大数据与数据挖掘论文

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《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案

标签:文库时间:2025-01-19
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《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,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC

4) 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

浅析大数据时代物流信息的挖掘与应用

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浅析大数据时代物流信息的挖掘与应用

作者:杨曙

来源:《电脑知识与技术》2017年第18期

摘要:伴随信息技术的飞速进步,为电子商务发展创造了良好契机,近年来,人们对物流市场需求逐步攀升,大数据时代,物流企业不可避免的面临着如何从庞大数据中挖掘有效数据的困境。文章通过阐述大数据时代下的物流行业发展现状,分析物流管理系统中的物流信息挖掘,对数据挖掘在物流信息系统中的应用展开探讨,旨在为如何促进大数据时代物流行业有序健康发展研究适用提供一些思路。

关键词:大数据;物流信息;数据挖掘;应用

中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2017)18-0001-02

大数据时代下,人们对物流需求提出了越来越严苛的要求,如此一来,物流企业应当紧随社会发展脚步,推进企业自身运作流程的优化改良,通过不断创造出更具针对性、更高质量的物流服务,以实现对物流市场发展需求的有效满足。数据挖掘技术可对事物相互间关联性进行充分挖掘,具备一系列优势功能,所以可对物流中产生的海量信息开展有效整合,为物流企业制定决策提供可靠依

数据挖掘(偶然看到比较好的--大数据平台下的数据挖掘解决方案)

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大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

大数据平台下的数据挖掘

解 决 方 案

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

目 录

一 数据管理的现状 .................................................................................. 1 二 数据挖掘的概述 .................................................................................. 2

(一) (二)

数据挖掘概念 ........................................................................................ 2 数据挖掘目标 ........................................................................................ 3

三 数据挖掘体系 .............................................................

数据挖掘课程论文规范

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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(偶然看到比较好的--大数据平台下的数据挖掘解决方案) - 图文

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大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

大数据平台下的数据挖掘

解 决 方 案

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

目 录

一 数据管理的现状 .................................................................................. 1 二 数据挖掘的概述 .................................................................................. 2

(一) (二)

数据挖掘概念 ........................................................................................ 2 数据挖掘目标 ........................................................................................ 3

三 数据挖掘体系 .............................................................

瓦斯突出论文:数据挖掘DSPPCILABVIEW

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瓦斯突出论文:数据挖掘DSPPCILABVIEW

【提示】本文仅提供摘要、关键词、篇名、目录等题录内容。为中国学术资源库知识代理,不涉版权。作者如有疑义,请联系版权单位或学校。

【摘要】煤矿安全生产的形势一直比较严峻,瓦斯突出已经成为煤矿安全的主要威胁之一。由于煤与瓦斯突出的各种影响因素内部存在的联系相当复杂[1],并且瓦斯突出具有明显的非线性性和不确定性。同时现有的煤矿瓦斯突出预测系统也面临很多的亟待解决的问题,比如数据采集部分不够稳定,数据传输速度慢,传输过程容易受干扰,数据处理的效率和准确度不高等等。同时煤矿瓦斯预测系统是一个整体,包括瓦斯影响因素的采集,数据的传输和处理,这三个方面缺一不可。任何一方面在预测过程中出线问题都严重影响了瓦斯突出预测的实时性,可靠性,准确性。本文针对我国煤矿地质条件的复杂情况和现有的瓦斯预测系统存在的问题,使用数据挖据技术和PCI总线技术设计了预测精度较高的瓦斯突出预测系统。本文主要从以下三方面做了研究。一数据挖据在瓦斯突出预测中的应用。介绍了数据挖掘的概念和任务,综合比较和分析了各种数据挖掘算法,得出了适合瓦斯突出预测的粗集算法和基于动态核函数的SVM算法。通过分析瓦斯突出产生的机理和过程,使用层次分析法

数据挖掘期末论文框架例

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数据挖掘期末论文框架例

数据挖掘在****中的应用

摘要:

关键词:

1. 引言

****概念数据挖掘概念

2. 国内外研究现状

总体描述

某某人在某篇文章提出***观点

3. 数据挖掘应用框架

流程图

步骤语言描述

4. 数据挖掘应用实例

写出实例按照应用框架一步步展开

5. 结论与展望

实例的结果和该领域未来应用趋势描述 参考文献:

数据仓库与数据挖掘作业 - 图文

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《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念(5分)

一、有一销售管理系统,存在如下实体:客户、地区、商品、订单、订单明细,

其具体情况如下:

客户:属性包括:客户编码、客户名称、联系地址 地区:属性包括:地区编号、地区名称 商品:属性包括:商品编号、商品名称、规格

订单:属性包括:订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细:订单明细号、单价、数量

其语义是:一个客户只属于一个地区,一个地区有多个客户;一个客户可以有多个订单,一个订单只属于一个客户;一个订单有多个订单明细项,一个明细项只属于一个订单;一个明细中只包含一种商品,一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型,并标明其主码和外码。(要求一对多的联系合并) 3、根据你建立的逻辑模型,以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案(20分)

二、根据题一所示业务系统结构和数据,构建一个OLAP系统,请:

1、按照星形模型建立数据仓库结构,使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例,编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码(有界面)。

数据仓库与数据挖掘作业 - 图文

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《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念(5分)

一、有一销售管理系统,存在如下实体:客户、地区、商品、订单、订单明细,

其具体情况如下:

客户:属性包括:客户编码、客户名称、联系地址 地区:属性包括:地区编号、地区名称 商品:属性包括:商品编号、商品名称、规格

订单:属性包括:订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细:订单明细号、单价、数量

其语义是:一个客户只属于一个地区,一个地区有多个客户;一个客户可以有多个订单,一个订单只属于一个客户;一个订单有多个订单明细项,一个明细项只属于一个订单;一个明细中只包含一种商品,一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型,并标明其主码和外码。(要求一对多的联系合并) 3、根据你建立的逻辑模型,以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案(20分)

二、根据题一所示业务系统结构和数据,构建一个OLAP系统,请:

1、按照星形模型建立数据仓库结构,使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例,编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码(有界面)。

大数据

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基于大数据分析的未来消费模式研究及应用

[摘要] 一开始,人们因为需要而消费,我们饿了所以要买食物,我们冷了所以要买衣服,生存问题解决后,人们因为欲望而消费,我们要过更好的生活,更体面,更高端,让别人羡慕仰望,所以商家拼命挑起我们的欲望,让我们心甘情愿地去买我们并不需要的东西。现在,感情也成为消费的一大动力了,对于商家来说,你对一个人的喜爱,也是可以换算成钱的,感情就这样变成了一门生意。也许这就是大数据时代的消费方式,你的每一种需要都能得到满足,你的每一次喜欢都能落到实处。你以为这都是你主动的选择,其实你的好恶早已被精确分析计算过,你爱上一个偶像,他及时又熨帖地奉上打着他的标签的商品,你惊喜地发现,这东西正是你的那杯茶,你没喜欢错人,于是,你心满意足地掏钱,他欢欣鼓舞地收钱,皆大欢喜。

第一章 背景概述

40多年在人类沧海桑田的历史上仅仅是弹指一挥间,摩尔定律却见证了电脑的数据处理和储存能力从K(Kilobyte)到M(Megabyte)到G(Gigabyte)到T(Terabyte)的变迁。尤其是互联网的出现,让我们急速地跨入了大数据(Big Data)时代。其主要的驱动力有以下几点:

1、随着社会经济的发展和个人收入的增加,人们