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2018-2019年数据仓库与数据挖掘试题及复习资料.zip

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简介：
本资源包包含2018至2019年间的数据仓库与数据挖掘课程试题及其详细答案解析，同时提供丰富的复习资料和学习指南。适合准备相关考试的学生使用。 复习山东大学数据仓库与数据挖掘课程往年试题及资料时，重点是理解PPT中的算法实例，并背诵概念题以确保考试顺利。可以参考2018-2019年的题目以及相关复习资料。

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  • 2018-2019年数据仓库与数据挖掘试题及复习资料.zip
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    本资源包包含2018至2019年间的数据仓库与数据挖掘课程试题及其详细答案解析，同时提供丰富的复习资料和学习指南。适合准备相关考试的学生使用。 复习山东大学数据仓库与数据挖掘课程往年试题及资料时，重点是理解PPT中的算法实例，并背诵概念题以确保考试顺利。可以参考2018-2019年的题目以及相关复习资料。
     
  • 2019年数据挖掘复习资料（山大版）
    优质
    《2019年数据挖掘复习资料（山大版）》是一份专为山东大学学生准备的数据挖掘课程学习指南，涵盖考试重点与知识点梳理，助力高效备考。 2019-2020学年第一学期期末复习资料（山东大学）包括真题、整理资料、复习课重点以及配套课本PDF文件。 数据挖掘课程最后一节课的复习总结非常重要，内容全是精华且非常实用，并没有误导信息。建议至少提前一周开始准备复习，首先按照老师强调的重点进行整体梳理，然后深入研究各个算法。此外还可以做一些额外的习题来加强练习。
     
  • 华电研究生数据仓库与数据挖掘复习资料.zip
    优质
    本资源包含华电研究生阶段的数据仓库与数据挖掘课程复习资料，包括但不限于课件、重点笔记及历年习题解析等内容。 华电数据仓库与数据挖掘期末复习资料：这是研究生课程《数据仓库与数据挖掘》的复习材料，由华北电力大学郑玲老师主讲。这份资料有助于学生在期末考试中取得好成绩。
     
  • 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。
     
  • 山东大学数据仓库与数据挖掘复习题.docx
    优质
    这份文档《山东大学数据仓库与数据挖掘复习题》包含了该课程的核心知识点和典型例题，旨在帮助学生深入理解和掌握数据仓库及数据挖掘的基本概念、技术方法及其应用。适用于备考的复习材料。 潘鹏老师提供的2021年5月的复习题资料。
     
  • 山东大学2021年数据仓库与数据挖掘期末复习题及答案
    优质
    本资料包含山东大学2021年数据仓库与数据挖掘课程的期末复习题目及其详细解答，适用于备考和深入学习该领域知识的学生使用。 本段落概述了数据分析的六大步骤：明确目的与思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展示以及报告撰写。此外还阐述了大数据的4V理论——Volume（大量化）、Variety（多样化）、Velocity（快速化）及Value（商业价值高，但价值密度低）。文章中也介绍了四种基本度量尺度及其适用的集中趋势和离散程度测量方法。这是一份山东大学数据仓库与数据挖掘课程2021年期末考试复习资料，并附有答案。
     
  • 西南交通大学数据仓库和挖掘复习资料
    优质
    本资料为西南交通大学学生整理的数据仓库与数据挖掘课程复习材料，涵盖关键概念、例题解析及历年考题总结，旨在帮助学生系统掌握课程内容并顺利通过考试。 各个阶段同学辛苦总结的结果分享给大家，希望能为大家提供帮助。
     
  • 2023年数据挖掘复习材料
    优质
    《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。
     
  • 数据仓库挖掘复习题库及课后答案解析
    优质
    本资料为《数据仓库挖掘》课程定制，涵盖全面的复习题库与详细的课后习题解答，旨在帮助学生深入理解和掌握相关知识。 数据仓库挖掘期末复习必备资料包括个人整理的复习题及答案、智库总结以及课后习题。