数据挖掘课程设计实例

试验设计及数据挖掘技术课程设计

（2011年11月10日）

一、均匀设计试验方案的构造（10/每小项，共20分）

已知一试验有四个因素，他们的试验范围及因素水平见表1： 表1、因素水平表 NO. X1 X2 X3 X4 1 20 80 200 120 2 25 85 250 125 3 30 90 300 130 4 35 95 350 135 5 40 400 140 6 45 450 145 7 50 150 8 55 155 9 60 160 10 65 165 11 70 170 12 75 1、请给出12拟水平的因素水平表 NO. X1 X2 X3 X4

2、请给出12拟水平的试验方案 NO. X1 X2 X3 X4

二、回归分析建模（15分/每小项，共30分）

表2、试验方案及结果 No. 1

1 20 80 200 120 2 25 80 200 125 3 30 80 250 130 4 35 85 250 135 5 40 85 300 140 6 45 85 300 145 7 50 90 350 150 8 55 90 350 155

《数据仓库与数据挖掘》大作业

院（系）名称 专 业 年 级 学学

生

姓

号 名

信息技术学院 10级电子商务 101144054

张泽果

目 录

第1章 数据仓库和数据挖掘简介 .......................................... 1

1.1数据仓库的概念 .................................................. 1 1.2数据挖掘引论 .................................................... 1

1.2.1 数据挖掘的作用 ............................................ 1 1.2.2数据挖掘对企业的影响 ....................................... 2 1.2.3数据挖掘概念 ............................................... 3 1.3数据挖掘与数据仓库的关系 ........................................ 4 1.4 数据仓库与数据挖掘的区别 ..........

1.前言 (2)

1.1选题的理由和实际意义 (2)

1.2国内外关于该课题的研究现状及趋势 (3)

2需求分析 (5)

2.1 用户对系统要求 (5)

2.2功能介绍 (5)

3 系统设计 (7)

3.1定义 (7)

3.2系统模块图 (7)

3.4 数据表的设计 (8)

3.5 用例列举 (11)

3.5.1建立数据表 (11)

3.5.2建立视图 (14)

3.5.3建立索引 (15)

3.5.4约束条件的增加、删除、修改 (15)

3.5.5查询语句 (15)

3.5.6建立存储过程，触发器 (17)

4 总结 (18)

1.前言（本部分要有因果关系，前后通顺）1.1选题的理由和实际意义

随着IT事业的发展，如今，我们已经全面跨入信息时代。计算机被广泛的应用于各个行业，人工战略已经转化为信息战略，如何在短时间内获取大量信息并整合信息，成为立足于时代的关键。

为了适应考生人数的急剧增长，当今社会各大高校都在进行扩招政策，学生数量的急剧增加带来信息量的成倍增长，由于信息管理的不善与疏忽，各大高校大小事故时有发生。进行正确的信息管理，对于信息及时处理和反应，能够最大程度的减少学校以及在校学生的损失，减小潜在危机。

学生宿舍是学生生活的基本单位，是同学休息与学习的地方，为了保障同学入

SAS 8.2 Enterprise Miner数据挖掘实例

目录

1. 2. 3. 4.

SAS 8.2 Enterprise Miner简介 .................................................................................. 2 EM工具具体使用说明 ...................................................................................................... 2 定义商业问题 ................................................................................................................... 3 创建一个工程 ................................................................................................................... 4 4.1

钢结构设计原理课程设计

――钢屋架

土木工程专业本科

临沂师范学院工程学院建筑工程系

钢结构设计原理教学组

一 由设计任务书可知：

厂房总长为96m，柱距6m，跨度为24m，屋架端部高度为2m，车间内设有两台中级工作制吊车，该地区冬季最低温度为-22℃。暂不考虑地震设防。

屋面采用1.5m×6.0m预应力大型屋面板，屋面坡度为i=1:15。卷材防水层面（上铺120mm泡沫混凝土保温层和三毡四油防水层）。屋面活荷载标准值为0.35KN/㎡，雪荷载标准值为0.3KN/㎡，风标准值为0.45KN/㎡，积灰荷载标准值为0.5KN/㎡。

屋架采用梯形钢屋架，钢屋架铰支于钢筋混凝土柱上，混凝土强度等级C25.

二 选材：

1

根据该地区温度及荷载性质，钢材采用Q235-C。其设计强度为215KN/㎡,焊条采用E43型，手工焊接，构件采用钢板及热轧钢筋，构件与支撑的连接用M20普通螺栓。 屋架的计算跨度L。=24000-2×150=23700，端部高度：h=2000mm(轴线处)，h=2150(计算跨度处)。

三 结构形式与布置：

屋架形式及几何尺寸见图一所示：

屋架支撑布置见图二所示：

2

四 荷载与内力计算：

1，荷载计算：

活荷载于雪荷载不

SQL Server数据挖掘算法及应用实例

一、算法概述

SQL Server 2005 中AnalysisServices包括了以下算法类型：

分类算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft决策树算法。

回归算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft时序算法。

分割算法：将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft聚类分析算法。

关联算法：查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft关联算法。

顺序分析算法：汇总数据中的常见顺序或事件，如Web路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft顺序分析和聚类分析算法。

应用算法：

为特定的业务任务选择正确的算法很重要，可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。

算法不必独立使用，在一个数据挖掘解决方案中可以使用一些算法来探析数据，而使用其他算法基于该数据预测特定结果。例如，可以使用聚类分析算法来识别

SQL Server数据挖掘算法及应用实例

一、算法概述

SQL Server 2005 中AnalysisServices包括了以下算法类型：

分类算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft决策树算法。

回归算法：基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft时序算法。

分割算法：将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft聚类分析算法。

关联算法：查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft关联算法。

顺序分析算法：汇总数据中的常见顺序或事件，如Web路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft顺序分析和聚类分析算法。

应用算法：

为特定的业务任务选择正确的算法很重要，可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。

算法不必独立使用，在一个数据挖掘解决方案中可以使用一些算法来探析数据，而使用其他算法基于该数据预测特定结果。例如，可以使用聚类分析算法来识别

数据挖掘课程教学大纲

课程名称：数据挖掘 课程名称：Loosen Data 课程编号：103186 课程类型：专业课 学 时：36

适用专业：统计学专业本科 先修课程：概率论、数理统计等 一、课程的性质、目的与任务

本课程是统计学专业的一门重要的专业课程。通过学习，使学生理解数据挖掘的基本流程，掌握数据挖掘的基本理论和技术，熟悉数据挖掘成果的显示；掌握数据挖掘的基本方法，能熟练地应用数据挖掘技术对现实数据进行有效的分析；结合相关统计软件能从大量统计数据中获取有价值的信息。

二、课程的内容（包括理论教学和实践教学）及学时分配 讲习题课 课 36 教 学 环 节 课 时 安 排 讨论实验上实课程毕业设计（论课 课 机 习 设计 文） 其它 合计 36 第一部分 总论（6学时） 【目的要求】

了解数据挖掘的基本概念和该课程的基本内容。 【教学内容】

数据挖掘的基本概念，包括统计数据分析的基本方法、数据库、统计建模等。

第二部分 数据挖掘的基本流程（6学时） 【目的要求】

了解数据挖掘在各部门应用的特点；熟悉数据挖掘的基本流程；掌握数据清洗、提取训练集的基本方法。 【教学内容】

数据挖掘在各部门应用的特

附表A1

西安欧亚学院

数据挖掘技术与实验课

程论文

题 目

西安市小寨商圈满意度因子分析

学生姓名 学生学号 所在分院 专 业 班 级 提交日期

李娜 12511500000426 金融学院 经济统计学

统本统计13级管理统计方向

二〇一六年5月

数据挖掘技术与实验课程论文

摘 要（宋体 3号字体 居中加粗） 空一行 在经济全球化的背景下，增强国际竞争力是企业生存的客观要求，也是企业发展壮大的必然选择。??(宋体 小4号字体 行距为“固定值”20磅 )

?? ?? ??

空一行 关键词（宋体 3号字体加粗）：关键词1；关键词2；关键词34号字体）

（宋体 小

数据挖掘技术与实验课程论文

目 录（宋体 三号字体加粗 居中） 空一行 1引言 ............................................................. 1 .

.

.

参考文献 .................................................

数据挖掘课程实验指导

董春玲

实验课程名称： 数据挖掘技术 英 文 名 称： the Techniques of Data Mining 课 程 编 号： 4144316 学院、专业、年级： 人口˙资源与环境学院 地理信息系统专业 教师所在单位： 人口˙资源与环境学院

山东师范大学实验教学指导

内容概要

一、SQL Server 2000 Analysis Services体系结构 二、SQL Server Analysis Serivices数据挖掘方法

1. 微软决策树的基本概念 2. 微软决策树的挖掘参数 3. 微软聚类算法

三、零售业数据挖掘系统的设计

1. 零售业（超市）的数据挖掘需求分析 2. 数据挖掘流程

3．零售行业的数据挖掘系统设计 4. 数据挖掘模型设计 5．数据仓库设计

四、数据挖掘模型的建构

1. 创建和连接数据库 2. 建立多维数据集（立方体）

主要内容：在建立多维数据集的基础上，分别完成基于数据仓库（OLAP多维数据集）、关系属据库，以及分别基于微软决策树、微软聚类算法的数据