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华电研究生数据仓库与数据挖掘复习资料.zip

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 2018-2019年数据仓库与数据挖掘试题及复习资料.zip
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 数据挖掘复习材料
    优质
    本资料汇集了数据挖掘的关键概念、算法和技术，旨在帮助学生全面理解并掌握相关知识点，适用于课程复习与考试准备。 数据挖掘的相关复习资料包括基本概念、简答题和计算题等内容，这些对课程的复习非常有帮助。
     
  • 数据仓库数据挖掘任务.zip
    优质
    本资料包涵盖了数据仓库与数据挖掘的核心概念、技术及应用案例。内容包括数据预处理、模式发现、预测建模等关键任务，并提供实战操作指导和代码示例，帮助用户掌握从数据到洞察的全过程。 UCI数据库中的UNS（用户知识水平）数据集包含了一个完整的数据挖掘作业数据集、程序及报告。
     
  • 数据挖掘PPT资料.zip
    优质
    本资料集为《数据挖掘PPT资料》，包含了数据预处理、特征选择、分类与回归算法等核心主题内容，适用于学习和教学使用。 数据挖掘涉及机器学习、协同过滤、分类算法以及聚类算法等多个方面。
     
  • 数据挖掘和数据仓库PPT
    优质
    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。
     
  • 数据挖掘与数据仓库在航空业的应用—研究论文
    优质
    本研究论文探讨了数据挖掘和数据仓库技术如何被有效应用于航空业，以优化运营效率、改善客户服务并增强市场竞争力。通过分析大量历史及实时飞行数据，该研究揭示了提升航班准点率、降低维护成本以及预测客户需求的策略。利用先进的数据分析工具，本文为航空公司提供了宝贵的见解与建议，助力其在竞争激烈的市场环境中取得成功。 组织持续致力于提升其决策流程以优化业务操作并获得竞争优势。它们每天处理大量数据，并通过分析这些数据来降低成本、增加收入、提高效率及预测未来趋势与客户行为。数据挖掘是一种从大型数据库中自动提取有价值信息的技术，它能够连接各种异构的数据源，帮助企业在多个角度进行深入分析。而数据仓库则是一个专门设计用于查询和数据分析的关系型数据库系统，它可以集中来自不同源头的信息，并将这些信息转换成一致的模型、名称及定义格式，从而为决策过程提供支持。 尽管这两种工具对于组织来说非常有用，但在实际应用过程中也可能遇到一些挑战。航空业作为其中一个例子，在竞争激烈的环境中会收集并存储大量的异构数据。研究该行业如何通过实施数据挖掘和建立数据仓库来应对这些挑战的成功与失败案例，可以对其他经济部门也产生积极的影响。
     
  • 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。