Advertisement

南理工数据挖掘课程大作业（网站评级SyskillWebert），包含代码与实验报告。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
南京理工大学的数据挖掘大作业，名为“网站评级SyskillWebert”，是徐建老师所开设的课程的一部分，其中包含了完整的代码以及详细的实验报告。该作业的代码实现细节可查阅至

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 南理工数据挖掘课程大作业（网站评级SyskillWebert项目），含代码与实验报告
    优质
    本项目是南京理工大学数据挖掘课程的大作业，基于SyskillWebert算法进行网站评级。包括完整代码和详细的实验报告。 南京理工大学数据挖掘大作业（网站评级SyskillWebert），由徐建老师授课，包括代码和实验报告。部分代码可以在相关博客文章中找到。
  • 【数据挖掘课程作业】利用决策树进行评教指标筛选（含Weka操作指南、数据及实验报告）
    优质
    本课程作业运用决策树算法对评教指标进行筛选优化，并提供详尽的Weka软件操作步骤，包含原始数据集与完整的实验分析报告。 基于某高校的评教数据（pjsj.xls），该数据包含了842门课程的信息，属性包括：课程名称、评价人数、总平均分以及10个评估指标Index1至Index10。研究目标是通过运用数据挖掘技术来筛选出对教学评价有用的指标，并剔除无用的指标。 具体的研究步骤如下： （一）描述性数据分析 利用盒图展示每个评估指标的数据分布情况，包括孤立点、最小值、第一四分位数(Q1)、中位数以及第三四分位数(Q3)，同时标注最大值； （二）数据预处理 对连续型的评价指标进行离散化操作，将其划分为三个区间：优秀(E)、良好(G)和一般(F)，以简化后续分析。总平均分同样被划分成A、“B”、“C”三个等级，并作为每门课程的分类标签； （三）模型构建与评估 采用决策树算法对预处理后的数据进行分类，建立相应的决策树并对其性能指标如召回率、精度、F1值以及准确率等进行综合评价。 （四）结果讨论 根据分析结果确定哪些评估指标在最终的决策树中并未出现，并对此类未被选中的变量展开深入探讨； （五）总结与展望 对整个研究过程进行全面回顾，指出可能存在的不足之处或未来的研究方向。
  • Python课程大作业：二手车价格预测数据挖掘项目（含源码、数据及实验报告）
    优质
    本项目为Python课程设计，通过数据挖掘技术进行二手车价格预测。包含完整源代码、原始数据集和详尽实验报告，旨在提升数据分析能力与实战技能。 我们实践的案例是二手车价格评估，选用的人工智能库为Scikits-Learn。选取了来自二手车平台的不同参数下的售卖价格数据集，目的是根据现有数据进行处理、清洗，并选择必要的数据项以筛除无效或缺失的数据；通过脱敏保护用户的重要个人隐私信息，用随机值替换或直接覆盖敏感内容；利用可视化技术直观展示数据之间的内在联系；在Scikits-Learn的支持下，经过机器学习和模型拟合创建预测模型。该程序能够帮助用户提供输入相关车辆参数后输出理想的价格区间，并据此判断价格的高低。
  • Kaggle Titanic项目报告；数据挖掘课程作业；
    优质
    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。
  • 西电数据挖掘课程作业：电影评级数据分析
    优质
    本项目为西电数据挖掘课程作业，通过对电影评级数据进行深入分析，探索用户偏好及电影特征之间的关联，旨在提升推荐系统的准确性。 西电数据挖掘大作业之电影评级数据分析
  • 数据挖掘课程作业结果分析报告.docx
    优质
    本报告为《数据挖掘》课程作业成果总结，涵盖数据预处理、模型构建与评估等内容，旨在展示数据挖掘技术在实际问题中的应用效果。 数据仓库期末作业 - 数据挖掘分析报告 某药店常用药品信息数据挖掘解决方案 作者：刘金龙 学院：计算机信息管理学院 专业：计算机科学与技术 年级：2011级 学号：112103209 **提出问题** 单位基本情况及相关业务流程介绍； 对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作。随之而来的对药品的数据信息管理和存储成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，以便合理定价并出售药物。 **存在的问题** 由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作会事倍功半。这严重影响药店的正常进货与销售药品的工作。 **分析问题** 对该单位存在的问题进行了深入分析； 由以上问题可见，利用数据挖掘技术可以有效地解决这一难题：简单、省时且有效率高。 **解决问题的方法和途径** - 利用SQL SEVER 导入数据，并通过提取统计分析结果来快速获取所需的数据。 **利用数据挖掘技术解决问题** 设计了以下几种算法： 1. 决策树 2. 数据关联规则 3. 神经元网络 通过对这些方法的应用，我们能够从不同的角度深入解析和解释数据分析的结果。 例如：通过决策树分析可以得知不同产地药品进货价格的差异；而数据关联法则能帮助了解消费者对同类药品的不同需求及偏好。此外，还能基于历史销售记录预测未来的市场需求趋势等。 **总结** 此次实践使我对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据挖掘是利用归纳法从大量信息中寻找规律，并为决策提供依据的一种方法。虽然这项技术可能无法证明因果关系（例如发现啤酒销量和尿布之间的关联性），但其在实际应用中的价值不容忽视。 根据参考文献总结了实施数据挖掘的步骤如下： 1. 理解数据及来源 2. 获取知识与技能 3. 整合并检查数据，去除错误或不一致的数据。 4. 假设模型 5. 数据挖掘工作（data mining） 6. 测试和验证结果（testing and verification） 7. 解释应用 从上述步骤可以看出，在进行实际的分析之前还有很多准备工作需要完成。事实上，许多专家认为数据预处理阶段占据了整个过程中80%的时间与精力。 通过此次项目实践，我对如何利用数据挖掘技术解决现实中的问题有了更全面的理解，并且对未来的进一步研究充满期待。
  • 实验报告·数据挖掘.rar
    优质
    本文件为一份关于数据挖掘技术应用的研究性实验报告，包含实验设计、数据分析及结果讨论等内容，旨在探索数据挖掘算法在实际问题中的有效性和实用性。 数据挖掘课设作业包含完整的实验报告和实验数据集。实验内容包括数据探索、数据预处理以及建立K-Means聚类模型，并对所建的聚类模型进行分析评估。代码已在实验报告中详细列出。
  • 基站数据挖掘大作业.zip
    优质
    本项目为通信工程课程中的基站数据挖掘大作业，包含数据分析、算法实现和可视化展示等内容，旨在提高学生对移动网络的理解及编程实践能力。 运用所学的数据挖掘应用知识，在Python编程环境中设计文档内容，包括数据预处理、模型构建、代码实现以及结果分析的步骤。该文档将包含源代码和其他详细的设计信息。
  • 数据挖掘实验报告及代码和截图
    优质
    本项目包含一份详尽的数据挖掘实验报告，其中不仅有理论分析与模型构建思路，还有完整的源代码、运行结果截图等辅助材料，帮助读者深入理解数据分析过程。 这是一份关于数据挖掘的实验报告，包含了五个不同的实验：数据预处理、构建数据立方体与联机分析处理、应用Apriori算法进行频繁项集挖掘、贝叶斯决策分类算法以及k-均值聚类算法。每个实验都配有具体的代码和截图，并且附有个人的学习感想。原资源需要较多积分才能下载，为了方便大家获取这份资料，特地进行了重新上传分享给大家使用。