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数据仓库数据挖掘任务.zip

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简介：
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。

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  • 数据仓库数据挖掘任务.zip
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    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。
     
  • 期末数据挖掘任务
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    本学期的数据挖掘任务旨在通过实际案例分析，掌握数据预处理、特征选择及机器学习模型构建等技能，提升数据分析能力。 期末数据挖掘作业值得拥有，论文格式也很重要。
     
  • 分类型数据挖掘任务 2. 回归型数据挖掘任务 3. 综合型数据挖掘任务
    优质
    本课程包含三个核心Python实训项目：分类型与回归型数据挖掘，以及一个综合型任务。通过实战演练，学员将掌握数据分析与模型构建的技能。 在岩石图像分类的数据挖掘任务中，使用卷积神经网络（CNN）模型来处理一个包含300张224x224像素大小的岩石图片数据集。该数据集中包括六种类型的岩石：砾岩、安山岩、花岗岩、石灰岩和石英岩，每一种类型有50张图像。任务要求选择合适的CNN模型对该数据集进行建模，并通过训练优化模型后提供相应的评估指标；此外还需利用GUI框架开发一个用于分类岩石图片的用户界面。 在地铁站点日客流量预测的数据挖掘项目中，使用ARIMA和多层神经网络两种方法对郑州市2015年8月至11月期间各地铁闸机刷卡数据进行分析。该数据集包括四个文件，总大小约为近15GB。任务要求首先通过可视化手段来展示每日各地铁站的客流量变化情况；然后基于这些数据分析结果，分别采用ARIMA模型和多层神经网络模型对数据进行建模，并给出相应的评估指标。 航空公司客户价值分析的数据挖掘项目中，利用航空公司过去两年内（截至2014年3月31日）所有有乘机记录的会员档案信息及乘坐航班记录来进行深入研究。通过分析这些数据来实现航空公司的客户价值评估。
     
  • 数据仓库及数据挖掘技术PPT
    优质
    本PPT讲解了数据仓库与数据挖掘的基础概念、关键技术及其应用实践，旨在帮助听众理解如何利用这些技术进行数据分析和决策支持。 数据仓库与数据挖掘技术：该资源由作者lenovo提供，单位为lenovo。内容包括： - 第1章 数据库、数据库管理系统与数据仓库 - 第2章 数据仓库原理 - 第3章 数据仓库设计.ppt - 第4章 联机分析处理.ppt - 第5章 数据挖掘算法.ppt - 第6章 统计类数据挖掘.ppt - 第7章 其他数据挖掘技术和工具.ppt - 第8章 数据仓库的应用和管理.ppt
     
  • 数据仓库及数据挖掘 - 陈志泊.rar
    优质
    本资源由陈志泊提供，深入探讨了数据仓库与数据挖掘技术的应用和实现方法，适合从事数据分析和技术研究的专业人士学习参考。 陈志泊撰写的《数据仓库与数据挖掘》一书深入探讨了数据仓库和数据挖掘的相关技术及应用。该书籍为读者提供了关于这两个领域的详细知识和技术指导。
     
  • 数据仓库及数据挖掘实验报告
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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：互联网数据挖掘的原理与实现
    优质
    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。