数据仓库与数据挖掘大作业开题
浙江大学数据挖掘在线作业答案
您的本次作业分数为：100分
1.【第001章】孤立点挖掘适用于下列哪种场合？
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
正确答案:D
2.【第01章】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（）。
A 关联分析
B 分类和预测
C 演变分析
D 概念描述
正确答案:B
3.【第01章】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（）。
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
正确答案:B
4.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）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
正确答案:D
5.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）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
正确答案:A
6.【第01章】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（）。
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
正确答案:C
7.【第01章】下面的数据挖掘的任务中，（）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
正确答案:B
8.【第01章】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（）。
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
正确答案:E
9.【第02章】下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？
软件工程-数据挖掘-硕士学位论文开题报告
攻读硕士学位研究生
硕士学位论文开题报告
题目：电子化加油数据仓库的建立及其数据挖掘的研究
姓名：
学号：
院系：软件学院
专业：软件工程
研究方向：数据挖掘
指导教师：
一、开题报告情况
报告要求：须就论文选题意义、文献资料掌握情况、论文研究方法、论文总体设计等方面进
开题报告审查记录
论文题目：电子化加油数据仓库的建立及其数据挖掘的研究
时间：地点：
（一）论文选题意义及创新点
油是汽车源动力，加油站则是车开启的一把钥匙，目前较多加油站还
是现金方式交易，随着电脑信息化在各行各业的不断推进，加油站也开始采用
电子化的付款方式。大量的消费数据开始向数据中心进行集中，现行系统只是
简单记录汽车加油消费的情况，并通过银行集中进行代发代扣，大量的消费数
据只是做为简单报表的数据源，其中真正的价值并未体现。数据仓库和数据挖
掘作为决策支持新技术在近些年来得到了迅速的发展。本课题主要是为满足对
加油消费过程中的数据分析决策需要，通过对消费的油量油费油种类的历史数
据抽取、转换、装载到数据仓库，从时间、油类、消费单位、加油商户多个维
度进行数据立方体的建立，通过切片、切块、钻取和旋转的方法来对数据进行
分析。对于数据仓库中的消费信息，采用数据挖掘的聚类方法，分析其分布规
律，可以找出异常的数据并对其复查，分析其中的问题。对不同商户的消费记
录进行数据挖掘，分析出是否应该在附件新建加油站来缓解加油滞泻，同时可
以缓解交通路况，另外可以分析出某些零星加油次数加油站存在的不必要性，
建议拆除。分析不同种类油的消费情况，帮助宏观油量调度供应。
（二）国内、外相关文献掌握程度和研究方法的可靠性
数据挖掘期末大作业
数据挖掘期末大作业
1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。
对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述：
(1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据
挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。
(2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视
化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。
(3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不
同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。(4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着
Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。
(5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等
领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。
(6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理
系统的主流。
2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，
不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告
一、实验目的和意义
数据仓库和数据挖掘是现代大数据时代中关键的技术与方法，本实验旨在通过实践操作，了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、流程和方法，并基于实验数据进行数据仓库与数据挖掘的实际应用。
二、实验内容及步骤
本实验基于某电商平台的网购数据，通过数据仓库的建立和数据挖掘的过程，探索和发现隐藏在数据中的有价值信息。具体步骤如下：
1. 数据收集和预处理
获取电商网购数据集，对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理和数据集整合等，以保证数据的质量和可用性。
2. 数据仓库的建立
基于处理后的数据，进行数据仓库的建立。根据业务需求和分析目标，确定维度表和事实表的建模方法和关联关系，设计和构建星型或雪花模式的数据仓库。
3. 数据挖掘的实践
基于已建立的数据仓库，进行数据挖掘的实践，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。通过使用数据挖掘工具，如R、Python中的Scikit-learn等，进行模型构建和算法实施，得到数据挖掘结果。
4. 结果分析与应用
对数据挖掘结果进行分析和解读，发现和总结其中的规律和知识，得到业务价值和应用建议，为业务决策和目标达成提供支持和参考。
三、实验结果与分析
本实验得到了以下数据挖掘结果：
1. 关联规则挖掘
通过关联规则挖掘的过程，发现了一些有趣和有用的关系，如购买商品A的用户有70%的概率也会购买商品B，可以利用这些关联规则进行交叉销售和推荐。
2. 分类与预测
通过构建分类和预测模型，成功预测了用户的购买行为，可以预测出用户未来可能会购买的商品，为精准市场营销和库存管理提供决策支持。
数据仓库与数据挖掘结业论文
数据仓库与数据挖掘结业论文
一、引言
数据仓库和数据挖掘是当今信息技术领域中的热门话题。数据仓库作为一个集成的、主题导向的、时间一致的、非易失性的数据集合，被广泛应用于企业决策支持系统和商业智能领域。数据挖掘则是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识。本论文旨在探讨数据仓库与数据挖掘的关系，并分析其在实际应用中的价值和挑战。
二、数据仓库的概念和架构
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的数据集合，用于支持企业决策。其主要特点包括数据的主题导向、集成性、稳定性和非易失性。数据仓库的架构通常包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。数据源层负责从各种数据源中提取数据，数据集成层负责将不同数据源的数据进行整合和转换，数据存储层负责存储整合后的数据，数据展示层则提供各种报表和查询工具，方便用户进行数据分析和决策。
三、数据挖掘的基本任务和技术
数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。其基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的群组，关联规则挖掘是发现数据中的关联关系，异常检测是发现与正常数据不符的异常数据。数据挖掘的技术包括统计学方法、机器学习方法和人工智能方法等。常用的数据挖掘算法有决策树、神经网络、支持向量机和关联规则挖掘算法等。
四、数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库和数据挖掘是密切相关的。数据仓库提供了数据挖掘所需的数据，而
数据挖掘则可以匡助数据仓库发现更多的知识和价值。数据仓库提供了数据的存储和管理，使得数据挖掘可以更加高效地进行。数据挖掘则可以通过对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，匡助企业发现隐藏的模式和关联规则，从而提供更好的决策支持。
数据仓库与数据挖掘课程设计论文正稿
一、需求分析：
一、应用背景：
运输业是国家经济的一个重要的组成部分，其发展水平已经成为一个国家和地区综合实力的重要体现。随着经济全球化，我国对物流的需求将大幅度的增加，物流将呈现跳跃式发展趋势。企业开始改变那种以商品为导向的观念，开始注重发掘，通过收集整理繁多的信息，量化分析需求，提供优质的售后服务，保持稳定的关系等措施，来加强对客户关系的管理。
CRM的主要含义就是通过对详细资料的深入分析，来提高满意程度，从而提高企业的竞争力的一种手段，CRM最大程度地改善、提高了整个关系生命周期的绩效。CRM整合了、公司、员工等资源，对资源有效地、结构化地进行分配和重组，便于在整个关系生命周期及时了解、使用有关资源和知识；简化、优化了各项业务流程，使得公司和员工在销售、服务、市场营销活动中，能够把注意力集中到改善关系、提升绩效的重要方面与核心业务上，提高员工对的快速反应和反馈能力；也为带来了便利，能够根据需求迅速获得个性化的商品、方案和服务。要在激烈的市场竞争中获得主动，越来越多的民航企业把保持客户作为企业的重要任务，谁能留住那些能给企业带来丰厚利润的关键客户，并获得他们长久的信任和支持，谁就能获得满意的回报，进而赢得持续的竞争优势。
在航空业，客户关系管理的应用有其特别的原因。面对航空公司的管理需求，急需引入先进的客户关系管理理念。在航空公司引入电子商务后，公司关注的重点由提高部效率向尊重外部转移。而CRM理念正是基于对客户的尊重，要求公司完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与接触的效率和反馈率。随着“以客户为中心"的客户关系管理技术在航空业的不断应用和发展，航空服务质量的改善提高的同时，产生了大量的客户数据，充分挖掘这些数据中隐藏的有用信息可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第四章
第四章作业
1.数据仓库的需求分析的任务是什么？P67
需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（企业、部门用户等），充分了解源系统工作概况，明确用户的各种需求，为设计数据仓库服务。概括地说，需求分析要明确用那些数据经过分析来实现用户的决策支持需求。
2.数据仓库系统需要确定的问题有哪些？P67、、
（1）确定主题域
a)明确对于决策分析最有价值的主题领域有哪些
b)每个主题域的商业维度是那些？每个维度的粒度层次有哪些？
c)制定决策的商业分区是什么？
d)不同地区需要哪些信息来制定决策？
e)对那个区域提供特定的商品和服务？
（2）支持决策的数据来源
a)那些源数据与商品的主题有关？
b)在已有的报表和在线查询（OLTP）中得到什么样的信息？
c)提供决策支持的细节程度是怎么样的？
（3）数据仓库的成功标准和关键性指标
a)衡量数据仓库成功的标准是什么？
b)有哪些关键的性能指标？如何监控？
c)对数据仓库的期望是什么？
d)对数据仓库的预期用途有哪些？
e)对计划中的数据仓库的考虑要点是什么？
（4）数据量与更新频率
a)数据仓库的总数据量有多少？
b)决策支持所需的数据更新频率是多少？时间间隔是多长？
c)每种决策分析与不同时间的标准对比如何？
d)数据仓库中的信息需求的时间界限是什么？
3.实现决策支持所需要的数据包括哪些内容？P68
（1）源数据（2）数据转换（3）数据存储（4）决策分析
4．概念：将需求分析过程中得到的用户需求抽象为计算机表示的信息结构，叫做概念模型。
特点：
（1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个真实模型。
DW&DM大作业
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
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第三章
第三章作业
1.联机分析处理（OLAP）的简单定义是什么？它体现的特征是什么。P40
联机分析处理是共享多维信息的快速分析。它体现在四个特征：（1）快速性（2）可分析性（3）多维性（4）信息性
2.OLAP准则中的主要准则有哪些？P41
（1）多维概念视图（2）透明性（3）可访问性（4）一直稳定的报表性能（5）客户/服务器体系结构（6）维的等同性（7）动态的系数矩阵处理（8）
多用户支持能力（9）非限定的跨维操作（10）直观的数据操作（11）
灵活的报表生成（12）不受限制的维和聚集层次
3. 什么是维？关系数据库是二维数据吗？如何理解多维数据？P43
维是人们观察数据的特定角度。关系数据库不是二维数据，只是通过二维关系表示了数据的多维概念。多维数据就是从多个特定角度来观察特定的变量。
4.
MDDB（Multi Dimensional Database, 多维数据库）是以多维的方式组织数据，即以维作为坐标系，采用类似于数组的形式存储数据。
RDBMS（relational database management system，关系型数据库管理系统）通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据MDDB特点：
1.数据库中的元素具有相同的数值
2.多维数据库表达清晰，
3.占用存储少
RDBMS的特点：
1.数据以表格的形式出现
2.每行为各种记录名称
3.每列为记录名称所对应的数据域
4.许多的行和列组成一张表单
5.若干的表单组成database
5.
1.数据存取速度
ROLAP服务器需要将SQL语句转化为多维存储语句，临时“拼合”出多维数据立方体。因此，ROLAP的响应时间较长。
《数据仓库与数据挖掘》实验大纲
《数据仓库与数据挖掘》实验大纲引言概述：
数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，它们在数据管理和分析方面发挥着重要作用。本文将介绍《数据仓库与数据挖掘》实验大纲，以帮助读者了解实验的目的和内容，并为他们提供实验的指导。
一、实验目的
1.1 理解数据仓库的概念和作用
1.2 掌握数据仓库的设计与建模方法
1.3 学习数据仓库的实施与管理技术
二、实验内容
2.1 数据仓库的设计与建模
2.1.1 确定数据仓库的业务需求和目标
2.1.2 设计数据仓库的物理和逻辑模型
2.1.3 实施数据仓库的ETL（抽取、转换、加载）过程
2.2 数据仓库的实施与管理
2.2.1 选择合适的数据仓库平台和工具
2.2.2 构建数据仓库的基础设施和架构
2.2.3 管理数据仓库的运行和维护
三、实验步骤
3.1 确定实验需求和目标，制定实验计划
3.2 进行数据仓库的设计与建模实验
3.3 实施数据仓库的ETL过程
3.4 进行数据仓库的实施与管理实验
3.5 进行数据仓库的运行和维护实验
四、实验要求
4.1 熟悉数据库管理系统和SQL语言
4.2 具备数据分析和数据挖掘的基本知识
4.3 具备数据仓库的基本概念和理论知识
五、实验评估
5.1 根据实验报告和实验成果进行评估
5.2 考核学生对数据仓库和数据挖掘的理解和应用能力
5.3 评估学生对实验过程和结果的分析和总结能力
总结：
通过本次实验，学生将能够深入了解数据仓库与数据挖掘的概念、设计与实施方法，并能够应用所学知识解决实际问题。同时，实验大纲的设计也能够帮助学生系统地学习和掌握相关知识，提高他们在数据管理和分析方面的能力。希望本文所介绍的《数据仓库与数据挖掘》实验大纲能够为读者提供实验指导和学习参考。
数据仓库与数据挖掘课程设计
通信与信息工程学院
数据仓库与数据挖掘分析课程设计
班级：XXXX
姓名：XXX
学号：XXXXXX
指导教师：XXXXX
设计时间：XXXXX
成绩：
评
通信与信息工程学院
二〇一X年
工作完成统计表:
教师签名：
目录
1．绪论 (1)
1.1项目背景 (1)
1.2提出问题 (1)
2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1)
2.1数据仓库介绍 (1)
2.2数据集市介绍 (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 (4)
3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5)
3.2 数据仓库的建立 (5)
3.2.1数据仓库数据集成 (5)
3.2.2建立维表 (8)
4.OLAP操作 (10)
5.数据预处理 (12)
5.1描述性数据汇总 (12)
5.2数据清理与变换 (13)
6.数据挖掘操作 (13)
6.1关联规则挖掘 (13)
6.2 分类和预测 (17)
6.3决策树的建立 (18)
6.4聚类分析 (22)
7.总结 (25)
8.任务分配 (26)
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
数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告书
班级：
姓名：
学号：
指导老师：
一．数据的预处理
1.1 数据的导入
打开软件，在窗口中添加数据源，并进行编辑，在“文件”选项中找到需要添加的目录，录入数据源，即“信用卡交易-Data”数据文件，如图：
1.2 抽样
为了提高运行速度，减少数据记录数。需要通过“抽样”节点抽取部分样本进行分析研究。设定样本为随机抽取30%。如图：
1.3 过滤字段
数据文件中有没有涉及到的一部分字段，所以应该在本次分析中把这部分字段过滤掉。比如“都市化程度、退票、申请书来源、逾期”等。设置如图所示：
1.4 类型设置
由于原始数据的类型全部为“连续型”，其中有一部分不符合数据实际特点，为了分析要求，并根据现实情况中数据取值特点，分别更改各个字段的类型，具体类型如图所示：
1.5 汇总、重排字段
通过汇总研究，求出个人月收入的平均值和标准差，个人月开销的平均值和标准差，月刷卡额的合计和平均值等等，如图：
定制输出与学历的关系，排序字段首先显示。将学历设为第一个字段，年龄平均值设为第二个字段，如图：
1.6 数据的选择
丢弃性别女，年龄大于20的数据，然后在突出显示性别男，年龄大于35的记录，设置如下图示
执行后，弹出下图，显示记录皆为丢弃性别为女，年龄>20的记录之后的记录。
1.7 数据的抽样
从数据中抽取一部分数据进行数据分析。从第一条记录开始连续选取200条记录，如图：
同时标注家庭月收入模拟少于6000元。则下图表中，家庭月收入模拟这一栏红字数据全部是少于6000的记录。
1.8 汇总、选择、抽样数据预处理
大工21秋《数据挖掘》大作业题目及要求
网络教育学院
《数据挖掘》课程大作业
题目： SVM算法原理以及python实现
姓名：
学习中心：
要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持或数据分析使用。
数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。主要是可以做以下几件事：分类、估计、预测、关联分析、聚类分析、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。
运行环境
Pyhton3
numpy(科学计算包)
matplotlib(画图所需，不画图可不必)
计算过程
st=>start: 开始
e=>end: 结束
op1=>operation: 读入数据
op2=>operation: 格式化数据
cond=>condition: 是否达到迭代次数
op3=>operation: 寻找超平面分割最小间隔
ccond=>conditon: 数据是否改变
op4=>operation: 输出结果
st->op1->op2->cond
cond(yes)->op4->e
cond(no)->op3
啊，这markdown flow好难用，我决定就画到这吧=。=
输入样例
/* testSet.txt
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，数据挖掘则是一种从
大量数据中发现隐藏模式、关系和趋势的技术。数据仓库和数据挖掘的结合应用在企业中具有重要意义，可以帮助企业更好地理解自己的数据，并从中获取有价值的信息。本文将对数据仓库及其数据挖掘的应用进行分析。
一、数据仓库的概念和特点
1.1 数据仓库的概念
数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间变化的、非易失的数据集合，用于
支持管理决策。
1.2 数据仓库的特点
- 面向主题：数据仓库主要关注企业的主要业务主题，如销售、市场等。
- 集成的：数据仓库集成了来自不同来源的数据，使得用户可以方便地查询和
分析数据。
- 时间变化的：数据仓库存储了历史数据，可以进行时间序列分析。
- 非易失的：数据仓库中的数据不会随着查询的结束而消失，保证数据的持久性。
1.3 数据仓库的作用
数据仓库可以帮助企业管理者更好地理解企业的数据情况，从而做出更明智的
决策。同时，数据仓库还可以帮助企业发现潜在的商机和问题，提高企业的竞争力。
二、数据挖掘的概念和技术
2.1 数据挖掘的概念
数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关系和趋势的技术，通过对数据进行分析和建模，发现其中的规律。
2.2 数据挖掘的技术
- 分类：将数据分为不同的类别，用于预测新数据的类别。
- 聚类：将数据分为不同的簇，发现其中的相似性。
- 关联规则挖掘：发现数据项之间的关联关系，如购物篮分析等。
2.3 数据挖掘的应用
数据挖掘可以应用在市场营销、风险管理、客户关系管理等领域，帮助企业更好地理解和利用数据，提高效率和准确性。
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）
第一篇：数据仓库与数据挖掘论文
决策树在教学评价中的应用研究
摘要决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。先就决策树和决策树学习算法进行介绍，然后用实例阐述决策树在教育信息处理中的应用，主要以在教学评价中的应用为例来加以介绍。
关键词决策树；数据挖掘；教育信息处理；教学评价
当今社会处于一个信息爆炸的时代，海量的数据可以用来选择和发掘信息，然而有时却让人无从下手，因此数据挖掘技术受到人们的高度关注。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的或者随机的数据中提取人们事先不知道的但又是有用的信息和知识的过程。它的方法很多，其中决策树是一种解决实际应用分类问题的数据挖掘方法。在教育教学中，根据决策树算法的实际特点，它可以在教育信息处理中的信息采集上发挥很大的作用。决策树介绍
决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。决策树起源于概念学习系统，其思路是找出最有分辨能力的属性，把数据库划分为许多子集（对应树的一个分枝），构成一个分枝过程，然后对每一个子集递归调用分支过程，直到所有子集包含同一类的数据。最后得到的决策树能对新的例子进行分类。它一般是从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。它一般需要给定一组训练例子，训练例子一般被看成用于创建模型的数据集。由此可以看出，决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每一个内部结点表示对一个属性的测试，每一个分支代表一个决策输出，而每个叶节点代表一个目标分类。决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类，树上每个节点说明对实例的某个属性的测试，节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值。假如需要根据人员的外貌特征对人员进行分类，用于人员的外貌特征有3个，外貌列表={高度,发色,眼睛}；各属性的值域分别为：高度={高,矮}，发色={黑色,红色,金色}，眼睛={黑色,棕色}。分类结果有两种：种类
数据仓库与数据挖掘(论文)
数据仓库与数据挖掘(论文)数据仓库与数据挖掘
引言概述：数据仓库和数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大主题。数据仓库是指将企业的数据集中存储在一个地方，并通过各种分析工具来实现数据的查询和分析。数据挖掘则是利用各种算法和技术来发现数据中隐藏的规律和趋势，从而为企业决策提供支持。本文将分别介绍数据仓库和数据挖掘的概念、特点、应用以及二者之间的关系。
一、数据仓库
1.1 概念：数据仓库是一个集成的、面向主题的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
1.2 特点：数据仓库具有数据集成性、主题性、时间性、非易失性等特点。
1.3 应用：数据仓库广泛应用于企业的决策支持、业务分析、市场营销等方面。
二、数据挖掘
2.1 概念：数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关系或规律的过程。
2.2 特点：数据挖掘具有自动化、高效性、多样性等特点。
2.3 应用：数据挖掘应用于预测分析、客户关系管理、市场细分等领域，为企业提供决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的关系
3.1 数据仓库是数据挖掘的基础：数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础。
3.2 数据仓库与数据挖掘的集成：数据仓库和数据挖掘通常是结合使用，数据挖掘结果可以反馈到数据仓库中。
3.3 数据仓库驱动的数据挖掘：数据仓库中的数据可以为数据挖掘提供驱动力，帮助企业发现更多的商业价值。
四、数据仓库与数据挖掘的发展趋势
4.1 大数据时代：数据仓库和数据挖掘将面临更大规模、更多样化的数据挑战。
4.2 人工智能技术：人工智能技术的发展将为数据仓库和数据挖掘带来更多的机遇。
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数据仓库与数据挖掘大作业开题一、总体安排
大作业安排分三个阶段：
1.根据课程要求自由分组，自拟题目，并报任课教师审核。
2.查找数据仓库与数据挖掘的相关资料并理解，掌握其内容。
3.提交论文,ppt演讲。
课程要求：
数据仓库与数据挖掘的相关资料不作任何限制，可以是数据仓库知识的掌握，数据仓库的开发应用，数据挖掘知识的某个算法的掌握，数据挖掘知识的应用。
分组要求：
项目开发可以自由分组（1到2人）。
如果是多人合作的，必须明确分工，保证组员的工作量符合课程考核要求。二、参考题目
本次课程设计介绍了如下共6类题目以供参考。
三、检查方式
第一，由学生进行演示，主要向同学分享所掌握的知识。
第二，有教师进行提问，核查学生的理解程度，提供建议；第三，学生自评分数；
第四，学生互评分数；
第五，教师评定分数，并向学生公示分数，敲定大作业成绩。
四、提交材料
课程论文和PowerPoint演示文稿。
五、评分标准