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Python实现的数据仓库与数据挖掘大作业 - 频繁模式挖掘及源码、文档和PDF数据集

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简介：
本项目通过Python实现数据仓库中的频繁模式挖掘算法，包含完整的源代码、详细文档以及用于测试的PDF格式数据集。 小白如果不懂如何运行，可以在下载后私聊询问，并可提供远程教学支持。该项目的源码是我个人课程设计的一部分，所有代码都经过测试并成功运行才上传资源，在答辩评审中平均分数达到96分，请放心下载使用。 项目备注： 1、本项目的代码在功能正常且已通过测试的情况下才进行上传，您可以安心下载和使用。 2、此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工学习参考，同时也非常适合编程新手作为进阶学习的材料。

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  • Python实现的数据仓库与数据挖掘大作业 - 频繁模式挖掘及源码、文档和PDF数据集
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    本项目通过Python实现数据仓库中的频繁模式挖掘算法，包含完整的源代码、详细文档以及用于测试的PDF格式数据集。 小白如果不懂如何运行，可以在下载后私聊询问，并可提供远程教学支持。该项目的源码是我个人课程设计的一部分，所有代码都经过测试并成功运行才上传资源，在答辩评审中平均分数达到96分，请放心下载使用。 项目备注： 1、本项目的代码在功能正常且已通过测试的情况下才进行上传，您可以安心下载和使用。 2、此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工学习参考，同时也非常适合编程新手作为进阶学习的材料。
     
  • 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`。
     
  • 数据仓库与数据挖掘课程设计+频繁模式挖掘+高分作业及报告.zip
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    本资料包为《数据仓库与数据挖掘》课程设计资源，内含频繁模式挖掘实践案例、高分作业范例及详细研究报告，适用于学生学习参考。 该作业为数据仓库与数据挖掘的大项目，并包括频繁模式的挖掘部分。该项目经过导师指导并获得认可，评分高达98分。适合计算机相关专业的学生以及需要实战练习的学习者使用，也适用于课程设计或期末大作业等场景。此高分项目的重点在于通过实际操作加深对数据仓库和数据挖掘的理解与应用能力。
     
  • 数据仓库与数据挖掘：互联网数据挖掘的原理与实现
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    本书深入浅出地介绍了数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术和方法，并详细探讨了在互联网环境下进行数据挖掘的原理及其实现方式。 本段落探讨了互联网数据挖掘的原理及其实现方法，在数据仓库与数据挖掘领域具有一定的研究价值。文章详细分析了如何从海量互联网数据中提取有用的信息，并提出了一些有效的技术手段来实现这一目标，为相关领域的研究提供了参考和借鉴。
     
  • 数据挖掘和数据仓库PPT
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    本PPT深入浅出地介绍了数据挖掘与数据仓库的基本概念、技术应用及两者之间的关联性，旨在帮助初学者理解如何利用这些工具从大量数据中提取有价值的信息。 中科大软院数据挖掘与数据仓库课程的课堂讲义PPT。
     
  • Python数据分析及挖掘实战_数据建模_数据挖掘_
    优质
    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行数据分析和数据挖掘，并提供了丰富的实践案例来帮助读者掌握数据建模技巧。适合数据分析爱好者和技术从业者阅读。 本书共分为15章，并划分为基础篇与实战篇两大部分。在基础篇里，作者详细介绍了数据挖掘的基本原理；而在实战篇，则通过一系列真实案例的深入剖析来帮助读者获得项目经验并快速理解看似复杂的理论知识。 为了更好地理解和掌握书中所涉及的知识和理论，建议读者充分利用随书提供的建模数据，并借助相关软件工具进行上机实验。这样的实践操作能够有效加深对本书内容的理解与应用能力。
     
  • 数据仓库和数据挖掘课程实验
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    《数据仓库与数据挖掘课程实验》是一门结合理论与实践的教学课程，旨在通过实际操作加深学生对大规模数据分析技术的理解。该课程涵盖了建立数据仓库、设计ETL过程以及运用多种算法进行数据挖掘的全面实验指导，帮助学习者掌握商业智能和大数据分析的关键技能。 ### 数据仓库与数据挖掘课程实验知识点解析 #### 一、课程概述 本课程名为“数据仓库与数据挖掘”，旨在通过一系列实验帮助学生掌握相关理论和技术。总共设置了8个学时，分为五个实验项目：安装配置数据仓库系统、构建数据环境、多维数据分析、基于数据仓库的数据挖掘以及应用专用软件进行分析。 #### 二、实验目标 1. **基础操作技能**：学会独立完成数据仓库系统的安装与配置。 2. **处理技术掌握**：学习如何对数据仓库中的事务和备份数据进行有效的建模及转换，确保其质量和可用性。 3. **数据分析能力培养**：通过使用现有的工具和技术探索数据中的潜在模式和趋势，提升多维分析技能。 4. **软件熟练度提高**：要求学生精通一种如DBMiner或WEKA等的数据挖掘工具，并能处理文本或电子表格数据。 #### 三、实验环境 - Microsoft SQL Server 2000 - Microsoft SQL Server Analysis Services（支持OLAP） - DBMiner 2.0 数据挖掘软件 - JRE 5.0 运行时环境 - WEKA 3.55 开源数据挖掘平台 #### 四、实验项目详解 1. **安装数据仓库系统** - 安装Microsoft SQL Server及其补丁包。 - 配置数据分析所需软件。 2. **构建数据仓库环境** - 使用Case Studio建立星型模型，并在SQL Server中创建物理数据库。 3. **多维数据分析** 利用Analysis Services进行OLAP技术的运用，探索和分析多维度的数据集。 4. **基于数据仓库的数据挖掘实验** 运用DBMiner或WEKA等工具执行预处理、特征选择及模型训练与评估步骤。 5. **综合应用实验** 完成一个完整的项目，包括定义目标、收集整理数据以及利用所学算法进行分析。 通过这些实践环节，学生不仅能获取理论知识，还能够掌握关键的技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。
     
  • 数据仓库及数据挖掘实验报告
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    本实验报告深入探讨了数据仓库与数据挖掘的核心概念和技术应用。通过实际案例分析和操作实践，展示了如何构建高效的数据仓库系统，并运用各类算法进行数据挖掘以提取有价值的信息和知识。 通过该报告，你可以按照步骤进行实验学习，并掌握基本的数据仓库和数据挖掘方法。由于报告本身可以作为实验指导书，因此非常值得拥有。
     
  • 关于数据仓库和数据挖掘的论文
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    本文探讨了数据仓库与数据挖掘的基本概念、技术应用及两者之间的联系。通过案例分析展示了如何利用数据仓库支持高效的数据挖掘过程，并提出了一些未来研究方向。 随着人类社会的发展，信息化和全球化已成为世界性的大趋势。信息技术的革新深刻地改变了人们传统的生活方式。在铁路货运方面，通过引入先进的信息技术手段，实现了所有铁路货运活动的有序化，在满足社会可持续发展的前提下取得了显著成效。