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数据挖掘课程作业.doc

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简介：
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

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  • 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
     
  • 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1
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    本作业为数据挖掘课程的第一项任务，旨在通过实际案例分析和编程实践，帮助学生掌握数据预处理、特征选择及基础的数据挖掘算法等核心技能。 结合“Chatops”概念实现对软件系统的智能运维是关键所在，而准确实时的异常检测则是这一过程的基础。为了有效实施 Chatops，我们选择了 Slack 作为平台。
     
  • 数据挖掘课程作业答案
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    本资料汇集了多份数据挖掘课程作业的答案与解析，旨在帮助学生理解复杂的数据分析技术、模型构建及算法实现。适合用于学习巩固和项目参考。 韩家伟的《数据挖掘》第二版课后答案是学习数据挖掘的理想教材。学而不思则罔，思而不学则殆。在学习的过程中要多思考。
     
  • 数据挖掘课程作业的数据集
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    本数据集为数据挖掘课程专设，涵盖多领域真实案例及模拟场景，旨在培养学生的数据分析与模型构建能力。含丰富变量和样本记录，适用于各类算法实践探索。 数据挖掘大作业可以进行关联性分析，并且在Weka上进行分析效果良好。
     
  • 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。
     
  • 数据挖掘课程设计报告.doc
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    本报告为《数据挖掘》课程的设计成果，涵盖了数据预处理、特征选择、模型构建与评估等多个环节，旨在通过具体案例展示数据挖掘技术的应用。 中国的经济迅速发展，在各个行业中都展现出强劲的增长势头，尤其是酒店管理业尤为突出。随着国民经济的快速增长，为酒店行业带来了巨大的商机。引入数据挖掘技术来优化酒店管理成为一种趋势。市场经济的发展和技术的进步促使企业从“以产品为中心”的经营理念转向“以用户为中心”的服务模式。然而，各类新型酒店不断涌现，客户群体多样化，使得当前的管理模式难以满足旅客个性化需求和应对日益激烈的竞争环境。 随着管理水平和服务质量的提升以及消费者市场的成熟化发展，在瞬息万变的商业环境中创造出具有竞争力的服务理念成为关键因素之一。因此，重新审视经营策略，并将重点放在加强与客户的互动上显得尤为重要。作为服务行业的代表，酒店通过实施客户关系管理（CRM）能够有效地收集和整合顾客信息，把分散的信息转化为宝贵的客户知识资源。 借助相关系统工具，工作人员可以获取有关特定客人的详细且个性化的资料，从而提供更加经济高效、周到细致的服务体验以吸引并留住更多回头客。最终目标是通过优化服务来实现酒店利润的最大化。基于数据挖掘技术的CRM系统已成为现代酒店信息管理系统中的重要组成部分，在支持日常运营的同时推动营销策略的有效实施和改进。
     
  • 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。
     
  • 吉林大学数据挖掘课程作业2020.zip
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    该资料为吉林大学学生在2020年完成的数据挖掘课程作业集合，包含多个实际项目案例与分析报告。 数据包中的文件包含某课程的学习数据，分为三个部分：“入学信息”，包括学生的性别、民族、外语语种、高考分数以及省份等基本信息；“线上学习数据”，记录了学生在线上的活动情况（每个文件对应一个自然班，不同的worksheet反映了不同方面的线上学习情况）；“上机考试”则包含了在机房进行的编程考试的成绩和完成情况，具体分为三个实验组，并且有四次平时测试和一次期末测试。其中，“SID”是用于唯一标识学生的编号。
     
  • 城市PM2.5预测分析——数据挖掘课程作业
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    本项目为数据挖掘课程作业，旨在通过收集和分析历史气象与空气质量数据，建立模型以预测城市PM2.5浓度变化趋势。 这段文字描述了一个完整的数据挖掘大作业分析过程及实验报告的内容。