数据挖掘技术(第3版)林那夫
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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。
数据挖掘顶级期刊简介
顶级会议第一KDD 第二SIAM ICDM中国计算机学会推荐国际学术刊物(数据库、数据挖掘与内容检索)序号刊物简称刊物全称出版社网址1 TODS ACM Transactions on Database Systems ACM /tods/2 TOIS ACM Transactions on Information andSystems ACM /pubs/tois/3 TKDE IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering IEEE Computer Society /tkde/4 VLDBJ VLDB Journal S pringer-Verlag/dblp/db/journals/vldb/index.html二、B类序号刊物简称刊物全称出版社网址1 TKDD ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data ACM/pubs/tkdd/2 AEI Advanced Engineering Informatics Elsevier/wps/find/journaldescription.cws_home/622240/3 DKE Data and Knowledge Engineering Elsevier/science/journal/0169023X4 DMKD Data Mining and Knowledge DiscoverySpringer/content/100254/5 EJIS European Journal of Information Systems The OR Society/ejis/6 GeoInformatica Springer /content/1573-7624/7 IPM Information Processing and Management Elsevier/locate/infoproman8 Information Sciences Elsevier /locate/issn/002002559 IS Information Systems Elsevier/information-systems/10 JASIST Journal of the American Society for Information Science and TechnologyAmerican Society for Information Science and Technology /Publications/JASIS/jasis.html11 JWS Journal of Web Semantics Elsevier /locate/inca/67132212 KIS Knowledge and Information Systems Springer /journal/1011513 TWEB ACM Transactions on the Web ACM /三、C类序号刊物简称刊物全称出版社网址1 DPD Distributed and Parallel Databases Springer/content/1573-7578/2 I&M Information and Management E lsevier /locate/im/3 IPL Information Processing Letters Elsevier /locate/ipl4 Information Retrieval Springer /issn/1386-45645 IJCIS International Journal of Cooperative Information Systems World Scientific/ijcis6 IJGIS International Journal of Geographical Information Science Taylor & Francis/journals/tf/13658816.html7 IJIS International Journal of Intelligent Systems Wiley/jpages/0884-8173/8 IJKM International Journal of Knowledge Management IGI/journals/details.asp?id=42889 IJSWIS International Journal on Semantic Web and Information Systems IGI/10 JCIS J ournal of Computer Information Systems IACIS/web/journal.htm11 JDM Journal of Database Management IGI-Global/journals/details.asp?id=19812 JGITM Journal of Global Information Technology Management Ivy League Publishing/bae/jgitm/13 JIIS Journal of Intelligent Information Systems Springer/content/1573-7675/14 JSIS Journal of Strategic Information Systems Elsevier/locate/jsis中国计算机学会推荐国际学术刊物(数据库、数据挖掘与内容检索)一、A类序号刊物简称刊物全称出版社网址1 TODS ACM Transactions on Database Systems ACM /tods/2 TOIS ACM Transactions on Information andSystems ACM /pubs/tois/3 TKDE IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering IEEE Computer Society /tkde/4 VLDBJ VLDB Journal S pringer-Verlag/dblp/db/journals/vldb/index.html二、B类序号刊物简称刊物全称出版社网址1 TKDD ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data ACM/pubs/tkdd/2 AEI Advanced Engineering Informatics Elsevier/wps/find/journaldescription.cws_home/622240/3 DKE Data and Knowledge Engineering Elsevier/science/journal/0169023X4 DMKD Data Mining and Knowledge DiscoverySpringer/content/100254/5 EJIS European Journal of Information Systems The OR Society/ejis/6 GeoInformatica Springer /content/1573-7624/7 IPM Information Processing and Management Elsevier/locate/infoproman8 Information Sciences Elsevier /locate/issn/002002559 IS Information Systems Elsevier/information-systems/10 JASIST Journal of the American Society for Information Science and TechnologyAmerican Society for Information Science and Technology /Publications/JASIS/jasis.html11 JWS Journal of Web Semantics Elsevier /locate/inca/67132212 KIS Knowledge and Information Systems Springer /journal/1011513 TWEB ACM Transactions on the Web ACM /三、C类序号刊物简称刊物全称出版社网址1 DPD Distributed and Parallel Databases Springer/content/1573-7578/2 I&M Information and Management E lsevier /locate/im/3 IPL Information Processing Letters Elsevier /locate/ipl4 Information Retrieval Springer /issn/1386-45645 IJCIS International Journal of Cooperative Information Systems World Scientific/ijcis6 IJGIS International Journal of Geographical Information Science Taylor & Francis/journals/tf/13658816.html7 IJIS International Journal of Intelligent Systems Wiley/jpages/0884-8173/8 IJKM International Journal of Knowledge Management IGI/journals/details.asp?id=42889 IJSWIS International Journal on Semantic Web and Information Systems IGI/10 JCIS J ournal of Computer Information Systems IACIS/web/journal.htm11 JDM Journal of Database Management IGI-Global/journals/details.asp?id=19812 JGITM Journal of Global Information Technology Management Ivy League Publishing/bae/jgitm/13 JIIS Journal of Intelligent Information Systems Springer/content/1573-7675/14 JSIS Journal of Strategic Information Systems Elsevier/locate/jsis一、以下是一些数据挖掘领域专家牛人的网站，有很多精华，能开阔研究者的思路，在此共享：1.Rakesh Agrawal主页：/en-us/people/rakesha/ 数据挖掘领域唯一独有的关联规则研究的创始人，其主要的Apriori算法开启了这一伟大的领域。
数据挖掘原理与算法(第3版)
谢谢观看
该教材各章之间耦合度小。作为教材，教师可以根据学生类型、学时安排等进行选择性教学。作为参考书， 读者可以根据自己的基础进行选择性学习或查阅。在每章后面都设置专门一节来对该章内容和文献引用情况进行 归纳。该教材的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。
作者简介
作者简介
毛国君，中央财经大学信息学院教授，主研领域为数据挖掘。 段立娟，1973年生，女，山西晋中人，博士，北京工业大学应用数理学院教授、博士生导师，CCF高级会员， 主要研究领域为图像处理、机器学习等。
教材目录
教材目录
（注：目录排版顺序为从左列至右列 ）
——《数据挖掘原理与算法（第3版）教师用书》。
教材特色
教材特色
该教材的内容是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论 分析入手，在此基础上进行技术归纳；另一方面，为了保证技术的系统性，所有的挖掘模型和算法描述都在统一 的技术归纳框架下进行。同时，为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难，该教材的所有典型算法都通过具 体跟踪执行实例来进一步说明。
该教材前两版已经被中国国内二十多所高校作为研究生或者本科生教材使用。在使用过程中，一些人对第2 版中的文字错误、内容编排等提出一些建议。加之数据挖掘技术的发展对再次改版提出了需求。第3版除了对必要 的文字等错误进行修正外，重点增加了大数据挖掘等新的数据挖掘的需求和技术分析，对Web挖掘的内容进行了 重新编排，并增加了新方法。
该教材第一作者在各类教学和软件工程的实践基础上，对积累的素材进行了整理和加工，并且邀请段立娟博 士、王实博士和石云博士参与该教材的编写。
该教材由毛国君、段立娟编著。北京工业大学刘椿年教授和中国科学院高文和孙玉方研究员，作为作者的导 师，他们在作者攻读博士学位期间对该教材素材的积累提供了帮助。同时，得到了北京工业大学和中央财经大学 的帮助，他们在该教材算法实例整理和验证等方面做了工作。
(完整word版)数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案(word文档良心出品)
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。
数据挖掘技术 三共10页word资料
数据挖掘技术三数据挖掘技术(三)2019年11月13日下午07：25数据挖掘技术实现在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现等关键技术。
·数据的抽取数据的抽取是数据进入仓库的入口。
由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入数据仓库。
数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面的处理。
在数据抽取方面，未来的技术发展将集中在系统功能集成化方面，以适应数据仓库本身或数据源的变化，使系统更便于管理和维护。
·数据的存储和管理数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性，也决定了其对外部数据的表现形式。
数据仓库管理所涉及的数据量比传统事务处理大得多，且随时间的推移而快速累积。
在数据仓库的数据存储和管理中需要解决的是如何管理大量的数据、如何并行处理大量的数据、如何优化查询等。
目前，许多数据库厂家提供的技术解决方案是扩展关系型数据库的功能，将普通关系数据库改造成适合担当数据仓库的服务器。
·数据的展现在数据展现方面主要的方式有：查询：实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询；报表：产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表；可视化：用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系；统计：进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析；挖掘：利用数据挖掘等方法，从数据中得到关于数据关系和模式的识。
数据挖掘与数据仓库融合发展数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。
另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。
数据挖掘和数据仓库是融合与互动发展的，其学术研究价值和应用研究前景将是令人振奋的。
数据挖掘第三版第二章课后习题答案
1.1什么是数据挖掘？（a）它是一种广告宣传吗？（d）它是一种从数据库、统计学、机器学和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？（c）我们提出一种观点，说数据挖掘是数据库进化的结果，你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能结合该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式知识领域做相同的事（d）当把数据挖掘看做知识点发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤答：数据挖掘比较简单的定义是：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
数据挖掘不是一种广告宣传，而是由于大量数据的可用性以及把这些数据变为有用的信息的迫切需要，使得数据挖掘变得更加有必要。
因此，数据挖掘可以被看作是信息技术的自然演变的结果。
数据挖掘不是一种从数据库、统计学和机器学习发展的技术的简单转换，而是来自多学科，例如数据库技术、统计学，机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成。
数据库技术开始于数据收集和数据库创建机制的发展，导致了用于数据管理的有效机制，包括数据存储和检索，查询和事务处理的发展。
提供查询和事务处理的大量的数据库系统最终自然地导致了对数据分析和理解的需要。
因此，出于这种必要性，数据挖掘开始了其发展。
当把数据挖掘看作知识发现过程时，涉及步骤如下：数据清理，一个删除或消除噪声和不一致的数据的过程；数据集成，多种数据源可以组合在一起；数据选择，从数据库中提取与分析任务相关的数据；数据变换，数据变换或同意成适合挖掘的形式，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1.3定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关性分析、分类、回归、聚类、离群点分析。
数据挖掘 概念与技术
数据挖掘概念与技术作者：来源：《中国信息化周报》2016年第07期《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。
《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。
《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》编辑推荐：数据挖掘领域具有里程碑意义的经典著作，完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新。
《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。
本书前言指出：社会的计算机化显著地增强了我们产生和收集数据的能力。
大量数据从我们生活的每个角落涌出。
存储的或瞬态的数据的爆炸性增长已激起对新技术和自动工具的需求，以帮助我们智能地将海量数据转换成有用的信息和知识。
这导致称做数据挖掘的一个计算机科学前沿学科的产生，这是一个充满希望和欣欣向荣并具有广泛应用的学科。
数据挖掘通常又称为数据中的知识发现（KDD），是自动地或方便地提取代表知识的模式；这些模式隐藏在大型数据库、数据仓库、Web、其他大量信息库或数据流中。
本书考察知识发现和数据挖掘的基本概念和技术。
作为一个多学科领域，数据挖掘从多个学科汲取营养。
这些学科包括统计学、机器学习、模式识别、数据库技术、信息检索、网络科学、知识库系统、人工智能、高性能计算和数据可视化。
我们提供发现隐藏在大型数据集中的模式的技术，关注可行性、有用性、有效性和可伸缩性问题。
数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
1.密度聚类分析：
原理：密度聚类分析是指通过测量数据对象之间的密度（density）
来将其聚成几个聚类的一种聚类分析方法。
它把距离邻近的数据归入同一
类簇，并把不相连的数据分成不同的类簇。
实现：通过划分空间中每一点的邻域来衡量数据点之间的聚类密度。
它将每个数据点周围与它最近的K个数据点用一个空间圆包围起来，以定
义该数据点处的聚类密度。
然后，可以使用距离函数将所有点分配到最邻
近的类中。
2.引擎树：
原理：引擎树（Search Engine Tree，SET）是一种非常有效的数据
挖掘方法，它能够快速挖掘关系数据库中指定的有价值的知识。
实现：SET是一种基于决策树的技术，通过从关系数据库的历史数据
中提取出有价值的信息，来建立一种易于理解的引擎树，以及一些有益的
信息发现知识，以便用户快速找到想要的信息。
SET对原始数据进行一系
列数据挖掘处理后，能够提取出其中模式分析的信息，从而实现快速、高
效的引擎。
3.最大期望聚类：
原理：最大期望聚类（Maximization Expectation Clustering，MEC）是一种有效的数据挖掘算法，它可以自动识别出潜在的类簇结构，提取出
类簇内部的模式，帮助用户快速完成类簇分析任务。
东北大学资土学院硕士研究生培养方案
硕士研究生培养方案东北大学研究生院二OO九年三月前言前言近年来，我校的研究生教育取得了长足发展。
为进一步提高我校硕士研究生培养质量，适应社会对高层次人才的需要，实现把我校建设成“多科性、研究型、国际化”的国内一流、国际知名的现代大学的目标，我们组织全校各学科点对硕士研究生培养方案进行了修订。
本次培养方案的修订是以国务院学位委员会、国家教育部颁布的《授予博士、硕士学位和培养研究生的学科、专业目录》及《授予博士、硕士学位和培养研究生的学科、专业简介》、《关于修订研究生培养方案的指导意见》精神为主要依据，结合我校的学科特色和优势，在全面总结我校研究生培养的实践经验和近几年来有关研究成果的基础上进行的，对硕士研究生的培养目标、学习年限、学分要求、课程设置、学位论文工作等提出了具体规定。
新修订的硕士研究生培养方案从对高层次人才应具备的知识结构、科研能力和综合素质的要求出发，科学、系统地设计了课程学习、学术交流、科学研究和论文工作等培养环节。
在课程设置上既注重基础性，又体现宽广性和实用性，特别是设置了一些反映当代学科发展趋势和前沿性研究成果的课程以及现代实验课程，对部分重复的课程和研究方向进行了调整与合并，为拓宽研究生的学术视野，加强研究生综合素质培养创造了条件。
本培养方案由研究生院整理汇编，参加编辑整理的人员有：马士军、于彩虹、董成杰、袁妍。
各学院参加编辑的人员有：梁成、王大海、孙建伟、陈亚男、芦宙新、郭涛、鲍青峰、高青、何鑫、贺天麟、胡宛慧、王乾兰。
全书由王明波、马士军统稿，刘春明、巩恩普主审。
东北大学研究生院2009年3月9日东北大学硕士研究生培养方案实施纲要根据教育部教研办《关于修订研究生培养方案的指导意见》精神、国务院学位委员会、国家教育部颁布的《授予博士、硕士学位和培养研究生的学科、专业目录》及《授予博士、硕士学位和培养研究生的学科、专业简介》，为了使硕士研究生的学分要求、课程设置、论文研究工作适应新情况，结合本学科的优势，并大胆吸收、借鉴国内外先进的研究生培养经验和管理模式，制定适合我校发展，并有本学科（专业）办学优势和特色的研究生培养方案。
数据挖掘实训总结范文
数据挖掘实训总结范文目录1. 内容概要 (2)1.1 实训背景 (3)1.2 实训目的 (4)1.3 实训基础知识概述 (4)2. 数据挖掘基础理论 (6)2.1 数据挖掘的定义与核心任务 (6)2.2 数据挖掘的主要技术方法 (7)2.3 数据挖掘的常用工具与平台 (10)3. 实训项目准备工作 (11)3.1 数据来源与收集 (12)3.2 数据预处理方法 (13)3.3 数据质量控制与验证 (14)3.4 数据挖掘流程设计 (15)4. 数据挖掘实训实施 (17)4.1 数据清洗与转换 (17)4.2 特征工程 (18)4.3 模型选择与训练 (20)4.4 模型评估与优化 (21)4.5 结果分析与解释 (23)5. 实训成果展示 (24)5.1 数据分析报告 (25)5.2 数据挖掘模型演示 (26)5.3 实训视频或幻灯片介绍 (27)6. 实训反思与经验分享 (28)6.1 实训中的收获与体会 (29)6.2 分析与解决问题的策略 (31)6.3 遇到的挑战与解决方案 (32)6.4 未来改进方向 (33)1. 内容概要本次实训旨在帮助学员掌握数据挖掘的基本理论和实际操作技能，通过实际操作提升数据处理和分析能力。
通过本次实训，学员能够了解数据挖掘技术在各行业的实际应用，并掌握相关技术和工具。
数据预处理：包括数据清洗、数据转换和数据标准化等步骤，为数据挖掘提供高质量的数据集。
特征工程：通过特征选择、特征构建和特征转换等技术，提取数据中的有价值信息，为模型训练提供有效的输入。
模型构建与评估：使用各种数据挖掘算法（如决策树、神经网络、聚类等）构建模型，并通过实验验证模型的性能。
实战案例：结合具体行业案例，进行数据挖掘实战演练，提高学员实际操作能力。
通过本次实训，学员们对数据挖掘流程有了深入的理解，掌握了数据挖掘的核心技术，并能够在实际问题中灵活运用。
学员们还提高了团队协作能力和沟通能力，为未来的职业发展打下了坚实的基础。
数据挖掘概念与技术习题答案-
数据挖掘概念与技术（原书第3版）第三章课后习题及解答3.7习题3.1数据质量可以从多方面评估，包括准确性、完整性和一致性问题。
对于以上每个问题，讨论数据质量的评估如何依赖于数据的应用目的，给出例子。
提出数据质量的两个其他尺度。
答：数据的质量依赖于数据的应用。
准确性和完整性：如对于顾客的地址信息数据，有部分缺失或错误，对于市场分析部门，这部分数据有80%是可以用的，就是质量比较好的数据，而对于需要一家家拜访的销售而言，有错误地址的数据，质量就很差了。
一致性：在不涉及多个数据库的数据时，商品的编码是否一致并不影响数据的质量，但涉及多个数据库时，就会影响。
数据质量的另外三个尺度是时效性，可解释性，可信性。
3.2在现实世界的数据中，某些属性上缺失值得到元组是比较常见的。
讨论处理这一问题的方法。
答：对于有缺失值的元组，当前有6种处理的方法：（1）忽略元组：当缺少类标号时通常这么做（假定挖掘任务涉及分类）。
除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。
当每个属性缺失值的百分比变化很大时，它的性能特别差。
采用忽略元组，你不能使用该元组的剩余属性值。
这些数据可能对手头的任务是有利的。
（2）人工填写缺失值：一般来说，该方法很费时，并且当数据集很大、缺失值很多时，该方法可能行不通。
（3）使用一个全局常量填充缺失值：将缺失的属性值用同一个常量（如“ unknown”或-）替换。
如果缺失值都用"unknown”替换，则挖掘程序可能误以为它们形成了一个有趣的概念，因为它们都具有相同的值——“unknown”。
因此，尽管该方法简单，但是并不十分可靠。
（4）使用属性的中心度量（如均值或中位数）填充缺失值：第2章讨论了中心趋势度量，它们指示数据分布的“中间”值。
对于正常的（对称的）数据分布，可以使用均值，而倾斜分布的数据则应使用中位数。
（5）使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值或中位数（6）使用最可能的值填充缺水值：可以用回归、使用贝叶斯形式化方法的基于推理的工具或决策树归纳确定。
电磁频谱数据挖掘理论与应用阅读记录
《电磁频谱数据挖掘理论与应用》阅读记录一、阅读基本信息我阅读的书籍是《电磁频谱数据挖掘理论与应用》，该书的作者是知名电磁频谱领域专家张三先生所著。
本书的主要内容聚焦于电磁频谱数据挖掘理论及其应用的研究和实践。
这本书是为了适应当前信息技术飞速发展的需求，特别是电磁频谱信息领域的大数据时代应运而生的重要作品。
在信息化社会的今天，电磁频谱数据挖掘在军事、通信、科研等领域有着广泛的应用，发挥着日益重要的作用。
我对这本专著进行了深入的研究与探讨，下面我将对阅读此书的过程以及获得的认识与理解做出详细记录。
阅读这本书的过程中，我花了近一个月的时间，通过阅读纸质版与电子版的结合，深入理解了书中的每一个知识点。
为了更好地掌握书中的内容，我还结合了一些相关的文献资料和在线课程进行学习。
阅读地点主要在我个人的书房以及学校的图书馆，阅读环境安静且氛围良好，有助于我专注地投入学习。
我在阅读过程中还做了一些笔记和标记，以加深对于书中重点内容的理解。
接下来我将按照书籍的章节结构，详细记录我的阅读过程和理解情况。
1. 阅读时间、地点、环境记录阅读时间：年XX月XX日至年XX月XX日。
我花费了数周的时间仔细研读这本著作，期间为了充分理解其中的内容进行了大量的阅读和学习活动。
阅读地点：本次阅读活动主要在我的书房进行，这是一个安静且专注的环境，有助于我集中精力深入阅读。
由于该书内容的深度和广度，我也在图书馆查阅资料和研究一些相关的背景知识。
阅读环境：在阅读过程中，我确保自己的学习环境舒适且安静。
白天利用自然光线，夜晚则开启柔和的照明灯光，使得我可以轻松阅读和标注重要内容。
为了加深对书中内容的理解，我还配置了计算机和其他学习工具，便于查阅相关资料和进行笔记整理。
背景理解：在接触《电磁频谱数据挖掘理论与应用》我对电磁频谱和数据处理领域有一定的了解，但关于数据挖掘在电磁频谱中的应用则相对陌生。
我在阅读过程中也结合了自己的背景知识，通过查阅相关文献和资料，逐步深入理解了书中的内容。
(完整版)数据挖掘_概念及技术(第三版)部分习题答案
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。
数据挖掘概念与技术(第三版)课后答案——第一章
数据挖掘概念与技术（第三版）课后答案——第⼀章1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：(a)它是⼜⼀种⼴告宣传吗？(b)它是⼀种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展⽽来的技术的简单转换或应⽤吗？(c)我们提出了⼀种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。
你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这⼀观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。
(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。
答：数据挖掘不是⼀种⼴告宣传，它是⼀个应⽤驱动的领域，数据挖掘吸纳了诸如统计学习、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、⾼性能计算和许多应⽤领域的⼤量技术。
它是从⼤量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据源：包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态的流⼊系统的数据等。
当其被看作知识发现过程时，其基本步骤主要有：1. 数据清理：清楚噪声和删除不⼀致数据；2. 数据集成：多种数据源可以组合在⼀起；3. 数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据；4. 数据变换：通过汇总或者聚集操作，把数据变换和统⼀成适合挖掘的形式；5. 数据挖掘：使⽤智能⽅法或者数据挖掘算法提取数据模式；6. 模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式。
7. 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。
1.2 数据仓库与数据库有什么不同？它们有哪些相似之处？答：不同：数据仓库是多个异构数据源在单个站点以统⼀的模式组织的存储，以⽀持管理决策。
数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理(OLAP)。
数据库系统也称数据库管理系统，由⼀组内部相关的数据（称作数据库）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。
信息检索与数据挖掘技术教程
信息检索与数据挖掘技术教程第一章：引言信息检索与数据挖掘技术是当今信息时代中应用广泛的领域。
信息检索是指从大量文本、图像或其他形式的数据中，根据用户的需求寻找并提供相关信息的过程。
数据挖掘则是从大量数据中自动发现潜在的模式、规律和知识。
本教程将介绍信息检索与数据挖掘的基本概念、技术方法以及应用领域。
第二章：信息检索技术2.1 检索模型2.1.1 布尔模型2.1.2 向量空间模型2.1.3 概率检索模型2.2 检索评价指标2.2.1 查准率和查全率2.2.2 准确率和召回率2.2.3 F1值2.3 查询扩展技术2.3.1 同义词扩展2.3.2 相关词扩展2.3.3 查询改写2.4 高级检索技术2.4.1 基于用户反馈的检索2.4.2 个性化检索2.4.3 语言模型检索2.5 图像检索技术2.5.1 基于内容的图像检索2.5.2 基于标签的图像检索2.5.3 基于深度学习的图像检索第三章：数据挖掘技术3.1 数据预处理3.1.1 数据清洗3.1.2 数据集成3.1.3 数据变换3.2 数据挖掘任务3.2.1 分类3.2.2 聚类3.2.3 关联规则挖掘3.2.4 时序模式挖掘3.3 数据挖掘算法3.3.1 决策树3.3.2 支持向量机3.3.3 神经网络3.3.4 K近邻算法3.4 特征选择与降维3.4.1 特征选择3.4.2 主成分分析3.4.3 线性判别分析3.5 数据挖掘工具与软件3.5.1 Weka3.5.2 RapidMiner3.5.3 Python数据挖掘库第四章：信息检索与数据挖掘应用4.1 互联网搜索引擎4.1.1 Google4.1.2 百度4.1.3 Bing4.2 社交媒体数据分析4.2.1 舆情监测与分析4.2.2 用户兴趣建模4.2.3 社交网络分析4.3 电子商务推荐系统4.3.1 商品推荐4.3.2 用户画像构建4.3.3 数据分析与精准营销4.4 医疗大数据应用4.4.1 疾病诊断与预测4.4.2 基因组学数据分析4.4.3 医药知识发现4.5 金融领域数据挖掘4.5.1 信用评分模型4.5.2 股市预测与交易策略4.5.3 欺诈检测第五章：未来发展趋势信息检索与数据挖掘技术在不断发展，随着新的技术和方法的出现，它们在各个领域中的应用将愈发广泛和深入。
数据挖掘：实用案例分析
大数据技术丛书数据挖掘——实用案例分析张良均 等著ISBN：978-7-111-42591-5本书纸版由机械工业出版社于2013年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公司）全球范围内制作与发行。
版权所有，侵权必究客服热线：+ 86-10-68995265客服信箱：service@官方网址：新浪微博 @研发书局腾讯微博 @yanfabook现在，什么程序员最稀缺？什么技术最火？回答：数据挖掘！数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。
近年来企业所处理的数据每五年就会呈现倍数增长。
大部分的企业并没有数据不足的问题，过度的数据重复与不一致才是大问题，这使得企业在使用、有效管理以及将这些数据用于决策过程方面都遭遇到了问题。
因此未来几年，随着大数据迅速发展，数据挖掘将是极为重要的成长领域，其应用会越来越广泛，可以说，只要企业掌握有分析价值的数据源，皆可进行高价值的数据挖掘分析。
目前数据挖掘主要应用在电信、零售、农业、互联网、金融、电力、生物、化工和医疗等行业。
典型的应用如：客户细分、流失预警、价值评估、交叉销售、欺诈发现、精准营销、故障诊断等。
总的来说，跟国外相比，我国由于信息化程度不太高、企业内部信息不完整，零售业、银行、保险、证券等对数据挖掘的应用并不太理想。
但随着市场竞争的加剧，各行业应用数据挖掘技术的意愿越来越强烈，可以预计，未来几年各行业的数据分析应用一定会从传统的统计分析发展到大规模数据挖掘应用。
本书作者从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例，总结出数据挖掘建模过程应完成的任务主要包括：数据探索、数据预处理、分类与回归、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、偏差检测等。
空间数据挖掘的方法进展及其问题探究
2020年第19卷第8期空间数据挖掘的方法进展及其问题探究□魏巍巍【内容摘要】基于空间信息技术的高速发展，人们获取的空间数据更为丰富，但随着空间数据不断丰富，有关知识以及数据处理方式并没有得到相应的发展，从而产生“数据丰富，知识贫乏”的问题。
所以，空间数据挖掘便显得尤为重要。
本文简要分析了空间数据挖掘的定义，同时提出海量数据挖掘、空间非线性关系挖掘方式等具体挖掘方法，并分析空间数据挖掘方面存在的问题，以期明确当前空间数据挖掘方式的研究进展，同时提出未来空间数据挖掘方式发展的方向。
【关键词】空间数据；数据挖掘；数据库【作者简介】魏巍巍（1980 ），女，黑龙江哈尔滨人；北京信息职业技术学院讲师，硕士；研究方向：空间信息技术、大数据技术与应用如今，我国空间信息技术发展速度大幅提高，对地技术尤其是遥感技术、测绘技术以及数据库技术等高速发展以及观测台站构建普及与日趋健全，具体包含资源、灾害以及环境等不同类型空间数据指数级数也相应增加，所获取的空间数据也愈渐丰富。
但因为受到级数以及方式等不同因素的干扰，从而造成“数据丰富，知识贫乏”问题的产生，即虽然人们如今通过各类信息设备获取大规模空间数据，但依旧感受到空间数据相对匮乏，无法从中挖所需要的知识，怎样从大规模空间数据中获取人们所需要的知识，便显得尤为关键，而这一过程便是空间数据挖掘，空间数据挖掘方式也是目前学者研究的重点与难点。
一、空间挖掘的定义空间数据挖掘同普通数据挖掘之间不仅有联系，同时也有较大的差别。
而数据挖掘和从数据库内发掘知识两个概念，也是较为容易为他人所混淆。
部分学者认为数据挖掘属于数据库内发掘知识的一个关键性环节，表示数据库内发现知识期间不仅包含数据挖掘，同时也包含有数据预备、发现结果以及评估等多个环节。
而部分学者作为认为两个概念之间并没有实质性的差异，其区别在于应用领域不同，数据挖掘更倾向于在统计、数据分析以及信息系统工程等领域之中。
而数据库内发现知识则更倾向于在人工智能以及机械学习领域之中。
数据挖掘技术
数据挖掘技术作者：戎娜来源：《科技传播》2012年第19期摘要随着社会的进步，数据信息量的增加，人们对数据信息有了更高的要求。
本文从数据挖掘技术定义，常用的技术方法以及数据挖掘的应用做了简单的介绍，最后介绍了对数据挖掘技术的展望。
关键词数据挖掘；方法；应用中图分类号TP3 文献标识码A 文章编号 1674—6708（2012）76—0209—02近几年来，随着数据库技术的不断发展，数据挖掘引起了信息产业界和整个社会的极大关注。
因为人们所拥有的数据量在不断的增长，这就对数据的管理和分析提出了更高的要求，急需新的技术从大量的信息中提取或“挖掘”知识，于是数据挖掘（Data Mining）技术被受人们关注和使用。
1 数据挖掘技术定义数据挖掘技术是指从大量的、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。
在大多数情况下，人们只知道储存数据，数据越来越多，可是不知道数据中存有很多重要的信息，数据挖掘就可以从这大量的数据中搜索出重要的信息。
2 数据挖掘常用的方法1）决策树。
决策树方法是把数据分类，构成测试函数，建立树每一层分支，重复下去就构成了决策树。
在构造决策树时，树尽可能精度高，规模小。
商业银行在对风险决策时经常用此方法；2）人工神经网络。
神经网络方法引用生物神经网络的方法，就好像人的神经网络，它连接输入、输出信号的枢纽。
它在很大程度上模拟人脑的神经系统处理信息。
人工神经网络具有四个基本特征：非线性、非局限性、非常定性、非凸性。
用人工神经网络方法建立的模型具有很强的非线性拟合能力，学习规则简单，控制能力强等优点；3）遗传算法（Genetic Algorithm，GA）。
遗传算法是模仿达尔文生物进化的自然选择和遗传机制的一种寻优算法。
群体中的所有个体为研究对象，利用随机化技术搜索编码，然后分别利用选择、交叉和变异这三个基本遗传算子对其进行遗传操作就能寻找到问题的最优解或者是最满意解。
数据挖掘技术
数据挖掘技术吉根林;孙志挥【期刊名称】《中国图象图形学报》【年(卷),期】2001(006)008【摘要】数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,为了使人们对该领域现状有个概略了解,在消化大量文献资料的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术;结合作者的研究工作,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了较详细的论述;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法,提出了分类模式的准确度评估方法;最后,描述了数据挖掘技术在科学研究、金融投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望.【总页数】7页(P715-721)【作者】吉根林;孙志挥【作者单位】南京师范大学计算机系;东南大学计算机系;东南大学计算机系【正文语种】中文【中图分类】TP391;TPl82【相关文献】1."数据挖掘技术"课程教学改革与探索——以北华航天工业学院电子与通信工程专业研究生"数据挖掘技术"课程教学为例 [J], 李会民;王延仓;马桂英2.基于数据挖掘技术探析针灸治疗阴茎勃起功能障碍的选穴规律 [J], 孙远;杨思琪;李重;赵玉;陈少峰;耿强3.数据挖掘技术在发掘审计规律中的应用研究--以军队采购网为例 [J], 刘洋;田富军4.基于数据挖掘技术探讨针灸治疗干眼临床应用规律 [J], 郭潇聪;杨延婷;董小庆;韩榕;刘婕;洪珏;张丹;马晓芃5.基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪架构研究 [J], 刘胜强;杨峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。