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数据科学技术及实践——实验报告合集.zip

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简介:
本资料为《数据科学技术及实践》课程的实验报告集合,涵盖数据分析、机器学习等多个主题,适合科研与教学参考。 实验一:搭建Hadoop分布式环境 实验二:使用shell指令及Java API操作HDFS 实验三:通过shell指令操作HBase 实验四:运用Java API操作HBase

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    本资料为《数据科学技术及实践》课程的实验报告集合,涵盖数据分析、机器学习等多个主题,适合科研与教学参考。 实验一:搭建Hadoop分布式环境 实验二:使用shell指令及Java API操作HDFS 实验三:通过shell指令操作HBase 实验四:运用Java API操作HBase
  • 存储.zip
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    本文件为一系列关于不同数据存储技术与方法的实验报告集合,涵盖数据库设计、性能测试及优化策略等内容。 文件列表包括:实验1-熟悉常用的Linux操作.doc、实验2-熟悉常用的HDFS操作.doc、实验3-熟悉常用的HBase操作.doc、实验4-NoSQL和关系数据库的操作比较.doc以及实验5-编写MapReduce程序实现词频统计.doc。
  • 电子版).doc
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    本文档为《电子科技大学数据库实验报告(实验版)》,包含多个基础及进阶数据库操作实验指导与分析,适用于计算机相关专业学生学习参考。 电子科技大学数据库实验报告 本实验的主要目标是使学生熟悉数据库系统及其应用,并掌握 MySQL 的基本操作方法,包括数据定义语言(DDL)与数据操作语言(DML)。通过此次实验,学生们将能够理解数据库系统的基础概念、学习如何使用 MySQL 并深化对数据库系统和相关操作的理解。 一、数据库系统概述 一个数据库系统是由三个主要部分构成的:即数据库管理系统(DBMS)、实际存储的数据集合以及使用这些数据的应用程序。DBMS 是一种软件工具,用于管理和控制存放在其中的所有信息;而应用程序则是用来访问并利用该系统的各种功能来实现特定任务或目的。 二、MySQL 简介 MySQL是一个开源的关系型数据库管理平台,由瑞典的 MySQL AB 公司开发。它支持大部分标准 SQL 语言,并且以其快速的速度、高可靠性和灵活性著称,在 Web 应用程序、企业级软件以及嵌入式系统中得到广泛应用。 三、实验内容 本次实验包含创建数据库和表结构定义、数据导入导出及查询等环节: 1. 创建名为“ONE”的新数据库。 2. 在此数据库内构建三个具有外键关联的表格,确保它们在更新或删除时采用级联操作策略。 3. 使用 SQL 语句将预先准备好的记录加载到各表中。 4. 执行 SELECT 查询以检索特定条件下的数据集,如所有亚洲国家的信息、非洲地区 GNP 在指定范围内的国家名称等。 5. 利用 UPDATE 命令更改某些条目,并观察其对相关联的其他表格的影响。 6. 运行 DELETE 操作来移除不需要的数据记录。 四、实验结果讨论 通过上述操作,学生将能够熟练运用 MySQL 的基本功能和语法结构。同时也能更深入地理解数据库管理系统的运作原理及其在实际应用中的重要性。 五、总结 本报告旨在帮助同学们掌握关于数据库系统及 MySQL 工具的基础知识与技能,为后续学习打下坚实基础。
  • 江苏
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    本实验报告为江苏科技大学课程要求完成,涵盖了数据库原理与应用的相关实验内容,包括SQL语言的使用、数据表的设计与操作等,旨在提升学生的实践能力和对数据库技术的理解。 这是江苏科技大学数据库概论课程实验课的实验报告,仅供参考,如有错误,请予谅解。
  • 平台.docx
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    本报告深入探讨了大数据平台的技术架构、应用案例以及最佳实践,旨在为技术人员提供实用的指导和参考。 大数据平台技术 实训报告 一、创建虚拟机与操作系统的安装 1. 创建虚拟机步骤截图展示。 2. 调整终端背景色至黑色以减少刺眼感。 3. 在虚拟机中设置中文输入法,以便进行多语言环境下的开发和调试工作。 4. 克隆出另外两台虚拟机,并提供相应的截图。 二、集群主节点jdk和hadoop的安装与配置 1. 修改主机名以符合集群架构要求。 2. 编辑hosts文件并添加ip地址及其对应的主机名称,确保各节点间可以正确解析彼此的信息。 3. 配置本机网卡设置,并使用ifconfig命令验证网络设备信息是否准确无误。 4. 测试网络连接状态,保证各个节点之间的通信畅通无阻。 5. 实现免密登录功能以简化集群内部操作流程。 6. 在主节点上安装JDK和Hadoop软件包。 7. 对Hadoop进行集群配置,包括但不限于环境变量设置、核心参数调整等。 三、集群从节点jdk和hadoop的实现 1. 将已配置好的主节点上的相关文件(如配置文件)复制分发到其他子节点上,确保整个集群的一致性和协调性。 四、集群主节点的格式化与启动 1. 对HDFS进行格式化操作以初始化存储系统。 2. 启动整个Hadoop集群并检查各服务状态是否正常运行。
  • 东北大
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    《东北大学数据库实验实践报告》记录了学生在数据库课程中的实验操作和学习心得,涵盖了数据建模、SQL查询优化及关系数据库管理系统应用等核心内容。 东北大学软件学院2012级数据库实践实验报告涵盖了从关系型数据库到索引等多个方面的内容。
  • 习周记.docx
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    该文档记录了一名学生在数据科学领域的实习经历和学习心得。通过实际操作和项目经验,深入探讨了数据分析、机器学习等技术的应用,并反思个人成长路径。 大数据技术与应用实习周记 2020年6月15日,中北大学软件学院与优逸客校企合作的大数据方向实训班级UBDF2006班正式开课。本周是软件学院大数据方向课程的第一周,共有38名学生参加。本周期间的主要内容如下: 一、实习内容 根据OBE(成果导向)的教学理念,着重培养学生解决复杂工程问题的能力,这周主要向学员介绍了软件工程管理理论知识及相关过程文档的编写方法,并教授了项目管理工具的应用技巧,包括UML图、Git版本控制系统和Markdown文档编写的技能以及服务器部署技术等。 二、实习活动 1. 开班典礼 开班典礼是我们的传统,在正式上课之前为学生举办一个仪式。通过这一环节让学生意识到角色的转变,帮助他们在未来的工作中做好准备。 2. 实习课程讲解 此次授课采用线上直播形式进行教学。为了避免网络连接不稳定的问题,我们鼓励学员在学习过程中随时提出疑问,并安排了在线连麦提问以检测他们对知识的理解情况。此外,每天中午都会随机抽取半小时时间让学员分享自己的主题演讲,旨在提升他们的表达能力。 3. 学员汇报与反馈 每日的课程结束后,我们会要求学生通过平台提交关于自己当天的学习进展报告和完成在线测试来评估学习效果,并解答他们在学习过程中遇到的问题。 三、实习心得 在这一周的教学活动中,我感受到了中北学员的热情和对知识的渴望。他们积极参与课堂讨论并提出了许多有价值的建议以改进我们的教学方法。通过与学生的互动交流,我也被他们的勤奋精神所感染,在帮助学生解决难题的同时也收获了愉悦的心情。 大数据技术与应用实习周记
  • 网络(第三、四
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    本报告涵盖了在网络技术课程中进行的第三次和第四次实验的内容与结果。包括了网络配置、协议分析及网络安全测试等关键领域,旨在通过实践加深学生对理论知识的理解,并培养解决实际问题的能力。 实验设计得非常完善且网络架构复杂,考虑问题全面周到,在课程考核中获得了98分的好成绩,并确保了高质量的完成度。 **实验三:** - 使用10台交换机进行RIP(Routing Information Protocol)与OSPF(Open Shortest Path First)路由协议配置。 - 在上一阶段的基础上实现这两种动态路由协议的功能,设计相应的物理网络拓扑和逻辑网段,并在此基础上实施RIP和OSPF的部署。 - 详细记录并描述通过调试信息展示出的RIP及OSPF的工作流程。 - 对于RIP协议部分,特别注意观察在未配置水平分割与已配置水平分割情况下路由表的变化情况。 **实验四:** - 使用5台路由器、11台交换机掌握以太网交换机的基本使用方法,并能够在模拟环境中搭建局域网络环境。 - 学习并实践如何利用这些设备划分和配置虚拟局域网(VLAN),包括在模拟环境下应用相关技术构建更复杂的网络架构。 以上实验设计旨在深化对路由协议及以太网交换机制的理解与实际操作能力。
  • 结构
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    本合集包含多份精心设计的数据结构课程实验报告,涵盖链表、树、图等多种数据结构的操作与实现,旨在帮助学习者深入理解并熟练掌握相关知识。 大学上数据结构课程自己编写的数据结构实验供参考:其中包括学生管理系统(链表)、算术表达式求值(栈和队列)、KMP 和 BF 算法、Huffman 树和 Huffman 编码、完全二叉树的操作以及学生管理系统的升级版(排序和查找)。
  • 分析
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    本报告通过实际案例详细记录了数据分析的过程与结果,包括数据收集、清洗、分析及可视化等步骤,旨在提升读者的数据处理能力。 #### 一、数据预处理方法的调研 **1.1 数据预处理概述** 数据预处理是数据分析过程中的关键步骤之一,旨在提高数据质量并为后续的数据分析奠定良好的基础。主要涵盖以下几个方面: - **数据清洗**: 处理缺失值和离群点。 - **数据集成**: 合并来自不同来源的数据集。 - **数据规约**: 减少不必要的信息以简化数据分析。 - **数据变换**: 如归一化处理等。 **1.1.1 数据清洗** 主要任务是确保数据的一致性和准确性。这包括缺失值和离群点的处理,这是预处理中最常见且重要的部分之一。 ##### (1)缺失值处理 对于变量的缺失率高(通常大于80%),重要性低的数据可以直接删除;若缺失率为较低,并不影响整体分析,则可使用基本统计量如均值、中位数等进行填充以修复数据完整性。 ##### (2)离群点处理 离群点是指明显偏离其他观测值的异常值。常见的处理方法包括: - **直接删除**: 如果确定是记录错误引起的。 - **修正原始数据**: 通过调查原因并更正来解决。 - **替代策略**: 使用统计量如中位数或均值替换。 **1.1.2 数据集成** 将来自不同来源的数据整合成一个统一的集合,过程中需处理冗余和冲突问题以确保数据的一致性及准确性。 **1.1.3 数据规约** 通过减少不必要的信息来简化数据分析。这可以通过以下几种方式实现: - **维度缩减**: 减少特征数量。 - **数值压缩**: 例如采样技术。 - **存储优化**: 使用数据压缩方法节省空间需求。 **1.1.4 数据变换** 将原始数据转换成适合分析的形式,常见做法包括规范化、标准化和聚集操作等。 #### 二、数据分类方法的调研 根据特征对数据对象进行分组。常用的方法有: - **K最近邻(KNN)分类器**: 基于距离度量。 - **决策树**: 构建规则集以确定类别归属。 - **朴素贝叶斯模型**: 利用独立性假设简化计算。 #### 三、参数预测仿真 **3.1 计算协方差** 衡量两个变量之间的线性关系强度,有助于理解它们的相关程度和方向。 **3.2 相关性可视化** 绘制相关矩阵热图以直观展示各变量间的关系模式。 **3.3 绘制散点图** 通过图表形式展现两变量间的相互作用及潜在趋势规律。 #### 四、故障诊断 利用分类模型进行预测。常用算法包括: - **K最近邻(KNN)分类器**: 根据距离选择邻居。 - **决策树**: 依据规则集确定类别归属。 - **朴素贝叶斯模型**: 基于假设特征间的独立性。 #### 结论 通过本实验报告的学习,我们深入了解了大数据分析与实践中涉及的数据预处理方法及常用分类算法。数据清洗是确保后续准确性的基础;选择合适的分类器能够有效提升预测效果。在具体应用中应根据问题特点灵活选用合适的方法和技术。