河南科技大学数据挖掘课程设计报告
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告一、课程简介数据挖掘是指利用计算机科学方法从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类与聚类、关联与序列挖掘、异常检测等内容。
通过本课程的学习，不仅可以掌握数据挖掘理论知识，而且能够运用相关算法实现对大规模数据的挖掘和分析。
二、课程内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等几个方面。
在这里，我们将介绍数据挖掘的数据预处理流程，并且演示一些数据预处理的具体操作方法。
2. 分类与聚类分类和聚类是数据挖掘的两个主要任务。
分类是将数据分成若干个类别的过程，而聚类则是把数据分成若干个相似的组。
在这个模块中，我们介绍了分类和聚类的基本概念、常用算法和具体应用场景。
3. 关联与序列挖掘关联与序列挖掘是数据挖掘的另外两个任务。
它们主要用于挖掘数据之间的相关性，并且能够发现在数据之间的因果关系和规律。
在这个模块中，我们将介绍关联与序列挖掘的基本原理，以及一些实际的案例分析。
4. 异常检测异常检测是数据挖掘的一个重要任务，它主要用于在给定的数据集中检测出异常值。
在这个模块中，我们将介绍异常检测的基本概念和常用的算法模型，以及一些实际的应用案例。
三、课程收获通过学习数据挖掘课程，我获得了以下几个方面的收获：1. 系统性的学习了数据挖掘的基本概念、算法和应用场景，掌握了常见的数据挖掘技术和方法，提高了自己的数据分析和挖掘能力。
2. 实战性的学习了数据挖掘的操作流程和方法，掌握了数据预处理、关联与序列挖掘、分类与聚类、异常检测等操作技能，能够熟练运用数据挖掘工具对实际问题进行分析和挖掘。
3. 拓展了实际应用场景的视野，在学习的过程中遇到了许多实际的数据挖掘案例，对于不同应用场景的数据挖掘方法和技术有了更加深刻的认识。
四、课程总结数据挖掘是一个非常广泛的领域，它随着数据技术的不断发展和数据的爆炸式增长，正变得越来越重要。
本科数据挖掘课程设计
本科数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、原理和方法，掌握数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测等关键技术。
2. 学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类分析等，并了解其适用场景和优缺点。
3. 掌握使用数据挖掘工具，如Weka、Python等，进行实际问题的数据分析和解决。
技能目标：1. 能够运用数据挖掘技术对实际问题进行数据收集、预处理和挖掘，独立完成简单的数据挖掘项目。
2. 培养学生的编程能力，使其能够利用Python等工具实现基本的数据挖掘算法。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能够在项目中有效地分工合作，共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学生主动探索数据背后的价值和规律的积极性。
2. 培养学生的批判性思维，使其能够客观、理性地分析数据，避免盲目从众。
3. 强调数据挖掘在实际应用中的道德和法律规范，引导学生遵循社会主义核心价值观，尊重个人隐私，保护数据安全。
课程性质：本课程为本科阶段数据挖掘课程，旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学、编程和统计学基础，具有较强的学习能力和动手实践能力。
教学要求：注重理论与实践相结合，通过实际案例和项目驱动教学，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其成为具有道德素养和责任意识的数据挖掘人才。
在此基础上，将课程目标分解为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与任务：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域，以及数据挖掘的主要任务，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
2. 数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理方法，以及如何处理缺失值、异常值等问题。
3. 关联规则挖掘：学习Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，以及其在商业、生物信息学等领域的应用。
本科数据挖掘课程设计
本科数据挖掘课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习数据挖掘的基本概念、原理和技术，使学生掌握数据挖掘的基本知识和技能，培养学生运用数据挖掘技术分析和解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.掌握数据挖掘的基本概念、原理和流程。
2.了解数据挖掘的主要技术和方法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.熟悉数据挖掘在各个领域的应用。
4.能够使用常用的数据挖掘工具进行实际操作。
5.具备独立完成数据挖掘项目的能力，包括数据预处理、模型建立、模型评估等。
6.能够对实际问题进行需求分析，并选择合适的数据挖掘方法进行解决。
情感态度价值观目标：1.培养学生对数据挖掘技术的兴趣和热情，提高学生主动学习的积极性。
2.培养学生团队协作的精神，提高学生沟通能力和合作能力。
3.培养学生对数据挖掘技术在解决实际问题中的责任感和使命感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括数据挖掘的基本概念、原理、技术和应用。
具体安排如下：1.数据挖掘概述：数据挖掘的概念、过程、方法和应用领域。
2.数据预处理：数据清洗、数据集成、数据转换、数据归一化等。
3.分类与预测：决策树、支持向量机、神经网络、分类算法比较等。
4.聚类分析：聚类原理、聚类算法、聚类评估等。
5.关联规则挖掘：关联规则概念、关联规则挖掘算法、关联规则应用等。
6.数据挖掘工具：常用数据挖掘工具的使用和比较。
7.数据挖掘项目实践：实际项目案例分析、团队项目实施等。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2.讨论法：学生进行分组讨论，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。
3.案例分析法：分析实际数据挖掘项目案例，使学生了解数据挖掘在实际应用中的方法和技巧。
4.实验法：通过实验操作，使学生熟悉数据挖掘工具的使用和实际操作过程。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《数据挖掘导论》等。
数据挖掘课程设计任务书
《数据挖掘课程设计》任务书课程名称：《数据挖掘课程设计》课程编码：JX030211课程类别：集中性实践教学环节学分数：1设计题目：手写数字的识别已知技术参数和设计要求：1. 问题描述（功能要求）：本次课程设计的主要内容为：手写数字的识别。
该系统主要包括的基本功能有：1)图片格式的分析：了解bmp、jpg等图片文件格式内容；2)图片旋转：了解图片的旋转，如何实现手写体图片的最佳定位；3)特征选择：实现图片数据的特征提取功能；4)训练样本收集：实现对不同手写体图片的特征数据的采集过程；5)构建分类模型：利用训练数据进行训练，获得分类模型，并进行评价；应用：利用获得的模型对随机的手写数字图片进行识别。
2.界面要求：界面设计不做统一规定，但应做到界面友好，易于操作。
3. 技术要求：（1）完成图片的定位、旋转功能（2）完成特征选取功能（3）获取分类模型（4）进行实际应用。
（5）设计完成后，做好课程设计说明书，4. 课程设计报告要求文档规范正确、独立完成。
内容应包括：系统设计要求●需求分析●系统设计●编码●测试●总结●参考书目具体格式规定详见《长沙学院课程设计管理规定》。
5.成绩评定标准本次实训，考核标准共划分为5个等级：不及格、及格、中等、良好、优秀。
优秀标准：1、课堂积极认真，勤于动手、善于思考，并高质量完成阶段性任务。
2、软件设计合理。
3、软件功能上必须良好的实现业务规范中提出的各大功能，且界面友好，功能丰富饱满，软件正常运行，并开发规范。
4、答辩流畅、思路清晰。
5、文档撰写优良。
良好标准：1、课堂积极认真，勤于动手、善于思考，并基本完成阶段性任务。
2、软件设计合理。
3、软件功能上基本实现业务规范中提出的各大功能，软件正常运行，开发规范。
4、答辩顺利、思路清楚。
5、文档撰写良好。
中等标准：1、课堂积极认真，并基本完成阶段性任务。
2、软件设计合理。
3、软件功能上基本实现业务规范中提出的各大功能，软件允许出现少量缺陷，开发不甚规范。
数据挖掘课程设计报告
一、设计目的1.更深的了解关联规则挖掘的原理和算法。
2.能将数据挖掘知识与计算机编程相结合，编写出合理的程序。
3.深入了解Apriori算法。
二、设计要求1.能设置支持度，置信度和挖掘深度。
2.能输入或导入待挖掘的相关记录。
3.程序无BUG，没有原理性错误。
三、设计实现流程图四、实现环境1.系统：Windows 7 sp1 X86beans 7.1.123.JDK 7.0五、实现结果1.界面：2.输入待挖掘项目：3.输入支持度，置信度和挖掘深度4.进行分析六、设计小结通过这次的数据挖掘课程设计，附录：主要代码Apriori算法：package apriori;import java.util.*;public class Apriori {private double minSupport; //最小支持度private double minConfidence; //最小置信度private Map container; //交易数据容器private int totalSize; //样品数据条数private List canditateSetList = new ArrayList(); //候选集链表 private List frequentSetList = new ArrayList(); //频繁集链表 private List maxFrequentSetList = new ArrayList(); //最大频繁集 private int maxDeep = -1;private int curDeep = 0;private boolean isStop = false;private Set elementSet = new TreeSet();private List ruleList = new ArrayList();//设置挖掘深度,如果为-1,表明直到不产生新的频繁集才停止挖掘public void setDeep(int k) {this.maxDeep = k;}private double getMinConfidence() {return minConfidence;}public void setMinConfidence(double minConfidence) {this.minConfidence = minConfidence;}private double getMinSupport() {return minSupport;}public void setMinSupport(double minSupport) {this.minSupport = minSupport;}private Map getContainer() {return container;}public void setContainer(TransactionContainer transactionContainer) { this.container = transactionContainer.getContainer();this.totalSize = this.container.size();System.out.println(",,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,");System.out.println(totalSize);}private boolean isStop() {return this.isStop || (maxDeep > 0 && curDeep == maxDeep);}private void stopAnalyse() {this.isStop = true;}/*** 根据最小支持度,最小自信度,样品数据进行数据分析**/public void analyse() {//计算候选集、频繁集this.makeCanditateSet1();this.makeFrequentSet1();while (!isStop()) {this.curDeep++; //深度+1this.makeCanditateSet(); //创建候选集this.makeFrequentSet(); //创建频繁集}//计算最大频繁集this.makeMaxFrequentSet();//计算规则this.makeRules();}/*** 创建规则**/private void makeRules() {int ruleNum = 0;for (Object form : this.maxFrequentSetList) {TransactionForm tf = (TransactionForm) form;ruleNum = (1 << tf.getItems().size()) - 2;for (int i = 1; i <= ruleNum; i++) {Rule rule = new Rule();TransactionForm A = new TransactionForm();TransactionForm B = new TransactionForm();int j = 0;Set items = tf.getItems();for (Object object : items) {String item = (String) object;if (((1 << j) & i) != 0) {A.addItem(item);} else {B.addItem(item);}j++;}TransactionForm AB = new TransactionForm();AB.addAll(A.getItems());AB.addAll(B.getItems());if (getSupportNum(AB) >= (getSupportNum(A) * minConfidence)) { double confidence = this.getSupportNum(AB) * 1.0 /this.getSupportNum(A);rule.setA(A);rule.setB(B);rule.setConfidence(confidence);this.ruleList.add(rule);}}}}/*** 计算1项候选集**/private void makeCanditateSet1() {Set keySet = container.keySet();Iterator keyIterator = keySet.iterator();String TID;TransactionForm transactionForm;List list = new ArrayList(); //存放1项候选集Set item1 = new TreeSet();while (keyIterator.hasNext()) {TID = (String) keyIterator.next();transactionForm = (TransactionForm) (container.get(TID));Set items = transactionForm.getItems();for (Object object : items) {item1.add(object);}}elementSet.addAll(item1);for (Object object : item1) {TransactionForm tf = new TransactionForm();tf.addItem(object);list.add(tf);}this.canditateSetList.add(list);this.curDeep = 1;}/*** 计算k项候选集**/private void makeCanditateSet() {//读取前一个频繁集List frontFrequentSetList = (List) this.frequentSetList.get(this.curDeep- 2);List newCanditateList = new ArrayList();for (Object obj : frontFrequentSetList) {TransactionForm tf = (TransactionForm) obj;for (Object item : this.elementSet) {Set items = new TreeSet();items.addAll(tf.getItems());items.add(item);if (items.size() != this.curDeep) {continue;}TransactionForm newTransactionForm = new TransactionForm(); newTransactionForm.setItems(items);if (this.getSupportNum(newTransactionForm) != 0) {if (!isExit(newCanditateList, newTransactionForm)) {newCanditateList.add(newTransactionForm);}}}}this.canditateSetList.add(newCanditateList);}/*** 判断链表中是否存在相同的交易表单**/private boolean isExit(List list, TransactionForm newForm) {for (Object form : list) {Set curSet = ((TransactionForm) form).getItems();Set newSet = newForm.getItems();Set tempSet = new TreeSet();tempSet.addAll(curSet);int beginSize = tempSet.size();tempSet.addAll(newSet);int endSize = tempSet.size();if (endSize <= beginSize) { //只要有一个集合没变大,说明已存在 return true;}}return false;}/*** 创建最大频繁集**/private void makeMaxFrequentSet() {for (int i = frequentSetList.size() - 1; i >= 0; i--) {List list = (List) frequentSetList.get(i);for (Object form : list) {if (!isExit(maxFrequentSetList, (TransactionForm) form)) {this.maxFrequentSetList.add(form);}}}}/*** 创建频繁集**/private void makeFrequentSet() {List frequentList = new ArrayList();List canditateList = (List) this.canditateSetList.get(this.curDeep - 1); for (Object form : canditateList) {TransactionForm tf = (TransactionForm) form;if (this.getSupportNum(tf) >= minSupport * totalSize) {frequentList.add(tf);}}this.frequentSetList.add(frequentList);if (frequentList.size() == 0) {this.stopAnalyse(); //如果没有新的频繁集,则可停止分析}}/*** 创建频繁1项集**/private void makeFrequentSet1() {List canditateList = (List) canditateSetList.get(0);List frequentList = new ArrayList();for (Object object : canditateList) {TransactionForm tf = (TransactionForm) object;if (this.getSupportNum(tf) >= minSupport * totalSize) {frequentList.add(tf);}}this.frequentSetList.add(frequentList);if (frequentList.size() == 0) {this.stopAnalyse(); //如果没有新的频繁集,则可停止分析}}* 计算支持数样品清单对newForm的支持数**/private int getSupportNum(TransactionForm newForm) {int counter = 0;Set keySet = container.keySet();Iterator keyIterator = keySet.iterator();String TID;TransactionForm transactionForm;while (keyIterator.hasNext()) { //该循环不可以跳出,一定要执行到结束TID = (String) keyIterator.next();transactionForm = (TransactionForm) container.get(TID); //样品中的某一清单Iterator items = transactionForm.getItems().iterator();Iterator newItems = newForm.getItems().iterator();boolean isMatch = true;while (newItems.hasNext()) { //配置新清单中的所有项String newItem = (String) newItems.next();boolean findItem = false;while (items.hasNext()) {String item = (String) items.next();if (newItem.equals(item)) {findItem = true;break;}}if (!findItem) {isMatch = false;break;}}if (isMatch) {counter++;}}return counter;}/*** 打印分析结果信息*public String printInfo() {System.out.println("***************************************************************************************************");String info ="";info+="*****************************************************\n";for (int i = 0; i < this.curDeep; i++) {List list = (List) this.canditateSetList.get(i);if (list.size() == 0) {continue;}System.out.print("候选集" + (i + 1) + ":");info+="候选集" + (i + 1) + ":";for (Object object : list) {TransactionForm transactionForm = (TransactionForm) object;Set items = transactionForm.getItems();StringBuffer sb = new StringBuffer("[");for (Object item : items) {sb.append(item).append(",");}sb.setCharAt(sb.length() - 1, ']');System.out.print(sb + " ");info+=sb + " ";}list = (List) this.frequentSetList.get(i);System.out.print("\n频繁集" + (i + 1) + ":");info+="\n频繁集" + (i + 1) + ":";for (Object object : list) {TransactionForm transactionForm = (TransactionForm) object;Set items = transactionForm.getItems();StringBuffer sb = new StringBuffer("[");for (Object item : items) {sb.append(item).append(",");}sb.setCharAt(sb.length() - 1, ']');System.out.print(sb + " ");info+=sb + " ";}System.out.println("\n***************************************************************************************************");info+="\n**********************************\n";}System.out.print("最大频繁集:");info+="最大频繁集:";for (Object object : this.maxFrequentSetList) {TransactionForm transactionForm = (TransactionForm) object;Set items = transactionForm.getItems();StringBuffer sb = new StringBuffer("[");for (Object item : items) {sb.append(item).append(",");}sb.setCharAt(sb.length() - 1, ']');System.out.print(sb + " ");info+=sb + " ";}System.out.println("\n***************************************************************************************************");info+="\n*********************************************************************";System.out.println("关联规则:");info+="\n关联规则:\n";for (Object object : this.ruleList) {Rule rule = (Rule) object;Set items = rule.getA().getItems();StringBuffer A = new StringBuffer("[");for (Object item : items) {A.append(item).append(",");}A.setCharAt(A.length() - 1, ']');items = rule.getB().getItems();StringBuffer B = new StringBuffer("[");for (Object item : items) {B.append(item).append(",");}B.setCharAt(B.length() - 1, ']');System.out.println(A + "=========>" + B + "\t" + rule.getConfidence()); info+=A + "=========>" + B + "\t" + rule.getConfidence()+"\n";}return info;}}。
python数据挖掘课程报告(附有代码和数据)
python数据挖掘课程报告（附有代码和数据）Python数据挖掘课程报告（附有代码和数据）1. 引言本报告旨在总结我在Python数据挖掘课程中的研究和实践经验。
报告包括了我在课程中使用的代码和相关数据。
2. 数据挖掘项目2.1 项目描述在课程中，我选择了一个关于销售预测的数据挖掘项目。
该项目的主要目标是根据历史销售数据，预测未来某个时间段内的销售额。
2.2 数据收集为了完成该项目，我首先收集了公司过去两年的销售数据。
这些数据包括销售日期、销售额、产品类别等信息。
2.3 数据预处理在进行数据挖掘之前，我对数据进行了一些预处理操作。
首先，我去除了缺失值和异常值。
然后，对日期进行了格式转换和特征工程操作，以便于后续建模分析。
2.4 特征选择为了减少模型复杂度并提高预测准确率，我使用了特征选择技术。
通过分析特征与目标变量之间的相关性，我选择了一部分最相关的特征进行建模。
2.5 模型建立基于选定的特征，我使用了多个数据挖掘算法进行建模，并比较它们的性能。
其中包括了决策树、随机森林和神经网络等算法。
2.6 模型评估为了评估模型的性能，我使用了交叉验证和评估指标（如均方误差和准确率）进行了模型评估。
根据评估结果，选择了性能最佳的模型进行预测。
3. 代码和数据本报告附带的代码和数据文件包括了我在数据挖掘项目中使用的全部代码和相关数据。
代码文件包括数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等部分。
数据文件包括原始销售数据和经过预处理后的数据。
4. 结论通过本次数据挖掘项目，我深入了解了Python在数据挖掘领域的应用。
在项目过程中，我学会了数据收集、数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等关键技术。
这些技术对于解决实际问题具有重要意义，并且可以帮助企业做出更准确的决策。
5. 参考文献[1] 作者1. (年份). 标题1. 期刊名, 卷(期), 页码.[2] 作者2. (年份). 标题2. 会议名, 页码.。
数据挖掘课设报告
XI'AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY课程设计报告课程名称数据挖掘专业：信息管理与信息系统班级：130513姓名：贾丹丹学号:130513117指导教师：李刚成绩：2016 年1 月3 日刖言数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。
它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。
据国外专家预测，随着数据量的日益积累和计算机的广泛应用，在今后的5—10年内，数据挖掘将在中国形成一个新型的产业。
数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database, KDD，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备（2）数据挖掘（3）结果表达和解释。
数据挖掘可以与用户或知识库交互。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。
数据挖掘中的分类反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。
最为典型的分类方法是基于决策树的分类方法。
它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。
该方法先根据训练子集（又称为窗口）形成决策树。
如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到窗口中，重复该过程一直到形成正确的决策集。
最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的属性，该分枝对应该属性的某一可能值。
目录1业务理解 (1)2数据理解 (1)2.1英文版数据说明 (1)2.2数据的读入 (2)2.3浏览数据内容 (2)2.4指定各个变量的作用 (3)2.5观察各变量的数据分布特征 (4)3数据准备 (4)3.1对数据进行重新分类 (4)3.2对数据进行平衡处理 (6)4建立决策树模型 (6)4.1 C5.0 ，CART,CHAID算法介绍 (7)4.2模型建立 (8)4.3模型计算结果 (14)4.4模型结果分析 (17)5模型评估 (18)6总结 (20)附录1:zoo.date (21)附录2:s (24)1业务理解动物园动物数量大，种类多，对动物园的动物根据它们的特征进行分类，以便于观察和分析动物的特征，进而更加合理的管理动物以及为未来查找动物信息提供参考。
河南科技大学数据挖掘课程设计报告
河南科技大学课程设计说明书课程名称＿＿软件项目综合实践＿＿题目超市商品销售数据挖掘系统学院信息工程学院班级计科113学生姓名彭逸帆学号 111404060319指导教师白秀玲、赵海霞、张蕾日期 2014.9.22~2014.9.30目录第1章数据挖掘基本理论 (1)§1.1数据挖掘的概念 (1)§1.2数据挖掘的步骤 (1)第2章系统分析 (1)§2.1系统用户分析 (1)§2.2系统功能分析 (2)§2.3系统算法分析 (2)第3章数据管理 (2)§3.1数据管理的方法 (2)§3.2数据管理的具体实现过程 (2)第4章数据采集 (2)§4.1数据采集的方法 (2)§4.2数据采集的具体实现过程 (2)第5章数据预处理 (2)§5.1数据预处理的方法 (2)§5.2数据预处理的具体实现过程 (4)第6章数据挖掘 (4)§6.1算法描述与流程图 (5)§6.2数据结构的设计 (5)§6.3算法的具体实现 (6)第7章结果显示与解释评估 (6)§7.1参数设置 (11)§7.2结果显示界面的具体实现 (11)§7.3解释评估 (11)学习体会 (15)参考文献 (15)致谢 (15)§第1章数据挖掘基本理论§1.1数据挖掘的概念数据挖掘又称为数据库中知识发现，它是一个从大量数据中抽取挖掘出来未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
§1.2数据挖掘的步骤首先进行数据预处理，从数据库里提取数据，使其形成集合列表形式，以便在程序中扫描数据库的时候，可以直接遍历此集合列表，即达到扫描数据的目的。
然后生成K项频繁集。
最后通过K项频繁集与最小信任度比较获得关联规则。
并显示关联规则。
生成K项频繁集的过程，首先是生成1项频繁集，之后利用递归方法，直到不能再生成频繁集为止。
数据挖掘实训课程模拟设计
数据挖掘实训课程模拟设计一、课程目标数据挖掘作为当今信息技术领域的重要分支，对于处理和分析海量数据、发现潜在规律和价值具有关键作用。
本数据挖掘实训课程旨在培养学生的实践能力和创新思维，使学生能够熟练掌握数据挖掘的基本流程和常用技术，具备解决实际问题的能力。
二、课程内容（一）数据预处理1、数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。
2、数据集成：整合来自多个数据源的数据。
3、数据转换：进行数据标准化、归一化和编码等操作。
（二）数据探索与分析1、描述性统计分析：计算均值、中位数、标准差等统计量。
2、数据可视化：使用图表展示数据分布和关系。
（三）数据挖掘算法1、分类算法：如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2、聚类算法：KMeans 聚类、层次聚类等。
3、关联规则挖掘：Apriori 算法等。
（四）模型评估与优化1、评估指标：准确率、召回率、F1 值等。
2、超参数调优：通过交叉验证等方法优化模型参数。
（五）实际应用案例1、客户关系管理：客户细分、流失预测。
2、市场营销：商品推荐、市场趋势分析。
三、课程安排（一）理论讲解（20%的课程时间）通过课堂讲授，让学生了解数据挖掘的基本概念、原理和方法。
（二）实践操作（60%的课程时间）学生在实验室环境中，使用真实或模拟数据集进行实践操作，完成数据预处理、算法应用和模型评估等任务。
（三）案例讨论（10%的课程时间）组织学生对实际应用案例进行讨论和分析，培养学生解决实际问题的能力和思维。
（四）课程总结与汇报（10%的课程时间）学生分组展示自己的实践成果，分享经验和教训，教师进行总结和点评。
四、教学方法（一）项目驱动教学以实际项目为导向，让学生在完成项目的过程中学习和应用数据挖掘知识。
（二）小组合作学习学生分组进行实践和讨论，培养团队合作精神和沟通能力。
（三）在线学习资源提供丰富的在线学习资源，如教学视频、文档和代码示例，方便学生自主学习和拓展知识。
五、实训环境搭建（一）硬件环境配备性能较好的计算机，满足数据处理和算法运行的需求。
(完整)数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识.以下主要谈一下我的心得体会,以及我对数据挖掘这项课题的见解。
随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。
简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。
作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术.从某种角度上来说,数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。
不过,仅以此来否定数据挖掘的意义,显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的,它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性.首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术?这也是在开课前一直困扰我的问题。
数据是知识的源泉,然而大量的数据本身并不意味信息.尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。
数据挖掘课设报告
数据挖掘课设报告1.数据挖掘是一种从大量数据中提取隐藏模式、知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛。
本报告将介绍我们在数据挖掘课设中进行的工作和成果。
2. 数据集选择在课设开始前，我们需选择合适的数据集。
我们需要一个具有一定规模和特征的数据集，以便我们能够进行数据挖掘的实验和分析。
我们选择了一个关于电商销售的数据集，其中包含了订单时间、商品种类、销售金额等信息。
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。
数据预处理是数据挖掘的重要步骤，可以清洗数据、填充缺失值、去除异常值等。
我们对选定的数据集进行了预处理，包括去除重复值和缺失值，并进行了数据的标准化处理，以便更好地进行挖掘模式。
4. 特征选择在数据挖掘中，特征选择是指从原始数据中选取与目标特征相关性较高的特征，以降低数据维度并提高模型性能。
在我们的课设中，我们使用了信息增益和卡方检验等特征选择方法，选取了一组与销售金额相关性较高的特征。
5. 模型建立在数据准备阶段完成后，我们开始建立模型。
根据我们的数据集和目标，我们选择了常用的回归模型进行建模。
我们使用了线性回归、决策树回归和随机森林回归等算法对数据进行建模，并评估了它们的模型性能。
6. 模型评估与优化建立模型后，我们需要对模型进行评估和优化。
我们使用了均方根误差（RMSE）和决定系数（R^2）等指标对模型进行评估。
通过评估结果，我们发现随机森林回归在预测销售金额时具有比较好的性能。
为了进一步提高模型性能，我们进行了参数调优和特征筛选。
我们使用了交叉验证和网格搜索等方法，寻找最佳的模型参数配置。
，我们还使用了递归特征消除等方法进一步筛选特征。
7. 结果分析与展示在模型优化后，我们对最终的模型进行了结果分析。
我们通过可视化方式展示了模型的预测结果，并与实际销售金额进行对比。
通过分析结果，我们发现我们的模型能够较为准确地预测销售金额，并且找到了一些影响销售金额的重要特征。
数据挖掘课设报告
数据挖掘课设报告在当今数字化的时代，数据挖掘已经成为了从海量数据中获取有价值信息的关键技术。
通过本次数据挖掘课程设计，我深入了解了数据挖掘的流程和方法，并在实践中积累了宝贵的经验。
一、课程设计背景与目标随着信息技术的飞速发展，各个领域都积累了大量的数据。
这些数据中蕴含着丰富的知识和潜在的价值，但如何有效地提取和利用这些信息成为了一个重要的挑战。
数据挖掘作为一种能够从大规模数据中发现模式、趋势和关系的技术，具有重要的应用价值。
本次课程设计的目标是运用所学的数据挖掘知识和技术，解决一个实际的问题，并通过实践加深对数据挖掘流程和方法的理解，提高数据分析和解决问题的能力。
二、数据来源与预处理为了完成课程设计任务，我选择了一个公开的数据集，该数据集包含了有关_____的信息。
在获取数据后，首先需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
数据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。
在数据清洗过程中，我处理了缺失值、异常值和重复值等问题。
对于缺失值，根据数据的特点采用了合适的填充方法，如均值填充、中位数填充或使用模型预测填充。
对于异常值，通过数据可视化和统计分析进行识别，并根据具体情况进行删除或修正。
在数据集成方面，将来自多个数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和准确性。
数据变换则包括对数据进行标准化、归一化和编码等操作，以便于后续的分析和建模。
最后，通过数据规约技术，如特征选择和主成分分析，减少数据的维度和规模，提高数据处理的效率。
三、数据挖掘方法选择与应用根据问题的特点和数据的特征，我选择了以下几种数据挖掘方法进行分析：1、分类算法决策树：决策树是一种直观且易于理解的分类算法。
通过对数据的递归分割，构建一棵决策树，能够根据输入的特征预测目标变量的类别。
支持向量机（SVM）：SVM 是一种基于核函数的分类算法，对于线性不可分的数据具有较好的分类效果。
随机森林：随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法，通过集成多个决策树的预测结果，提高了分类的准确性和稳定性。
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。
数据挖掘课程设计报告
ID3算法的改进摘要：本文基于ID3算法的原有思路，再把属性的重要性程度值纳入了属性选择的度量标准中，以期获得更适合实际应用的分类划分结果。
一、ID3算法的不足ID3算法使用信息增益作为属性选择度量值，其倾向于选择具有大量值的属性，但没有考虑到属性在实际应用分类中的重要程度，因为依靠取信息熵最大的属性在现实情况中却并不那么重要，因此可能会得到不太有用的划分结果。
举个简单的例子，在对淘宝用户行为进行分析时，尽管依据用户ID可以得到最大的信息增益，但是这并不符合分析的要求，因为，我们需要得到的是用户的购买行为，在分析中，我们会更多的考虑用户曾经浏览过的商品或者已经购买了的商品。
在这个情景中，根据信息熵来度量属性的选择就不太合理，所以需要对其进行改进。
二、改进思路本次设计中在属性选择上加入了属性重要程度值：因为采用信息增益的方法会倾向于选择拥有较多可能属性值的属性，为了弥补这一缺陷，所以在选择时就加入了属性的重要程度值。
属性重要程度值考虑了属性在分裂数据中所处的地位。
在处理数据的时候，会首先根据经验或需要判断出数据集合里面的属性值的重要程度，例如，在上面淘宝用户行为分析中，我们可能会人为的给予属性（“浏览过的商品”）最高重要程度值：0.8，而给属性（“用户ID”）较低的重要程度值：0.2。
在明确了属性重要程度值以后，我们会在计算每个属性信息增益后将信息增益与属性重要程度值相乘，由此来判断最终属性的选择。
对于ID3算法的其他内容不做更改。
三、具体实现以课本《数据挖掘》中193页的例6-1为例。
例6-1中各属性的重要程度值即权值未知，我们可先分别假设属性age的重要程度值为0.1，属性income的重要程度值为0.6，属性student的重要程度值为0.2，属性credit_rating的重要程度值为0.1。
在引入属性重要程度值以前，每个属性的信息增益为：Gain(age)=0.246 ，Gain(income)=0.029 ，Gain(student)=0.151 ，Gain(credit_rating)=0.048。
数据挖掘课设总结
数据挖掘课设总结1. 引言在大数据时代，数据的获取变得越来越容易，但如何从这些海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘作为一门交叉学科，结合了统计学、机器学习和数据库等领域的知识，旨在发现数据中的隐藏模式、关联规则和异常行为，以支持决策和洞察。
本次课设旨在通过一个实际问题的数据挖掘案例，探索数据挖掘的整个流程，包括数据预处理、特征选择、建模和评估等步骤。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘流程的第一步，也是最关键的一步。
在面对真实世界中的数据时，常常会存在数据缺失、异常值和重复记录等问题。
因此，在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和可用性。
•数据清洗：去除重复记录、处理数据缺失和异常值。
对于重复记录，可以根据某个或多个字段进行去重。
对于数据缺失，可以采用填充或删除的方式进行处理。
对于异常值，可以使用统计方法或基于规则的方法进行检测和修正。
•数据集成：将多个数据源的数据进行整合和合并，以获得更全面和完整的数据。
在数据集成过程中，需要解决字段命名不一致、数据格式不同和数据冲突等问题。
•数据变换：对原始数据进行转换或规范化。
常见的数据变换包括属性标准化、属性离散化和属性构造等。
属性标准化可以将不同范围的属性值映射到同一范围内，以消除属性间的量纲差异。
属性离散化可以将连续属性转化为离散属性，以适应某些数据挖掘算法的需求。
属性构造可以通过组合、加减、乘除原始属性，构造出新的属性，从而提高模型的表达能力。
3. 特征选择特征选择是数据挖掘中非常重要的一步，它的目标是从原始数据中选择出最具预测能力的特征子集，以提高模型的精确度和泛化能力。
特征选择有助于降低维度灾难、减少冗余信息和加快模型训练和预测的速度。
特征选择的方法可以分为三大类：过滤方法、包装方法和嵌入方法。
过滤方法通过对特征与输出之间的相关性进行评估，选择相关性较高的特征。
常用的过滤方法包括相关系数、信息增益和卡方检验等。
数据挖掘课程设计报告
数据挖掘课程设计报告题目关联规则挖掘系统姓名：XXXXXX __________________ 班级：计算机0901学号: XXXXXXXXXXX2013 年6 月19 日一、设计目的该程序实现了对简单数据进行频繁项集挖掘的功能，主要使用Apriori算法，即使用候选产生发现频繁项集。
通过这次编程增强编程能力。
二、设计要求实现数据挖掘的关联规则，能够挖掘数据之间的关联信息，能够读取文件中的数据，能够保存分析结果。
界面友好。
三、设计实现流程图:: Liifi 罐舟卞境lit*BL—r1/P ---------- ----------- **—------------ ! G*四、实现环境操作系统WindowsXP开发环境Netbeans7.1运行环境Win dows系列操作系统（装有Java运行时环境）五、实现结果完整输出结果:run :顾客1 商品A 商品B 商品C 顾客2 商品A 商品B 顾客3 商品B 商品C 顾客4 商品C 商品B 商品1***************************************************************************************************候选集1：[商品A][商品B][商品C]频繁集1：[商品A][商品B][商品C]***************************************************************************************************候选集2:[商品A,商品B][商品A,商品C][商品B,商品C]频繁集2:[商品A,商品B][商品B,商品C]***************************************************************************************************候选集3:[商品A,商品B,商品C]频繁集3:***************************************************************************************************最大频繁集：[商品A,商品B][商品B,商品C]***************************************************************************************************关联规则:[商品A]=========＞商品B] 1.0[商品B]=========＞商品A] 0.6666666666666666[商品B]=========＞商品C] 0.6666666666666666[商品C]=========＞[商品B] 1.0六、设计小结这学期学的数据挖掘课程丰富了我的知识面，让我看到了信息技术的巨大生命力和前景。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验背景随着信息技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的研究课题。
数据挖掘作为一种从大量数据中发现潜在模式和知识的技术，已经在众多领域得到了广泛的应用，如市场营销、金融风险预测、医疗诊断等。
本次实验旨在通过对实际数据的挖掘和分析，深入理解数据挖掘的基本流程和方法，并探索其在解决实际问题中的应用。
二、实验目的1、熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、数据探索、模型选择与训练、模型评估等。
2、掌握常见的数据挖掘算法，如决策树、聚类分析、关联规则挖掘等，并能够根据实际问题选择合适的算法。
3、通过实际数据的挖掘实验，提高对数据的分析和处理能力，培养解决实际问题的思维和方法。
三、实验数据本次实验使用了一份关于客户消费行为的数据集，包含了客户的基本信息（如年龄、性别、职业等）、消费记录（如购买的商品类别、购买金额、购买时间等）以及客户的满意度评价等。
数据总量为 10000 条，数据格式为 CSV 格式。
四、实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 37主要库：Pandas、NumPy、Scikitlearn、Matplotlib 等五、实验步骤1、数据预处理数据清洗：首先，对数据进行清洗，处理缺失值和异常值。
对于缺失值，根据数据的特点，采用了均值填充、中位数填充等方法进行处理；对于异常值，通过数据可视化和统计分析的方法进行识别，并根据具体情况进行删除或修正。
数据转换：将数据中的分类变量进行编码，如将性别（男、女）转换为 0、1 编码，将职业（教师、医生、工程师等）转换为独热编码。
数据标准化：对数据进行标准化处理，使得不同特征之间具有可比性，采用了 Zscore 标准化方法。
2、数据探索数据可视化：通过绘制柱状图、箱线图、散点图等，对数据的分布、特征之间的关系进行可视化分析，以便更好地理解数据。
统计分析：计算数据的均值、中位数、标准差、相关系数等统计量，对数据的基本特征进行分析。
数据挖掘方法与应用课程设计
数据挖掘方法与应用课程设计一、课程设计概述本次数据挖掘方法与应用课程设计是针对本学期的课程内容进行实践性的设计，旨在让学生通过实际操作熟悉数据挖掘的基本流程，了解数据挖掘的常用方法及其应用场景，掌握Python编程语言在数据挖掘中的应用，提高数据分析与挖掘的能力。
二、课程设计主要任务1. 任务描述该任务将要求学生从某个领域的数据集中，利用数据挖掘的方法探索数据，构建预测模型，解决实际问题。
学生可以自己选择感兴趣的数据集，也可以从指定的数据集中选择。
2. 任务要求•数据集挖掘与初步分析：了解数据集中包含的数据类型、数据规模、数据缺失情况等，对数据集进行初步统计描述和可视化探索。
•特征选择与特征工程：通过对数据集进行探索，挖掘关键特征，进行特征工程，对原始特征进行变换和构造，提高模型的精度和泛化能力。
•模型选择和训练：根据任务的具体要求，选择相应的模型，并进行模型训练和调优。
调优包括参数调整、交叉验证等。
•模型评估与验证：将训练好的模型用于测试集，进行模型评估，并对模型进行可视化。
•实验报告和展示：为了使任务更加直观、具体，学生需要提交实验报告，并进行展示。
报告要求包括模型的设计过程、实验结果与分析、问题与经验等。
三、课程设计考核方式1. 任务报告任务报告需包括以下内容：数据集详细说明、数据清洗、数据可视化分析、特征选择和特征工程、模型选择和训练、模型评估和可视化分析，附加上学生的实验感想和总结。
报告希望将解决问题的过程展现出来，说明解决问题所用的方法和算法，关注算法本身以及算法的调参等细节。
2. 任务展示任务展示应该依据报告形成一个简洁而有力的演示文稿，将任务分为模块展示，图文结合，内容分明，表述清晰。
3. 任务总结任务总结将是学生对整个课程的归纳总结，对数据挖掘方法与应用课程的掌握程度进行深层次的内容分析、并写出自己的落脚点、取得的进展以及遇到的问题和解决的途径，并提出反复思考的问题。
四、课程设计实施流程本次数据挖掘方法与应用课程设计将按如下流程实施：•首先，老师针对任务的形式、要求和评分标准进行详细说明和讲解。
数据挖掘实验报告(两篇)2024
引言概述：数据挖掘是一项广泛应用于各个行业的技术，通过对大数据的处理和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
本文是数据挖掘实验报告（二），将对具体的数据挖掘实验进行详细的阐述和分析。
本实验主要聚焦于数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤，以增加对实验过程和结果的理解，提高实验的可靠性和准确性。
通过实验结果的分析和总结，可以帮助读者更好地理解数据挖掘的方法和技术，并为实际应用提供参考和指导。
正文内容：1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和异常值等数据问题，以确保数据的质量和准确性。
在本实验中，我们采用了多种方法对数据进行预处理。
其中包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
具体的操作包括了数据去重、数据标准化、缺失值的填补和异常值的处理等。
2. 特征选择特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它的目的是从原始数据中选择出对问题解决有价值的特征。
在本实验中，我们通过使用相关性分析、方差选择和递归特征消除等方法，对原始数据进行特征选择。
通过分析特征与目标变量之间的关系，我们可以得出最有价值的特征，从而减少计算复杂度和提高模型准确性。
3. 模型建立模型建立是数据挖掘实验的核心步骤之一。
在本实验中，我们采用了多种模型进行建立，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
具体而言，我们使用了ID3决策树算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法等进行建模，并通过交叉验证和网格搜索等方法选择最佳的模型参数。
4. 模型评估模型评估是对建立的模型进行准确性和可靠性评估的过程。
在本实验中，我们采用了多种评估指标进行模型评估，包括准确率、召回率、F1分数等。
通过对模型的评估，我们可以得出模型的准确性和可靠性，并进一步优化模型以达到更好的效果。
5. 结果分析与总结总结：本文是对数据挖掘实验进行详细阐述和分析的实验报告。
通过对数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤的分析和总结，我们得出了对数据挖掘方法和技术的深入理解。
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河南科技大学课程设计说明书课程名称＿＿软件项目综合实践＿＿题目超市商品销售数据挖掘系统学院信息工程学院班级计科113学生姓名彭逸帆学号 111404060319指导教师白秀玲、赵海霞、张蕾日期 2014.9.22~2014.9.30目录第1章数据挖掘基本理论 (1)§1.1数据挖掘的概念 (1)§1.2数据挖掘的步骤 (1)第2章系统分析 (1)§2.1系统用户分析 (1)§2.2系统功能分析 (2)§2.3系统算法分析 (2)第3章数据管理 (2)§3.1数据管理的方法 (2)§3.2数据管理的具体实现过程 (2)第4章数据采集 (2)§4.1数据采集的方法 (2)§4.2数据采集的具体实现过程 (2)第5章数据预处理 (2)§5.1数据预处理的方法 (2)§5.2数据预处理的具体实现过程 (4)第6章数据挖掘 (4)§6.1算法描述与流程图 (5)§6.2数据结构的设计 (5)§6.3算法的具体实现 (6)第7章结果显示与解释评估 (6)§7.1参数设置 (11)§7.2结果显示界面的具体实现 (11)§7.3解释评估 (11)学习体会 (15)参考文献 (15)致谢 (15)§第1章数据挖掘基本理论§1.1数据挖掘的概念数据挖掘又称为数据库中知识发现，它是一个从大量数据中抽取挖掘出来未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
§1.2数据挖掘的步骤首先进行数据预处理，从数据库里提取数据，使其形成集合列表形式，以便在程序中扫描数据库的时候，可以直接遍历此集合列表，即达到扫描数据的目的。
然后生成K项频繁集。
最后通过K项频繁集与最小信任度比较获得关联规则。
并显示关联规则。
生成K项频繁集的过程，首先是生成1项频繁集，之后利用递归方法，直到不能再生成频繁集为止。
§第2章系统分析§2.1 系统用户分析利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。
在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。
此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次（抽象水平）的模式知识。
数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识。
比如：作为一个商场主管，肯定想要知道商场顾客的购物习惯；尤其是希望了解在（一次）购物过程中，那些商品会在一起被（顾客所）购买。
为帮助回答这一问题，就需要进行市场购物分析，即对顾客在商场购物交易记录数据进行分析。
所分析的结果将帮助商场主管制定有针对性的市场营销和广告宣传计划，以及编撰合适的商品目录。
比如：市场购物分析结果将帮助商家对商场内商品应如何合理摆放进行规划设计。
其中一种策略就是将常常一起购买的商品摆放在相邻近的位置，以方便顾客同时购买这两件商品；如：如果顾客购买电脑的同时常也会购买一些金融管理类软件，那么将电脑软件摆放在电脑硬件附近显然将有助于促进这两种商品的销售；而另一种策略则是将电脑软件与电脑硬件分别摆放在商场的两端，这就会促使顾客在购买两种商品时，走更多的路从而达到诱导他们购买更多商品的目的。
比如：顾客在决定购买一台昂贵电脑之后，在去购买相应金融管理软件的路上可能会看到安全系统软件，这时他就有可能购买这一类软件。
市场购物分析可以帮助商场主管确定那些物品可以进行捆绑减价销售，如一个购买电脑的顾客很有可能购买一个捆绑减价销售的打印机。
§2.2 系统功能分析我们组所开发的超市销售记录数据挖掘系统是采用关联规则挖掘的方法来挖掘出商家希望得到的销售信息。
关联规则挖掘就是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识。
我们开发的超市销售记录数据挖掘系统主要应用就是市场购物分析。
根据被放到一个购物袋的（购物）内容记录数据而发现的不同（被购买）商品之间所存在的关联知识无疑将会帮助商家分析顾客的购买习惯。
如图- 所示。
发现常在一起被购买的商品（关联知识）将帮助商家制定有针对性的市场营销策略。
比如：顾客在购买牛奶时，是否也可能同时购买面包或会购买哪个牌子的面包，显然能够回答这些问题的有关信息肯定会有效地帮助商家进行有针对性的促销，以及进行合适的货架商品摆放。
如可以将牛奶和面包放在相近的地方或许会促进这两个商品的销售。
将商场所有销售商品设为一个集合，每个商品（item）均为一个取布尔值（真/假）的变量以描述相应商品是否被（一个）顾客购买。
因此每个顾客购物（袋）就可以用一个布尔向量来表示。
分析相应布尔向量就可获得那些商品是在一起被购买（关联）的购物模式。
如顾客购买电脑的同时也会购买金融管理软件的购物模式就可以用以下的关联规则来描述：computer=>financial_management_software[support=2%,confidence=60% ]关联规则的支持度（support）和信任度（confidence）是两个度量有关规则趣味性的方法。
它们分别描述了一个被挖掘出的关联规则的有用性和确定性。
规则的支持度为2%，就表示所分析的交易记录数据中有交易记录同时包含电脑和金融管理软件（即在一起被购买）。
规则的60%信任度则表示有60%的顾客在购买电脑的同时还会购买金融管理软件。
通常如果一个关联规则满足最小支持度阈值（minimum support threshold）和最小信任度阈值（minimum confidence threshole），那么就认为该关联规则是有意义的；而用户或专家可以设置最小支持度阈值和最小信任度阈值。
§2.3系统算法分析超市商品销售数据挖掘系统采用关联规则算法，主要进行数据管理。
对数据库中的数据进行管理和维护工作。
数据采集。
从数据库中采集数据，形成事务集合。
数据预处理。
将采集到的数据转换为可进行数据挖掘的形式。
数据挖掘。
采用关联规则中的Apriori算法对超市销售事务集合进行数据挖掘。
结果显示与解释评估。
把挖掘出的结果以一种直观的方式显示出来，并对挖掘出的结果进行评价。
§第3章数据管理§3.1数据管理的方法数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。
其目的在于充分有效地发挥数据的作用，而实现数据有效管理的关键是数据组织，在数据库系统中所建立的数据结构，更充分地描述了数据间的内在联系，便于数据修改、更新与扩充，同时保证了数据的独立性、可靠性、安全性与完整性，减少了数据冗余，故提高了数据共享程度及数据管理效率。
我们在数据库中建立了一张表，用于存放所有的销售记录，每条销售记录都存放于这一张表中，用于后面的数据挖掘。
并在录入数据库的过程中检查了数据的正确性，把异常数据剔除在外，确保了数据库的正确性、一致性。
§第4章数据采集§4.1数据采集的方法数据采集在数据挖掘的过程中是必不可少的，毕竟只有采集到了大量的、正确的、完整的数据，才能够为后面数据挖掘提供良好的基础，得到有价值的信息。
本次课程设计中，我们通过走访超市向他们征询销售记录，在网上搜索相关的超市销售记录的方式收集到了两份数据，通过去除异常数据、冗余数据把两份数据合并到一张表里，为后面数据挖掘提供必要的条件，确保得到有价值的信息。
本软件在开发中，数据采集主要是借用程序和人工来实现的。
通过人工的录入来输入超市的销售记录数据，然后再借用所编写的程序来筛选出所要挖掘的销售物品的信息，以备后期数据预处理和数据挖掘所使用。
§第5章数据预处理§5.1 数据预处理的方法实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。
为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约，数据离散化等。
这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
本次课程设计中主要用到了前四种方法即数据清理，数据集成，数据变换，数据归约完成数据入库前的数据预处理过程，由于种种原因最后选取的数据量不是很大，所以在这里并没有使用全部的数据预处理方法。
§第6章数据挖掘§6.1算法描述与流程图§6.1.1 算法描述Apriori算法是挖掘产生布尔关联规则所需频繁项集的基本算法；它也是一个很有影响的关联规则挖掘算法。
Apriori算法就是根据有关频繁项集特性的先验知识（prior knowledge）而命名的。
该算法利用了一个层次顺序搜索的循环方法来完成频繁项集的挖掘工作。
这一循环方法就是利用k-项集来产生(k+1)-项集。
具体做法就是：首先找出频繁1-项集，记为L1；然后利用L1来挖掘L2，即频繁2-项集；不断如此循环下去直到无法发现更多的频繁k-项集为止。
每挖掘一层Lk就需要扫描整个数据库一遍。
为提高按层次搜索并产生相应频繁项集的处理效率。
Apriori算法利用了一个重要性质，又称为Apriori性质来帮助有效缩小频繁项集的搜索空间。
Apriori性质：一个频繁项集中任一子集也应是频繁项集。
Apriori性质是根据以下观察而得出结论。
根据定义：若一个项集I不满足最小支持度阈值s，那么该项集I就不是频繁项集，即P(I)<s；若增加一个项A 到项集I中，那么所获得的新项集I∪A在整个交易数据库所出现的次数也不可能多原项集I出现的次数，因此I∪A也不可能是频繁的，即P(I∪A)<s。
这样就可以根据逆反公理：即若一个集合不能通过测试，该集合所有超集也不能通过同样的测试。
因此很容易确定Apriori性质成立。
为了解释清楚Apriori性质是如何应用到频繁项集的挖掘中的，这里就以用Lk-1来产生Lk为例来说明具体应用方法。
利用Lk-1来获得Lk主要包含两个处理步骤，即连接和删除操作步骤。
（1）连接步骤。
为发现Lk，可以将Lk-1中两个项集相连接以获得一个Lk 的候选集合Ck。
设l1和l2为Lk-1中的两个项集（元素），记号表示li[j] 中的第j个项；如li[k-2]就表示li中的倒数第二项。
为方便起见，假设交易数据库中各交易记录中各项均已按字典排序。
若Lk-1的连接操作记为Lk-1⊕Lk-1 ，它表示若l1和l2中的前（k-2）项是相同的，也就是说若有(l1[1]=l2[1])∧…∧(l1[k-2]=l2[k-2]) ∧(l1[k-1]<l2[k-1])，则Lk-1中l1和l2的内容就可以连接到一起。