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PhraseAnalysis: 数据仓库与数据挖掘大作业 —— 频繁模式挖掘

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简介：
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`。

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  • 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课程设计+频繁模式挖掘+高分作业及报告.zip
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    本资料包为《数据仓库与数据挖掘》课程设计资源，内含频繁模式挖掘实践案例、高分作业范例及详细研究报告，适用于学生学习参考。 该作业为数据仓库与数据挖掘的大项目，并包括频繁模式的挖掘部分。该项目经过导师指导并获得认可，评分高达98分。适合计算机相关专业的学生以及需要实战练习的学习者使用，也适用于课程设计或期末大作业等场景。此高分项目的重点在于通过实际操作加深对数据仓库和数据挖掘的理解与应用能力。
     
  • Python实现的数据仓库与数据挖掘大作业 - 频繁模式挖掘及源码、文档和PDF数据集
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    本项目通过Python实现数据仓库中的频繁模式挖掘算法，包含完整的源代码、详细文档以及用于测试的PDF格式数据集。 小白如果不懂如何运行，可以在下载后私聊询问，并可提供远程教学支持。该项目的源码是我个人课程设计的一部分，所有代码都经过测试并成功运行才上传资源，在答辩评审中平均分数达到96分，请放心下载使用。 项目备注： 1、本项目的代码在功能正常且已通过测试的情况下才进行上传，您可以安心下载和使用。 2、此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工学习参考，同时也非常适合编程新手作为进阶学习的材料。
     
  • 数据仓库与数据挖掘：互联网数据挖掘的原理与实现
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    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。
     
  • 数据挖掘和数据仓库PPT
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    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 数据挖掘技术
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    简介：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的技术，利用统计、机器学习等方法进行数据分析，帮助企业发现潜在商机。 数据挖掘作为信息技术领域的一个热门话题，是一种从海量数据中提取有价值信息的技术手段。它融合了统计学、人工智能、数据库管理及机器学习等多个学科的知识，旨在揭示隐藏在数据背后的模式、趋势与关联性，并帮助企业和组织做出更加明智的决策。 随着互联网和物联网等技术的发展，在大数据时代背景下，数据挖掘的重要性愈发突出。我们生活中的各种行为和事件都在产生大量的数据。虽然这些数据包含丰富的信息，但如果未经处理，则仅仅是无意义的数据集合。因此，数据挖掘的目标是将这些“暗物质”转化为可理解且可用的知识。 通常情况下，数据挖掘的过程包括五个主要步骤：业务理解、数据理解、数据准备、建模和结果评估。首先需要明确具体的业务目标，并了解要解决的问题；其次，在数据理解阶段通过探索性数据分析（EDA）来认识数据的特征与质量；在关键的数据准备阶段，则需进行诸如清洗、集成及转换等操作，以确保用于模型训练的数据具有高质量；接着在建模阶段选择合适的算法如分类、聚类或预测模型，并构建相应的数据模型。最后，在验证和评估模型性能的基础上确定其实际应用的有效性。 常见的几种方法包括： 1. 分类：通过使用决策树、随机森林和支持向量机等算法训练一个能够根据输入特征将数据归入预定义类别中的模型。 2. 聚类：这是一种无监督学习的方法，旨在发现数据的自然分组结构，如K-means和层次聚类技术。 3. 关联规则学习：寻找项集之间的频繁模式，例如“啤酒与尿布”的案例中所使用的Apriori算法及FP-growth算法。 4. 回归分析：预测连续变量值的方法包括线性回归、逻辑回归等。 5. 预测建模：用于预测未来的趋势如时间序列分析和神经网络。 数据挖掘的应用广泛，涉及到市场分析、金融风险评估、医疗健康领域以及社交媒体与推荐系统等多个方面。通过有效的数据挖掘手段，企业可以优化运营流程提高销售额改进产品设计甚至对未来发展做出准确的预判。 此外，在实际操作中还存在许多支持数据挖掘工作的工具和平台如R语言Python中的Pandas及Scikit-learn库开源框架Apache Hadoop和Spark以及商业软件SAS SPSS等。这些都为实现高效的数据分析提供了强有力的支撑。 总之，作为现代信息技术不可或缺的一部分，数据挖掘通过深入解析大量信息为企业和个人带来了前所未有的洞察力并推动了科技和社会的进步。随着技术持续发展其未来将更加广阔且潜力无限等待着进一步的探索与开发。
     
  • 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。
     
  • Java大数据作业_5：MapReduce与数据挖掘
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    本作业为《Java大数据》课程第五部分，主要探讨并实践MapReduce编程模型及其在数据挖掘中的应用，通过实例分析提升学生的大数据分析能力。 课后作业 1. 请从日志文件中提取访问者的IP地址、访问时间、来源地址以及访问的URL。 示例日志内容： ``` 192.168.170.111—[20/Jan/2014:16:35:27 +0800] “GET /examples/servlets/images/code.gif HTTP/1.1” 200 292 “http://192.168.170.152/examples/servlets/” “Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.63 Safari/537.36” “-” ``` 2. 描述迭代式和组合式的作业执行方法。 3. 请说明HBASE的Map、Reduce继承类以及序列化类是什么？ 4. 简述如何配置容量调度器（Capacity Scheduler）。 5. 概要描述mapreduce的工作流程。 6. 使用二次排序算法对以下输入数据进行处理，并得到如下结果： 输入数据: ``` 1 2 2 3 2 1 4 6 3 1 3 8 3 2 ``` 请简述处理过程。
     
  • 基站数据挖掘大作业.zip
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    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。