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数据挖掘项目是大型作业。

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简介：
该计算机科学技术领域的数据挖掘期末作业！

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  • Kaggle Titanic项目报告；数据挖掘课程作业；
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    本项目为数据挖掘课程作业，基于Kaggle平台的Titanic生存预测挑战。通过分析乘客特征以构建模型预测生存概率，旨在提升数据分析和机器学习技能。 关于Kaggle Titanic项目的完整报告涵盖了数据介绍、各字段关联关系、特征处理、模型选择、实验过程以及实验结果的详细内容。这份报告非常详尽，适合深入理解该项目的数据分析流程和技术细节。
     
  • 基站数据挖掘大作业.zip
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    本项目为通信工程课程中的基站数据挖掘大作业，包含数据分析、算法实现和可视化展示等内容，旨在提高学生对移动网络的理解及编程实践能力。 运用所学的数据挖掘应用知识，在Python编程环境中设计文档内容，包括数据预处理、模型构建、代码实现以及结果分析的步骤。该文档将包含源代码和其他详细的设计信息。
     
  • PhraseAnalysis: 数据仓库与数据挖掘大作业 —— 频繁模式挖掘
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    本项目为《数据仓库与数据挖掘》课程的大作业，旨在通过实现频繁模式挖掘算法来分析交易数据中的关联规则和高频项集。 Phrase Analysis：数据仓库与数据挖掘大作业 2018年春选用Apriori算法从多角度、多篮子粒度进行挖掘，并在多个数据集实现了多个应用。运行指令如下： 对于Gutenberg数据集，使用命令 `python Associations.py`； 对于DBLP数据集，使用命令 `python task1_active.py`； 任务一的执行命令为 `python task2_group.py`； 任务三的执行命令为 `python task3_topic.py`。
     
  • Java大数据作业_5：MapReduce与数据挖掘
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    本作业为《Java大数据》课程第五部分，主要探讨并实践MapReduce编程模型及其在数据挖掘中的应用，通过实例分析提升学生的大数据分析能力。 课后作业 1. 请从日志文件中提取访问者的IP地址、访问时间、来源地址以及访问的URL。 示例日志内容： ``` 192.168.170.111—[20/Jan/2014:16:35:27 +0800] “GET /examples/servlets/images/code.gif HTTP/1.1” 200 292 “http://192.168.170.152/examples/servlets/” “Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.63 Safari/537.36” “-” ``` 2. 描述迭代式和组合式的作业执行方法。 3. 请说明HBASE的Map、Reduce继承类以及序列化类是什么？ 4. 简述如何配置容量调度器（Capacity Scheduler）。 5. 概要描述mapreduce的工作流程。 6. 使用二次排序算法对以下输入数据进行处理，并得到如下结果： 输入数据: ``` 1 2 2 3 2 1 4 6 3 1 3 8 3 2 ``` 请简述处理过程。
     
  • 数据挖掘项目分析
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    《数据挖掘项目分析》一书聚焦于通过数据分析技术来提取隐藏在大量数据中的有价值信息和知识。本书深入浅出地介绍了从项目规划到实施的数据挖掘全流程，包括常用算法、模型构建及结果评估等关键环节，并结合实际案例进行讲解，旨在帮助读者掌握如何利用数据挖掘技术解决商业问题，实现业务增长与创新。 数据挖掘项目：推文聚类 目标： - 使用主Twitter API提取推文。 - 掌握自然语言处理技能。 要求： - Twitter开发人员账户及API权限。 步骤： 1. 数据提取： - 导入tweepy、pandas和numpy库。 - 连接至Twitter API，并将获取的推文分别保存到多个CSV文件中，之后再合并为一个大的CSV文件。 2. 前处理阶段：清理原始推文 - 利用re库搜索并移除不必要的信息。包括删除标点符号、主题标签、用户名、URL和表情符号。 - 创建一个新的干净的CSV文件用于存储预处理后的数据。 3. 处理推文：自然语言处理 - 导入nltk（自然语言工具包），该库包含常用的算法，如分词化、词性标注、词干提取、情感分析和命名实体识别。 - 利用“停用词”列表去除那些对句子意义贡献较小的英文单词。这些词汇可以在不影响整体意思的情况下被安全地忽略掉。 以上步骤将帮助我们实现有效的推文分类工作，同时提高数据质量和分析准确性。
     
  • Python实训项目：1. 分类型数据挖掘任务 2. 回归型数据挖掘任务 3. 综合型数据挖掘任务
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    本课程包含三个核心Python实训项目：分类型与回归型数据挖掘，以及一个综合型任务。通过实战演练，学员将掌握数据分析与模型构建的技能。 在岩石图像分类的数据挖掘任务中，使用卷积神经网络（CNN）模型来处理一个包含300张224x224像素大小的岩石图片数据集。该数据集中包括六种类型的岩石：砾岩、安山岩、花岗岩、石灰岩和石英岩，每一种类型有50张图像。任务要求选择合适的CNN模型对该数据集进行建模，并通过训练优化模型后提供相应的评估指标；此外还需利用GUI框架开发一个用于分类岩石图片的用户界面。 在地铁站点日客流量预测的数据挖掘项目中，使用ARIMA和多层神经网络两种方法对郑州市2015年8月至11月期间各地铁闸机刷卡数据进行分析。该数据集包括四个文件，总大小约为近15GB。任务要求首先通过可视化手段来展示每日各地铁站的客流量变化情况；然后基于这些数据分析结果，分别采用ARIMA模型和多层神经网络模型对数据进行建模，并给出相应的评估指标。 航空公司客户价值分析的数据挖掘项目中，利用航空公司过去两年内（截至2014年3月31日）所有有乘机记录的会员档案信息及乘坐航班记录来进行深入研究。通过分析这些数据来实现航空公司的客户价值评估。
     
  • 学堂云数据挖掘课程作业题目
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    本课程作业是学堂云数据挖掘课的一部分，旨在通过实践项目加强学生对数据预处理、特征选择及模型构建的理解与应用。 学堂云数据挖掘课程的课后习题共有十一章，由清华大学袁博老师授课。这将有助于大家减轻学习负担，并有更多时间去做自己喜欢的事情。
     
  • 数据挖掘课程作业1
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    《数据挖掘课程作业1》是学习数据预处理、特征选择及基本的数据挖掘算法如关联规则与聚类分析等技术的应用实践。通过本作业，学生能够掌握如何运用Python或R语言进行数据分析，并解决实际问题。 摘要：简述文章内容，包括应用（研究）背景和意义、方法以及主要结果。 目录： 正文请参考以下结构： 第一章 包括机器学习环境的配置。
     
  • 数据挖掘课程作业.doc
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    本文档为《数据挖掘》课程的学生作业集锦，包含数据预处理、特征选择及建模分析等内容，旨在通过实践提升学生对数据挖掘技术的理解和应用能力。 题目：基于关联分析Apriori算法的研究与实现——以商业零售业中的购物篮分析为例