大工20新上《数据挖掘》在线作业1

数据挖掘技术选修课大作业学院：计算机学院专业：软件工程姓名：王小妮班级：软工1201学号：12080101071.1数据挖掘技术的定义1.2数据挖掘的含义1.3数据挖掘商业角度的定义1.4数据挖掘和数据仓库1.5数据挖掘和在线分析处理1.6软硬件发展对数据挖掘的影响2数据挖掘的典型技术2.1聚类分析2.1关联规则2.3回归分析2.4其他技术3数据挖掘技术的应用3.1在intnet的应用3.2在金融的应用4学习收获参考文献：1.1数据挖掘技术的定义数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。

1.2数据挖掘技术的含义与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。

这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

----何为知识?从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。

人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。

原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。

发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。

发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。

因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。

在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。

大学课程《数据挖掘》试题参考答案范围：∙ 1.什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别？定义：数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），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，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，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。

区别：（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；数据是海量的；数据有噪声；数据可能是非结构化的；（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。

即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。

在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。

也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。

因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。

∙ 2.请根据CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，描述数据挖掘包含哪些步骤？CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)∙ 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势随着多媒体技术的发展，人们接触的数据形式不断地丰富，多媒体数据库的日益增多，原有的数据库技术已满足不了应用的需要，人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式，找出蕴涵于其中的有价值的知识。

大工20春《数据挖掘》在线作业1（参考）
【奥鹏】-[大连理工大学]大工20春《数据挖掘》在线作业1 试卷总分:100 得分:100
第1题,下面标识符中不是Python语言的关键字的是：（）
A、float
B、except
C、continue
D、global
正确答案:
第2题,以下不属于Python的关键字的是（）
A、mark
B、del
C、return
D、global
正确答案:A
第3题,Python中定义函数的关键字是（）
A、def
B、define
C、function
D、defunc
正确答案:A
第4题,以下选项对Python文件操作描述错误的是（）
A、当文件以文本方式打开时，读写会按照字节流方式进行
B、Python能以文本和二进制两种方式处理文件
C、文件使用结束后要用close()方法关闭，释放文件的使用授权
D、Python能通过内置的open()函数打开一个文件进行操作正确答案:A
第5题,下列不是Python对文件进行读操作的方法是（）
A、readtext
B、readlines
C、read
D、readline
正确答案:A
第6题,Python中操作集合时，可以使用哪个函数来对集合进行增加元素的操作（）A、append。

学习中心：专业：计算机科学与技术年级： 2020年秋季学号：学生：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？本学期数据挖掘的课程学习对我来说也是收获颇丰的，当今社会数据的价值不言而喻，通过数据的分析挖掘和处理建模，小到可以预测用户的购物行为和使用习惯为企业提供产品设计思路，分析用户心理从而创造出更加方便智能的产品，还可以极大的方便普通人的生活，大到可以为政府领导决策提供可靠的数据依据。

随着互联网技术的不断发展数据的价值也慢慢体现了出来，但是面对海量复杂的数据如何有效的进行分析汇总如何让数据能够创造价值，这就关联到了数据挖掘这门课程了，数据挖掘是基于Python 这门语言来具体实现的，通过对这门编程语言的学习，从基本概念到具体的语法再到框架我们都经过了一个系统的学习，最终也通过具体的项目去融会贯通之前所学到的知识，数据挖掘课程是理论性和实践性都很强的一门学习，通过这门课程的学习让我对数据价值有了一个全新的认识。

相信以后肯定会更多的使用到的。

2. Knn算法原理以及python实现1. Knn算法介绍：KNN（K-Nearest Neighbor）算法，KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特征值预测分类结果。

核心原理就是，与待分类点最近的K个邻居中，属于哪个类别的多，待分类点就属于那个类别。

2. Knn算法流程：KNN算法模型主要有三要素构成：距离度量，k值的选择和分类的决策规则。

KNN分类算法的思路很简洁，实现也很简洁，具体分三步：1）找K个最近邻。

KNN分类算法的核心就是找最近的K个点，选定度量距离的方法之后，以待分类样本点为中心，分别测量它到其他点的距离，找出其中的距离最近的“TOP K”，这就是K个最近邻。

2）统计最近邻的类别占比。

确定了最近邻之后，统计出每种类别在最近邻中的占比。

3）选取占比最多的类别作为待分类样本的类别。

1.关于import引用，下列选项中描述错误的是（）A.使用import turtle可引入turtle库B.使用from turtle import setup 可引入turtle库C.使用import turtle as t可引入turtle库，取别名为tD.import关键字用于导入模块或者模块中的对象【参考答案】: B2.以下选项中是Python中文分词的第三方库的是（）A.turtleB.jiebaC.timeD.itchat【参考答案】: B3.以下选项中使Python脚本程序转变为可执行程序的第三方库的是（）A.randomB.requestsC.pyinstallerD.pygame【参考答案】: C4.以下选项中，不是Python对文件的打开模式的是：（）A.c'B.'r'C.'w'D.'r'【参考答案】: A5.关于Python语言的注释，以下描述错误的是？（）A.Python语言的多行注释以'''（三个单引号）开头和结尾B.Python语言的单行注释以#开头C.Python语言有两种注释方式：单行注释和多行注释 D.Python语言的单行注释以单引号'开头【参考答案】: D6.以下程序语句中，哪个是正确利用切片语句取出字符串s="pi=3.1415926"中的所有数字部分（）A.s[3:-1]B.s[3:11]C.s[4:-1]D.s[3:12]【参考答案】: D7.以下关于Python组合数据类型描述错误的是？A.序列类型可以通过序号访问元素，元素之间不存在先后关系B.组合数据类型可以分为3类：序列类型、集合类型和映射类型C.Python组合数据类型能够将多个同类型或者不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操作更有序、更容易D.Python中字符串、元组和列表都是序列类型【参考答案】: A8.下面Python关键字中，不用于表示分支结构的是：（）A.elseB.ifC.elseifD.elif【参考答案】: C9.关于函数，以下描述错误的是（）A.函数能完成特定的功能，对函数的使用不需要了解函数内部实现原理，只要了解函数的输入输出方式即可B.使用函数的主要目的是降低编程难度和代码重用C.函数是一段具有特定功能的、可重用的语句组D.Python中使用del关键字定义一个函数【参考答案】: D10.下列选项不属于函数的作用的是：（）A.复用代码B.降低编程复杂度C.提高代码的执行速度D.增强代码的可读性【参考答案】: C11.函数体现的是代码复用和模块化设计思想。

作业11．什么是数据挖掘？当把数据挖掘看作知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。

答：1）数据挖掘:是从大量数据中提取或"挖掘"知识,也就是从存放在数据库,数据仓库或其他信息库中的数据挖掘有趣知识的过程.数据挖掘是可以从数据库中提取有趣的知识规律或高层信息发现的知识,可以用于决策,过程控制,信息管理,查询处理.同义词：从数据中挖掘知识、知识提取、数据/模式分析、数据考古、数据捕捞、数据中的知识发现（KDD）。

2)当把数据挖掘看作知识发现过程时,它涉及的步骤为:数据清理（消除噪声或不一致数据）数据集成（多种数据源可以组合在一起）数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式）知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）2．数据仓库和数据库有何不同？它们有哪些相似之处？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.3.假定数据仓库包含三个维：time, doctor和patient；两个度量：count和charge；其中，charge是医生对一位病人的一次来访的收费。

(a) 列举三种流行的数据仓库建模模式。

(b) 使用(a)列举的模式之一，画出上面数据仓库的模式图。

(c) 由基本方体[day, doctor, patient]开始，为列出2000年每位医生的收费总数，应当执行哪些OLAP操作？（答案见下页）答：(a)三种流行的数据仓库建模模式：星型模式、雪花模式、事实星座。

数据挖掘作业集答案《数据挖掘》作业集答案第一章引言一、填空题（1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示（2）算法的效率、可扩展性和并行处理（3）统计学、数据库技术和机器学习（4）WEB挖掘（5）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）B；（2）D；（3）D；（4）B；（5）A；（6）B；（7）C；（8）E；三、简答题（1）什么是数据挖掘？答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。

（2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分：数据库、数据仓库或其他信息库数据库或数据仓库服务器知识库数据挖掘引擎模式评估模块图形用户界面（3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。

答：1960年代和以前：研究文件系统。

1970年代：出现层次数据库和网状数据库。

1980年代早期：关系数据模型, 关系数据库管理系统(RDBMS)的实现1980年代后期：出现各种高级数据库系统（如：扩展的关系数据库、面向对象数据库等等）以及面向应用的数据库系统（空间数据库，时序数据库，多媒体数据库等等。

1990年代：研究的重点转移到数据挖掘, 数据仓库, 多媒体数据库和网络数据库。

2000年代：人们专注于研究流数据管理和挖掘、基于各种应用的数据挖掘、XML 数据库和整合的信息系统。

（4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。

（或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘）答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。

其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。

（5）什么是模式兴趣度的客观度量和主观度量？答：客观度量指的是基于所发现模式的结构和关于它们的统计来衡量模式的兴趣度，比如：支持度、置信度等等；主观度量基于用户对数据的判断来衡量模式的兴趣度，比如：出乎意料的、新颖的、可行动的等等。

数据挖掘第1次作业2013年2月27日星期三第一章1.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。

该商务需要什么数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？答：①例如：All Electronics 的每个分部都有一组自己的数据库，作为一个重要的电子商务，All Electronics需要考虑如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值。

该商务需要的数据挖掘功能有：关联规则挖掘(进行产品的捆绑推荐)、聚类（将客户细分，提供个性化服务）。

②它们不能由数据查询处理或简单的统计分析来实现，因为数据查询处理以及简单的统计分析只能在数据库中进行一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中挖掘潜在的价值。

2.使用你熟悉的生活中的数据库，给出关联规则挖掘、序列模式分析、分类、聚类、孤立点分析等数据挖掘功能的例子。

答：关联规则挖掘（Association rule）是指寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性。

应用于产品目录设计，购物篮分析，以及交叉销售。

例如：在超市购物时候会发现洗发露货架旁边一定摆放着护发素以及沐浴露等，而且婴儿尿布货架旁会出现啤酒等。

序列模式分析是指寻找事件之间在顺序上的相关性。

应用于客户购买行为模式预测、自然灾害预测、web访问模式预测、DNA序列分析以及疾病诊断。

例如：有一个同学在网上订购了一台打印机，可以预测该同学会在之后购买墨盒和打印纸。

分类是指建立一个描述其他属性到类标签属性的函数关系的模型。

例如，银行通过对用户的home owner, marital status, taxable income 等进行分析，来构建decision tree，进而可以明确确定是否对用户发放信用卡。

聚类是将数据划分为相似对象组的过程，使得同一组中的对象相似度最大而不同组中的相似度最小。

例如，一些大型超市以及服装店根据消费者购物情况，对数据进行聚类，将消费者聚类分为普通消费者，VIP或者其它消费者等级，进而可以对消费者实行相对应的优惠政策。

大工20春《数据分析》在线作业1(参考
资料)
背景信息
本文档是大工20春《数据分析》课程的在线作业1的参考资料。

作业主要涉及数据分析的基本概念和技术，旨在提供学生们完成作业所需的基本信息和参考材料。

作业内容
作业1主要包括以下几个部分：
1. 数据分析概述：
- 数据分析的定义和重要性；
- 数据分析的步骤和过程；
- 数据分析常用的工具和技术。

2. 数据收集和预处理：
- 数据收集的方法和技巧；
- 数据预处理的目的和步骤；
- 常见的数据预处理技术和工具。

3. 数据可视化：
- 数据可视化的意义和目的；
- 常用的数据可视化工具和技术；
- 如何选择合适的数据可视化方式。

4. 数据分析案例：
- 使用实际数据进行数据分析案例的讲解；
- 介绍数据分析过程中的注意事项和常见问题。

参考资料
作业1的参考资料主要包括以下内容：
- 《数据分析导论》教材：提供了数据分析的基本概念和方法，可作为研究和参考的主要依据。

- 相关学术论文和研究报告：提供了实际数据分析案例和技术
细节的参考材料。

- 在线教学资源和视频课程：可供学生们参考研究数据分析的
具体技巧和实践经验。

总结
本文档提供了大工20春《数据分析》在线作业1的参考资料，涵盖了数据分析的基本概念、技术和步骤，以及数据收集、预处理
和可视化的技巧和工具。

希望这些资料能够帮助学生们深入理解数
据分析的原理和实践，并顺利完成作业。

如有进一步问题或疑问，
请及时向老师或助教咨询。

大工21春《数据挖掘》在线作业1试卷总分:100 得分:100一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)1.下面标识符中不是Python语言的关键字的是：（）<-A.->float<-B.->except<-C.->continue<-D.->global【-参考.选择-】：A2.以下不属于Python的关键字的是（）<-A.->mark<-B.->del<-C.->return<-D.->global【-参考.选择-】：A3.Python中定义函数的关键字是（）<-A.->def<-B.->define<-C.->function<-D.->defunc【-参考.选择-】：A4.以下选项对Python文件操作描述错误的是（）<-A.->当文件以文本方式打开时，读写会按照字节流方式进行<-B.->Python能以文本和二进制两种方式处理文件<-C.->文件使用结束后要用close()方法关闭，释放文件的使用授权<-D.->Python能通过内置的open()函数打开一个文件进行操作【-参考.选择-】：A5.下列不是Python对文件进行读操作的方法是（）<-A.->readtext<-B.->readlines<-C.->read<-D.->readline【-参考.选择-】：A6.Python中操作集合时，可以使用哪个函数来对集合进行增加元素的操作（）<-A.->append<-B.->put<-C.->pop<-D.->add。

大工21秋《数据库与数据挖掘》在线作业1[71742]作业要求完成一份800字以上的文档，用于解答《数据库与数据挖掘》在线作业1。

以下是文档的内容。

作业一作业一要求回答以下问题：1. 数据库和数据挖掘的定义和关系是什么？2. 数据库管理系统（DBMS）的主要功能有哪些？3. 数据挖掘的主要技术包括哪些？数据库和数据挖掘的定义和关系数据库是一种组织和存储数据的方式和工具，用于高效地管理大量数据。

数据挖掘是从大量数据中发现模式和规律，并利用这些模式和规律进行数据分析和预测的过程。

数据库和数据挖掘密切相关，数据库提供了数据存储和管理的基础，而数据挖掘则通过分析数据库中的数据来发现有价值的信息。

数据库管理系统（DBMS）的主要功能数据库管理系统（DBMS）是一种软件工具，用于管理和操作数据库。

其主要功能包括：- 数据定义语言（DDL）：用于定义和管理数据库的结构，包括创建表、定义字段、设置约束等。

- 数据操作语言（DML）：用于对数据库中的数据进行增、删、改、查操作，如插入新数据、更新数据等。

- 数据查询语言（DQL）：用于查询和检索数据库中的数据，如使用SQL语句进行数据查询操作。

- 数据库事务管理：提供事务处理支持，保证数据库操作的一致性、原子性、隔离性和持久性。

- 数据库安全管理：包括用户权限管理、数据加密等安全措施，保护数据库的安全性和机密性。

- 数据库性能优化：通过索引、查询优化等技术提高数据库的性能和响应速度。

数据挖掘的主要技术数据挖掘的主要技术包括：- 分类：用于根据已知的属性值将数据分成不同的类别。

- 预测：通过建立数学模型来预测未来的趋势和结果。

- 聚类：将数据按照某种相似度或距离度量划分成不同的簇。

- 关联规则挖掘：通过分析数据集中项之间的关联关系，发现频繁项集和关联规则。

- 异常检测：通过识别与已知模式不符合的数据点，检测出异常情况。

- 文本挖掘：从大量的文本数据中提取信息和知识。

数据挖掘考试题库及答案一、单项选择题1. 数据挖掘的主要任务不包括以下哪一项？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 数据清洗答案：D2. 以下哪个算法不是用于分类的？A. 决策树B. 支持向量机C. K-均值D. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，哪个指标用于衡量分类模型的性能？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 所有以上答案：D4. 以下哪个不是数据挖掘中的聚类算法？A. K-均值B. DBSCANC. AprioriD. 层次聚类答案：C5. 在关联规则挖掘中，哪个算法是最著名的？A. AprioriB. FP-GrowthC. EMD. K-均值答案：A二、多项选择题6. 数据挖掘过程中可能需要进行的预处理步骤包括哪些？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据标准化D. 特征选择答案：ABCD7. 以下哪些是监督学习算法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 决策树D. K-均值答案：ABC8. 在数据挖掘中，以下哪些是评估模型性能的指标？A. 精确度B. 召回率C. 混淆矩阵D. ROC曲线答案：ABCD9. 以下哪些是无监督学习算法？A. K-均值B. 主成分分析C. 自动编码器D. 支持向量机答案：ABC10. 在数据挖掘中，以下哪些是特征工程的步骤？A. 特征提取B. 特征选择C. 特征转换D. 特征降维答案：ABCD三、填空题11. 数据挖掘中的________是指从大量数据中提取模式或知识的过程。

答案：知识发现12. 在分类问题中，________是指模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例。

答案：准确率13. 在聚类分析中，________是一种基于密度的聚类算法，它将具有足够高密度的区域划分为一个簇。

答案：DBSCAN14. 在关联规则挖掘中，________算法通过减少候选项集来提高挖掘效率。

答案：FP-Growth15. 在数据挖掘中，________是指通过算法自动从数据中学习并构建模型的过程。

数据挖掘习题参考答案数据挖掘习题参考答案数据挖掘作为一门热门的学科，已经在各个领域得到广泛应用。

它的目标是从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题。

为了帮助读者更好地理解数据挖掘的概念和技术，本文将提供一些数据挖掘习题的参考答案，希望能够对读者有所帮助。

习题一：什么是数据挖掘？它有哪些应用领域？答案：数据挖掘是指从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题的过程。

它可以帮助我们发现数据中的模式、规律和趋势，从而提供决策支持和预测能力。

数据挖掘的应用领域非常广泛，包括但不限于市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。

习题二：数据挖掘的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。

分类是指根据已有的数据样本来预测新的数据样本所属的类别。

聚类是指将数据样本分成几个不同的组，使得同一组内的数据样本相似度较高，而不同组之间的相似度较低。

关联规则挖掘是指发现数据中的关联关系，例如购物篮分析中的“如果购买了商品A，则更有可能购买商品B”。

异常检测是指发现与其他样本不同的数据点，可能是潜在的异常或异常行为。

习题三：数据挖掘的过程有哪些步骤？答案：数据挖掘的过程通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择和转换、模型选择和建立、模型评估和模型应用等步骤。

首先，我们需要明确问题的定义，确定我们需要从数据中挖掘出什么样的信息。

然后，我们收集相关的数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。

接下来，我们选择合适的特征，并进行特征转换，以便于模型的建立和分析。

在模型选择和建立阶段，我们选择合适的数据挖掘算法，并进行模型的训练和优化。

最后，我们评估模型的性能，并将模型应用于实际问题中。

习题四：数据挖掘中常用的算法有哪些？答案：数据挖掘中常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、聚类算法（如K-means算法和DBSCAN算法）、关联规则挖掘算法（如Apriori算法）等。

网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目：题目一：Knn算法原理以及python实现第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。

数据挖掘是指从大量的数据中通过一些算法寻找隐藏于其中重要实用信息的过程。

这些算法包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

在商务管理，股市分析，公司重要信息决策，以及科学研究方面都有十分重要的意义。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术，从大量数据中寻找其肉眼难以发现的规律，和大数据联系密切。

如今，数据挖掘已经应用在很多行业里，对人们的生产生活以及未来大数据时代起到了重要影响。

第二大题：完成下面一项大作业题目。

2020秋《数据挖掘》课程大作业注意：从以下5个题目中任选其一作答。

题目一：Knn算法原理以及python实现要求：文档用使用word撰写即可。

主要内容必须包括：（1）算法介绍。

（2）算法流程。

（3）python实现算法以及预测。

（4）整个word文件名为 [答：KNN算法介绍KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。

若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。

KNN算法实现过程(1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离；(2)按照距离递增次序进行排序，选取与当前距离最小的k个点；(3)对于离散分类，返回k个点出现频率最多的类别作预测分类；对于回归则返回k个点的加权值作为预测值；算法关键(1)数据的所有特征都要做可比较的量化若是数据特征中存在非数值的类型，必须采取手段将其量化为数值。

例如样本特征中包含颜色，可通过将颜色转换为灰度值来实现距离计算。

姓名：王燕学号：109070018数据挖掘思考和练习题第一章1．1 什么是数据挖掘？什么是知识发现？简述KDD的主要过程。

答：（1）数据挖掘（Data Mining）是指从大量结构化和非结构化的数据中提取有用的信息和知识的过程，它是知识发现的有效手段。

（2）知识发现是从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在的有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。

（3）KDD的过程主要包括：KDD的过程主要由数据整理、数据挖掘、结果的解释评论三部分组成。

可以由模型表示出来：1．确定挖掘目标：了解应用领域及相关的经验知识，从用户的观点出发确定数据挖掘的目标。

这一步是实现数据挖掘的重要因素，相当于系统分析，需要系统分析员和用户的共同参与。

2．建立目标数据集：从现有的数据中，确定哪些数据是与本次数据分析任务相关的。

根据挖掘目标，从原始数据中选择相关数据集，并将不同数据源中的数据集中起来。

在这一阶段需要解决数据挖掘平台、操作系统和数据源数据类型等不同所产生的数据格式差异。

3．数据清洗和预处理：这一阶段即是将数据转变成“干净”的数据。

目标数据集中不可避免地存在着不完整、不一致、不精确和冗余地数据。

数据抽取之后必须利用专业领域地知识对“脏数据”进行清洗。

然后再对它们实施相应的方法，神经网络方法和模糊匹配技术分析多数据源之间联系，然后再对它们实施相应的处理。

4．数据降维和转换：在对数据库和数据子集进行预处理之后，考虑了数据的不变表示或发现了数据的不变的表示情况下，减少变量的实际数目，设法将数据转换到一个更易找到了解的空间上。

5．选择挖掘算法使用合适的数据挖掘算法完成数据分析。

确定实现挖掘目标的数据挖掘功能，这些功能方法包括概念描述、分类、聚类、关联规则。

其次选择合适的模式搜索算法，包括模型和参数的确定。

6．模式评价和解释根据最终用户的决策目的对数据挖掘发现的模式进行评价，将有用的模式或描述有用模式的数据以可视化技术和知识表示技术展示给用户，让用户能够对模型结果作出解释，评价模式的有效性。

一、选择题1、从海量数据中提取有用的信息，所面临的困难有（)A、数据量太大，无法使用传统的数据分析工具和技术处理它们；B、数据本身不是非传统数据，不能使用传统的数据处理方法进行处理；C、在某些情况下，面临的问题不能使用己有的数据分析技术来解决；D、数据量太大，没有足够的存储空间。

2、下列任务中,属于数据挖掘技术在商务智能方面应用的是（)A、顾客分析B、定向营销C、商店分布D、欺诈检测3、在地球的气候领域，数据挖掘开发的技术可以帮助地球科学家解决以下问题A、干旱和飓风等生态系统扰动的频度和强度与全球变暖之间有何联系?B、海洋表面温度对地表降水量和温度有何影响？C、如何准确地预测一个地区的生长季节的开始和结束？D、4、下列任务中，属于数据挖掘范畴的是A、预测一位新的顾客是否会在一家百货公司消费100美元以上.B、使用数据库管理系统查找个别的记录C、通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面D、根据性别划分公司的顾客。

5、下列任务中,属于数据挖掘范畴的是A、根据可赢利性划分公司的顾客。

B、计算公司的总销售额.C、按学生的标识号对学生数据库排序.D、监视病人心率的异常变化.6、数据预处理涉及的步骤包括A、融合来自多个数据源的数据，B、清洗数据以消除噪声和重复的观测值，C、选择与当前数据挖掘任务相关的记录和特征。

D、7、下列数据挖掘任务中,属于分类任务的是A、预测一个Web用户是否会在网上书店买书B、预测某股票的未来价格C、根据检查结果判断病人是否患有某种疾病。

D、8、异常检测的应用包括A、检测欺诈B、网络攻击C、疾病的不寻常模式D、生态系统扰动二、名词解释1、交叉销售：指根据顾客的兴趣推荐或显示相关商品以增加销售机会。

2、提升销售：指尝试向曾经购买的顾客销售价格更高的商品。

3、数据挖掘：是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。

4、数据挖掘技术:用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。

5、数据预处理：将未加工的输入数据转换成适合分析的形式。

一、填空题1、 数据预处理对于数据挖掘是一个重要问题，主要包括 _______________ 、数 据集成、 ____________ 和数据归约。

2、 多维数据模型的星形模式中，主要依靠事实表中 __________ 的与维表联系在一起。

3、 __________ 允许从多个维对数据建模和观察，它由维和事实定义。

｝的中位数为 _______ , 4、 数据集｛5, 10, 11, 13, 15, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215众数为 _________ o5、 在多个抽象层上挖掘数据产生的关联规则称为 _____________ o6、 将物理或抽象对象的集合分成相似的对象类（或簇）的过程称为 ___________O7、 分类和预测是两种数据分析形式，可以用来建立模型，预测数据未来的趋势，其中 _____________ 用来预测类别标号， ___________ 用来建立连续函数 模型。

）,两个对象8、 给定两个对象，分别表示为（22, 1, 42, 10）, （20, 0, 36, 8之间的曼哈顿距离为 _______________o9、 通常数据仓库与0LAP工具是基于 ___________ 模型进行设计的。

10、 涉及两个或多个维的关联规则称为 ______________o二、单项选择题1、 S PSS作为通用的统计软件包不仅被广泛地用于经济、管理、工业等领域的数据统计处理，而且在（）中得到了应用。

A、数据挖掘领域B、数据仓库领域C、信息管理领域D、系统管理领域2、 下列度量中，哪一个度量不属于集中趋势度量：（）。

A、中位数B、中列数C、众数D、极差3、 OLAP技术的核心是：（ ）。

A、在线性B、对用户的快速响应C、互操作性D、多维分析4、 关于OLAP和OLTP的说法，下列不正确的是：（）A、 OLTP事务量大，但事务内容比较简单且重复率高B、 OLAP的数据来源与OLTP不完全一样C、 OLTP面对的是决策人员和高层管理人员D、 OLTP以应用为核心，是应用驱动的5、 下列哪种操作可以使用户更加直观地从不同角度观察数据立方体中不同维之间的关系：（）0A、上卷B、下钻C、切片D、旋转6、数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了哪种数据挖掘方法: （）0A、分类B、预测C、关联分析D、聚类7、 利用信息增益方法作为属性选择度量建立决策树时，已知某训练样本集的四个属性的信息增益分别为：Gain（收入戶0.940位,Gain（职业）=0.151位,Gain（年龄）=0.780位,Gain（信誉）=0.048位，则应该选择哪个属性作为决策树的测试属 性：（）。

大工20秋《数据挖掘》大作业During this semester。

I have gained a lot from the course of data mining。

In today's society。

the value of data is self-XXX analyzing。

mining。

and modeling data。

we can predict users' XXX design ideas for enterprises。

XXX。

XXX。

the value of data is XXX。

XXX summarize massive and complex data and make data create value is related to the course of data mining。

Data mining is implemented based on the Python language。

Through learning this programming language。

we have gone through a systematic learning from basic concepts to specific syntax and framework。

Finally。

XXX is a course with strong XXX course。

I have gained a brand XXX of the value of data。

I believe that I will use it more in the future.1.XXX and Python XXX1.XXX:KNN (K-XXX。

The input is also a sample feature value vector and the corresponding class label。

网络教育学院《数据挖掘》课程大作业大工20春《数据挖掘》大作业题目及要求参考答案第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。

KNN算法原理相对比较简单，也比较容易理解由于KNN并没有显式的学习过程，因此，当数据量比较大时，相比其他模型，其计算资源和时间的消耗将比较大。

由于涉及到距离的计算，当样本的分布密度不均衡时，K值的确定会相对比较麻烦。

在编码过程中，我想到了几个问题或者是需要改进的地方：一是数据的降维问题，维数太多可能出现维度灾难，那么在维度达到多少的时候需要降维（这次我没有降维）。

二是投票法的问题，当两种标签的训练数据量差别较大时，单纯使用投票法很可能得到错误的标签，应该考虑加权。

第三点跟第二点有一定联系，就是两种标签的数据量差距很大的时候，怎样避免过拟合的情况发生。

第二大题：完成下面一项大作业题目。

2020春《数据挖掘》课程大作业题目一：Knn算法原理以及python实现一.KNN简介1.KNN算法也称为K邻近算法，是数据挖掘分类技术之一。

所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

2.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。

该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

KNN算法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。

由于KNN算法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。

二.KNN算法介绍KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。