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山东大学软件学院数据科学导论知识点整理（2022-2023学年，软工大数据课程小组）

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简介：
本资料为山东大学软件学院软工大数据课程小组精心编制，涵盖2022-2023学年《数据科学导论》核心知识点，旨在帮助学生深入理解和掌握数据科学基本理论与应用技巧。 本段落介绍了数据科学的概念以及大数据的定义与特征。大数据指的是规模庞大到传统数据库软件工具难以处理的数据集合，其特点可以用“PB4V”来概括：即体量巨大、速度极快、模态多样且价值密度低但商业价值高。数据科学是一门结合数学、统计学理论及计算机技术进行大规模数据分析和应用的学科。数据处理的一般流程包括采集数据、表示与存储、预处理、建模分析、可视化以及决策制定等步骤。

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  • 山东大学软件学院数据科学导论知识点整理（2022-2023学年，软工大数据课程小组）
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    本资料为山东大学软件学院软工大数据课程小组精心编制，涵盖2022-2023学年《数据科学导论》核心知识点，旨在帮助学生深入理解和掌握数据科学基本理论与应用技巧。 本段落介绍了数据科学的概念以及大数据的定义与特征。大数据指的是规模庞大到传统数据库软件工具难以处理的数据集合，其特点可以用“PB4V”来概括：即体量巨大、速度极快、模态多样且价值密度低但商业价值高。数据科学是一门结合数学、统计学理论及计算机技术进行大规模数据分析和应用的学科。数据处理的一般流程包括采集数据、表示与存储、预处理、建模分析、可视化以及决策制定等步骤。
     
  • 山东大学软件学院数据科学导论实验报告
    优质
    本实验报告为山东大学软件学院《数据科学导论》课程设计，涵盖了数据分析基础、Python编程实践及案例研究等内容，旨在提升学生数据处理与分析能力。 山东大学软件学院《数据科学导论》2019-2020学年度第一学期实验报告由clz老师指导。由于老师的日程安排较忙，每个学期布置的实验量有所不同。本课程包括五个项目：数据科学家的第一个project、谷歌亚马逊商品的实体融合、基于Twitter的网络结构和社会群体演化、自然语言处理-NLP Parsing以及MapReducer。
     
  • 2022-2023年山东大学软件学院信息检索知识要点汇总
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    本资料汇集了2022至2023学年度山东大学软件学院信息检索课程的关键知识点，旨在帮助学生深入理解和掌握该领域的核心概念与技术。 本段落主要探讨了信息检索的概念及其应用领域，涵盖了搜索与推荐系统、全文数据搜寻、信息获取、存储、组织及访问等方面的内容。在实践中，信息检索面临的一大挑战是如何克服查询词与文档之间的语义差距，并准确评估两者间的相关性。为此，文章深入讲解了信息检索模型和搜索引擎的工作原理，具体包括文档、查询以及匹配函数的数学建模方法和排序技术，同时也涉及用户反馈机制及再搜索策略等内容。最后，文中还概述了全文检索的基本流程与构建非结构化数据集的方法。
     
  • 山东大学软件学院数据科学导论2018-2019年试题回忆版
    优质
    本资料为山东大学软件学院学生对2018-2019学年《数据科学导论》课程考试题目的回忆整理，涵盖知识点回顾与考点分析。 山东大学软件学院数据科学导论2018-2019试题回忆版供同学们复习参考，最后一题在PPT中有讲解。
     
  • 山东大学软件学院数据科学导论复习资料笔记
    优质
    本资料为山东大学软件学院学生整理的数据科学导论课程复习材料和课堂笔记，涵盖主要知识点与习题解析，适合期末备考使用。 根据ln老师最后一节复习课划的重点整理的不完全笔记，考试内容基本上都在本段落档内。本段落档适用于软件工程专业（不适用于大数据专业），因为在复习期间找到的数据科学导论资料都是针对大数据专业的，请同学们务必做好区分！备注：本段落档于2023年2月制作。
     
  • 山东大学软件学院数据库课程2019-2020学年第一学期
    优质
    本课程为山东大学软件学院2019-2020学年度第一学期开设的核心课程之一，旨在教授学生数据库系统的基本原理与应用技术。 山东大学软件学院2019-2020第一学期数据库期末考试题回忆版与之前的题目相比没有太大变动。
     
  • 山东大学软件学院数据库课程资料.zip
    优质
    本资源包包含山东大学软件学院的数据库课程相关学习材料，内容涵盖数据库基础理论、设计方法及应用实例等，适用于学生与教师参考使用。 山东大学软件学院的数据库课件
     
  • 山东大学软件学院2022年计算机组成原理课程设计
    优质
    本课程设计由山东大学软件学院在2022年开设，旨在通过实践加深学生对计算机硬件结构的理解，涵盖指令集体系结构、处理器设计等内容。 完成了扩展三的项目，并且最终获得了A等级评价。尽管每年的具体要求会有所不同，但总体架构要么是基于总线设计，要么是非总线设计；同时，运算方面的要求可能涉及加法或乘法操作。希望这段经历能够给学弟学妹们带来一些启发和思路。
     
  • 山东大学软件学院2018-2019学年数据结构试题
    优质
    本资料为山东大学软件学院在2018至2019学年度使用的数据结构课程考试题，涵盖算法设计与分析、树和图等核心内容。适合用于复习备考及教学参考。 山东大学软件学院2018-2019学年数据结构考试内容包括：一、线性结构；二、层次结构；三、网状结构。
     
  • 山东大学软件学院数据挖掘课程期末总结
    优质
    本段落是对山东大学软件学院数据挖掘课程的学习成果进行回顾与总结，涵盖了理论知识、实践项目及团队合作等方面。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息的过程。其基本步骤包括明确目的、收集与处理数据、进行数据分析，并最终撰写报告展现结果。其中，数据处理环节尤为重要，它涵盖了清理、集成、变化及归约等多种任务。 大数据的4V理论指出了数据四个主要特征：量大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）和价值密度低（Value）。在数据分析中涉及多种度量尺度，如定类尺度、定序尺度等。每种尺度都有相应的集中趋势及离散度量方法。 相似性和相关性是数据挖掘中的两个重要概念。常见的相似性度量包括余弦相似度、Jaccard系数和闵可夫斯基距离；而皮尔森与斯皮尔曼等级相关系数则用于衡量属性间的关联程度。 在进行数据预处理阶段，主要任务为清理脏数据并解决缺失值问题。脏数据通常表现为不完整、噪音或不一致等类型，并可能由多种原因造成如错误的数据收集工具和命名惯例的差异等。对于此类问题，常见的解决方案包括使用统计分析方法检测异常点以及采用回归与聚类技术处理噪声。 综上所述，数据挖掘是一项复杂的工作，需要全面地对原始信息进行深入剖析及整理加工才能提炼出关键洞察力。