大数据挖掘作业
《大数据分析》期末大作业报告
《大数据分析》期末大作业报告大数据分析期末大作业报告一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据分析已经成为当今社会的热门话题。
大数据分析是指通过对大量数据的收集、存储、处理和挖掘等一系列操作，以获取有价值的信息并进行有效的决策。
本报告旨在通过分析大数据分析的背景、应用领域和挑战等方面，深入探讨大数据分析对于企业和社会的意义和影响。
二、大数据分析的背景1.1 数据爆炸时代的挑战随着互联网的普及和移动设备的普及，全球的数据量呈现爆炸式增长。
人们每天产生的数据量已经达到了以往无法想象的程度。
如何有效地处理这些海量的数据，成为了亟待解决的问题。
1.2 大数据分析的定义和意义大数据分析是指通过对大量数据的收集、存储、处理和挖掘等一系列操作，以获取有价值的信息并进行有效的决策。
大数据分析可以帮助企业和机构发现潜在的商机，提高工作效率和利润。
三、大数据分析的应用领域2.1 商业领域在商业领域，大数据分析可以帮助企业了解客户行为、优化供应链以及改进产品和服务。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者需求，提供个性化的推荐和服务，从而提高用户体验和忠诚度。
2.2 金融领域大数据分析在金融领域也有着广泛的应用。
通过对大量的金融数据进行分析，银行和金融机构可以更好地识别风险，提高风控水平。
同时，大数据分析也可以帮助投资者更好地预测市场走势，从而做出更明智的投资决策。
2.3 医疗领域在医疗领域，大数据分析可以帮助医生提高诊断的准确性，提供更个性化的治疗方案。
通过对大量的患者数据进行分析，医生可以找到治疗某种疾病最有效的方法，并根据患者的特点进行个性化的治疗。
四、大数据分析的挑战3.1 数据安全与隐私问题在大数据分析过程中，数据的安全与隐私问题是一个非常重要的方面。
大量的敏感数据被收集和分析，如果不加以适当的保护，很容易泄露个人隐私，甚至导致身份盗窃等问题。
3.2 数据质量问题大数据分析的结果往往受到数据质量的影响。
数据的准确性和完整性对于分析结果的准确性和可靠性至关重要。
《第12课 走近大数据》作业设计方案-初中信息技术浙教版20七年级上册自编模拟
《走近大数据》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在帮助学生了解大数据的基本概念和特点，熟悉大数据技术的应用领域，并掌握一些基本的数据处理和分析方法。
通过实践操作，培养学生的信息技术素养和解决问题的能力。
二、作业内容1. 阅读资料：学生需要阅读关于大数据的介绍性资料，了解大数据的基本概念、特点、应用领域等。
阅读资料可以通过在线阅读或纸质阅读的方式完成。
2. 小组讨论：学生以小组为单位，围绕大数据的应用领域展开讨论，每个小组选择一个具体的大数据应用案例进行分析。
讨论过程中，学生需要用PPT记录讨论过程和结果，PPT要求内容清晰、图文并茂。
3. 数据采集和处理：学生需要从网上收集一些数据，并使用Excel等工具进行数据采集、清洗和处理。
过程中需要学生了解数据的来源、格式和数据处理的方法。
4. 数据分析和可视化：学生需要对处理后的数据进行初步的分析，并使用图表等形式进行可视化展示。
分析过程中需要学生了解一些基本的数据分析方法，如描述性统计、相关性分析等。
三、作业要求1. 作业应在规定时间内完成，具体时间请参照课程安排；2. 作业应独立完成，如有小组合作，需明确分工并确保每位成员都有参与；3. 提交作业时需附上对所使用工具的介绍和使用方法，以便教师了解学生的操作过程和技能水平；4. 作业应按照要求进行规范整理和保存，以便教师查阅。
四、作业评价1. 评价标准：作业质量、完成时间、工具使用方法等；2. 评价方式：教师评价与学生互评相结合；3. 评价结果反馈：对于作业中存在的问题和不足，教师将在课程中给予指导和完善，对于优秀的作业，将给予表扬和鼓励。
五、作业反馈1. 学生应认真对待作业，积极寻求帮助和指导，对于作业中遇到的问题应及时解决；2. 教师将根据作业完成情况、学生反馈和评价结果，对课程内容和教学方法进行不断改进和完善，以提高教学质量；3. 针对学生在作业中反映较多的问题和难点，教师将在课程中加强讲解和示范，以帮助学生更好地理解和掌握相关知识。
浙大远程教育在线大数据挖掘作业问题详解
您的本次作业分数为：100分单选题1.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 演变分析单选题2.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距离单选题3.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单选题4.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 数据归约单选题5.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 模式的可视化表示单选题6.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 演变分析单选题7.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 规范化单选题8.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 圆弓分割单选题9.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 演变分析单选题10.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 维单选题11.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 不是一个关联规则单选题12.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
大数据分析与挖掘 实训1 基于时间序列的分仓商品预测
开篇讨论——农夫山泉如何大卖矿泉水？
城市 1 城市 5 城市 2
总仓
城市 4
需求 预测
城市 3
开篇讨论——农夫山泉如何大卖矿泉水？
天气
配送中 心辐射 半径
需求 变化
季节性 变化
甚至突 发性的 需求
开篇讨论——农夫山泉如何大卖矿泉水？
大幅度降低物流成本
地区供销平衡
开始实验
数据导入
是否 满足要求
否 是 数据预处理
大数据挖掘与分析流程
参数设置
大数据挖掘与分析工具——PMT（北京络捷斯特 开发）
时间序列
调整 参数
实验结束
问题解决——时间序列挖掘流程图
问题解决—数据探索分析
问题解决—数据探索分析
问题解决——预测结果
问题解决——预测结果
问题学习——知识点1-数据挖掘
直通车引 淘宝客引 聚划算引 直通车引 搜索引导 成交件数 成交人次 导浏览次 导浏览次 导浏览次 导浏览人 浏览次数 数 数 数 次 淘宝客引 聚划算引 搜索引导 非聚划算 非聚划算 非聚划算 非聚划算 导浏览人 导浏览人 浏览人次 支付笔数 支付金额 支付件数 支付人次 次 次
成交笔 数
问题解决——数据探索与数据挖掘
统计 学
数据 库
数据 挖掘
模式 识别
机器 学习
问题学习——知识点1-预测方法
统计理论模型
人工智能模型
时 间 序 列
卡 尔 曼 滤 波
线 性 回 归
非 参 数 回 归
历 史 平 均
神 经 网 络
支 持 向 量 机
模 糊 神 经 网 络
关联规则
数据挖掘的功能及应用作业
数据挖掘的其他基本功能介绍一、关联规则挖掘关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。
关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。
1、 基本概念设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。
如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。
我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ⇒，但是A B ⇒得不到足够支持。
在规则挖掘中涉及到两个重要的指标：① 支持度 支持度n B A n B A )()(⇒=⇒，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。
② 置信度 置信度)()()(A n B A n B A ⇒=⇒，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠的规则。
因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。
③ 一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。
关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。
如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则；如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。
关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。
在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。
关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。
应用的例子：* 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。
* 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。
那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况，如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业(第一单元)
多创新性的用途。
答案:AB 【12】
大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是什么？（ ）
•
A、要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本
•
B、我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性
•
C、在数字化时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千
上万的数据
• 关系
D、我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业（第一单元）
【1】 大数据公司的多样性表明了（ ）。
•
A、数据作用的体现
•
B、数据价值的转移
•
C、数据技术的发展
•
D、数据思维的创新
答案:B 【2】
对于大数据，其最大的风险就是（ ）。
•
A、成本
•
B、数据量大
•
C、隐私
•
D、非结构化
答案:C 【3】
相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（ ），帮助我们进一步接近 事实的真相。
•
D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单
答案:C 【9】
大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（ ）。
•
A、更有效
•
B、相当
•
C、不具备可比性
•
D、无效
答案:A 【10】
采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（ ），但与样本数量的增加关系不大。
•
A、降低
•
B、不变
•
C、提高
•
D、无关
答案:C 【11】
•
A、安全性
•
B、完整性
东北财经大学《大数据——概念、方法与应用》在线作业2-0030
东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业2-0030
从商业层面上看,数据挖掘是一类( )数据分析方法。
A:浅层次的
B:深层次的
C:多元化的
D:多方法的
参考选项：B
偏差检测的基本方法是寻找( )之间有意义的差别。
A:期望值与预测值
B:预测值与参照值
C:观测值与参照值
D:期望值与参照值
参考选项：C
在小数据时代,当样本数量达到某个值之后,我们从个体上得到的信息会( )。
A:不确定
B:不变
C:越多
D:越少
参考选项：D
( )是一些管理方面的最佳实践。
A:数据质量和管理
B:数据挖掘
C:可视化分析
D:预测性分析
参考选项：A
大数据的核心是( )。
A:预测
B:匿名化
C:规模化
D:告知与许可
参考选项：A
小数据时代,( )成为现代社会、现代测量领域的主心骨。
A:统计分析
B:主观采样
C:随机采样
D:大数据分析
参考选项：C
1。
基于大数据支持的校本作业实施研究
基于大数据支持的校本作业实施研究作者：汤向明来源：《成才之路》 2020年第7期汤向明（福建省泉州第一中学，福建泉州362000）摘要：教育大数据源于日常教育活动，作业作为教育活动的组成部分，其开发与实施过程中产生的数据是重要的数据资源。
发掘、利用大数据，特别是测评大数据，是开发有特色、有针对性校本作业的有力保障，可用于预测评估校本作业的适切性和有效性。
从技术、管理、思维等方面进行系统规划，方能促进大数据与校本作业开发的深度融合。
关键词：大数据；校本作业；数据素养；教育信息化；途径中图分类号：G420；G632 文献标志码：A 文章编号：1008-3561（2020）07-0036-02校本作业是指“在校本理念下的作业教学方案”，具有“针对性强、有特色”等有别于一般作业的特征，目的是增强作业教学的有效性，提升教育教学质量。
教育部《教育信息化2.0行动计划》指出，“教育信息化是教育现代化的基本内涵和显著特征，是‘教育现代化2035’的重点内容和重要标志”。
随着教育信息化2.0时代的到来，推进教育大数据与包括校本作业实施在内的教育教学实践的深度融合，是形成智能环境下教育模式新生态的具体举措，也是指导校本作业方案设计，增强校本作业的针对性和有效性的有效途径。
本文对基于大数据支持的校本作业实施进行研究。
一、大数据在校本作业开发中的基本价值随着教育信息化的进一步发展，在大数据技术支持下，教育评价和学习分析正从“传统的经验性向客观性发展”。
从模糊经验转化为科学实证，从有限理解上升到全面考虑，是校本作业科学性、有针对性的需要。
因此，校本作业的设计需“证据为本、全面考虑”。
“证据为本”指的是大到作业系统的设计，小到试题的甄选，均需数据、实证支撑；而“全面考虑”指的是作业系统的决策与设计需从知识、能力、素养等多个维度综合论证。
“证据为本、全面考虑”，在大数据技术的支持下正由不可能成为可能，由理想转变为现实。
二、大数据与校本作业融合的保障是系统规划大数据与校本作业的融合，本质上是信息流的发现与应用，需要进行有序的系统规划，才能使源于复杂过程的数据用于改进复杂行为。
海致大数据初级第二次作业
海致大数据初级第二次作业摘要：I.引言A.介绍海致大数据初级第二次作业B.阐述本次作业的目的和意义II.作业内容概述A.作业主题B.作业要求C.作业难度及所需技能III.作业完成过程A.数据收集与处理1.数据来源2.数据清洗与整理B.数据分析与挖掘1.数据可视化2.特征工程3.模型建立与优化C.结果展示与报告撰写1.结果展示方式2.报告撰写步骤IV.作业成果与反思A.作业成果展示1.主要发现2.结论与建议B.反思与总结1.本次作业中的优点与不足2.针对不足之处的改进措施V.结论A.总结本次作业的经验教训B.对未来学习的展望正文：【引言】海致大数据初级第二次作业是我们在学习大数据分析过程中的一次重要实践。
本次作业旨在帮助我们巩固所学知识，提高实际操作能力，培养独立分析和解决问题的能力。
接下来，我们将详细介绍本次作业的内容、完成过程以及成果与反思。
【作业内容概述】【作业主题】本次作业的主题是“基于某电商平台用户数据的用户画像分析”。
我们需要针对所给数据，进行用户画像的刻画，挖掘用户特征，并据此提出针对性的营销策略。
【作业要求】作业要求我们完成以下任务：1.收集并整理某电商平台用户数据；2.对数据进行可视化分析，发现数据中的规律和趋势；3.进行特征工程，筛选出对用户行为影响较大的特征；4.建立并优化模型，预测用户未来的购买行为；5.撰写分析报告，展示分析过程和结果。
【作业难度及所需技能】本次作业难度适中，需要我们掌握数据收集、数据处理、数据分析与挖掘、可视化以及报告撰写等技能。
通过完成本次作业，我们可以提高自己的数据处理能力和逻辑思维能力。
【作业完成过程】【数据收集与处理】为了完成本次作业，我们首先需要收集相关数据。
数据来源于某电商平台，包括用户的性别、年龄、地域、购物偏好等信息。
在收集数据的过程中，我们需要注意保护用户隐私，遵守相关法律法规。
在收集到数据后，我们需要进行数据清洗与整理。
这一步骤至关重要，因为数据质量直接影响后续分析的结果。
南开24秋学期《大数据导论》作业参考三
24秋学期《大数据导论》作业参考1.大数据的特点不包含选项A：数据体量大选项B：价值密度高选项C：处理速度快选项D：数据不统一参考答案：D2.下列不属于Google云计算平台技术架构的是()选项A：并行数据处理MapReduce选项B：分布式锁Chubby选项C：结构化数据表BigTable选项D：弹性云计算EC2参考答案：D3.以下哪项不是数据可视化工具的特性()选项A：实时性选项B：简单操作选项C：更丰富的展现选项D：仅需一种数据支持方式即可参考答案：D4.以下不是数据仓库基本特征的是()选项A：数据仓库是面向主题的选项B：数据仓库是面向事务的选项C：数据仓库的数据是相对稳定的选项D：数据仓库的数据是反映历史变化的参考答案：B5.下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图()选项A：Leaflet选项B：Visual.ly选项C：BPizza Pie Charts选项D：Gephi参考答案：A6.()是Microsoft Office的核心组件选项A：SQL选项B：WORD选项C：PPT选项D：EXCEL参考答案：D7.PaaS是()的简称选项A：软件即服务选项B：平台即服务选项C：基础设施即服务选项D：硬件即服务参考答案：B8.DAS代表的意思是()选项A：两个异步存储选项B：数据归档软件选项C：连接一个可选的存储选项D：直连存储参考答案：D9.大数据的最显著特征是() 。
选项A：数据规模大选项B：数据类型多样选项C：数据处理速度快选项D：数据价值密度高参考答案：A。
东财20秋《大数据——概念、方法与应用》单元作业1【标准答案】
东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业1-0022
试卷总分:100 得分:100
一、单选题 (共 20 道试题,共 40 分)
1.在小数据时代,当样本数量达到某个值之后,我们从个体上得到的信息会( )。
A.不确定
B.不变
C.越多
D.越少
答案:D
2.银行建立第三方数据中介,专门挖掘金融数据的核心是对客户的( )进行分析。
A.选择数据
B.偏好数据
C.交易数据
D.消费数据
答案:C
3.( )意味着当一个数据值增加时,另一个数据值几乎不发生变化。
A.没有相关关系
B.相关关系强
C.相关关系弱
D.不确定
答案:C
4.要想获得大规模数据带来的好处,( )应该是一种标准途径。
A.分析
B.混乱
C.预测
D.精确
答案:B
5.相关关系强是指当一个数据值增加时,另一个数据值有可能也随着( )。
A.减少
B.不变
C.无法确定
D.增加
答案:D
6.大数据能较好地解决传统信贷风险管理中的( )难题。
A.欺诈
B.逆向选择
C.信息不对称
D.信息对称
答案:C。
大数据在农机作业质量管理中的应用
大数据在农机作业质量管理中的应用随着大数据技术的发展和应用，农业行业也逐渐开始运用大数据技术来改善农机作业质量管理。
大数据技术在农机作业质量管理中的应用主要包括数据采集、数据分析和智能决策三个方面。
本文将详细介绍大数据在农机作业质量管理中的应用。
一、数据采集大数据在农机作业质量管理中的第一个应用是数据采集。
传统的农机作业质量管理往往依赖于人工收集数据，这样容易出现数据不准确、不全面的问题。
而采用大数据技术进行数据采集可以实现自动化、精确化的数据采集，提高数据的准确性和有效性。
1. 传感器技术：通过安装各种传感器在农机和农田上，可以实时采集到大量的农机作业数据，如农田土壤湿度、温度、PH值、光照强度等，以及农机作业过程中的速度、行走轨迹、振动等。
传感器数据采集可以实时传输到农机作业质量管理系统中，使得数据采集更加便捷和准确。
2. 遥感技术：利用遥感技术可以获取到大范围的、高分辨率的农田遥感影像数据。
通过对遥感影像进行处理和分析，可以获取到农田的种植结构、植被分布、病虫害情况等信息，为农机作业质量管理提供更全面、准确的数据支持。
3. 人工智能技术：利用深度学习和计算机视觉等人工智能技术，可以对农田遥感影像进行目标识别和分类，如自动识别农田中的病虫害、杂草、作物等。
通过对农田遥感影像进行智能分析，可以更加精确地判断农机作业质量，及时发现潜在问题。
二、数据分析大数据在农机作业质量管理中的第二个应用是数据分析。
传统的农机作业质量管理往往依赖于经验和直观判断，容易受到主观偏见的影响。
而通过大数据分析，可以更加客观地评估农机作业质量，并发现其中的规律和问题。
1. 数据挖掘：通过应用数据挖掘技术对大量的农机作业数据进行挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的规律和关联。
可以通过数据挖掘技术找到影响农机作业质量的因素，如温度、湿度、作业速度等，并建立相应的模型和算法，为农机作业质量管理提供科学依据。
2. 数据可视化：通过数据可视化技术，把农机作业数据转化为直观的图表、图像等形式，便于农机作业质量管理人员观察和分析。
大数据技术在作业风险模型构建中的应用
大数据技术在作业风险模型构建中的应用随着人工智能和大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始利用这些先进技术来管理作业风险，降低作业事故的发生率。
作业风险模型是企业管理作业风险的一种常用方法，通过对相关数据的深入分析，建立合理的作业风险模型，为企业管理预警、决策和风险分析提供重要参考。
1. 数据预处理大数据处理的第一个关键沉淀，是数据预处理，也包括数据的清洗、转换和格式化等方面。
在作业风险模型构建中，数据质量往往是关键因素之一，因此需要进行充分有效的数据预处理工作，提高数据的可靠性和真实性，同时避免对建模结果产生干扰。
2. 数据挖掘作业风险模型的构建离不开数据挖掘技术的支持，通过挖掘大量的历史数据，识别出影响作业风险的关键特征，探寻不同因素之间的关系，揭示隐含的规律和趋势。
数据挖掘实际上是大数据处理的核心技术，其主要任务是寻找数据中有用的信息，挖掘数据中隐藏的模式和关系，为模型构建提供基础。
3. 模型构建在确定具体的作业风险模型之前，需要考虑到不同的指标、算法和模型之间的关系和影响，该如何针对不同的场景和数据进行模型构建，以达到最优的分析和应用效果。
模型构建的关键还包括模型的选择、参数配置和模型评估等方面，需要综合考虑模型的预测精度、可解释性等因素。
4. 风险预测作业风险模型建立完成后，下一步就是对风险进行预测，利用模型的预测结果，对各种可能的风险进行评估和预测，为企业提供有效的决策支持。
利用大数据技术，可以更加准确地预测作业风险，在风险预警和预测方面为企业提供重要参考。
5. 实时监测大数据技术的一个重要特点是实时监测，即可以实时地对作业过程和作业风险的变化进行监测和预警，并及时进行响应和处理。
实时监测的关键是建立实时监测系统，通过数据的采集、处理和应用，来实现对作业风险的实时监测和预警，为企业管理作业风险提供实时的反馈和决策支持。
ai赋能作业设计
ai赋能作业设计人工智能是现代科技中的一种顶尖技术，随着智能化水平的日益提高，它已经被应用于各种工作场景中，其中之一就是作业设计。
作业设计作为教师日常工作的一部分，是指针对课程教学内容与学生特点选择最合适的作业类型、难度、题型等要素，以帮助学生理解掌握所学知识，提高他们的学习热情与成绩。
那么如何让ai发挥效用，为作业设计提供有益助力呢？以下是详细分析。
一、大数据分析ai技术非常擅长处理海量数据，并在数据中找到规律，这就是说ai可以通过对目前的作业数据进行大数据分析，从而挖掘出一些有用的信息。
例如，可以通过分析学生完成作业过程中的行为轨迹、时间、正确率等指标，不仅可以帮助教师更好地掌握学生的学习状态，还可以为教师提供更科学的作业设计建议。
这些数据还可以被用来为不同能力水平的学生设计更加适合的作业。
二、智能组题在教育学中，有一个叫做“梅森定理”的原则：大部分学生通过学习可以成功掌握课程重点和难点，少数学生可能需要更多的学习时间和反思。
因此，对于不同类型的学生，作业的难度、题型、题量不能一概而论。
ai就可以根据学生的不同情况，快速地组合出适合不同学生阶段性的作业，让学生们在完成作业的同时，不会感到太过吃力或者过于简单。
三、基于数据的评估通过ai技术，教师们可以根据学生的作业水平、学习特点、成绩等各类信息，分类分析学生的学习状态，并针对性地给予反馈。
通过智能化反馈机制，教师可以快速找到学生的不足之处，针对性地进行教育。
这种反馈相对传统的等级式反馈，对学生的学习效果和兴趣更注重帮助和引导，而非单纯地提高分数。
同时，通过分析学生的反馈数据，可以对以后的作业设计产生巨大影响，从而创造更好的学习体验。
四、作业在线批改学生提交作业后，教师可以通过ai技术实现作业自动批改，这种方法节省了大量时间，并允许教师把更多时间花费在指导学生以及提高教育类型上。
此外，如果维护良好的反馈循环，ai可以从学生的作业涂鸦和教师的反馈获取知识，从而针对性地创造更多的高效学习来源。
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大数据挖掘与机器学习第五章
【论述题】
利用所给信用数据cs-training.csv建立分类器进行分析，并用cs-test.csv进行测试，其中Revolving为分类变量。
要求：
（1）先对数据进行描述统计分析
（2）利用CART，c4.5,Bagging,Adaboost,随机森林方法进行进行建模并比较。
1.描述统计分析：
read.csv(“d://cst.csv”,header=T)
cst=cst[-1]
table(cst$class)
md.pattern(cst)
set.seed(1234)
分类树
library(tree)
Cs.tree=tree(class~.-class,cst[test,])
Summary(cst.tree)
在summary中我们可以看到训练误差为，残差的平均偏差小代表这种方法在训练集上的拟合效果好。
cs.test.pred=predict(cs.tree,cst[-test,],type=’class’)
Table(cs.test.pred,cst[-train,’class’])
Bagging
Library(randomForest)
Cs.bag=randomForest(class~.,cs[test,],na.action=naroughfox,mtry=ncol(cst)-1)
Cst.bag.pred=predict(cst.bag,cst[test,])
Table(cst.bag.pred,cst[-train,’class’])
结果如下：
此时，模型在测试集上的预测准确度为，
随机森林
Library(randomForest)
Cst.rf=randomForest(class~.,cst[train,],na.action=na.roughfix,importance=T)
cst.rf.pred=predict(bio.rf,cst[-train,])
Table(cst.rf.pred,cst[-train,’class’])
结果如下：
可以看出，随机森林的表现较bagging有所提高，在测试集上的准确率提高到，。