数据挖掘期末论文

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：

《数据挖掘》总复习题

1． 数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？

挖掘的数据库类型分类、挖掘的知识类型分类、所用的技术分类、应用分类 2．知识发现过程包括哪些步骤？

数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示 3．什么是概念分层？

一个概念分层定义一个映射序列，将底层概念到更一般的高层概念。 4．多维数据模型上的OLAP操作包括哪些？

上卷、下钻、切片和切块、转轴、其它OLAP操作 5．OLAP服务器类型有哪几种？

关系OLAP(ROLAP)服务器、多维OLAP（MOLAP）服务器、 混合OLAP(HOLAP)服务器、特殊的SQL服务器 6．数据预处理技术包括哪些？

数据清理、数据集成、数据变换、数据归约 7．什么是数据清理？

数据清理例程可以用于填充遗漏的值，平滑数据，找出局外者并纠正数据的不一致性 8．什么是数据集成？

数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。 这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。 9．什么是数据归约？

数据归约技术，如数据方聚集、维归约、数据压缩、数值归约和离散化都可以用来得到数据的归约表示，而使得信息内容的损失最小。 10．数据清理的

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 期末试题（2014学年）

一、（20分）假定用于分析的数据包含属性age。数据元组的age值（以递增序）是：

5, 15, 25, 35, 45, 55, 60。

(a) 该数据的均值是______, 中位数是_____（4分） (b) 数据的中列数是______（2分）

(c) 第一个四分位数（Q1）是_____和第三个四分位数（Q3）是_____（4分） (d) 给出数据的五数概括:______________________（4分）

(e) 使用min-max规范化将age值35变换到[0.1,1.0]区间的值是:_____（2分） (f) 使用z-score规范化变换age值35的值是______（2分） (g) 使用小数定标规范化变换age值35的值是______（2分） 二、（20分）下面的相依表汇总了超级市场的事务数据，其中hot dogs表示包含热狗的事务，

~hot dogs 表示不包含热狗的事务，hamburgers表示包含汉堡包的事务，~hamburgers表示不包含汉堡包的事务。

(a) 假定挖掘出了关联规则 “hot dogs=>humburgers”。给定最小支持度阈值60%，

最小置信度阈值50%，该关

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

1. 熟悉数据挖掘的流程：

提示：1）业务理解 2）数据理解 3）数据准备 4）建立模型 5）模型评估 6）模型发布

2. 数据库系统与数据仓库系统的区别：

数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程：而数据库是面向具体操作的、单一的、实时的、更新的数据集合，支持管理机构日常操作的。数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理，这种系统称为OLTP系统，涵盖了组织机构的大部分日常操作；另一方面，数据仓库在数据分析和决策方面为用户和知识工人提供服务。 具体表述如下： 项目 数据类型 数据组织方式 试图机制 系统开发方法 面向应用 工具 功能 优化 索引 数据库系统 操作型数据 面向应用 虚表存储，只存视图结构 需求驱动 面向OLTP 数据仓库系统 分析型数据 面型主题 实试图存储 数据驱动 面向OLAP 分析和一般查询 简单 系统决策和分析 完整结构 数据查询、开发 复杂 事务处理和访问 有限数量 自由空间 更新开销 更新操作 需要附加数量空间 大 增、删、改频繁 无 无 少 3. 数据聚合需考虑的问题;

4. 利用免费商品做促销的关联规则挖掘问题：

1）找到免费商品的频繁1—项集，记为S1。

2）

山西省中医药研究院

医药数据挖掘

Data mining in medicine

季海霞1

山西省中医药研究院 ,030012 ,2533360723@qq.com

1简介 ....................................................................... 1 2过程 ....................................................................... 1 3常用算法 ................................................................... 2

3.1 关联分析 ............................................................. 3 3.2 分类分析 ............................................................. 3

3.3 聚类分析 ...........................................................

单选题

1. 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. 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

4. 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. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述

C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.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

12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 5

数据挖掘现状简介

数据挖掘：中国互联网未来的十年——专访党书国 [ 卷首 ]

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门户解决了web0.5时代的信息匮乏；Google解决了web1.0时代的信息泛滥；Fackbook解决了web2.0时代的社交需求；未来是谁的十年？展望web3.0时代，当高效的社交网络趋于信息量爆炸，我们庞大的社交关系也需要一个"Google"来处理，那就是下一个十年，数据挖掘的十年，网络智能的十年。

数据挖掘：互联网阶段性产物

数据挖掘之所以在近几年颇受关注与互联网发展的阶段有关。随着网页的增多，用户量达到一定规模，就产生了大量用户和网页应用交互的行为，这些数据实际上非常有意义。互联网也因此形成了两条主线结构。一种是以信息为对象的，还有一种是以人为对象。但是人与信息之间不是割裂的，而是时时刻刻交织在一起，而且信息是通过人流动的，人也在流动的信息中构建新的关系，这催生了如Facebook这样类型的网站。数据挖掘被频频提及，并不是资本操作的结果，而是随着互联网发展的进一步深化，原本被大家忽略的数据挖掘的价值逐渐凸显，如何使广告投放更加有效，增加广告投放ROI，如何提高网站的转化率以及用户再次购买的能力，这些都需要数据挖掘在背后做支

摘要

数据挖掘技术可以在浩瀚的数据中进行统计、分析、综合、推理，发现数据内部关联，并作出预测，提供数据信息，为决策提供辅助支持。目前，数据挖掘技术已经广泛应用在商业领域，同样，可以将数据挖掘技术与国家教育项目相结合，对项目中的各类数据信息进行挖掘分析，提取隐藏的数据信息，为项目开发部门提供决策依据，进一步提高项目的科学性和高效性。

本文结合自身参与教育部指定的关于城市集群竞争力项目的实践经验，分析数据挖掘技术在国家教育项目中应用的可行性，并以此为例，采用JAVA语言编写实现KNN算法。

在项目实施方案中，以城市集群的数据为基础，完成数据挖掘的全过程：确定数据挖掘的对象和目标、数据清理和预处理，对某个指标缺失的数据引入神经网络方法进行预测填补，对缺失较多的数据引入对比和类比的方法进行预测填补，采用KNN算法实现数据分类，形成指标体系。利用数据挖掘的结果，通过对指标数据的分析，预测决定城市集群竞争力的主要因素，从而为今后城市集群的发展方向和职能定位提供参考，为城镇体系的总体发展指明方向，为提高我国城市集群整体经济实力和综合竞争力提供一些有益的建议和对策，促进成熟集群向一体化方向发展，同时也可以为国内其他城市集群的发展提供给一些有益的参考。