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广工数据挖掘复习材料（含试题）

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简介：
本资料为广工学生整理的数据挖掘课程复习资源，包含历年的考试题目和解析，有助于深入理解课程内容并进行高效备考。 广工数据挖掘复习资料包括试卷、PPT以及课后答案。

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  • 广工数据挖掘复习材料（含试题）
    优质
    本资料为广工学生整理的数据挖掘课程复习资源，包含历年的考试题目和解析，有助于深入理解课程内容并进行高效备考。 广工数据挖掘复习资料包括试卷、PPT以及课后答案。
     
  • 数据挖掘复习材料
    优质
    本资料汇集了数据挖掘的关键概念、算法和技术，旨在帮助学生全面理解并掌握相关知识点，适用于课程复习与考试准备。 数据挖掘的相关复习资料包括基本概念、简答题和计算题等内容，这些对课程的复习非常有帮助。
     
  • 广工数据挖掘2012-2016期末试题及复习材料+《数据挖掘原理与实践》课后习题答案
    优质
    本资源包含广州工业大学自2012年至2016年的数据挖掘课程期末试题及其解答，以及《数据挖掘原理与实践》教材的课后习题答案。适用于学生复习备考及自我检测使用。 我收集了广东工业大学从2012年到2016年的《数据挖掘》课程期末考试试卷，并且附上了2016年试卷的答案。此外，还提供了一份复习资料以及课后习题答案，以帮助大家更好地进行复习。
     
  • 2023年数据挖掘复习材料
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    《2023年数据挖掘复习材料》是一份全面总结了数据挖掘核心概念、算法和技术的学习指南，旨在帮助学生和专业人士巩固知识，提升数据分析能力。 2023年数据挖掘复习资料包括了最新的理论知识和技术应用案例分析，旨在帮助学生全面理解和掌握数据挖掘的核心概念与实践技巧。这些资料涵盖了从基础知识到高级主题的广泛内容，并结合实际项目进行深入探讨，以增强学习者的实战能力。此外，还提供了丰富的练习题和解答，以便于自我检测和巩固所学的知识点。
     
  • 广工数据挖掘复习资料（绩点4.7）.doc
    优质
    这份文档包含了广州工业大学数据挖掘课程的核心复习材料和高分学习策略，由绩点达到4.7的优秀学生整理分享。 此文档包含了数据挖掘考试可能出现的几乎所有简答题与大题，并提供了18-19年的广工数据挖掘试卷。这份复习资料是师兄获得数据挖掘高分的关键总结，适合期末快速提升成绩使用。
     
  • 数据挖掘考试简答题复习资料
    优质
    本资料是针对数据挖掘课程考试特别准备的简答题复习材料，涵盖重要概念、算法和技术应用等关键知识点，帮助学生系统梳理和巩固学习内容。 数据挖掘的过程包括以下几个步骤： 1. 数据清洗：清除噪声及与主题无关的数据。 2. 数据集成：将来自不同来源的相关数据整合在一起。 3. 数据选择：依据目标选取需要分析的数据集。 4. 数据转换：把原始数据转化为适合进行数据分析的形式。 5. 数据挖掘：运用智能技术从数据中提取模式和规律性知识。 6. 模式评估：根据一定的标准，筛选出有价值的知识模式。 7. 知识表示：通过可视化等手段展示所得到的信息。 客户细分的步骤如下： 1. 商业理解：明确进行客户分群的目的。 2. 数据理解：确定用于区分不同客户的属性特征。 3. 数据获取：收集数据并选择适合建模的变量。 4. 数据建模：采用适当的方法构建模型。 5. 特征刻画：对每个细分群体做出描述和解释。 6. 调研验证：检验分群结果的有效性和准确性。
     
  • 广工数据挖掘历年初试题
    优质
    《广工数据挖掘历年初试题》汇集了广东工业大学历年来的数据挖掘课程考试题目，旨在帮助学生深入理解和掌握数据挖掘的核心理论与应用技巧。通过解析这些真题，学习者能够更好地准备考试，并在实践中提升自己的数据分析能力。 综合了以往的复习资料后发现，由于数据挖掘是专业选修课，因此可参考的复习材料较少，但考试难度相对较低。2013年的首发内容对此有所帮助。
     
  • 广东工业大学《数据挖掘》期末复习资料.pdf
    优质
    本PDF文档为广东工业大学《数据挖掘》课程的期末复习资料，内含关键知识点总结、重要概念解析及往届考试真题，旨在帮助学生高效备考。 广东工业大学《数据挖掘》期末复习资料已经整理完毕，涵盖了课程的重点内容与习题解析，帮助同学们更好地理解和掌握相关知识。建议大家在复习过程中结合教材及课堂笔记进行深入学习，并积极参与小组讨论以加深理解。希望每位同学都能取得理想的成绩！
     
  • 电子科技大学数据挖掘复习材料
    优质
    本资料为电子科技大学学生整理的数据挖掘课程复习材料，涵盖主要知识点与习题解析，适用于期末考试及深入学习参考。 主要参考的是曾伟老师的PPT，其中也标出了重点内容。及格不是问题。