2013秋浙江大学数据挖掘作业必做在线要点
数据挖掘作业2
数据挖掘作业21. 引言数据挖掘是一种从大量数据中发现、提取和分析有用信息的过程。
本文旨在探讨数据挖掘作业2的相关内容，包括数据集选择、数据预处理、特征选择和模型建立等。
2. 数据集选择在数据挖掘作业2中，我们选择了一个涉及电子商务的数据集。
该数据集包含了用户的购买记录、产品信息、用户评价等多个维度的数据。
通过对该数据集的挖掘，我们希望能够发现用户的购买偏好、产品的销售趋势等有价值的信息。
3. 数据预处理在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
首先，我们对数据进行清洗，去除缺失值和异常值。
然后，我们对数据进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。
最后，我们对数据进行采样，以减少计算复杂度并保持数据的代表性。
4. 特征选择特征选择是数据挖掘的重要步骤，旨在从原始特征中选择出最具有预测能力的特征。
在数据挖掘作业2中，我们采用了信息增益和相关系数等方法来评估特征的重要性，并选择出了与目标变量相关性较高的特征。
此外，我们还进行了特征的降维处理，以减少特征空间的维度。
5. 模型建立在数据挖掘作业2中，我们选择了决策树算法作为模型建立的方法。
决策树是一种基于树状结构的分类模型，通过对特征进行逐步划分，最终得到一个可以对新样本进行分类的模型。
我们使用了ID3算法来构建决策树模型，并通过交叉验证的方法对模型进行评估和调优。
6. 模型评估为了评估模型的性能，我们采用了准确率、召回率、F1值等指标来衡量模型的分类效果。
此外，我们还使用了混淆矩阵来展示模型的分类结果，并计算了ROC曲线下的面积（AUC）来评估模型的整体性能。
7. 结果分析通过对数据挖掘作业2的实验和分析，我们得到了一些有价值的结论。
首先，我们发现用户对某一类产品的购买意愿与其评价的积极程度呈正相关关系。
其次，我们发现某些产品的销售量与其价格呈负相关关系，即价格越高，销售量越低。
最后，我们通过决策树模型对用户的购买行为进行了预测，并取得了较好的分类效果。
数据挖掘作业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。
数据挖掘工程师笔试及答案整理
数据挖掘工程师笔试及答案整理2013百度校园招聘数据挖掘工程师一、简答题（30分）１、简述数据库操作的步骤(10分)步骤:建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。
经萍萍提醒,了解到应该把ｐrepaｒeｄStaｔement预处理也考虑在数据库的操作步骤中。
此外,对实时性要求不强时,可以使用数据库缓存。
2、TＣP/ＩP的四层结构（1０分）3、什么是MＶC结构,简要介绍各层结构的作用(10分）Moｄｅｌ、vｉｅw、coｎtroｌ。
我之前有写过一篇《MVC层次的划分》二、算法与程序设计（45分)１、由ａ－z、0-9组成3位的字符密码，设计一个算法,列出并打印所有可能的密码组合(可用伪代码、C、Ｃ++、Java 实现)（15分)把ａ-ｚ,0－9共(26+10)个字符做成一个数组,然后用三个fo ｒ循环遍历即可。
每一层的遍历都是从数组的第0位开始。
2、实现字符串反转函数(1５分）#iｎｃlｕde &lｔ;iostream>＃include &ｌt;string&ｇｔ;ｕｓiｎg namespace stｄ;ｖｏid maiｎ（）{stｒiｎg s = "ａbｃdefgｈijｋｌm"；ｃout <；＆ｌt; s <；<；ｅｎdl；int len ＝s.lengｔh()；char temp ＝'ａ'；ｆor(int ｉ= 0；i &ｌt; len/2; ｉ++）{temｐ＝s[i］;s［ｉ] = ｓ[lｅｎ- 1 - ｉ］;s［ｌｅｎ- 1 - ｉ］= ｔeｍp;}couｔ＆lt;< s;}3、百度凤巢系统，广告客户购买一系列关键词，数据结构如下：（15分）User1 手机智能手机iｐhｏne 台式机…Ｕser２手机ipｈone 笔记本电脑三星手机…User3 htc 平板电脑手机…(1）根据以上数据结构对关键词进行KMｅaｎs聚类,请列出关键词的向量表示、距离公式和ＫMeans算法的整体步骤KＭeans方法一个很重要的部分就是如何定义距离,而距离又牵扯到特征向量的定义，毕竟距离是对两个特征向量进行衡量。
数据挖掘1序论(浙大)
数据挖掘
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理 数据集成
数据库
KDD的步骤
从KDD对数据挖掘的定义中可以看到当前研究 领域对数据挖掘的狭义和广义认识
数据清理: <这个可能要占全过程60％的工作量 >
数据集成 数据选择 数据变换 数据挖掘〔选择适当的算法来找到感兴趣的模
式〕 模式评估 知识表示
"yes" IF age = "31…40" THEN buys_computer = "yes" IF age = ">40" AND credit_rating = "excellent" THEN
buys_computer = "yes" IF age = ">40" AND credit_rating = "fair" THEN buys_computer
数据挖掘：在大量的数据中挖掘感兴趣的知识 〔规则,规律,模式,约束〕
数据库技术的演化 <1>
1960s和以前: 文件系统 1970s: 层次数据库和网状数据库 1980s早期: 关系数据模型, 关系数据库管理系统
<RDBMS>的实现
数据库技术的演化 <2>
1980s晚期: 各种高级数据库系统<扩展的关系数据库,面向对象数
据库等等.> 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〕 1990s: 数据挖掘, 数据仓库, 多媒体数据库和网络数据库 2000s 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
2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案
2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案单选题1.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A 简洁性B 确定性C 实用性D 新颖性正确答案:B 单选题2.哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？A 上卷B 下钻C 切块D 转轴正确答案:A 单选题3.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 单选题4.下列哪个描述是正确的？A 分类和聚类都是有指导的学习B 分类和聚类都是无指导的学习C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习正确答案:C单选题5.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B 单选题6.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
A 单维关联规则B 多维关联规则C 混合维关联规则D 不是一个关联规则正确答案:B 单选题7.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 单选题8.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A 单选题9.进行数据规范化的目的是（）。
A 去掉数据中的噪声B 对数据进行汇总和聚集C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间正确答案:D 单选题10.平均值函数avg()属于哪种类型的度量？A 分布的B 代数的C 整体的D 混合的正确答案:B 单选题11.下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:B 单选题12.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
数据挖掘作业2
数据挖掘作业2数据挖掘作业2：文本分类一、引言文本分类是数据挖掘中的一项重要任务，它的目标是将文本按照预定义的类别进行分类。
本文将介绍文本分类的背景和意义，并详细阐述文本分类的标准格式。
二、背景和意义随着互联网的发展，海量的文本数据被广泛应用于各个领域，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。
而文本分类作为文本数据处理的基础任务，具有重要的实际意义。
通过对文本进行分类，可以帮助人们快速获取所需信息，提高工作效率和决策能力。
三、文本分类的标准格式1. 数据准备在进行文本分类之前，需要准备好标注好类别的文本数据集。
数据集应包含两部分：文本内容和对应的类别标签。
文本内容可以是一段文字、一篇文章或一封邮件等。
类别标签可以是预定义的类别，如“体育”、“科技”、“娱乐”等。
2. 特征提取特征提取是文本分类的关键步骤。
通过将文本转化为可计算的特征向量，可以方便地进行后续的分类操作。
常用的特征提取方法有词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
在选择特征提取方法时，需要考虑文本的语言特点、数据集的规模和分类任务的要求。
3. 数据预处理在进行特征提取之前，需要对原始文本进行预处理。
预处理包括去除停用词、标点符号和数字，进行词干化或词形还原等操作。
预处理的目的是减少噪声和数据维度，提高分类的准确性和效率。
4. 模型选择选择合适的分类模型对文本进行分类。
常用的文本分类模型有朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等。
在选择模型时，需要考虑数据集的规模、特征的稀疏性、分类任务的复杂度等因素。
5. 模型训练和评估使用标注好的文本数据集对选择的模型进行训练，并评估模型的性能。
常用的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1值等。
通过评估模型的性能，可以选择最优的模型或调整模型的参数，提高分类的准确性和泛化能力。
6. 模型应用将训练好的模型应用于未标注的文本数据进行分类。
通过模型的预测结果，可以对未知文本进行分类，实现自动化的文本分类任务。
四、总结文本分类是一项重要的数据挖掘任务，通过对文本进行分类，可以帮助人们快速获取所需信息。
数据挖掘作业2
数据挖掘作业2数据挖掘是一种从大量数据中发现实用信息和模式的过程。
数据挖掘作业2旨在让学生运用数据挖掘技术，分析和挖掘给定数据集中的实用信息和模式。
本次数据挖掘作业2的任务是基于一个电子商务网站的用户行为数据集，通过分析和挖掘数据，了解用户的行为模式和购买意向，进而提供有针对性的推荐策略和市场营销方案。
首先，我们需要对数据集进行预处理。
这包括数据清洗、去除重复数据、处理缺失值等。
通过这些步骤，我们可以确保数据的准确性和完整性。
接下来，我们可以进行数据探索和可视化分析。
利用统计学和可视化工具，我们可以对数据集进行探索，了解用户的行为特征和购买习惯。
例如，我们可以通过绘制柱状图或者饼图来展示用户的购买类别偏好，或者使用散点图来展示用户的浏览时间和购买金额之间的关系。
在数据探索的基础上，我们可以应用数据挖掘技术来挖掘隐藏在数据中的模式和规律。
其中，常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
通过这些技术，我们可以发现用户之间的关联关系、不同用户群体之间的差异以及用户购买意向的预测等。
例如，我们可以利用关联规则挖掘算法，找出用户购买某一商品时，同时购买其他商品的规律。
这可以匡助电子商务网站进行交叉销售和推荐相关商品。
此外，我们可以利用聚类分析算法，将用户分成不同的群体，进而制定针对性的营销策略。
此外，通过分类算法，我们可以预测用户的购买意向，从而提前采取措施，增加用户的转化率。
最后，我们可以根据数据挖掘的结果，提出相应的推荐策略和市场营销方案。
这些策略和方案应该基于对用户行为的深入理解和数据挖掘的结果。
例如，我们可以通过个性化推荐系统，向用户推荐他们可能感兴趣的商品。
或者，我们可以通过优惠券、促销活动等方式，刺激用户的购买欲望。
综上所述，数据挖掘作业2旨在让学生通过对电子商务网站用户行为数据的分析和挖掘，了解用户的行为模式和购买意向，并提供有针对性的推荐策略和市场营销方案。
通过完成这个任务，学生可以提升数据挖掘和分析的能力，并将其应用于实际问题的解决中。
数据挖掘老师安排的作业
课后习题答案第一章：引言(Introduction)1.4数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？(How is a data warehouse different from a database? How are they similar?)p8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。
第二章：数据预处理(Data Preprocessing)2.4 假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组的age 值（以递增序）是：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，25，30，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70。
(Suppose that the data for analysis includes the attribute age. The age values for the data tuples are (in increasing order) 13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45,46, 52, 70.)(a)该数据的均值是什么？中位数是什么？(What is the mean of the data? What is the median?)答:均值=(13+15+16+16+19+20+20+21+22+22+25+25+25+25+30+33+33+35+35+35+35+36+40+45+46+52 +70)/27=29.96中位数应是第14个,即x14=25=Q2。
数据挖掘作业
数据挖掘是一种决策支持的分析过程，是“从大量数据中提取正确的、非平凡的、未知的、有潜在应用价值并最终可为用户理解的模式”。
数据挖掘主要基于人工智能（AI）、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，并进行归纳推理，从中挖掘出潜在的模式，并预测趋势，帮助企业高层决策者做出正确的决策。
数据挖掘的过程是一个高级的处理过程，它首先根据分析的目标，收集需要的数据，从数据仓库或数据集市抽取需要的数据，可以以视图的形式存在，也可以用物理数据集存储；根据实际的经验，为数据挖掘提供的数据最好是预先实例化的，以便提高分析速度。
而后，采用数据挖掘的处理流程进行挖掘，对挖掘所得到的模式进行评估、解释。
最后应用被认为是符合实际和有价值的模式即知识到生产实践中，辅助企业的生产经营决策。
1 矿业中常用的数据挖掘模型矿业中常用的数据挖掘模型有5类，即神经网络模型、模糊聚类模型、回归分析模型、时间序列与周期分析模型、灰色模型。
这些模型各有自己的特点。
神经网络模型主要用于分析和预测，具体说就是根据输入数据进行隐含计算后输出预测数据；模糊聚类模型是对批量数据进行归类分析，主要进行模式分析；回归分析提供建立不同变量之间相关关系的数学表达式（通常为经验公式），并且通过检验计算对所简历的经验公式进行有效性分析，使之能够应用于预测和控制；时间序列与周期分析模型主要通过时间周期分析方法来实现预测、分析的目的；灰色模型主要在原始信息很少的情况下建立模型以进行预测。
1.1 人工神经网络模型人工神经网络（ANN）是一种基于连接机制的人工智能技术。
它试图从微观上解决人类认知功能，以探索认知过程的微观结构，并在网络层次上模拟人类的思维方式和组织形式，她通过合理的样本训练、学习专家的经验、模拟专家的行为，并通过引入非线性转换函数来求解问题、处理数据时存在决策界面统计不出或不准确的现象。
由于ANN具有学习、联想、自组织、记忆和容错等功能，不仅可避免建立复杂的数学模型和进行繁琐的数学推理，而且，对信息不完全的数据（资料）进行ANN模型训练和处理，较之采用常规方法往往能获得较好的结果。
数据挖掘作业2
数据挖掘作业2一、任务背景数据挖掘是一项重要的技术，它可以匡助我们从大量的数据中发现有价值的信息和模式。
本次数据挖掘作业2的任务是基于给定的数据集，运用数据挖掘算法进行数据分析和模式发现。
二、数据集介绍本次任务使用的数据集是关于电子商务网站用户行为的数据集。
该数据集包含了用户在网站上的点击、浏览、购买等行为数据，以及用户的个人信息和购买记录。
数据集中的字段包括用户ID、会话ID、时间戳、页面类型、购买行为等。
三、数据预处理在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理，以保证数据的质量和可用性。
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。
1. 数据清洗数据清洗是指对数据集中的噪声、缺失值和异常值进行处理。
我们可以使用各种方法来处理这些问题，如删除含有缺失值的样本、填补缺失值、删除异常值等。
2. 数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行后续的数据挖掘分析。
在本次任务中，我们可以将用户行为数据和用户个人信息数据进行关联，以获取更全面的信息。
3. 数据变换数据变换是指将原始数据转换为适合进行数据挖掘分析的形式。
在本次任务中，我们可以进行数据标准化、数据离散化、数据归一化等操作，以便于后续的算法处理。
4. 数据规约数据规约是指将数据集进行简化，以便于挖掘出实用的模式。
在本次任务中，我们可以使用抽样、维度规约等方法来减少数据的复杂性和计算量。
四、数据挖掘算法选择根据任务的要求，我们需要选择合适的数据挖掘算法来进行分析和模式发现。
常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于发现数据集中的频繁项集和关联规则的方法。
通过分析用户的购买行为，我们可以挖掘出用户购买的商品之间的关联规则，从而为商家提供推荐策略。
2. 分类算法分类算法是一种用于将数据分为不同类别的方法。
通过分析用户的个人信息和购买行为，我们可以构建分类模型，预测用户的购买意向或者判断用户的忠诚度。
《数据挖掘》课程作业任务答案解析
浙江大学远程教育学院《数据挖掘》课程作业答案第一章引言一、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）一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、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）Web挖掘一般包括以下步骤：数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量)数据集成将数据存入数据仓库建立数据立方体选择用来进行数据挖掘的数据数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）展现挖掘结果将模式或者知识应用或者存入知识库（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。
第二章认识数据一、填空题（1）5/13(2）极差、分位数、四分位数、百分位数、四分位数极差和标准差（3）出落在至少高于第三个四分位数或低于第一个四分位数1.5×IQR处的值二、单选题（1）C；（2）C；三、简答题（1）什么是基于像素的可视化技术？它有什么缺点？答：对于一个m维数据集，基于像素的可视化技术在屏幕上创建m个窗口，每维一个。
记录的m个维值映射到这些窗口对应位置上的m个像素。
像素的颜色反映对应的值。
基于像素的可视化技术的缺点：难以呈现多维空间的数据分布，不显示数据子空间中是否存在稠密区域。
数据挖掘作业
一．数据挖掘技术的主要方法及功能从不同的角度看, 数据挖掘技术有多种分类方法, 如根据发现的知识种类分类, 根据挖掘的数据库类型分类, 根据挖掘方法分类, 根据挖掘的途径分类, 根据所采用的技术分类等等。
1 目前常用的数据挖掘技术的主要内容包括如下1)决策树方法。
利用信息论中的互信息( 信息增益) 寻找数据库中具有最大信息量的字段, 建立决策树的一个结点, 再根据字段的不同取值建立树的分支;在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的过程, 即可建立决策树。
国际上最有影响和最早的决策树算法是Quiulan 研制的ID3 方法, 数据库越大它的效果越好。
此后又发展了各种决策树方法, 如IBLE 方法使识别率提高了10% 。
2)神经网络方法。
它模拟人脑神经元结构, 以MP 模型和Hebb 学习规则为基础,用神经网络连接的权值表示知识, 其学习体现在神经网络权值的逐步计算上。
目前主要有3 大类多种神经网络模型。
前馈式网络。
它以感知机、反向传播模型、函数型网络为代表, 可用于预测、模式识别等方面。
反馈式网络。
它以Ho pf ield 的离散模型和连续模型为代表, 分别用于联想记忆和优化计算。
自组织网络。
它以ART 模型、Koholon 模型为代表, 用于聚类。
3)覆盖正例排斥反例方法。
它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。
首先在正例集合中任选一个种子, 到反例集合中逐个比较, 与字段取值构成的选择子相容则舍去, 相反则保留。
按此思想循环所有正例种子, 将得到正例的规则( 选择子的合取式) 。
比较典型的算法有Michalski 的AQ11 方法、洪家荣改进的AQ 15 方法以及他的AE5 方法。
4)粗集( Rough Set ) 方法。
在数据库中, 将行元素看成对象, 列元素看成属性( 分为条件属性和决策属性) 。
等价关系R 定义为不同对象在某个( 或几个) 属性上取值相同, 这些满足等价关系的对象组成的集合称为该等价关系R 的等价类。
数据挖掘大作业
数据挖掘大作业1. 简介数据挖掘是一项重要的技术，它通过挖掘大型数据集中的隐藏信息和模式，帮助我们发现有价值的知识和洞察力。
本文档将介绍数据挖掘大作业的目标、背景和方法。
2. 目标本次数据挖掘大作业的目标是从给定的数据集中分析和提取有关某项主题的相关信息。
我们将利用数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的模式和规律，并通过数据可视化的方式呈现出来。
3. 背景数据挖掘是一项复杂而多样化的领域，它可以应用于各种领域和行业。
通过数据挖掘，我们可以从海量数据中获得有用的洞察力，以便做出更好的决策和预测。
4. 方法在进行数据挖掘大作业时，我们将采取以下步骤：- 数据收集：收集与主题相关的数据，并确保数据的质量和准确性。
- 数据预处理：对数据进行清洗、去重、填充缺失值等预处理操作，以保证后续分析的准确性。
- 特征工程：根据问题的需要，对数据进行特征选择、转换和抽取，以提取最有用的特征。
- 模型选择：选择适当的数据挖掘模型，如聚类、分类、预测等，以实现我们的目标。
- 模型评估：对选定的模型进行评估和优化，确保模型的性能和准确性。
- 结果展示：将挖掘到的信息和洞察力进行可视化展示，以便更好地理解和传达。
5. 结论本次数据挖掘大作业将通过上述步骤来实现我们的目标，并且我们将采用合适的数据挖掘技术和方法来发现隐藏在数据中的知识和模式。
通过这次作业，我们将进一步提升我们的数据分析和挖掘能力，并为未来的决策和预测提供有价值的支持。
以上是关于数据挖掘大作业的简介，希望能对您有所帮助。
如有任何问题，请随时与我们联系。
谢谢！注：此文档为简要介绍，具体细节和步骤将根据实际情况进一步规划和执行。
该数据挖掘文档是高校必做的题目的精华版本,附准确,详细的答案数据挖掘作业 答案
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。
打工23从数据挖掘大作业题目及要求
打工23从数据挖掘大作业题目及要求打工23 从数据挖掘大作业题目及要求数据挖掘是一项重要的技术，它可以将大量的数据转化为有用的信息，帮助我们更好地理解和管理现实世界。
在大学的计算机系学习数据挖掘技术，理论知识让我们了解挖掘规律的方法，而实际练习则可以让我们更好地掌握和运用这些知识。
一次优秀的数据挖掘大作业，既可以测试我们在理论方面的掌握程度，也可以帮助我们更好地锻炼实际操作能力。
打工23，是我们本学期的数据挖掘大作业题目。
本次考核的主要目的是通过对现实生产的数据的分析，了解不同类型企业或行业的特点和规律，为企业管理和决策提供支持和参考。
在这一基础上，我将从作业的要求、难点和解题思路等几个方面，逐一分析和总结。
一、作业要求1、数据源本次数据挖掘大作业所使用的数据源是指南针数据库，并且该数据源内部数据为一定范围内不同阶段的公司上市信息数据、公司经营数据、利润数据、发行尽调报告数据和财务数据等关于不同公司的数据，数据类型包括企业的基本信息、财务信息、股权结构、募资情况、私募股权投资信息等。
该数据源有多个数据表，需要从中挑选符合作业要求的数据表和指标，用以进行挖掘。
2、题目要求基于所选取的数据表和指标，设计并实现以下两个数据挖掘主题：主题一：中小企业融资情况分析主题二：上市公司估值分析对于两个主题，要求实现数据的获取、清洗、转换和挖掘等工作，最终得出相应的结论和分析报告，同时也可以根据需要、情况，增加相应的其他主题。
二、难点分析1、数据清洗在使用数据源时，由于其数据的范围广泛、类型繁多，有时候会出现一些缺失、异常或重复数据。
这时候就需要进行可靠性和有效性的处理，要保证数据的质量可信。
2、模型选择在选取合适的数据模型方面，需要根据分析主题的不同要求，选择合适的模型。
对于主题一而言，我们选择Logistic回归模型，而在主题二中则需要选择合适的对数回归模型。
这需要对业务领域有一定的理解和把握。
3、报告撰写除了数据分析，还需要撰写相应的报告。
数据挖掘作业2
数据挖掘作业2数据挖掘作业2：预测用户购买行为1. 引言在电子商务领域，了解用户的购买行为对于企业制定营销策略和提高销售业绩至关重要。
数据挖掘技术可以帮助企业从大量的用户数据中发现隐藏的模式和规律，进而预测用户的购买行为。
本文将使用数据挖掘技术，基于给定的用户购买历史数据，建立一个预测模型，以预测用户是否会购买某个产品。
2. 数据收集与预处理为了建立预测模型，我们首先需要收集用户的购买历史数据。
数据可以包括用户的基本信息（如性别、年龄、地区等）和购买记录（如购买时间、购买金额等）。
在收集到数据后，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和重复值等；数据集成将多个数据源进行整合；数据变换可以对数据进行归一化、标准化或离散化处理；数据规约可以通过抽样或维度约简等方法减少数据的规模。
3. 特征选择与提取特征选择是从大量的特征中选择出对于预测目标有用的特征。
我们可以使用相关性分析、信息增益、卡方检验等方法进行特征选择。
特征提取是通过对原始数据进行变换，从中提取出新的特征。
常用的特征提取方法包括主成分分析、因子分析和独立成分分析等。
在本任务中，我们可以根据用户的购买历史数据提取出一些特征，如用户的购买频次、购买金额的平均值和方差等。
4. 模型选择与建立在数据预处理和特征提取完成后，我们可以选择适合的预测模型进行建立。
常用的预测模型包括决策树、支持向量机、神经网络和朴素贝叶斯等。
在本任务中，我们可以使用逻辑回归模型进行建模。
逻辑回归模型是一种分类模型，可以将输入特征映射到一个概率值，表示用户购买的可能性。
在建立模型时，我们需要将数据集分为训练集和测试集，用训练集训练模型，并用测试集评估模型的性能。
5. 模型评估与优化在模型建立完成后，我们需要对模型进行评估和优化。
常用的模型评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
我们可以使用交叉验证方法对模型进行评估，通过调整模型的参数和特征，进一步优化模型的性能。
数据挖掘作业2
数据挖掘作业2数据挖掘作业2：基于用户评论的情感分析一、引言情感分析是数据挖掘领域中的一项重要任务，旨在通过分析文本中的情感倾向，了解用户对特定产品、服务或事件的态度和情感。
本文旨在通过数据挖掘技术，基于用户评论进行情感分析，以提供有关特定产品的情感洞察。
二、数据收集与预处理为了进行情感分析，需要收集包含用户评论的数据集。
本次作业中，我们选择了一款名为“XYZ手机”的产品作为研究对象。
我们从多个在线购物平台上获取了大量用户对该手机的评论数据。
在数据预处理阶段，我们首先进行了文本清洗，去除了评论中的特殊字符、标点符号和数字。
然后，我们对评论进行了分词处理，将每个评论划分为一个个独立的词语。
接着，我们使用停用词表对分词结果进行了过滤，去除了常见的无意义词语。
最后，我们对分词后的评论进行了词性标注，以便后续的特征提取和情感分析。
三、特征提取在情感分析中，特征提取是一个关键步骤。
我们通过以下两种方法提取了评论中的特征：1. 词袋模型：将每个评论看作一个文档，统计每个词语在整个数据集中的出现频率，并将其作为特征表示。
通过构建一个词袋矩阵，我们得到了每个评论的特征向量。
2. TF-IDF模型：考虑到一些词语在整个数据集中的普遍出现并不能提供有效的情感信息，我们使用了TF-IDF模型来调整特征权重。
TF-IDF模型通过计算词语在文档中的频率和在整个数据集中的逆文档频率，得到了每个词语的权重。
四、情感分类在情感分类阶段，我们使用了机器学习算法来对评论进行情感分类。
我们选择了支持向量机（SVM）作为分类器，采用了交叉验证的方法来评估分类器的性能。
在训练阶段，我们使用了80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。
我们将特征向量作为输入，将评论的情感标签（正面或负面）作为输出。
通过训练SVM分类器，我们得到了一个能够对新评论进行情感分类的模型。
五、结果与分析经过训练和测试，我们得到了一个具有较高准确度的情感分类模型。
数据挖掘作业
数据挖掘作业作业⼀：1. 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)Yahoo!通过对⽤户使⽤⾏为的意外模式分析，发现在每次会话中，⼈们阅读邮件和阅读新闻的⾏为之间存在很强的相关关系。
Yahoo!电⼦邮箱产品⼩组验证了这种关系的影响：在⼀组测试⽤户的邮箱⾸页上显⽰⼀个新闻模块，其中的新闻标题被醒⽬显⽰。
⽤户的流失率显著下降，实际上，在这次试验中，最弱的⼀组流失率下降了40%！于是Yahoo!⽴刻开发并完善了新闻模块，并嵌⼊Yahoo!电⼦邮箱的⾸页，到现在，上亿的消费者都可以看到并使⽤这种产品。
可见，数据挖掘对商务的成功是⾄关重要的。
2)该商务应⽤了关联规则数据挖掘功能。
3)⽤于数据或信息检索的数据查询处理不具有发现关联规则能⼒。
同样，简单的统计分析不能处理⼤量的数据。
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：关联规则挖掘的例⼦：如果顾客买了尿⽚与⽜奶，他很可能买啤酒。
把啤酒放在尿⽚的附近。
序列模式分析的例⼦：买了喷墨打印机的的顾客中，80%的⼈三个⽉后⼜买了墨盒。
分类数据挖掘功能的例⼦：信⽤卡发放聚类数据挖掘功能的分析：⼈脸识别孤⽴点分析的例⼦：信⽤卡公司需要检测⼤量的⽀付⾏为。
可以利⽤⽀付⾏为中的地点、⽀付类型以及⽀付频率等信息检测出孤⽴点。
3. 与挖掘少量数据相⽐，挖掘海量数据的挑战有哪些？答：1)规模⼤⾼效算法, 并⾏处理2)⾼维特性导致搜索空间指数级的增长，维度约减3)过拟合因过分强调对训练样本的效果导致过度拟合，使得对未知预测样本效果就会变差4)动态、缺失、噪⾳数据5)领域知识的运⽤6)模式的可理解性2.4 假设医院对18个随机挑选的成年⼈检查年龄和⾝体肥胖，得到如下结果：(a) 计算age 和%fat 的均值、中位数和标准差。
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1.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A 简洁性B 确定性C 实用性D 新颖性正确答案:B单选题2.哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？A 上卷B 下钻C 切块D 转轴正确答案:A单选题3.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单选题4.下列哪个描述是正确的？A 分类和聚类都是有指导的学习B 分类和聚类都是无指导的学习C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习正确答案:C5.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B单选题6.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
A 单维关联规则B 多维关联规则C 混合维关联规则D 不是一个关联规则正确答案:B单选题7.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单选题8.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A单选题9.进行数据规范化的目的是（）。
A 去掉数据中的噪声B 对数据进行汇总和聚集C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间正确答案:D单选题10.平均值函数avg()属于哪种类型的度量？A 分布的B 代数的C 整体的D 混合的正确答案:B单选题11.下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:B单选题12.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单选题13.支持度(support)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A 实用性B 确定性C 简洁性D 新颖性正确答案:A单选题14.以下哪个范围是数据仓库的数据库规模的一个合理范围？A 1－100MB 100M－10GC 10－1000GD 100GB－数TB正确答案:D单选题15.下面那种数据挖掘方法可以用来检测孤立点?A 概念描述B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:C单选题16.字段Hair_color = {auburn, black, blond, brown, grey, red, white}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:A单选题17.下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:C单选题18.哪种数据变换的方法将数据沿概念分层向上汇总？A 平滑B 聚集C 数据概化D 规范化正确答案:C单选题19.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单选题20.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单选题21.下面的数据操作中，哪些操作不是多维数据模型上的OLAP操作？A 上卷(roll-up)B 选择(select)C 切片(slice)D 转轴(pivot)正确答案:B单选题22.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？A 空间填充曲线B 散点图矩阵C 平行坐标D 圆弓分割正确答案:B单选题23.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单选题24.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单选题25.数据归约的目的是（）。
A 填补数据种的空缺值B 集成多个数据源的数据C 得到数据集的压缩表示D 规范化数据正确答案:C单选题26.数据的噪声是指（）。
A 孤立点B 空缺值C 测量变量中的随即错误或偏差D 数据变换引起的错误正确答案:C单选题27.存放最低层汇总的方体称为（）。
A 顶点方体B 方体的格C 基本方体D 维正确答案:C单选题28.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单选题29.以下哪种聚类方法可以发现任意形状的聚类？A 划分的方法B 基于模型的方法C 基于密度的方法D 层次的方法正确答案:C单选题30.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单选题31.以下哪个指标不是表示对象间的相似度和相异度？A Euclidean距离B Manhattan距离C Eula距离D Minkowski距离正确答案:C单选题32.字段Size = {small, medium, large}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:C单选题33.根据关联分析中所处理的值类型，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则和量化关联规则B 单维关联规则和多维关联规则C 单层关联规则和多层关联规则D 简答关联规则和复杂关联规则正确答案:A单选题34.（）通过将属性域划分为区间，从而减少给定连续值的个数。
A 概念分层B 离散化C 分箱D 直方图正确答案:B多选题35.OLAP系统和OLTP系统的主要区别包括（）。
A OLTP系统主要用于管理当前数据，而OLAP系统主要存放的是历史数据B 在数据的存取上，OLTP系统比OLAP系统有着更多的写操作C 对OLTP系统上的数据访问量往往比对OLAP系统的数据访问量要大得多D OLAP系统中往往存放的是汇总的数据，而OLTP系统中往往存放详细的数据正确答案:ABD多选题36.Apriori算法所面临的主要的挑战包括（）。
A 会消耗大量的内存B 会产生大量的候选项集C 对候选项集的支持度计算非常繁琐D 要对数据进行多次扫描正确答案:BCD多选题37.下列哪些是数据变换可能涉及的内容？A 数据压缩B 数据概化C 维归约D 规范化正确答案:BD多选题38.下面哪些问题是我们进行数据预处理的原因？A 数据中的空缺值B 噪声数据C 数据中的不一致性D 数据中的概念分层正确答案:ABC多选题39.以下哪些是数据仓库的主要应用？A 信息处理B 互联网搜索C 分析处理D 数据挖掘正确答案:ACD多选题40.根据关联分析中所涉及的数据维，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则B 单维关联规则C 多维关联规则D 多层关联规则正确答案:BC多选题41.数据清理的目的是处理数据中的（）。
A 空缺值B 噪声数据C 不一致数据D 敏感数据正确答案:ABC多选题42.从结构的角度看，数据仓库模型包括以下几类（）。
A 企业仓库B 数据集市C 虚拟仓库D 信息仓库正确答案:ABC多选题43.根据关联分析中所涉及的抽象层，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则B 单层关联规则C 多维关联规则D 多层关联规则正确答案:BD多选题44.数据仓库的三层架构主要包括以下哪三部分？A 数据源B 数据仓库服务器C OLAP服务器D 前端工具正确答案:BCD多选题45.以下哪些原因可能引起空缺值？A 设备异常B 命名规则的不一致C 与其他已有数据不一致而被删除D 在输入时，有些数据因为得不到重视而没有被输入正确答案:ACD加入错题集关闭窗体底端。