数据挖掘 主题：第六章作业
数据挖掘作业讲解
《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。
大数据概论(专,2020春)_第六章测试——单选题0
B.没有被多次引用的页面
C.页面的重要性无法传递
D.被非重要的页面引用的页面
答案:A
5.Web应用挖掘中最有效而且简单的分析方法是
A.数据挖掘
B.点击流分析
C.结构分析
D.内容分析
答案:B
6.Hadoop生态系统中，集群的资源管理系统是（）
A.YARN
A.微软 B.阿里巴巴 C. D.谷歌 答案:D
13.下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是（ ）
A.曲线图
B.饼状图
C.柱状图
D.网络图
答案:D
14.支撑大数据业务的基础是（ ）。
A.数据硬件
B.数据科学
C.数据应用
D.数据人才
答案:C
15.下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（ ）
D.互联网
答案:D
9.智慧城市的智慧之源是（ ）
A.云计算
B.物联网
C.数字城市
D.大数据
答案:D
10.假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人和肺癌就是（ ）关系，而吸烟和肺癌则是
C.因果相关
D.因果并列
答案:C
B.HDFS
C.STORM
D.MAPREDUCE
答案:A
7.Hadoop提供的MapReduce的编程方式中，（）是最原始的方式
A.HadoopStreaming
B.Java
C.PHP
D.HadoopPipes
答案:B
8.大数据的起源是（ ）
A.金融
B.公共管理
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第6章 数据挖掘应用案例
6 . 1 电力行业采用聚类方法进行主变油温分析
第六章 数据挖掘应用案例
需求背景及采用的大数据分析方法
• 把正常运行油温分成几个区间段，分析各区间段的油温出现次数分布，并计算出该区间 段的油温次数分布中心点。而根据中心点的偏离程度即阈值作为设备异常的预判是有较 大参考价值的。
• 采用聚类K-Means分析方法 • 在Spark集群上实现
6.2 银行信贷评价
第六章 数据挖掘应用案例
神经网络（NN），就是构建一个含有输入层、输出层和隐含层的模型，其中隐含 层可以有多层，这组输入和输出单元相互连接，单元之间的每个连接都设置一个权 重。输入层中神经元数目根据数据集中的属性数目确定，输出层为一个神经元，经 过训练，设定迭代次数和误差及求出每个神经元的权重，确定模型，对输入数据进 行预测。
17/11/07 23:15:38 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 0.2 1000 0.2 900 0.2 1050 0.4 1500 0.4 1450 0.4 1530 0.6 2500 0.6 2430 0.6 2520 0.8 2000 0.8 1960 0.8 2030 1.0 1200 1.0 1160 1.0 1230
大数据应用人才培养系列教材
数据挖掘基础
大数据应用人才培养系列教材
第六章 数据挖掘应用案例
6.1电力行业采用聚类方法进行主变油温分析 6.2 银行信贷评价 6.3 指数预测 6.4 客户分群的精准智能营销 6.5 使用WEKA进行房屋定价 习题
《文本数据挖掘》教学大纲
文本数据挖掘教学大纲课程名称：文本数据挖掘学分：2总学时：32 理论学时：24 实验学时：8先修课程：数据库原理与应用、Python高级语言编程、数据结构适用专业: 数据工程专业开课学期：第六学期01课程性质、定位和教学目标课程性质：文本数据挖掘是数据工程专业的必修课程，本课程以文本数据挖掘为主要内容，讲述实现文本数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的文本数据挖掘模型。
课程定位：“文本数据挖掘技术导论”是针对数据工程专业的专业技术课程，同时也是该专业的核心课程，也是本专业创业创新教育课程。
在学生专业培养中起到至关重要的作用。
教学目标：通过“文本数据挖掘技术导论”课程的教学，使学生理解文本数据挖掘的基本概念和方法，学习和掌握中的文本数据挖掘的经典方法。
使学生能够借助Python高级语言编程工具进行具体文本数据的挖掘分析。
02教学内容与要求第一章绪论【教学目的与要求】了解文本挖掘研究背景、意义及国内外研究现状，掌握文本挖掘的概念，了解文本挖掘主要研究领域，了解文本挖掘在制药企业应用案例。
【教学内容】1.1 文本挖掘研究背景及意义1.2 文本挖掘的国内外研究现状1.3 文本挖掘概述1.4 文本挖掘的过程1.5 文本挖掘在制药企业应用案例【教学重点与难点】重点：文本挖掘研究背景、意义国内外研究现状、文本挖掘概念难点：文本挖掘的过程【教学手段】利用网络环境、多媒体课件，案例教学、实理一体化教学方法等【课后作业】1. 文本挖掘与数据挖掘有何联系和区别？2. 目前文本挖掘的领域主要涉及到哪些？第二章文本切分及特征词选择【教学目的与要求】掌握文本数据采集的常用方法、了解中文语料库与词典，熟练掌握文本切分和文本特征词选择的方法，熟练掌握Python Jieba分词模块及其用法。
【教学内容】2.1 文本数据采集2.2 语料库与词典简介2.3 文本切分2.4 文本特征词选择2.5 Python Jieba分词模块及其用法【教学重点与难点】重点：文本切分、文本特征词选择、Python Jieba分词模块及其用法难点：Python Jieba分词模块及其用法【教学手段】利用网络环境、多媒体课件，案例教学、实理一体化教学方法等【课后作业】1 利用现代汉语语料库进行一段中文文本的汉语分词、词性自动标注、字频统计和词频统计。
简述说明数据挖掘的步骤。
简述说明数据挖掘的步骤。
数据挖掘的步骤第一章：引言数据挖掘是一种通过发现和分析大量数据中潜在规律和模式来提取有价值信息的过程。
它在各个领域中都扮演着重要角色，帮助人们做出决策、预测趋势和优化业务流程。
本文将详细介绍数据挖掘的步骤，并阐述每个步骤的核心内容。
第二章：问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确定义需要解决的问题。
这个步骤的关键是准确理解业务需求，并将其转化为可量化的问题。
例如，一个电商公司想提高销售额，问题定义可以是“预测某个产品的销售量”。
第三章：数据收集与整理在数据挖掘的过程中，数据的质量和可用性至关重要。
因此，在进行数据收集之前，需要确定需要的数据类型和数据来源。
然后，通过各种方法，如网络爬虫或调查问卷，收集所需数据。
接下来，对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
第四章：数据探索与可视化在数据整理完成后，需要对数据进行探索和可视化分析。
通过使用统计方法和数据可视化工具，可以从数据中发现潜在的关联、趋势和异常值。
这能够帮助我们更好地理解数据，并为后续的模型建立提供指导。
第五章：特征选择与特征工程在进行数据挖掘之前，需要选择合适的特征进行建模。
特征选择是指从大量的特征中选择最相关和最有用的特征。
而特征工程则是对原始特征进行变换和组合，以提取更多的信息。
通过这两个步骤，可以减少维度灾难的影响，并提高模型的准确性和可解释性。
第六章：模型选择与训练在数据预处理完成后，需要选择合适的模型进行训练。
根据问题的特性和数据的类型，可以选择不同的机器学习算法，如决策树、神经网络和支持向量机等。
通过训练数据，模型可以学习到数据的模式和规律，并用于未知数据的预测和分类。
第七章：模型评估与调优在模型训练完成后，需要对模型进行评估和调优。
通过使用评估指标，如准确率、召回率和F1分数等，可以评估模型的性能。
如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数、增加训练数据或改进特征工程等方法进行调优，以提高模型的准确性和泛化能力。
数据仓库与数据挖掘技术 第六章 决策树
第6章决策树方法6.1信息论的基本原理6.1.1信息论原理6.1.2互信息的计算1. 定义2. 出现概率3. 条件概率4. 子集概率5. 子集条件概率6. 信息熵7. 互信息6.2常用决策树算法6.2.1ID3算法1. 基本思想数据仓库与数据挖掘技术图6-1ID3决策树2. 主算法数据仓库与数据挖掘技术图6-2ID3算法流程3. 建树算法4. 实例计算6.2.2C4.5算法1. 信息增益比例的概念2. 连续属性值的处理3. 未知属性值的处理4. 规则的产生5. 案例计算数据仓库与数据挖掘技术图6-3天气结点及其分支图6-4C4.5算法形成的决策树数据仓库与数据挖掘技术6.3决策树剪枝6.3.1先剪枝6.3.2后剪枝6.4由决策树提取分类规则6.4.1获得简单规则图6-5决策树6.4.2精简规则属性数据仓库与数据挖掘技术6.5利用SQL Server 2005进行决策树挖掘6.5.1数据准备6.5.2挖掘模型设置6.5.3挖掘流程图6-6选择数据挖掘技术数据仓库与数据挖掘技术图6-7选择数据源视图图6-8指定表类型数据仓库与数据挖掘技术图6-9指定定型数据图6-10指定列的内容和数据类型图6-11完成数据挖掘结构的创建数据仓库与数据挖掘技术6.5.4挖掘结果分析图6-12挖掘得到的“次级”决策树图6-13挖掘得到的依赖关系图数据仓库与数据挖掘技术图6-14“余额”结点的依赖关系图图6-15与“余额”结点链接强度最强结点示意图数据仓库与数据挖掘技术6.5.5挖掘性能分析图6-16列映射图数据仓库与数据挖掘技术图6-17属性“次级”的预测提升图习题61. 概率分布［0:0625;0:0625;0:125;0:5］的熵是多少？2. 汽车保险例子。
假定训练数据库具有两个属性: 年龄和汽车的类型。
年龄——序数分类。
汽车类型——分类属性。
类——L: 低(风险)，H: 高(风险)。
使用ID3算法做出它的决策树。
数据仓库与数据挖掘(山东联盟)智慧树知到答案章节测试2023年济南大学
绪论单元测试1.数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。
（）A:错B:对答案:B第一章测试1.图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。
（）A:错B:对答案:B2.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
( )A:对B:错答案:A3.DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。
（）A:错B:对答案:B4.建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？( )A:建模描述B:预测建模C:寻找模式和规则D:根据内容检索答案:B5.以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？( )A:矿产挖掘B:统计C:计算机组成原理D:人工智能答案:BD第二章测试1.下面哪个不属于数据的属性类型：( )A:区间B:标称C:序数答案:D2.在上题中，属于定量的属性类型是：( )A:序数B:标称C:相异D:区间答案:D3.只有非零值才重要的二元属性被称作：( )A:离散属性B:对称属性C:非对称的二元属性D:计数属性答案:C4.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： ( )A:包装B:抽样C:嵌入D:过滤答案:B5.离群点可以是合法的数据对象或者值。
（）A:对B:错答案:A第三章测试1.下面哪些属于可视化高维数据技术 ( )A:矩阵B:散布图C:Chernoff脸D:平行坐标系E:星形坐标答案:ACDE2.下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( )A:变量代换B:估计遗漏值C:离散化D:聚集答案:B3.联机分析处理包括以下哪些基本分析功能？ ( )A:分类C:切块D:聚类E:转轴答案:BCE4.检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测。
A:密度B:邻近度C:聚类技术D:统计方法答案:D5.离散属性总是具有有限个值。
（）A:错B:对答案:A第四章测试1.数据仓库系统的组成部分包括数据仓库，仓库管理，数据抽取，分析工具等四个部分. ( )A:对B:错答案:B2.数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OLAP （）A:对B:错答案:B3.下面列出的条目中，哪些是数据仓库的基本特征： ( )A:数据仓库是面向事务的B:数据仓库的数据是反映历史变化的C:数据仓库的数据是集成的D:数据仓库是面向主题的E:数据仓库的数据是相对稳定的答案:BDE4.以下各项均是针对数据仓库的不同说法，你认为正确的有（）。
数据挖掘导论 第六章 中文答案
第六章数据挖掘导论1。
对于每个下列问题,提供一个关联规则的一个例子从市场购物篮域,满足下列条件。
同样,这些规则是主观地描述是否有趣。
(一)一个规则,具有较高的支持和高的信心。
答:牛奶−→面包。
这种明显的规则往往是无趣的。
(b)规则,有相当高的支持,但信心不足。
答:牛奶−→金枪鱼。
而出售金枪鱼和牛奶可能是高于阈值,并不是所有的事务,包含牛奶也包含金枪鱼。
这种低规则往往是无趣的。
(c)一个规则,低的支持和信心不足。
答:食用油−→洗衣粉。
如此低的信心规则往往是无趣的。
(d)规则,低支持和高的信心。
答:伏特加−→鱼子酱。
这样的规则往往是有趣的2。
考虑到数据集显示于表格6.1。
(一)计算支持项集{ e },{ b、d },{ b、d、e }通过治疗每个事务ID作为一个市场购物篮。
答:(b) Use the results in part (a) to compute the confidence for the association rules {b, d} −→{e} and {e} −→{b, d}. Is confidence a symmetric measure?c、重复部分(一)通过将每个客户ID作为一个市场购物篮。
每个项目应被视为一个二进制变量(1如果一个项目出现在至少有一个交易购买的顾客,和0否则。
)de 没有明显关系s1,s2,c1和c2所以c2有最低的置信度4、因为年代(A,B,C)≤年代(A,B)和max(s(一个),s(B),s(C))≥max(s(一个),s(B)), 因此ζ({ A、B })≥ζ({ A,B,C })。
（b）因为s(A,B,C)≤s(A,B)和最小(s(A,B),s(A,C),s(B,C))≤min(s(一个),s(B),s(C))≤min(s(一个),s(B))、η({ A,B,C })可以大于或小于η({ A、B })。
因此,这些措施是单调。
(一)的最大数量,可以提取关联规则从这个数据(包括规则,零支持)?答:有六项数据集。
第6章 数据挖掘技术2(关联规则挖掘)
求L3。比较候选支持度计数与最小支持度计数得： 项集 I1，I2，I3 I1，I2，I5 支持度计数 2 2
所以 L3=C3 求C4= L3 ∞ L3={I1，I2，I3，I5} 子集{I2，I3，I5} L3,故剪去； 故C4=，算法终止。 结果为L=L1 U L2 U L3
24
19:40
定义5：强关联规则。同时满足最小支持度（min_sup） 和最小可信度（min_conf）的规则称之为强关联规 则 定义6：如果项集满足最小支持度，则它称之为频繁项 集（Frequent Itemset）。
19:40 9
2. 关联规则挖掘过程
关联规则的挖掘一般分为两个过程： （1）找出所有的频繁项集：找出支持度大于 最小支持度的项集，即频繁项集。
由L1 产生C2
项集 支持度 计数 {I1} {I2} {I3} {I4} {I5} 6 7 6 2 2
19:40
19
C2
C2
比较候 支持度 选支持 度计数 4 与最小 4 支持度 1 计数 2
4 2 2 0 1 0
L2
项集 支持度
{I1，I4} {I1，I5} {I2，I3} {I2，I4} {I2，I5} {I3，I4} {I3，I5} {I4，I5}
Apriori是挖掘关联规则的一个重要方法。 算法分为两个子问题： 找到所有支持度大于最小支持度的项集 （Itemset），这些项集称为频繁集 （Frequent Itemset）。 使用第1步找到的频繁集产生规则。
19:40
14
Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法， “K-项集”用于探索“K+1-项集”。 1.首先，找出频繁“1-项集”的集合。该集合 记作L1。L1用于找频繁“2-项集”的集合L2， 而L2用于找L3， 如此下去，直到不能找到“K-项集”。找每个 LK需要一次数据库扫描。
第六章 数据挖掘概述
数据理解
数据准备 数据 建立模型
模型评估
业务理解（Business Understanding） 阶段
确定业务目标：分析项目的背景，从业务视点分析 项目的目标和需求，确定业务角度的成功标准； 项目可行性分析：分析拥有的资源，条件和限制， 风险估计，成本和效益估计； 确定数据挖掘目标：明确确定数据挖掘的目标和成 功标准，数据挖掘的目标和业务目标是不一样的， 前者指技术上的，例如生成一棵决策树等； 提出项目计划：对整个项目做一个计划，初步估计 用到的工具和技术。
主要功能
例2：对比移动电话费月消费额超出1000元的 客户群与移动电话费月消费额低于100元的 客户群。 利用数据挖掘可作出如下描述：移动电 话月消费额超出1000元的客户80％以上年龄 在35－50岁之间，且月收入5000元以上；而 移动电话月消费额低于100元的客户60％以 上要么年龄过大要么年龄过小，且月收入 2000元以下。
数据挖掘与其他科学的关系
数据库系统 统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
算法
其他学科
实施数据挖掘的目的
不再是单纯为了研究，更主要的是为商业决 策提供真正有价值的信息，进而获得利润。 所有企业面临的一个共同问题是：企业数据 量非常大，而其中真正有价值的信息却很少， 因此需要从大量的数据中经过深层分析，获 得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就 像从矿石中淘金一样，数据挖掘也由此而得 名。
数据挖掘的应用
数据分析和决策支持
市场分析和管理 目标市场, 客户关系管理 (CRM), 市场占有量分析, 交 叉销售, 市场分割 风险分析和管理 风险预测, 客户保持, 保险业的改良, 质量控制, 竞争分 析 欺骗检测和异常模式的监测 (孤立点)
数据挖掘与商业智能实战
数据挖掘与商业智能实战第一章：数据挖掘概述数据挖掘是一种从大规模的数据中自动发现隐藏模式、关系和规律的技术。
它结合了机器学习、统计学和数据库技术，可以帮助企业发现有价值的信息，从而支持业务决策和资源优化。
数据挖掘的主要步骤包括问题定义、数据收集和清洗、特征选择和转换、模型构建和评估。
第二章：商业智能基础商业智能是一种通过分析企业内部和外部数据，提供关键指标和业务洞察的方法。
它包括数据仓库、数据集成、分析报告和数据可视化等组成部分。
商业智能的应用可以帮助企业快速准确地了解市场动态、竞争态势，从而制定有效的市场策略和决策。
第三章：数据收集与清洗数据挖掘的第一步是数据收集与清洗。
数据可以来自多个来源，包括企业内部的数据库、外部的市场调研数据、社交媒体数据等。
数据清洗是为了解决数据质量问题，包括去除重复数据、缺失数据的处理、异常点的排查等。
数据清洗的目的是确保后续的数据分析和建模过程的准确性和可靠性。
第四章：特征选择与转换特征选择是指从原始数据中选择最相关、最具预测能力的特征。
特征转换是将原始数据转化为适合特定算法的形式。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。
特征转换方法包括主成分分析、因子分析和线性判别分析等。
通过特征选择和转换，可以降低数据维度，提高模型的简洁性和性能。
第五章：模型构建与评估在数据挖掘中，常用的建模方法包括分类、回归、聚类和关联规则等。
建模过程涉及算法选择、模型训练、模型参数调优和模型评估等步骤。
模型评估的指标包括准确率、召回率、F1值等，可以用来评估模型的性能和稳定性。
通过不断的迭代和优化，可以构建更准确、更可靠的数据挖掘模型。
第六章：商业智能应用案例商业智能的应用场景非常广泛。
以零售行业为例，可以通过分析销售数据和顾客行为数据，获取销售趋势、商品流行度、顾客偏好等信息，从而制定优化的销售策略和促销活动。
在定价方面，可以通过分析市场价格和竞争对手的定价策略，制定合理的定价策略。
微信公众号数据的挖掘与分析
微信公众号数据的挖掘与分析第一章：引言微信公众号已经成为人们获取信息和进行社交的重要平台，不仅可以帮助企业推广品牌和产品，还可以为用户提供实用价值。
随着微信公众号越来越普及，公众号数据的挖掘和分析成为了更为重要的工作。
本文将介绍微信公众号数据的挖掘和分析方法。
第二章：微信公众号数据的获取微信公众号数据的获取主要有两种方式：手动搜集和自动抓取。
手动搜集是指通过人工访问微信公众号并记录数据，这种方法可以获取真实有效的数据。
但是手动搜集的过程费时费力，且容易出错。
自动抓取是指使用爬虫程序在网页上自动获取微信公众号的数据，这种方法可以大大减轻工作量，提高数据采集的效率。
但是需要注意的是，自动抓取有被微信官方封禁的风险。
第三章：微信公众号数据的分析微信公众号数据的分析可以分为以下几个层次：1. 统计分析：通过对微信公众号数据的简单统计，比如访问量和转发量等指标，来评估公众号推广的效果。
2. 情感分析：利用文本挖掘技术对微信公众号文章的情感进行分析，以评估公众号的内容质量和用户体验。
3. 聚类分析：将微信公众号文章按主题或者关键词进行聚类，来发现潜在的用户需求和行为。
4. 数据挖掘：通过机器学习或深度学习技术，挖掘微信公众号数据中的隐藏信息和规律，以支持更深入的分析和决策制定。
第四章：微信公众号数据的应用微信公众号数据的应用范围很广，除了对公众号自身的运营和推广有帮助外，还可以服务于其他领域的研究和应用，比如：1. 垂直领域的资讯服务：通过对微信公众号数据进行分析，可以为用户提供更针对性的资讯服务。
2. 社会热点舆情监测：通过对微信公众号文章的情感分析，可以了解社会上的热点话题和舆情动向。
3. 市场调研和预测：通过对微信公众号数据进行分析，可以快速准确地了解市场的需求和变化趋势，为企业制定合理的战略提供支持。
第五章：微信公众号数据挖掘的风险和挑战微信公众号数据挖掘虽然能够提高数据的价值和效用，但同时也存在着一些风险和挑战，比如：隐私保护、数据质量问题、算法精度等方面。
第六章物流数据库技术与数据挖掘6.
国家级十二五规划教材配套资源
第六章物流数据库技术与数据挖掘
2 空间数据库基础知识
4）数据库总体设计的评定 根据数据库的应用目的和数据内容及使用方式来评价前面三步的设计结果。 5）数据库概念模型的起草
（8）空间数据库设计
将GIS数据库的概念设计起草成正式的文件，作为后面详细设计时参考。
国家级十二五规划教材配套资源
（4）事务控制：事务控制的目的就是保证多用户环境下的数据库的完整性和
一致性。
国家级十二五规划教材配套资源
第六章物流数据库技术与数据挖掘
2 空间数据库基础知识 空间数据库的运行与维护
(1)维护空间数据库的安全性和完整性：需要及时调整授权和密码 ，转储及恢复数据库 (2)监测并改善数据库性能：分析评估存储空间和响应时间 (3)增加新功能：按用户的需要及时扩充功能，满足用户的新需要 。 (4)修改错误：包括程序和数据。
第六章物流数据库技术与数据挖掘
2 空间数据库基础知识
（8）空间数据库设计
用户需求分析过程
现状调查：通过实际调查了解用户的现状及要求
调查内容的组织的分析：对调查的结果进行整理、分析和组织，并提交报告及图件。包括：
现有机构的组织结构图 软件、硬件资源表 专业人员清单 部门功能清单 数据来源清单
第六章物流数据库技术与数据挖掘
2 空间数据库基础知识
（8）空间数据库设计
第三步 逻辑设计
逻辑设计应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择 最合适的空间数据库管理系统。设计逻辑结构时一般要分三步进行：
①将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型
②将转化来的关系、网状、层次模型向特定空间数据库系统支持下的数据模 型转换。
数据挖掘与机器学习教学大纲教案
《数据挖掘与机器学习》教学大纲教案一、课程性质、目的、任务：本课程以数据挖掘和机器学习为主要内容，讲述实现数据挖掘的主要功能、数据挖掘、机器学习算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘与机器学习模型。
本书不仅可以帮助读者了解现实生活中数据挖掘的应用场景，还可以帮助读者掌握处理具体问题的算法，培养学生数据分析和处理的能力。
本课程的主要目的是培养学生的数据挖掘与机器学习的理论分析与应用实践的综合能力。
通过本课程的教学，使学生掌握数据挖掘和机器学习的一般原理和处理方法，能使用机器学习理论解决数据挖掘相关的问题。
本书面向高等院校计算机类、软件工程以及信息管理类专业教学需要，也可作为从事大数据开发和信息管理的相关人员培训教材。
二、课程主要教学内容：本书系统地阐述了数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用，主要内容包括数据挖掘概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型及应用，聚类分析方法与应用，粗糙集方法与应用，遗传算法与应用，基于模糊理论的模型与应用，灰色系统理论与方法，基于数据挖掘的知识推理。
三、课程的教学环节要求：教学环节包括：课堂讲授、案例分析课、讨论课、课后作业。
通过本课程各个教学环节的教学，使学生掌握数据挖掘的基本方法，培养学生的自学能力、动手能力、分析问题和解决问题的能力。
通过本课程的学习，要求学生达到以下要求。
1．了解数据挖掘技术的整体概貌。
2．了解数据挖掘技术的主要应用领域及当前的研究热点问题和发展方向。
3．掌握最基本的概念、算法原理和技术方法。
四、本课程课外学习与修学指导：由于该课程涉及的技术都是目前比较热门的技术，内容复杂，难度较大，且具有很强的理论性和实践性，所以要学好本课程，必须做到理论与实践紧密结合，才能达到较好的学习效果。
要求学生多参阅相关书籍和资料，多上机实验，掌握数据挖掘的基本功能、主要算法及其实现过程。
(完整版)数据挖掘第三版第六章课后习题答案
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数据的应用目的，给出例子。
提出数据质量的其他两个尺度。
答：精确性：描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致。
完整性：描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。
一致性：描述同一实体的同一属性的值在不同的系统或数据集中是否一致。
数据质量依赖于数据的应用。
对于给定的数据库， 两个不同的用户可能有完全不同的评 估。
例如， 市场分析人员可能访问公司的销售事务数据库 (该数据库里面并非是所有的顾客 信息都是可以得到的。
其他数据没有包含在内， 可能只是因为输入时认为是不重要的， 相关 的数据没有记录可能是由于理解错误，或者因为设备故障)， 得到顾客地址的列表。
有些地 址已经过时或不正确，但毕竟还有 80%的地址是正确的。
市场分析人员考虑到对于目标市 场营销而言， 这是一个大型顾客数据库， 因此对该数据库的准确性还算满意， 尽管作为销售 的经理，你发现数据是不正确的。
另外两种度量尺度： 有效性：描述数据是否满足用户定义的条件或在一定的域值范围内。
唯一性：描述数据是否存在重复记录。
3.3 在习题 2.2 中，属性 age 包括如下值(以递增序)： 13、15、16、16、19、20、20、21、 22、 22、22、25、 25、25、25、30、33、33、35、35、35、35、36、40、45、46、 52、70(a) 使用深度为3的箱，用箱均值光滑以上数据。
说明你的步骤，讨论这种技术对给定数据 的效果。
答：划分为(等频的)箱：箱 1：13、15、16、16、 箱 2： 22、25、25、25、 箱 3： 35、35、35、36、 用箱均值光滑： 箱 1： 18、18、18、18、 箱 2： 28.1、 28.1、28.1、 43.78、43.78、43.78、43.78、43.78、43.78、43.7843.78、43.78、43.78 分箱方法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据值，进而去掉“噪声”，即去掉被测量的 变量的随机误差或方差。
第6章习题及答案_客户关系管理
第6章习题及答案_客户关系管理第六章练习题一、选择题：1.要充分了解客户不断变化的需求，必然要求企业与客户之间要有双向的沟通，因此拥有丰富多样的是实现良好沟通的必要条件A 广告宣传B 营销渠道C 产品种类D 服务种类2.对CRM模型来说，建立一个企业级是CRM功能全面实现的基础保障A 数据仓库B 呼叫中心C 数据库D OLAP3.今天，互联网已经成为企业与外界沟通的重要工具，特别是的迅速发展，促使CRM系统与互联网进一步紧密结合A e-MailB 数字证书技术C 数据库技术D 电子商务4.在系统评价中，可作为CRM系统性能评价的重要标准A 功能范围B 含化程度C 易用性D 售后服务5.CRM系统中商业智能的实现是以为基础的A 数据仓库B OALPC 数据库D OLTP6.一个完整的客户管理系统应不具有以下哪个特征A 开发性B 综合性C 集成性D 智能性7.CRM系统中，主要是对商业机遇、销售渠道进行整理A 市场管理B 客户管理C 渠道管理D 销售管理8.＿对客户和市场进行全面分析，从而对市场进行细分，产生高质量策划活动A 市场管理B 客户管理C 渠道管理D 销售管理9. 子系统将销售管理和服务管理的模块结合起来，使一般的业务人员能够向客户提供及时的销售和服务支持A 数据仓库B 呼叫中心C 数据库 DOLAP10.运营型CRM建立在这样一种概念上，在企业成功方面起着很重要的作用。
A 市场管理B 客户管理C 渠道管理D 销售管理11. 是CRM系统的“躯体”，它是整个CRM 系统的基础，可以分析客户和服务提供支持依据A 运营型B 生产型C 分析型D 企业型12. CRM是目前及今后一段时间CRM的主流方向A 运营型B 生产型C 分析型D 企业型13.技术方面看，客户建模主要是通过客户分析或者等方法获得A 人工智能B OALPC OLTPD 数据挖掘14.客户建模功能可以使企业充分利用分析型CRM的能力A 知识处理B 数据处理C 模型处理D 客户关系处理15.数据挖掘可以同共同作用，对数据库或数据仓库中的数据进行有效地操作和处理A 人工智能B OALPC OLTPD 数据挖掘16.eCRM是CRM系统的电子化扩展，是CRM 系统与深入结合的产物A 数据仓库技术B 通信技术C 数据库技术D 网络技术17.eCRM的核心是和中间件A 人工智能B OLAPC 数据仓库D 数据挖掘18.呼叫中心是基于技术的一种新的综合信息服务系统A CITB OLAPC 数据仓库D DM19. 作为首先的通信媒体常常是公司与客户间的第一接触点A 调卷问卷B e-mailC 电话D 电脑20.在新经济条件下，实施战略已经成为现代企业开展经营活动的准则A 客户忠诚B 客户满意C 客户保持D 客户挖掘二、填空题：1.从CRM的功能和应用形式来划分，可以将客户关系管理系统划分成、运行型CRM、分析型CRM、以及基于Web的Ecrm 。
数据挖掘本科课程设计
数据挖掘本科课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解并掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法；2. 学习数据预处理、特征工程、分类、聚类等常见数据挖掘技术；3. 掌握使用数据挖掘工具（如Python、R等）进行实际数据挖掘项目。
技能目标：1. 能够独立进行数据预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等；2. 能够运用特征工程方法提取有效特征，提高模型性能；3. 能够运用分类、聚类等算法建立数据挖掘模型，并对模型进行评估和优化；4. 能够撰写完整的数据挖掘报告，展示项目成果。
情感态度价值观目标：1. 培养学生的数据分析思维，使其具备运用数据挖掘技术解决实际问题的意识；2. 增强学生的团队协作能力，培养良好的沟通与协作精神；3. 激发学生对数据挖掘领域的好奇心，培养其探索未知、勇于创新的科学精神。
本课程针对本科高年级学生，结合数据挖掘学科特点，注重理论与实践相结合。
课程目标旨在使学生在掌握基本理论知识的基础上，具备实际操作能力，并能够运用所学技术解决实际问题。
通过课程学习，培养学生具备较高的数据分析素养，为未来从事相关领域工作奠定基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与原理：包括数据挖掘的定义、任务、应用领域；数据挖掘过程模型；常见的数据挖掘算法简介。
教材章节：第1章 数据挖掘概述2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等方法；数据预处理在实际项目中的应用。
教材章节：第2章 数据预处理3. 特征工程：特征提取、特征选择、特征变换等；特征工程在提高模型性能方面的作用。
教材章节：第3章 特征工程4. 分类算法：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等分类算法；分类算法在实际项目中的应用及性能评估。
教材章节：第4章 分类算法5. 聚类算法：K均值、层次聚类、密度聚类等；聚类算法在实际项目中的应用及性能评估。
教材章节：第5章 聚类算法6. 数据挖掘工具与实践：Python、R等数据挖掘工具的使用；实际数据挖掘项目的案例分析与操作。
数据挖掘 聚类分析(第六章)
❖ 具体过程如表：
m1
m2
K1
K2
2
4
{2,3}
{4,10,12,20,30,11,25}
2.5
16
{2,3,4}
{10,12,20,30,11,25}
3
18
{2,3,4,10}
{12,20,30,11,25}
4.75
19.6 {2,3,4,10,11,12}
{20,30,25}
7
25
{2,3,4,10,11,12}
❖ 2、考虑下一个数据项，把它分配到目前 某个类中或一个新类中。给分配是基于 一些准则的，例如新数据项到目前类的 重心的距离。在这种情况下，每次添加 一个新数据项到一个目前的类中时，需 要重新计算重心的值。
❖ 3、重复步骤2，直到所有的数据样本都 被聚类完毕。
❖ 例如： 设 x1=(0,2),x2=(0,0),x3=(1.5,0),x4=(5,0),X5=(5,2) 假定样本的顺序是：X1,X2,X3,X4,X5, 类间相似度的 阈值水平是s=3。
❖ 聚类结果的质量也取决于它发现隐藏模式的 能力。.
K-均值聚类
❖ K-均值聚类方法是最简单、最常用的使 用使用准则的方法。
❖ K-均值聚类是属于划分方法中的基于质 心技术的一种方法。划分的思路是以k 为参数，把n个对象分为k 个类，以使类 内具有较高的相似度，而类间的相似度 较低。相似度的计算根据一个类中对象 的平均值(被看作类的重心)来进行。
1、第一个样本X1将变成第一个类C1={x1}.x1的坐标就 是重心坐标M1={0，2}。
2、开始分析其他样本。 a)把第2个样本x2和M1比较，距离d为:
d(x2,M1)= 02 22 =2.0<3
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本科生实验报告
实验课程数据挖掘
学院名称信息科学与技术学院
专业名称计算机科学与技术
学生姓名代星
学生学号201413030317
指导教师
实验地点
实验成绩
二〇一六年11月二〇一六年11月
第1章实验内容
使用心脏病患者数据集（CardiologyNumerical.arff）的前两百个实例进行反向传播学习训练，剩余的103个实例作为检验集实例进行模型检验。
改变网络结构和参数，使之达到更为理想的检验及效果。
第2章实验目的
对心脏病患者数据集中的数据用反向传播学习训练方法进行分类，查看分类的效果。
并通过改变网络的结构和参数，使分类效果更加理想。
第3章算法思想
BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。
具体步骤如下：
（1）初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi，rt。
（2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出。
（3）选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。
第4章实验过程
4.1数据准备
从网上下载数据集，生成.csv文件，加载到Weka。
4.2 建立神经网络结构
1、在Weka Explorer中切换到Classify选项卡，单击Classify窗口的Choose 按钮，选择分类器MultilayerPerceptron，即基于BP学习算法的多层前馈神经网络。
2、在Choose按钮右边的文本框点击，打开分类器的属性设置对话框，将GUi 设置为true，使得在训练前，可查看包含神经网络体系结构的GUI界面，并可交互式地修改结构和设置其他参数，且可以在网络训练过程中暂停，进行结构和参数的反复修改。
在属性设置对话框中，设置hiddenLayers为“5,3”，表示有两个隐层，分别有5个和3个隐层节点；设置learning-Rate为0.5，trainingTime 为5000.
3、单击OK按钮，回到Weka Explorer的Classifier窗口，在测试集的选择上题目要求前两百个数据作为实例，最后103个作为检验集，设置Test Options 为Percentage split（取实例个数的百分比作为检验集），并设置为34%满足题目要求。
单击More options按钮，打开Classifier evaluation options对话框，选中Output复选框，以确保在输出中能够看到检验集的分类情况。
4、单击start按钮，开始神经网络的训练过程。
弹出神经网络的GUI界面，单击start按钮，执行训练，并选择accept训练结果。
5、修改参数，重复上述步骤，重新实验，并对比实验结果。
第5章实验结果
实验一：全部作为实例
此实验实例个数为303，分类正确率只有61.3362%，较低。
实验二：前200作为实例，剩余103作为检验集
此实验实例个数为200个，分类正确率为98.5273%，比之前经所有数据全部作为
实例的正确率大大提高，并且按照题意，将此实验作为之后实验的对照。
实验三：只改变隐层为（7,3），其他不变
此实验实例个数为200个，正确率为98.5593%，与上图的隐层的节点数为（5,3）的分类正确率98.5273%相比分类正确率稍稍升高，由此可知节点数要根据需要适当选择。
实验四：只改变learningRate为0.5，其他不变
实例个数为200个，分类正确率为98.5273%，与实验二的学习率为0.3分类正确率相比正确率相同，所以猜想学习率对实验结果影响较小。
3、只改变trainingTime为500，其他不变：
实例个数为200个，分类正确率为98.5273%，与实验二的周期数为5000分类正
确率相同。
第6章结果分析
通过改变参数进行对比试验结果表明，将所有数据的部分作为实例，其他作为检验数据集的实验结果较为准确。
在此实验中改变其它条件对于准确率的影响都不是很大，但是可能是由于输入数据的特殊性造成的，之后的实验中还要更进一步验证。
第7章心得体会
从这次的作业中更加深入的了解神经网络算法以及Weka软件的使用。
实验中经过多次不同实验的对比也了解了不同参数对于实验的影响。