数据挖掘课程体会

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

《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 ..........

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。

1、数据挖掘

数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！

由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。

数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！

2、数据分析

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。

1、数据挖掘

数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！

由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。

数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！

2、数据分析

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究

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