中科院刘莹大数据挖掘课程作业2
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。
实验4：大数据的分析与挖掘
3.数据的预处理：在理解数据之后，需要对数据进行预处理，例如数据清洗、数据归一化、特征提取等，以确保数据质量和可用性。如果数据集较大，可能需要使用分布式计算平台进行处理。
五、实训体会
最终，通过数据挖掘方法得到的结果可以帮助我们更好地理解和解决实际问题，例如优化产品推荐、预测市场需求、检测欺诈、识别风险等等。
4.模型的训练：接下来，需要确定哪种数据挖掘算法才能解决我们的问题，并训练相应的模型。例如，我们可以使用决策树算法、神经网络算法或者基于规则的算法等。
5.模型的预测与评价：训练好模型之后，需要对新的数据进行预测，并根据实际结果对模型进行评价。这个过程需要注意模型的可解释性、预测的准确性和稳定性等指标。
“大数据技术概论”课程实验报告
实验名称：
教师评语
教师签字日期
成绩
学生姓名
学号
一、实验目标
展示数据挖掘方法如何解决实际问题
二、实验环境
Python
三、实验内容
1. 数据的读入与理解
2. 数据的预处理
3. 模型的训练
4. 模型的预测与评价
四、实验成果
1.确定问题和目的：首先要明确需要解决的问题，以及期望得到什么样的结果。例某个产品优化推荐算法等。
第6章 大数据分析与挖掘习题答案
（1）请阐述什么是大数据分析。
大数据分析的主要任务主要有：第一类是预测任务，目标是根据某些属性的值，预测另外一些特定属性的值。
被预测的属性一般称为目标变量或因变量，被用来做预测的属性称为解释变量和自变量；第二类是描述任务，目标是导出概括数据中潜在联系的模式，包括相关、趋势、聚类、轨迹和异常等。
描述性任务通常是探查性的，常常需要后处理技术来验证和解释结果。
具体可分为分类、回归、关联分析、聚类分析、推荐系统、异常检测、链接分析等几种。
（2）大数据分析的类型有哪些？大数据分析主要有描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析等。
（3）举例两种数据挖掘的应用场景？（1）电子邮件系统中垃圾邮件的判断电子邮件系统判断一封Email是否属于垃圾邮件。
这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。
它的主要原理就是，根据电子邮件中的词汇，是否经常出现在垃圾邮件中进行判断。
例如，如果一份电子邮件的正文中包含“推广”、“广告”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。
（2）金融领域中金融产品的推广营销针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。
然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效地细分客户。
将全体客户划分为诸如：理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者等。
其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。
（4）简述数据挖掘的分类算法及应用。
K-Means算法也叫作k均值聚类算法，它是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得它成为所有聚类算法中最广泛使用的。
决策树算法是一种能解决分类或回归问题的机器学习算法，它是一种典型的分类方法，最早产生于上世纪60年代。
决策树算法首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析，因此在本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
中科院刘莹数据挖掘课程课后复习2
HW2Due Date: Nov. 23Part I: written assignment1.a)Compute the Information Gain for Gender, Car Type and Shirt Size.本题的class有两类；即C0和C1I(C0，C1)= I(10，10)=1infor gender（D）=1020 I(6，4)+1020I(4，6)=10 20 (−610log2610−410log2410)+1020(−610log2610−410log2410)=0.971Gain（gender）= I(C0，C1)-infor gender（D）=1-0.971=0.029infor CarType（D）=420 I(1，3)+820I(8，0)+820I(1，7)=4 20(−14log214−34log234)+820(−18log218−78log278)=0.3797Gain（CarType）= I(C0，C1)-infor gender（D）=1-0.3797=0.6203infor ShirtSize（D）=520 I(3，2)+720I(3，4)+420I(2，2)+420I(2，2)=5 20(−35log235−25log225)+720(−37log237−47log247)+410(−24log212−24log212)=0.9876Gain（shirtSize）= I(C0，C1)-infor gender（D）=1-0.9876=0.0124b)Construct a decision tree with Information Gain.①由a知，CarType的information Gain最大，故本题应该选择CarType作为首要分裂属性。
CarType的类别有Luxury family Sport（因全部属于C0类，此类无需再划分）②对Luxury进一步划分：I(C0，C1)= I(1，7)=0.5436infor gender（D）=18 I(1，0)+78I(1，6)=0+78(−17log217−67log267)=0.5177Gain（gender）= I(C0，C1)-infor gender（D）=0.5436-0.5177=0.0259infor ShirtSize（D）=28 I(0，2)+38I(0，3)+28I(1，1)+18I(0，2)=0.25Gain（shirtSize）= I(C0，C1)-infor gender（D）=0.5436-0.25=0.2936 故此处选择ShirtSize进行属性分裂。
大数据时代的教育数据挖掘：方法工具与应用
大数据时代的教育数据挖掘：方法工具与应用随着信息技术的迅猛发展和数据量的急剧增长，大数据时代已经来临。
在教育领域，数据也扮演着越来越重要的角色。
教育数据挖掘作为利用大数据技术来发现教育领域中的模式、趋势和规律的一种方法，已经成为教育研究和教学实践中的重要工具。
本文就大数据时代的教育数据挖掘进行探讨，从方法、工具以及应用进行分析和讨论。
一、教育数据挖掘的方法1. 数据预处理数据预处理是教育数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和去除不完整或错误的数据，以保证数据质量；数据集成是指将来自不同来源的数据整合到一个数据源中，以便进行综合分析；数据变换是指将数据进行标准化、规范化或转换为适合挖掘的形式；数据规约是指对数据进行简化或抽取，以减少数据量和提高挖掘效率。
2. 数据挖掘模型构建数据挖掘模型构建是教育数据挖掘的核心环节，它包括特征选择、算法选择、模型构建和模型评估。
特征选择是指从大量的数据特征中挑选出对研究问题有意义的特征；算法选择是指选择适合数据挖掘任务的挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等；模型构建是指利用选定的算法对数据进行训练，从而生成一个可用于预测和分析的模型；模型评估是指通过交叉验证、混淆矩阵等方法对模型进行性能评估。
3. 模型应用与结果解释模型应用与结果解释是教育数据挖掘的最终目的，它包括模型应用到实际问题中进行预测、推荐或决策，以及对挖掘结果进行解释和分析。
模型应用可以帮助教育管理者、教师和学生等各方在学校管理、教学设计、学习辅导等方面作出更加科学和有效的决策；结果解释则可以帮助理解学生学习行为、认知过程和学习成就等方面的规律和趋势。
二、教育数据挖掘的工具1. 数据挖掘软件数据挖掘软件是进行教育数据挖掘的必备工具，目前市面上有很多常用的数据挖掘软件，如WEKA、RapidMiner、KNIME等。
这些软件都提供了丰富的数据挖掘算法和功能模块，可以帮助研究人员和分析师进行数据预处理、模型构建和结果解释等工作。
数据挖掘技术与应用实验报告
数据挖掘技术与应用 实 验 报 告专业：_______________________班级：_______________________学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年 第二学期经济与管理学院实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练指导教师: 实验日期: 成绩:实验目的1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。
2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。
实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)实验步骤一 实验前准备：1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。
2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。
3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。
4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。
二 实验操作：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。
中中，这将是用来工作的主要区域。
间的区域称作流工作区。
中科院数据挖掘作业2
HW2Due Date: Nov. 23Submission requirements:Please submit your solutions to our class website. Only hand in what is required below.Part I: written assignment1.a) Compute the Information Gain for Gender, Car Type and Shirt Size.b) Construct a decision tree with Information Gain.2. (a) Design a multilayer feed-forward neural network (one hidden layer) for thedata set in Q1. Label the nodes in the input and output layers.(b) Using the neural network obtained above, show the weight values after oneitera tion of the back propagation algorithm, given the training instance “(M,Family, Small)". Indicate your initial weight values and biases and the learning rate used.3.a) Suppose the fraction of undergraduate students who smoke is 15% and thefraction of graduate students who smoke is 23%. If one-fifth of the college students are graduate students and the rest are undergraduates, what is the probability that a student who smokes is a graduate student?b) Given the information in part (a), is a randomly chosen college student more likelyto be a graduate or undergraduate student?c) Suppose 30% of the graduate students live in a dorm but only 10% of theundergraduate students live in a dorm. If a student smokes and lives in the dorm, is he or she more likely to be a graduate or undergraduate student? You can assume independence between students who live in a dorm and those who smoke.4. Suppose that the data mining task is to cluster the following ten points (with(x, y, z) representing location) into three clusters:A1(4,2,5), A2(10,5,2), A3(5,8,7), B1(1,1,1), B2(2,3,2), B3(3,6,9), C1(11,9,2),C2(1,4,6),C3(9,1,7), C4(5,6,7)The distance function is Euclidean distance. Suppose initially we assign A1,B1,C1 as the center of each cluster, respectively. Use the K-Means algorithm to show only(a) The three cluster center after the first round execution(b) The final three clustersPart II: LabQuestion 1Assume this supermarket would like to promote milk. Use the data in “transactions” as training data to build a decision tree (C5.0 algorithm) model to predict whether the customer would buy milk or not.1. Build a decision tree using data set “transaction s” that predicts milk as a function of theother fields. Set the “type” of each field to “Flag”, set the “direction” of “milk” as “out”, set the “type” of COD as “Typeless”, select “Expert” and set the “pruning severity” to 65, and set the “minimum records per child branch” to be 95. Hand-in: A figure showing your tree.2. Use the model (the full tree generated by Clementine in step 1 above) to make apredic tion for each of the 20 customers in the “rollout” data to determine whether the customer would buy milk. Hand-in: your prediction for each of the 20 customers.3. Hand-in: rules for positive (yes) prediction of milk purchase identified from the decisiontree (up to the fifth level. The root is considered as level 1). Compare with the rules generated by Apriori in Homework 1, and submit your brief comments on the rules (e.g., pruning effect)Question 2: Churn ManagementThe goal of this assignment is to introduce churn management using decision trees, logistic regression and neural network. You will try different combinations of the parameters to see their impacts on the accuracy of your models for this specific data set. This data set contains summarized data records for each customer for a phone company. Our goal is to build a model so that this company can predict potential churners.Two data sets are available, churn_training.txt and churn_validation.txt. Each data set has 21 variables. They are:State:Account_length: how long this person has been in this planArea_code:Phone_number:International_plan: this person has international plan=1, otherwise=0Voice_mail_plan: this person has voice mail plan=1, otherwise=0Number_vmail_messages: number of voice mailsTotal_day_minutes:Total_day_calls:Total_day_charge:Total_eve_minutes:Total_eve_calls:Total_eve_charge:Total_night_minutes:Total_night_calls:Total_night_charge:Total_intl_minutes:Total_intl_calls:Total_intl_charge:Number_customer_service_calls:Class: churn=1, did not churn=0Each row in “churn_training” represents the customer record. The training data contains 2000 rows and the validation data contains 1033 records.1. Perform decision tree classification on training data set. Select all the input variablesexcept state, area_code, and phone_number (since they are only informative for this ana lysis). Set the “Direction” of class as “out”, “type” as “Flag”. Then, specify the “minimum records per child branch”as 40, “pruning severity” as 70, click “use global pruning”. Hand-in the confusion matrices for validation data.2. Perform neural network on training data set using default settings. Again, select all the input variables except state, area_code, and phone_number. Hand-in the confusion matrix for validation data.3. Perform logistic regression on training data set using default settings. Again, select all the input variables except state, area_code, and phone_number. Hand-in the confusion matrix for validation data.4. Hand-in your observations on the model quality for decision tree, neural network and logistic regression using the confusion matrices.。
大数据环境下人工智能在企业财务风险防控中的应用探究
【摘要】大数据及人工智能技术在财务风险防控中的应用，在提高财务数据处理效率及准确性的基础上，还可以建立财务风险预警系统，防范企业财务风险。
本文主要从大数据环境下人工智能与企业财务风险的概述情况入手，分析大数据环境下人工智能在企业财务风险防控中的重要性及现存问题，并提出针对性应对措施，以期希望可以促进人工智能技术在企业财务风险防控中的广泛应用，全面提高企业财务风险防控能力。
【关键词】人工智能；企业财务风险；问题及措施一、引言从当前我国科学技术的发展速度来看，人工智能技术发展较为完善，能为企业财务风险防控信息化提供技术保障。
大部分企业在实施财务风险管控时，都对人工智能进行了合理应用，运用人工智能技术大幅降低财务人员的工作量，智能化预警潜在的财务危机、评估财务危机及把控财务数据处理质量，人工智能技术在企业财务风险防控中具有较强的应用价值，因此探究大数据环境下人工智能在企业财务风险防控中的应用非常具有现实意义。
二、人工智能及企业财务风险情况概述1.人工智能概述人工智能是计算机科学的一个分支，从字面意思理解就是“人工”和“智能”的结合，通过利用计算机技术并了解智能的实质，生产出一种可以与人类智能做出相似反应的智能机器，人工智能包括智能机器人、语言识别、图像识别及各行业专业系统的建立等。
大数据环境下，人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主智能的特点，促进人工智能技术与各行各业的深度融合，有助于全面提高我国社会生产力。
2.企业财务风险概述企业财务风险是指企业在经营管理活动中，受到市场竞争及内外部不利因素的影响，最终导致企业财务状况出现问题，可能会使企业受到经济损失，严重时可引起企业破产。
财务风险通常包括以下几种：（1）筹资风险。
筹资风险是由于资金供需市场、宏观经济环境的变化，为保障经营管理顺利进行必要的筹资活动给财务成果带来不确定性，主要包括利率风险、再融资风险、财务杠杠效应、汇率风险、购买力风险等。
数据挖掘实例实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。
（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。
（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。
2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。
（2）支持向量机：采用线性核函数。
（3）聚类：采用K-Means算法。
（4）关联规则：采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
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。
电子科大大数据挖掘作业1-6
数据挖掘课后习题数据挖掘作业1——6第一章绪论1)数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。
1、关系数据库2、数据仓库3、事务数据库4、高级数据库系统和数据库应用如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是 Web 数据信息。
实际生活的例子：①电信行业中利用数据挖掘技术进展客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进展客户群体划分以与客户流失性分析。
②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进展分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。
③市场业中应用数据挖掘技术进展市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。
2)给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。
该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进展目标市场营销。
运用数据挖掘功能例如关联规如此挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规如此，来诀定哪一类商品是消费者在购置某一类商品的同时，很有可能去购置的，从而促使百货公司进展目标市场营销。
数据查询处理主要用于数据或信息检索,没有发现关联规如此的方法。
同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。
第二章数据仓库和OLAP技术1)简述数据立方体的概念、多维数据模型上的OLAP操作。
●数据立方体数据立方体是二维表格的多维扩展，如同几何学中立方体是正方形的三维扩展一样，是一类多维矩阵，让用户从多个角度探索和分析数据集，通常是一次同时考虑三个维度。
数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据。
●多维数据模型上的OLAP操作a)上卷(roll-up):汇总数据通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维规约b)下卷(drill-down):上卷的逆操作由不太详细的数据到更详细的数据，可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现c)切片和切块(slice and dice)投影和选择操作d)转轴(pivot)立方体的重定位，可视化，或将一个3维立方体转化为一个2维平面序列2)OLAP多维分析如何辅助决策？举例说明。
大数据分析与挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛黄海学院
大数据分析与挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛黄海学院青岛黄海学院第一章测试1.下列选项中，用于搭建数据仓库和保证数据质量的是（）。
A:数据展现 B:数据分析 C:数据收集 D:数据处理答案:数据处理2.HTML文档属于（）。
A:不是数据 B:结构化数据 C:非结构化数据 D:半结构化数据答案:半结构化数据3.数据挖掘的英文缩写（）。
A:DM B:DA C:DC D:DB答案:DM4.Hadoop的基础架构是（）。
A:ABC都不正确B:分布式系统 C:操作系统 D:同步系统答案:分布式系统5.一般情况下，计算机处理的数据都是（）。
A:无结构化的数据 B:非结构化的数据 C:半结构化的数据 D:结构化的数据答案:结构化的数据第二章测试1.在Python中实现多个条件判断需要用到与if语句的组合语句是（）A:ABC均不是 B:elif C:pass D:else答案:elif2.Python 语言属于以下哪种语言（）A:机器语言 B:ABC都不正确 C:高级语言 D:汇编语言答案:高级语言3.下列选项中，不是Python关键字的是（）A:static B:pass C:yield D:from答案:static第三章测试1.已知x= np.array((1,2,3,4,5))，那么表达(x**2).max（）的值为（）。
A:20 B:25 C:15 D:30答案:252.已知x= np.array((1,2, 3, 4, 5))，那么表达式(x//5).sum()的值（）。
A:2 B:3 C:4 D:1答案:13.已知x=np.array((1,2,3), 4, 5)，那么表达式sum(x*x)的值（）。
A:50 B:55 C:60 D:65答案:554.在Matplotlib中，用于绘制散点图的函数是（）。
A:pie（) B:scatter() C:bar() D:hist()答案:scatter()5.下列选项中，不属于Seaborn库特点的是（）A:多个内置主题及颜色主题 B:基于网格绘制出更加复杂的图像集合 C:可以处理大量的数据流 D:Seaborn是基于Matplotlib的可视化库答案:可以处理大量的数据流第四章测试1.下列不属于HTTP请求过程的是（）A:请求重定向 B:超时设置 C:搜索文档 D:生成请求答案:搜索文档2.下列关于Python爬虫库的功能，描述不正确的是（）A:通用爬虫库——urllib B:Html/Xml解析器——pycurl C:爬虫库——Scrapy D:通用爬虫库——requests答案:Html/Xml解析器——pycurl3.下列对于Scrapy常用命令及其作用描述错误的是（）A:list是一个全局命令，主要用于列出项目中所有可用的爬虫 B:startproject 是一个全局命令，主要用于运行一个独立的爬虫 C:crawl是一个项目命令，主要用于启动爬虫 D:genspider是一个项目命令，主要用于创建爬虫模板答案:startproject是一个全局命令，主要用于运行一个独立的爬虫4.下列请求头中，可以记载用户信息实现模拟登录的是（）A:Connection B:User-Agent C:Cookie D:Host答案:Cookie5.下列不属于Scrapy框架的基本组成部分的是（）A:下载器与Spiders B:引擎与调度器 C:Item Pipelnes D:解析中间件答案:引擎与调度器第五章测试1.下列关于Pandas数据读/写说法错误的是（）A:to_csv函数能够读取数据库的数据写入.csv文件 B:read_csv能够读取所有文本文档的数据 C:to_excel函数能够将结构化数据写入Excel文件D:read_sql能够读取数据库的数据答案:read_csv能够读取所有文本文档的数据2.下列关于时间相关类错误的是（）A:Timestamp是存放某个时间点的类 B:两个数值上相同的Period和Timestamp所代表的意义相同 C:Period是存放某个时间段的类D:Timestamp数据可以使用标准的试卷字符串转换得来答案:两个数值上相同的Period和Timestamp所代表的意义相同3.使用pivot_table函数制作透视表设置行分组键的参数为（）。
大数据分析与挖掘课后习题参考答案
题；
数据集成：负责解决不同数据源的数据匹配问题、数值冲突问题和冗余问
题；
数据变换：将原始数据转换为适合数据挖掘的形式。包括数据的汇总、聚
集、概化、规范化，同时可能需要对属性进行重构；
数据归约：负责搜小数据的取值范围，使其更适合数据挖掘算法的需要。
bucketedData = bucketizer.transform(dataFrame)
bucketedData.show()
7
（1）简单随机抽样：从总体 N 个单位里抽出 n 个单位作为样本（可以重
复抽样，也可以不重复抽样），最常用的抽样方式，参数估计和假设检
验主要依据的就是简单随机样本；
（2）系统抽样：将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.feature import MaxAbsScaler
from pyspark.ml.feature import MinMaxScaler
sc=SparkContext('local')
spark=SQLContext(sc)
每次扫描题表 3-1 中的数据库后得到的所有频繁项集。在频繁项集的基础上，
产生所有的强关联规则。
题表 3-1
TID
商品
A，B，C，
1
D，E
2
A，B，D，E
3
B，C，D
4
C，D，E
5
A，C，E
6
A，B，D
某商店统计了上个季度 10000 笔交易记录，给出如题表 3-2 所示的统计信息：
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。
A03 大数据分析与挖掘综合能力提升实战(2-4天-高级)
大数据分析与挖掘综合能力提升实战【课程目标】本课程为高级课程，培训的内容是继中级课程之后学习的，同时提供了更复杂的数据模型来解决实际工作中的商业决策问题。
本课程面向高级数据分析人员，以及系统开发人员。
本课程核心内容为数据挖掘，分类预测模型，以及专题模型分析，帮助学员构建系统全面的业务分析思维，提升学员的数据分析综合能力。
本课程覆盖了如下内容：1、数据建模过程2、分类预测模型3、分类模型优化思路4、市场专题分析模型本系列课程从实际的业务需求出发，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍（从数据收集与处理，到数据分析与挖掘，再到数据可视化和报告撰写），通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具，从大量的企业经营数据中进行分析，挖掘客户行为特点，帮助运营团队深入理解业务运作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。
通过本课程的学习，达到如下目的：1、熟悉建模的一般过程，能够独立完成整个预测建模项目的实现。
2、熟练使用各种分类预测模型，以及其应用场景。
3、熟悉模型质量评估的关键指标，掌握模型优化的整体思路。
4、熟练掌握常用市场专题分析模型：a)学会做市场客户细分，划分客户群b)学会实现客户价值评估c)学会产品功能设计与优化d)掌握产品精准推荐模型，学会推荐产品e)熟悉产品定价策略，寻找产品最优定价【授课时间】2-4天时间（每天6个小时）【授课对象】业务支撑部、运营分析部、数据分析部、大数据系统开发部等对业务数据分析有较高要求的相关人员。
【学员要求】1、每个学员自备一台便携机(必须)。
2、便携机中事先安装好Microsoft Office Excel 2013版本及以上。
3、便携机中事先安装好IBM SPSS Statistics v24版本及以上。
注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。
【授课方式】数据分析基础+ 方法讲解+ 实际业务问题分析+ 工具实践操作采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案..
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)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？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)A.傅立叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
数据挖掘概念与技术课后答案第二版
数据挖掘概念与技术课后答案第二版第一章：数据挖掘概论1.什么是数据挖掘？数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关系和知识的方法。
它将统计学、机器学习和数据库技术结合起来，用于分析海量的数据，并从中提取出有用的信息。
2.数据挖掘的主要任务有哪些？数据挖掘的主要任务包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
3.数据挖掘的流程有哪些步骤？数据挖掘的典型流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
4.数据挖掘的应用领域有哪些？数据挖掘的应用领域非常广泛，包括市场营销、金融分析、生物医学、社交网络分析等。
5.数据挖掘的风险和挑战有哪些？数据挖掘的风险和挑战包括隐私保护、数据质量、误差纠正、过拟合和模型解释等。
第二章：数据预处理1.数据预处理的主要任务有哪些？数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
2.数据清洗的方法有哪些？数据清洗的方法包括缺失值填补、噪声数据过滤、异常值检测和重复数据处理等。
3.数据集成的方法有哪些？数据集成的方法包括实体识别、属性冲突解决和数据转换等。
4.数据转换的方法有哪些？数据转换的方法包括属性构造、属性选择、规范化和离散化等。
5.数据规约的方法有哪些？数据规约的方法包括维度规约和数值规约等。
第三章：特征选择与数据降维1.什么是特征选择？特征选择是从原始特征集中选择出最具有代表性和区分性的特征子集的过程。
2.特征选择的方法有哪些？特征选择的方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择等。
3.什么是数据降维？数据降维是将高维数据映射到低维空间的过程，同时保留原始数据的主要信息。
4.数据降维的方法有哪些？数据降维的方法包括主成分分析、线性判别分析和非负矩阵分解等。
5.特征选择和数据降维的目的是什么？特征选择和数据降维的目的是减少数据维度、提高模型训练效果、降低计算复杂度和防止过拟合等。
第四章：分类与预测1.什么是分类？分类是通过训练数据集建立一个分类模型，并将未知数据对象分配到其中的某个类别的过程。
面向过程的测试方法在大规模数据密集型系统中的应用
面向过程的测试方法在大规模数据密集型系统中的应用
刘莹;宋怀明;焦丽梅
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2006(26)6
【摘要】针对数据密集型的大规模系统提出了一种面向过程的测试方法,它根据测试节点的不同角色,综合负载特征和资源利用情况,对大规模系统进行综合全面的分析,这不仅简化了大规模系统测试的复杂性,而且较好的屏蔽了上层应用的多样性.该方法已在一些大规模系统测试中得到了应用,及时发现了系统设计和系统设备的问题,取得了很好的效果.
【总页数】4页(P1452-1455)
【作者】刘莹;宋怀明;焦丽梅
【作者单位】中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;中国科学院,研究生院,北京,100039;中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;中国科学院,研究生院,北京,100039;中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;中国科学院,研究生院,北京,100039
【正文语种】中文
【中图分类】TP306+.2
【相关文献】
1.面向过程挖掘的C4．5在营销决策支持系统中的应用 [J], 钱峰;程鸿芳;陶维成
2.基于超级节点的数据密集型网格在车辆实时导航系统中的应用 [J], 李科
3.大规模数据密集型系统中的去重查询优化 [J], 宋怀明;安明远;王洋;袁春阳;孙凝晖
4.面向过程的编译和解释环境在工控组态软件系统中的应用 [J], 赵立伟; 张春; 施寅
5.基于大数据的大规模电池储能系统管理——评《大数据技术在大规模储能系统中的应用》 [J], 顾东虎
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HW2Due Date: Nov. 23 Part I: written assignment1.a)Compute the Information Gain for Gender, Car Type and Shirt Size.本题的class有两类；即C0和C1I(C0，C1)= I(10，10)=1infor gender（D）=1020 I(6，4)+1020I(4，6)=10 20 (−610log2610−410log2410)+1020(−610log2610−410log2410)=0.971Gain（gender）= I(C0，C1)-infor gender（D）=1-0.971=0.029infor CarType（D）=420 I(1，3)+820I(8，0)+820I(1，7)=4 20(−14log214−34log234)+820(−18log218−78log278)=0.3797Gain（CarType）= I(C0，C1)-infor gender（D）=1-0.3797=0.6203infor ShirtSize（D）=520 I(3，2)+720I(3，4)+420I(2，2)+420I(2，2)=5 20(−35log235−25log225)+720(−37log237−47log247)+410(−24log212−24log212)=0.9876Gain（shirtSize）= I(C0，C1)-infor gender（D）=1-0.9876=0.0124b)Construct a decision tree with Information Gain.①由a知，CarType的information Gain最大，故本题应该选择CarType作为首要分裂属性。
CarType的类别有Luxury family Sport（因全部属于C0类，此类无需再划分）②对Luxury进一步划分：I(C0，C1)= I(1，7)=0.5436infor gender（D）=18 I(1，0)+78I(1，6)=0+78(−17log217−67log267)=0.5177Gain（gender）= I(C0，C1)-infor gender（D）=0.5436-0.5177=0.0259infor ShirtSize（D）=28 I(0，2)+38I(0，3)+28I(1，1)+18I(0，2)=0.25Gain（shirtSize）= I(C0，C1)-infor gender（D）=0.5436-0.25=0.2936 故此处选择ShirtSize进行属性分裂。
③对family进一步划分：I(C0，C1)= I(1，3)=0.811Gain（gender）= I(C0，C1)-infor gender（D）=0.811- I(1，3)=0 Gain（shirtSize）= I(C0，C1)-infor gender（D）=0.811-14 I(1，0)-14I(0，1)- 14I(0，1)- 14I(0，1)=0.811故此处选择ShirtSize进行属性分裂。
④根据以上的计算可得本题的决策数如下：2.CarTypeFamilyShirtTypeSportsC0LuxuryShirtTypesmallC0mediumC1largeC1Extra LargeC1C1C1C0 C1C1Small Medium Large ExtraLargeCarTypeFamilyShirtTypeSportsC0LuxuryShirtTypesmallC0OtherC1C0 C1C1Large Other(a) Design a multilayer feed-forward neural network (one hidden layer) for the data set in Q1. Label the nodes in the input and output layers.根据数据的属性特点易知输入层有8个节点，分别为：x1 Gender ( Gender = M: x1 = 1; Gender = F: x1 = 0 )x2 Car Type = Sports ( Y = 1; N = 0)x3 Car Type = Family( Y = 1; N = 0)x4 Car Type = Luxury ( Y = 1; N = 0)x5 Shirt Size = Small ( Y = 1; N = 0)x6 Shirt Size = Medium ( Y = 1; N = 0)x7 Shirt Size = Large ( Y = 1; N = 0)x8 Shirt Size = Extra Large ( Y = 1; N = 0)隐藏层有三个节点x9、x10和x11. 输出为二类问题, 因此只有1个节点x12(C0=1;C2=0).神经网络图如下：（其中Wij表示输入层第i个节点到隐藏层第j个节点所付权重，为方便计算，第i个节点到第9/10/11个节点的权重设置一样；Wi-j则表示隐藏层第i个节点到输出层节点所赋予的权重）1 23 4 5 6 7 89101112 w1jW 2jw3jw4jw5jw6jw7jw8jW10-12W9-12W11-12X1X2X3X4X5X6X7X8输入层隐藏层输出层c)Using the neural network obtained above, show the weight values after one iteration of the back propagationalgorithm, given the training instance “(M, Family, Small)". Indicate your initial weight values and biasesand the learning rate used.对于 (M, Family, Small), 其类标号为C0, 其训练元祖为{1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0}.表 1初始输入、权重、偏倚值和学习率表 2净输入和净输出计算表 3每个节点误差的计算表 4权重和偏差更新计算3.a)Suppose the fraction of undergraduate students who smoke is 15% and the fraction of graduate students whosmoke is 23%. If one-fifth of the college students are graduate students and the rest are undergraduates, what is the probability that a student who smokes is a graduate student?U for Undergraduate student, G for Graduate student. and S for Smoking则，P(S|U)=0.15, P(S|G)=0.23, P(G)=0.2, P(U)=0.8.故P(G|S)=P(S|G)×P(G)p(S)=P(S|G)×P(G)P(S|U)× P(U)+P(S|G)×P(G)=0.23×0.20.15×0.8+0.23×0.2=0.277.b)Given the information in part (a), is a randomly chosen college student more likely to be a graduate orundergraduate student?因为P(U)>P(G)故 Undergraduate student,c)Suppose 30% of the graduate students live in a dorm but only 10% of the undergraduate students live in a dorm.If a student smokes and lives in the dorm, is he or she more likely to be a graduate or undergraduate student?You can assume independence between students who live in a dorm and those who smoke.令D for Dorm.P(D|U)=0.1, P(D|G)=0.3.P(G|D∩S)×P(D∩S)=P(D∩S|G)×P(G)=P(D|G)×P(S|G)×P(G)=0.3×0.23×0.2=0.0138.P(U|D∩S)×P(D∩S)=P(D∩S|U)×P(U)=P(D|U)×P(S|U)×P(U)=0.1×0.15×0.8=0.012.因为P(G|D∩S)×P(D∩S)> P(U|D∩S)×P(D∩S),所以P(G|D∩S)>P(U|D∩S), 所以更可能是graduate student.4.(a) The three cluster center after the first round execution第一轮：center A1(4,2,5) B1(1,1,1) C1(11,9,2)表格 1各点与原始中心点距离① 判断各点与中心点的距离（A1在表格中的点表示为（A4，A5，A6），piA1表示各点到A1点的距离，piB1表示各点到B1点的距离，piC1表示各点到C1点的距离，下同） ② 由以上表格可知：Cluster1: A1 A3 B3 C3 C4Cluster2: B2 B1 Cluster3: C1 A2(b) The final three clusters第二轮：计算每簇的均值。
Cluster1: M1(5.2, 4.4, 7.2 ) Cluster2: M2（1.5, 2, 1.5） Cluster3: M3(10.5, 7, 2)① 各点到簇中心点的距离：表格 2各点与第一次聚类中心点距离② 再次聚类后的类簇为：Cluster1: A1 A3 B3 C3 C4 Cluster2: B2 B1 Cluster3: C1 A2③结果分析：第二轮聚类结果与第一轮一致，故算法停止Part II: LabQuestion 11.Build a decision tree using data set “transactions”that predicts milk as a function of the other fields. Set the“type”of each field to “Flag”, set the “direction”of “milk”as “out”, set the “type”of COD as “Typeless”, select “Expert”and set the “pruning severity”to 65, and set the “minimum records per child branch”to be 95. Hand-in: A figure showing your tree.2. Use the model (the full tree generated by Clementine in step 1 above) to make a prediction for each of the 20customers in the “rollout”data to determine whether the customer would buy milk. Hand-in: your prediction for each of the 20 customers.由程序运行的结果可知：customer(2,3,4,5,9,10,13,14,17,18) 会购买Milk。