DM数据挖掘作业

《数据挖掘》作业第一章引言一、填空题（1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示（2）数据挖掘的性能问题主要包括：算法的效率、可扩展性和并行处理（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：统计学、数据库技术和机器学习（4）在万维网(WWW)上应用的数据挖掘技术常被称为：WEB挖掘（5）孤立点是指：一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、单选题（1）数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于：（B ）A、所涉及的算法的复杂性；B、所涉及的数据量；C、计算结果的表现形式；D、是否使用了人工智能技术（2）孤立点挖掘适用于下列哪种场合？（D ）A、目标市场分析B、购物篮分析C、模式识别D、信用卡欺诈检测（3）下列几种数据挖掘功能中，（ D ）被广泛的应用于股票价格走势分析A. 关联分析B.分类和预测C.聚类分析D. 演变分析（4）下面的数据挖掘的任务中，（ B ）将决定所使用的数据挖掘功能A、选择任务相关的数据B、选择要挖掘的知识类型C、模式的兴趣度度量D、模式的可视化表示（5）下列几种数据挖掘功能中，（A ）被广泛的用于购物篮分析A、关联分析B、分类和预测C、聚类分析D、演变分析（6）根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（ B ）A.关联分析B.分类和预测C. 演变分析D. 概念描述（7）帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（ C ）A.关联分析B.分类和预测C.聚类分析D. 孤立点分析E. 演变分析（8）假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（ E ）A.关联分析B.分类和预测C. 孤立点分析D. 演变分析E. 概念描述三、简答题（1）什么是数据挖掘？答：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。

dm中布尔运算摘要：1.布尔运算概述2.DM中的布尔运算应用3.布尔运算的实际案例解析4.布尔运算在数据挖掘中的优势与局限5.结论与展望正文：随着数据科学和数据挖掘技术的发展，布尔运算在各个领域中的应用越来越广泛。

本文将重点介绍DM（数据挖掘）中的布尔运算，并通过实际案例分析，探讨布尔运算在数据挖掘中的应用优势与局限。

一、布尔运算概述布尔运算，又称逻辑运算，是一种基于真值表进行逻辑判断的方法。

其基本运算符包括与（AND）、或（OR）、非（NOT）三种。

在数据挖掘中，布尔运算主要用于处理分类数据和关联规则挖掘。

二、DM中的布尔运算应用1.分类：在数据挖掘中，布尔运算可以用于构建分类模型。

例如，在垃圾邮件过滤系统中，利用布尔运算可以将特征变量进行组合，从而构建一个高效的分类器。

2.关联规则挖掘：关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要方法，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。

在挖掘过程中，布尔运算可以帮助筛选出具有实际意义的关联规则。

三、实际案例解析以广告投放为例，广告平台需要根据用户的兴趣、行为等特征进行投放。

通过布尔运算，可以将用户的特征进行组合，筛选出符合广告主需求的用户群体。

例如，假设广告主要求投放给“男性”和“25-35岁”的用户，可以通过以下布尔表达式实现：男性且25≤年龄≤35四、布尔运算在数据挖掘中的优势与局限1.优势：布尔运算具有简单、易于理解和实现的特点，能够在一定程度上提高数据挖掘模型的准确性和效率。

2.局限：然而，随着数据规模的扩大，布尔运算的计算复杂度也会增加，可能导致计算速度较慢。

此外，布尔运算的结果仅能表示为0和1，对于连续变量和实数变量的处理能力有限。

五、结论与展望总之，布尔运算在数据挖掘中具有重要的应用价值。

尽管存在一定的局限性，但随着技术的发展，未来布尔运算在数据挖掘中的应用将更加广泛和深入。

数据挖掘大作业例子1. 超市购物数据挖掘呀！想想看，如果把超市里每个顾客的购买记录都分析一遍，那岂不是能发现很多有趣的事情？比如说，为啥周五晚上大家都爱买啤酒和薯片呢，是不是都打算周末在家看剧呀！2. 社交媒体情感分析这个大作业超有意思哦！就像你能从大家发的文字里看出他们今天是开心还是难过，那简直就像有了读心术一样神奇！比如看到一堆人突然都在发伤感的话，难道是发生了什么大事情？3. 电商用户行为挖掘也很棒呀！通过分析用户在网上的浏览、购买行为，就能知道他们喜欢什么、不喜欢什么，这难道不是很厉害吗？就像你知道了朋友的喜好，能给他推荐最适合的礼物一样！4. 交通流量数据分析呢！想象一下，了解每个路口的车流量变化，是不是就能更好地规划交通啦？难道这不像是给城市的交通装上了一双明亮的眼睛？5. 医疗数据挖掘更是不得了！能从大量的病例中找到疾病的规律，这简直是在拯救生命啊！难道这不是一件超级伟大的事情吗？比如说能发现某种疾病在特定人群中更容易出现。

6. 金融交易数据挖掘也超重要的呀！可以知道哪些交易有风险，哪些投资更靠谱，那不就像有个聪明的理财顾问在身边吗！就好比能及时发现异常的资金流动。

7. 天气数据与出行的结合挖掘也很有趣呀！根据天气情况来预测大家的出行选择，真是太神奇了吧！难道不是像有了天气预报和出行指南合二为一？8. 音乐喜好数据挖掘呢！搞清楚大家都喜欢听什么类型的音乐，从而能更好地推荐歌曲，这不是能让人更开心地享受音乐吗！好比为每个人定制了专属的音乐播放列表。

9. 电影票房数据挖掘呀！通过分析票房数据就能知道观众最爱看的电影类型，这不是超厉害的嘛！就像知道了大家心里最期待的电影是什么样的。

我觉得数据挖掘真的太有魅力了，可以从各种看似普通的数据中发现那么多有价值的东西，真是让人惊叹不已啊！。

摘要动态数据挖掘是针对动态数据库和实时数据库进行知识提取的数据挖掘技术。

随着信息技术的进一步发展，对知识新颖性的需求越来越强，采用传统的静态数据挖掘技术来分析不断产生的信息无法满足现实应用的要求，对实际应用数据源在其运行的同时进行动态数据挖掘得到相关知识显得日益重要。

动态数据挖掘（DDM）由于信息时效性越来越短，为了能充分把握新颖性的信息,对实际应用数据源(数据库、序列数据或流式数据等)在其运行的同时进行数据动态提取并加以分析来得到相关知识。

数据挖掘目前已广泛应用于现代社会的各行各业,但是大多都是针对历史数据进行分析与处理,人们追求的不再只是发现历史数据中隐藏的规律来解决实际问题,而是想在竞争激烈的社会中即时获取有用的信息,这对于传统的针对静态的历史数据进行挖掘的静态数据挖掘是不能很好实现这种需求的;设计一种针对当前数据动态分析处理的一种信息处理技术具有很大的现实意义。

结合动态数据挖掘来研究多维数据的动态预测问题在现实应用中具有广阔的实践意义。

动态数据挖掘不仅仅限于数据预测方面,对其应用领域探讨也具有很大的现实意义。

深入分析了以往数据处理技术的发展现状之后给出了一种在动态数据源运行过程中结合历史数据、当前数据以及即将到来的数据进行数据分析与处理的动态数据挖掘技术:运用滑动窗口技术动态的获取数据,通过动态数据窗口动态处理数据,运用未来数据测试动态数据挖掘的性能。

相关工作有持续数据挖掘、流式数据挖掘、移动数据流挖掘和Web在线数据挖掘。

关键词: 动态数据挖掘; 体系结构; 动态数据采集; 动态数据处理; 滑动窗口;问题分析DDM的问题关键是如何选取当前数据集,如何保持与历史数据平滑过渡,以及如何平滑地获取后续数据集。

（现在current，过去old，将来new）DDM vs DM传统的数据挖掘主要是基于历史数据集进行挖掘,提取出隐藏在其中的知识,而动态数据挖掘是集过去现在与未来于一体的知识提取的过程，动态处理各实时数据。

数据挖掘data mining DMQL数据挖掘查询语言DMQL一. 任务相关数据说明的语法定义数据挖掘任务的第一步是说明任务相关的数据.这涉及包含相关数据的数据库和表或数据仓库,选择相关数据的条件,探查的相关属性或维,以及关于检索数据的排序和分组的指令.DMQL提供一些子句来说明这些信息,如下所述:1. use database <database_name>oruse data warehouse<data_warehouse_name>//use子句将数据挖掘任务指向说明的数据库或数据仓库.2. from<relation(s)/cube(s)>[where<condition>]//from 和where子句分别指定所涉及的表或数据立方体和定义检索数据的条件．3. in relevance to <attribute_or_dimension_list>:该子句列出要探查的属性和维．4. order by <order_list>:order by 子句说明任务相关的数据排序的次序．5. group by<grouping_list>: group by 子句说明数据分组的标准．6. having <condition>:having 子句说明相关数据分组条件．这些子句形成一个SQL查询，收集任务相关的数据．二．指定挖掘知识类型的语法<Mine_Knowledge_Specification>语句用语说明挖掘知识的类型．也就是说，他指定用于执行的挖掘函数．1.特征化<Mine_Knowledge_Specification>::=mine characteristics[as<pattern_name>]analyze<measure(s)>这说明挖掘的特征描述．当用于特征化时，analyze字句指定聚集度量，如count,sum ,or count%(百分比技术，即指定的特征在相关数据元组中的百分比)．这些度量将对每个找到的数据特征进行计算．2.区分<Mine_Knowledge_Specification>::=mine comparison [as <pattern_name>]for <target_class> where <target_condition>{versus <contrast_class_i> where<contrast-condition_i>}analyze<measure(s)>这说明挖局区分描述．区分给定的目标类的对象与一个或多哥对比类的对象进行比较．因此，这类知识也称为比较．与特征化一样，analyze子句指定聚集度量，如count,sum ,or count%，将对每个描述进行计算和显示．3.关联<Mine_Knowledge_Specification>::=mine associations[as<pattern_name>][matching<metapattern>]这说明关联模式的挖掘．在说明关联挖掘时，用户可以选用matching子句，提供模板（又称元模式或元规则）．元模式可以用来将发现集中于与给定元模式匹配的模式，从而强化了对挖掘任务的句法限制．除提供了用户有兴趣探查的数据束或假定．元模式对于关联规则的挖掘最有用，因为产生的潜在规则树木太大．4.分类<Mine_Knowledge_Specification>::=mine classification[as<pattern_name>]analyze <classifying_attribute_or_dimension>这说明挖掘数据分类模式．analyze字句说明根据<classifying_attribute_or_dimension>的值进行分类．对于分类属性或维，每个值代表一个类．对于数值属性或维，每个类可以用一个值区间定义．分类提供了一个简明的框架，它最好的描述了每个类并将他们与其他类相区别．三、用于挖掘过程的背景知识:概念分层①语句use hierarchy < > for < attributeor.dimension > 说明概念分层的使用。

DM(数据挖掘)在GIS(地理信息系统)的应用摘要：首先介绍了DM可以发现的知识类型、可以使用的方法及可以采用的DM系统原型，讨论了GIS的应用，探讨了DM在GIS中应用的必要性和可能性，最后简单介绍了DM对GIS的贡献。

关键词：数据挖掘，地里，信息Abstract: the first introduced the DM can find knowledge type, can use the methods and the DM prototype system, discusses the application of GIS, and probes into the application of GIS DM in the necessity and possibility, finally introduced the DM to the contribution of GIS.Key words: data mining, the ground, information1、DM(DataMining数据挖掘)简介DM是指把人工智能、机器学习与数据库等技术结合起来，由计算机自动地从数据库或数据仓库中的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并具有潜在价值的信息或模式，以解决数据量大而知识贫乏这一困扰专家系统(ES)的知识瓶颈问题的非平凡过程。

这一概念一经提出，立即引起了学者、软件开发商和用户的极大兴趣，国外纷纷建立了许多专门研究知识发现和数据挖掘的公司或部门，从数据挖掘的基本概念和原理开始，直到挖掘方法、算法以及软件工具，进行了广泛深入的研究。

到目前为止，已经形成了比较完整的数据挖掘理论和方法体系，并且出现了许多实用的数据挖掘工具，广泛应用于商业、金融、保险、医疗、化工、制造业、工程和科学等领域，产生了巨大的效益。

2、GIS(GeographicInformationSystem地理信息系统)简介GIS是以采集、存储、描述、分析和应用与空间地理分布有关的数据的计算机系统。

dm培训计划大纲一、培训目标1.了解DM的概念及应用领域2.掌握DM的基本原理及方法3.掌握DM的应用工具及技能4.提高DM的应用能力及水平二、培训内容1. DM的基本概念- 什么是DM- DM的基本特点- DM的应用领域2. DM的基本原理- DM的基本过程- DM的基本方法- DM的基本模型3. DM的应用工具- DM的常用软件- DM的常用硬件- DM的常用技术4. DM的应用技能- DM的数据采集- DM的数据清洗- DM的数据挖掘- DM的数据分析- DM的数据可视化- DM的模型构建- DM的模型评估- DM的模型优化5. DM的应用能力- DM的应用案例- DM的应用实践- DM的应用训练三、培训方式1. 理论授课- 由专家讲解DM的基本概念、基本原理及基本方法2. 实践操作- 模拟案例操作- 现场实操训练3. 案例分析- 分析DM的应用案例- 讨论DM的实际应用四、培训时间总体培训周期为2个月，每周培训2次，每次培训2小时。

五、培训流程1. 第一周- DM的基本概念及基本特点- DM的基本过程及基本方法2. 第二周- DM的基本模型- DM的常用软件及常用硬件3. 第三周- DM的数据采集及数据清洗- DM的数据挖掘及数据分析4. 第四周- DM的数据可视化- DM的模型构建及模型评估5. 第五周- DM的模型优化- DM的应用案例分析6. 第六周- DM的模拟案例操作- DM的现场实操训练7. 第七周- DM的应用案例讨论- DM的应用实践分享8. 第八周- DM的应用能力培训- DM的应用技能训练六、培训考核1. 课堂考核- 每周课堂结束时进行小测验2. 作业考核- 每两周布置一次作业3. 期末考核- 进行期末考试，考核学员的学习成果七、培训师资培训专家由具有丰富DM教学经验的专业人士担任，同时邀请企业领域内的实操专家进行应用案例分析和实操训练。

八、培训资料培训提供DM的基础理论、实操教程、案例分析和应用技巧相关的资料，并提供相关的视频教学资源和练习题目。

数据仓库与数据挖掘
(DataWarehouseandDataMining)
总学时：48学时理论：48学时实验(上机、实习等)：。

学时
学分：3
课程主要内容：
数据仓库(DW)与数据挖掘(DM)是20世纪90年代中期兴起的新技术。

数据仓库用于决策分析，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(B1)的主要技术。

数据仓库与数据挖掘是计算机专业的选修课程，本课程主要讲述：数据仓库的基本概念、原理及应用；各类数据挖掘的分类、原理与方法。

介绍数据仓库的概念、特征、存贮结构及数据分析的手段。

重点介绍数据挖掘中的分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘的概念、原理、方法及应用特征。

简单介绍WEB挖掘、空间数据挖掘、时序数据挖掘等的基本原理与方法。

同时，结合高级语言与SQ1编写锻炼学习者在数据库中对数据进行提取与分析能力。

先修课程：
≪C语言程序设计》、《离散数学》、《数据结构》、《数据库系统原理》、《操作系统原理》等。

适用专业：
计算机科学与技术
教材：
MargaretH.Dunham著，郭崇慧等译.《数据挖掘教程》.北京：清华大学出版社，2005教学参考书：
[1]范明等译.《数据挖掘概念与技术》.北京：机械工业出版社，2008。

数据仓库与数据挖掘大作业说明书武汉工业学院计算机与信息工程系信息管理与信息系统教研室编一、大作业目标●熟悉数据仓库的开发设计过程●了解数据挖掘模型的设置●完成案例的设计说明文档二、大作业要求1.案例选用准则案例原则上自拟，要有可实现性，超出实现能力范围的案例请慎重选择，文档写作目标是读者通过文档可开发出对应数据仓库及设计出数据挖掘模型。

2. 文档内容文档内容包括以下几点：●数据仓库可行性研究报告●软件需求说明●数据仓库结构说明●数据仓库系统功能结构说明●分析结果的输出设计●对数据仓库进行数据挖掘的内容及方法设置文档不宜过于简单，文档字数不得少于5000字。

文档写作风格应该严谨、规范，避免口头语言的出现，对于部分内容需要使用图表进行说明。

3. 文档排版、编档●全体学生统一大作业封面。

文档的各级标题、字体类型、字体大小、行间距、段落布局要清晰。

三、提交要求●提交内容：每位同学独立成组，提交编档完成的文档。

●提交方式：纸质档、电子档都需要提交。

电子、纸质文档均提交给各班学习委员；●提交时间：2009-12-22。

附件：参考资源1．《数据仓库》，（美）W.H.Inmon，王志海，林友芳等译，机械工业出版社2．《数据仓库与决策支持系统》，徐洁磐编著，科学出版社3．《数据挖掘基础教程》，（印度）K.P.Soman、Shyam Diwakar、V.Ajay著，范明、牛常勇译，机械工业出版社4．《数据挖掘概念与技术》，（加）Jiawei Han、Micheline Kamber著，范明、孟小峰译，机械工业出版社5．《数据仓库原理、设计与应用》，陈京民编著，中国水利水电出版社6．《基于数据仓库的数据挖掘技术》，康晓东编，机械工业出版社。