选择最具预测能力的特征，以减少数据维度并提高模型的性能。 2.4 模型选择：选择适合问题的数据挖掘模型，如分类、聚类、关联规则等。 2.5 模型构建：使用选择的模型来构建数据挖掘模型，并对数据进行训练和优化。 2.6 模型评估：评估模型的性能和准确性，可以使用交叉验证、混淆矩阵等方法。 2.7 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，并进行预测、分类、聚类等 任务。
3. 数据挖掘的技术和方法： 数据挖掘使用多种技术和方法来发现隐藏的模式和规律，其中包括： 3.1 分类：将数据分为不同的类别或标签，用于预测和分类任务。 3.2 聚类：将数据分组成相似的集群，用于发现数据的内在结构和关系。 3.3 关联规则：发现数据中的关联关系和频繁项集，用于市场篮子分析、推荐 系统等。 3.4 预测分析：基于历史数据来预测未来的趋势和结果，如销售预测、股票预 测等。 3.5 异常检测：发现数据中的异常值和离群点，用于欺诈检测、故障诊断等。 3.6 文本挖掘：从大量文本数据中提取有用的信息，如情感分析、主题建模等。 4. 数据挖掘的应用领域： 数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于： 4.1 金融领域：用于信用评估、风险管理、交易分析等。 4.2 零售领域：用于市场篮子分析、商品推荐、定价策略等。 4.3 医疗领域：用于疾病预测、药物研发、患者分类等。 4.4 电信领域：用于用户行为分析、客户满意度调查等。 4.5 社交媒体领域：用于情感分析、用户画像、舆情监测等。 5. 数据挖掘的挑战和未来发展： 数据挖掘面临着数据质量、数据隐私、算法效率等挑战。未来，数据挖掘将面 临更大规模的数据、更复杂的模型和更高的隐私保护需求。同时，数据挖掘与人工智能、大数据等领域的融合将进一步推动其发展。
数据挖掘与大数据分析考研专业课资料 数据挖掘与大数据分析是当今信息时代中备受关注的热门领域，它 们在各行各业中发挥着重要作用。对于考研学生来说，准备相应的专 业课资料是非常重要的。本文将为大家介绍一些关于数据挖掘与大数 据分析考研专业课资料的内容和要点。希望能帮助考生更好地备战考研。 一、教材推荐 在准备数据挖掘与大数据分析考研专业课资料时，选择适合自己的 教材是十分重要的。以下是一些常用的教材推荐： 1. 《数据挖掘导论》- 其中，Han, Jiawei和Kamber, Micheline是该 领域的著名学者，他们在这本教材中系统地介绍了数据挖掘的基本原 理和方法，适合初学者入门。 2. 《大数据分析导论》- 这本教材由Cortes, Corinna等撰写，涵盖 了大数据分析的理论基础、算法和应用案例，对于深入理解大数据分 析有很大帮助。 3. 《数据科学导论》- 这本书由Provost, Foster和Fawcett, Tom合著，是一本综合性教材，介绍了数据科学的基本概念、方法和工具，适合 全面了解数据挖掘与大数据分析领域。 除了以上推荐的教材，还可以结合考研教材和参考书来进行学习。 二、课程讲义和教辅资料
在学习数据挖掘与大数据分析考研专业课时，课程讲义和教辅资料 也是必不可少的辅助材料。一些著名大学和机构的教授或研究员会将 他们的授课讲义发布在网上，考生可以通过搜索和下载来获取这些宝 贵的学习资料。此外，还可以参考相应领域的研究报告和学术论文， 了解最新的研究进展和技术应用。 三、学术期刊和会议 学术期刊和会议是了解数据挖掘与大数据分析前沿研究的好途径。 考生可以关注和订阅相关领域的期刊，如《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》、《IEEE Transactions on Big Data》等。此外，一些学术会议也会发布重要的研究成果和技术进展。比如，国际上著名的数据挖掘和大数据分析会议包括KDD、IJCAI、ICDM等。 四、实践项目和案例分析 除了理论学习，实践项目和案例分析也是提高数据挖掘与大数据分 析能力的有效方式。考生可以选择一些经典的数据挖掘竞赛项目，如Kaggle等，通过参与比赛锻炼自己的实战能力。同时，可以通过学习 真实的大数据案例，深入了解如何应用数据挖掘和大数据分析技术解 决实际问题。 五、参考课程视频和在线资源 现在互联网上有很多开放性的在线教育资源，考生可以通过观看相 关课程视频和参加在线学习班来进行学习。一些知名的在线学习平台
数据挖掘导论期末试题及答案第一部分：试题 问答题 1. 数据挖掘的定义是什么？ 2. 数据挖掘的过程包括哪些步骤？ 3. 请简要解释数据预处理的步骤。 4. 请列举常用的数据挖掘算法。 5. 请解释聚类分析和分类分析的区别。 6. 什么是关联规则挖掘？请给出一个例子。 7. 在数据挖掘过程中，如何评估模型的性能？ 8. 什么是过拟合？如何避免过拟合？ 9. 数据挖掘有哪些应用领域？ 10. 请简要介绍数据挖掘中的隐私保护技术。 编程题 1. 给定一个包含n个整数的列表，请编写Python代码来计算列表中所有数的平均值。 2. 使用Python编写一个函数，接受两个参数n和m，返回一个列表，其中包含从n到m之间所有偶数的平方。
3. 在Python中，定义函数calcBMI(height, weight)，接受一个人的身高（单位：米）和体重（单位：千克），计算并返回该人的BMI指数。 4. 使用Python编写一个函数，接受一个字符串作为参数，返回字符串中每个字符出现的次数。 第二部分：答案 问答题 1. 数据挖掘的定义是从大量的数据中发现先前未知、可理解和实际可用的模式的过程。 2. 数据挖掘的过程包括数据收集、数据预处理、特征选择、算法选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。 3. 数据预处理的步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 4. 常用的数据挖掘算法包括决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、K均值算法和关联规则挖掘算法等。 5. 聚类分析是将数据对象分为不同的组别，而分类分析是根据已有的分类标签对数据对象进行分类。 6. 关联规则挖掘是在大规模数据集中寻找项目之间的有趣关系的过程。例如，购买尿布的人也倾向于购买婴儿食品。
介绍数据挖掘 教师的解决方案手册 陈甘美华Pang-Ning Michael教授 Vipin Kumar 版权所有2006年Pearson Addison-Wesley。保留所有权利。
内容。 1 Introduction 5 2 Data 5 3 Exploring Data 19 4 Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model24 Evaluation 24 5 Classification: Alternative Techniques 44 6 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms 71 7 Association Analysis: Advanced Concepts 95 8 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms 125 9 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms 145 10 Anomaly Detection 153 三
1 介绍 1.讨论是否执行下列每项活动的是一种数据miningtask。 (a)把客户的公司根据他们的性别。否。这是一种简单的数据库查 询。 (b)把客户的公司根据他们的盈利能力。 第这是一种会计计算、应用程序的门限值。然而,预测盈利的一 种新的客户将数据挖掘。 (c)计算的总销售公司。否。这又是简单的会计工作。 (d)排序的学生数据库基于学生的身份证号码。 第再次,这是一种简单的数据库查询。 (e)预测结果丢(公平)的一对骰子。否。既然死是公正的,这是一种 概率的计算。如果死是不公平的,我们需要估计的概率对每个结 果的数据,那么这更象研究的问题数据挖掘。然而,在这种特定的 情况下,要解决这一问题是由数学家很长一段时间前,因此,我们不 认为它是数据挖掘。 (f)预测未来股价的公司使用。historicalrecords 是的。我们将试图创建的模型,可以预测未来的持续价值的股票 价格。这是一例的2 第1章介绍 领域的数据挖掘预测模型。我们可以使用回归分析。这一建模, 尽管研究人员在许多领域已经开发了多种技术来预测时间序列。 (g)监控在患者心率异常。 是的。我们将构建一种型号的正常行为的心率和提高报警当寻 常心的行为发生。这将涉及领域的数据挖掘被称为异常检测。
毕业设计的读书笔记 毕业设计的读书笔记 在大学的最后一年，每个学生都要面临一个重要的任务——毕业设计。这是一 个考验学生综合能力和专业知识的机会，也是一个展示自己成果的舞台。为了 更好地完成毕业设计，我开始阅读相关的专业书籍，并做了一些读书笔记。下 面是我对几本重要书籍的读书笔记和心得体会。 1. 《软件工程导论》 这本书是我在毕业设计过程中的第一本参考书。它介绍了软件工程的基本概念、原理和方法。通过阅读这本书，我了解到了软件工程的整个开发过程，包括需 求分析、设计、编码、测试和维护等环节。同时，书中还提到了一些常用的软 件工程工具和技术，如UML建模、敏捷开发等。这些知识对我完成毕业设计非常有帮助。 2. 《数据库系统概论》 数据库在现代软件开发中起着至关重要的作用。为了更好地设计和实现数据库，我阅读了《数据库系统概论》这本书。它详细介绍了数据库的基本概念、数据 模型和数据库管理系统的原理。通过学习这本书，我对数据库的结构和操作有 了更深入的了解，能够更好地设计和优化数据库结构，提高查询效率。 3. 《计算机网络》 在毕业设计中，我需要实现一个分布式系统，因此对计算机网络的了解非常重要。《计算机网络》这本书详细介绍了计算机网络的基本原理、协议和技术。通过阅读这本书，我了解了网络通信的基本概念和原理，掌握了网络编程的基本 技巧。在实际的毕业设计中，我成功地实现了分布式系统，并通过网络进行了
通信和数据传输。 4. 《数据挖掘导论》 数据挖掘是一门热门的技术，它可以从大量的数据中发现有用的信息和模式。在我的毕业设计中，我需要对一些实验数据进行分析和挖掘，因此阅读了《数据挖掘导论》这本书。它介绍了数据挖掘的基本概念、算法和应用。通过学习这本书，我了解了数据挖掘的整个过程，掌握了一些常用的数据挖掘算法和工具。在实际的分析过程中，我成功地发现了一些有用的模式和规律。 通过阅读以上几本书籍，我对毕业设计的要求有了更清晰的认识，也积累了一些实用的知识和技巧。在实际的毕业设计中，我能够更好地进行需求分析、设计和实现，提高了工作效率和质量。同时，阅读这些书籍也让我对未来的职业发展有了更明确的目标，我希望能够在软件开发领域深耕细作，成为一名优秀的软件工程师。 总之，读书笔记是我完成毕业设计的重要工具和参考资料。通过阅读相关的专业书籍，我不仅学到了知识，也培养了批判性思维和解决问题的能力。读书笔记让我更好地理解和掌握了各个领域的知识，为我未来的职业发展奠定了坚实的基础。希望我的读书笔记能够给其他同学一些启发和帮助，让大家在毕业设计中取得更好的成绩。
数据挖掘概念与技术原书第3版教学大纲 本教学大纲为《数据挖掘概念与技术》原书第3版教材的教学大纲。本教材旨在介绍数据挖掘的概念、技术和应用，并通过实践案例培养 学生的数据挖掘能力。以下是具体的教学内容和目标。 课程目标 1.理解数据挖掘的概念和技术。 2.学习数据挖掘的基本方法和过程。 3.掌握数据挖掘中的常用算法。 4.能够运用数据挖掘工具进行实践操作。 5.培养学生的数据挖掘能力，为从事数据分析和挖掘相关工 作做好准备。 教材与参考书目 教材： 《数据挖掘概念与技术》原书第3版，作者：Jiawei Han, Micheline Kamber 和 Jian Pei。 参考书目： 1.《数据挖掘导论》（第2版），作者：Pang-Ning Tan， Michael Steinbach 和 Vipin Kumar 2.《统计学习方法》（第2版），作者：李航 3.《机器学习》（周志华）
课程内容 第一章数据挖掘引论 1.1 数据挖掘的定义和概念1.2 数据挖掘的应用和挑战1.3 数据挖掘的过程和步骤1.4 数据挖掘的工具和技术第二章数据的预处理 2.1 数据清洗 2.2 数据集成 2.3 数据变换 2.4 数据规约 第三章数据挖掘任务和建模3.1 分类 3.2 聚类 3.3 关联规则挖掘 3.4 离群点检测 3.5 数据降维
第四章分类和预测 4.1 决策树 4.2 贝叶斯分类器 4.3 神经网络 4.4 支持向量机 第五章聚类 5.1 K-Means算法 5.2 层次聚类 5.3 密度聚类 5.4 基于网格的聚类 第六章关联规则挖掘 6.1 Apriori算法 6.2 FP-growth算法 6.3 关联规则的评估和应用第七章数据挖掘应用 7.1 电子商务中的数据挖掘7.2 社交网络中的数据挖掘7.3 天文学中的数据挖掘
数据挖掘教学大纲 一、课程概述 数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，培养学生在实际问题中运用数据挖掘技术解决问题的能力。 二、教学目标 1. 理解数据挖掘的基本概念和原理； 2. 掌握数据挖掘的常用方法和技术； 3. 学会运用数据挖掘工具进行数据挖掘分析； 4. 培养学生的数据挖掘实践能力。 三、教学内容 1. 数据挖掘概述 1.1 数据挖掘的定义和应用领域； 1.2 数据挖掘的基本任务和流程； 1.3 数据挖掘的技术和工具。 2. 数据预处理 2.1 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值； 2.2 数据集成：合并多个数据源的数据； 2.3 数据变换：对数据进行规范化、离散化和归一化处理；
2.4 数据降维：使用主成份分析等方法减少数据维度。 3. 数据挖掘方法 3.1 分类：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等； 3.2 聚类：K均值、层次聚类、DBSCAN等； 3.3 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法等； 3.4 时间序列分析：ARIMA模型、指数平滑法等。 4. 模型评估与选择 4.1 模型评估指标：准确率、召回率、F1值等； 4.2 交叉验证：K折交叉验证、留一法等； 4.3 模型选择：过拟合与欠拟合的判断。 5. 数据挖掘应用案例 5.1 电商推荐系统； 5.2 社交网络分析； 5.3 医疗数据挖掘； 5.4 金融风控分析。 四、教学方法 1. 理论授课：通过讲解理论知识，介绍数据挖掘的基本概念和方法； 2. 案例分析：通过实际案例，讲解数据挖掘在不同领域的应用； 3. 实践操作：引导学生使用数据挖掘工具进行实际数据挖掘分析；
《数据挖掘》教学大纲 一、课程基本性质 1.课程中文名称: 数据挖掘 2.课程英文名称:Data Mining 3.课程类别: 选修课 4.适用专业: 信息管理与信息系统 5.总学时: 33学时 6.总学分: 2 二、本课程在教学计划中的地位、作用和任务 数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，是在信息技术领域迅速兴起的计算机技术。数据挖掘是数据库研究、开发、和应用最为活跃的分支之一。开设本课程的目的，是使学生全面而深入地掌握数据挖掘的基本概念和原理，了解数据挖掘的最新发展、常用的数据挖掘算法、前沿的数据挖掘研究领域、以及数据挖掘在经济管理中的应用。 要求掌握数据挖掘的基本概念、数据的准备、预处理方法和技术、关联规则、决策树、神经网络等分类算法，学习并掌握常用的聚集算法；同时介绍各技术的应用实例及前景，使学生对本课程知识有深入的理论与应用的了解。 三、理论教学内容和教学基本要求 1. 第一章数据挖掘概述 (2学时) 教学内容：介绍数据挖掘的发展过程，典型应用领域和研究发展方向，学习数据挖掘的概念与过程。 教学基本要求：了解数据挖掘的发展过程；掌握数据挖掘的概念和处理过程；了解本课程的主要内容和发展方向。 教学重点、难点：数据挖掘的概念和处理过程。 2. 第二章数据挖掘的数据预处理 (4学时) 教学内容：介绍数据清理（缺失数据、噪声或离异点数据的处理）、数据集成与转换以及数据的约简与降维等内容。 教学基本要求：熟练掌握数据类型、变量、表达式；熟练掌握流程控制语句. 教学重点：数据清理以及约简和降维。 教学难点：数据的约简和降维。
3. 第三章关联分析 (6学时) 教学内容：关联分析的应用背景，Apriori算法的思想。 教学基本要求：熟练掌握Apriori算法；了解Apriori算法的改进算法. 教学重点：关联规则挖掘算法。 教学难点：Apriori算法的实现。 4. 第四章分类 (9学时) 教学内容：学习基本概念，配合实例详细讲解决策树、神经网络和基于统计原理的支撑向量机等分类算法。 教学基本要求：掌握决策树和神经网络分类算法；了解基于统计学理论的SVM算法。 教学重点：决策树和神经网络分类算法。 教学难点：算法思想及实现。 5. 第五章聚类 (6学时) 教学内容：学习聚类的概念、聚类分析的数据类型及主要聚类方法。 教学基本要求：了解聚集分析的概念和意义；掌握相似度的度量方法和常用的聚集算法。 教学重点：相似度的度量方法和基于密度的聚类算法。 教学难点：DBSCAN算法。 6. 第六章文本数据挖掘 (6学时) 教学内容：了解文本数据分析和信息检索技术、掌握基于关键字的关联和文档分类，了解基于Web的数据挖掘方法。 教学基本要求：了解基于关键字的文本分类方法；了解基于Web页面的挖掘方法。 教学重点：半结构化数据挖掘过程。 教学难点：数据提取、文本分类技术。 四、试验教学内容与大纲 无 五、考核方式 考查 六、成绩评定 期末考查成绩占70%，平时成绩占30%。 七、本课程对学生创新能力培养的措施 对学生能力的培养体现在通过本课程设计，使得学生能够具备全局数据环境构建能力，
商务智能与数据挖掘实验Business Intelligence and Data Mining 一、课程基本情况课程总学时：64 （课内实验课程填写课程总学时） 实验总学时：36学分：4 开课学期：5课程性质：必修 对应理论课程：商务智能与数据挖掘适用专业：信息管理与信息系统 教材：数据挖掘概念与技术，机械工业出版社，Jiawei Han, Micheline Kamber著，范明等译，2012年，第三版。 开课单位：经济管理学院信管系二、实验课程的教学目标和任务 在初步掌握商务智能和数据挖掘的基本概念、基本方法和基本技术的基础上，使学生对商务智能和数据挖掘的概念和技术有深入的认识和了解。通过对商业数据的分析使学生更加深入地理解常用的数据挖掘模型，掌握大型数据挖掘软件IBM SPSS Modeler等工具的使用，培养学生将实际的商业问题转化为数据挖掘目标、理解和收集数据、应用数据挖掘工具建模、评估模型以判断是否符合商业目的，并将发现的结果组织成可读文本的能力，使学生的理论知识和实践技能得到共同开展。 三、实验课程的内容和要求
四、课程考核 （1）实验实习报告的撰写要求：根据实验指导书，认真查阅资料，完成实验内容并记录实验结果，撰写实验报告 （2）实验实习报告：17次； （3）考核及成绩计算方式：成绩计入商务智能和数据挖掘课程总评。 五、参考书目 （1）数据挖掘：概念、模型、方法和算法，，（美）著，王晓海译，2013年，第2版。 （2）数据挖掘导论（完整版），人民邮电出版社（美）陈封能，（美）斯坦巴赫，（美）库玛尔著，范明等译，2011年 （3）大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理，，［美］Anand RajaramanJeffrey David Ullman 著，王斌译，2012 年 （4）数据挖掘技术（第3版）一一应用于市场营销、销售与客户关系管理,，美）等著，等 译,2013年。
数据科学读书报告材料分析 在今天的信息时代，数据已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一个重要组 成部分。作为一名数据科学家，自然要了解不同的数据科学读物中的内容。本篇报告将对数据科学读物中的材料进行分析。 读物一：《Python数据科学指南》 《Python数据科学指南》是一本旨在帮助读者掌握Python数据科学技能的教材，全书共分三部分：Python语言基础、Python库介绍和数据应用实例。本书的 优点在于其详尽的介绍和丰富的实例，使读者在学习Python的同时也加深了其对 数据科学应用的理解。 本书前两部分分别介绍了Python语言基础和Python库。前一部分详细讲述了Python基本语法和面向对象编程等概念，后一部分则介绍了诸如NumPy、pandas、matplotlib和scikit-learn等Python常用数据科学库的使用方法。本书的后一部分 则通过多个数据应用实例进行讲解，如图像处理、文本分析和机器学习等。 与其他数据科学读物相比，《Python数据科学指南》最大的优势在于其细致 的讲解和实例，这对初学者很有帮助。书中篇幅适中，可供广大读者参考。 读物二：《R语言实战》 《R语言实战》是一本关于数据分析和可视化的实用书籍。全书的语言简洁， 目录清晰，涉及的内容丰富，旨在为读者提供介绍R语言、数据分析和数据可视 化的基本知识。本书最大的特点在于注重实践，每章都会给出相应的演示程序，便于读者的学习。 本书主要分为两大部分：R语言基础和数据分析实践。前一部分主要介绍了R 语言的基本知识、数据类型、运算符、向量、矩阵等基本内容。后一部分则介绍了关于数据分析的具体方法：数据清洗和整理、统计的基本分析方法及其应用以及数据可视化的基础。 相较于《Python数据科学指南》，《R语言实战》在数据可视化方面更为注重，在讲解图形设计基础、绘图方法和数据可视化的基础知识方面更为详细。 读物三：《数据挖掘导论》 《数据挖掘导论》是一本系统性的数据挖掘读物。全书的目的是向人们介绍数 据挖掘的基本内容和方法、数据挖掘的基本框架和过程、以及常用的数据挖掘算法。本书最大的优势在于其理论知识的严谨性和深入度，因此适合高级数据挖掘人员或有一定数学、统计知识背景的读者。