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广工数据挖掘复习资料（绩点4.7）.doc

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简介：
这份文档包含了广州工业大学数据挖掘课程的核心复习材料和高分学习策略，由绩点达到4.7的优秀学生整理分享。 此文档包含了数据挖掘考试可能出现的几乎所有简答题与大题，并提供了18-19年的广工数据挖掘试卷。这份复习资料是师兄获得数据挖掘高分的关键总结，适合期末快速提升成绩使用。

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  • 广工数据挖掘复习资料（绩点4.7）.doc
    优质
    这份文档包含了广州工业大学数据挖掘课程的核心复习材料和高分学习策略，由绩点达到4.7的优秀学生整理分享。 此文档包含了数据挖掘考试可能出现的几乎所有简答题与大题，并提供了18-19年的广工数据挖掘试卷。这份复习资料是师兄获得数据挖掘高分的关键总结，适合期末快速提升成绩使用。
     
  • 广工数据挖掘复习材料（含试题）
    优质
    本资料为广工学生整理的数据挖掘课程复习资源，包含历年的考试题目和解析，有助于深入理解课程内容并进行高效备考。 广工数据挖掘复习资料包括试卷、PPT以及课后答案。
     
  • 广东工业大学《数据挖掘》期末复习资料.pdf
    优质
    本PDF文档为广东工业大学《数据挖掘》课程的期末复习资料，内含关键知识点总结、重要概念解析及往届考试真题，旨在帮助学生高效备考。 广东工业大学《数据挖掘》期末复习资料已经整理完毕，涵盖了课程的重点内容与习题解析，帮助同学们更好地理解和掌握相关知识。建议大家在复习过程中结合教材及课堂笔记进行深入学习，并积极参与小组讨论以加深理解。希望每位同学都能取得理想的成绩！
     
  • 数据挖掘复习材料
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    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。
     
  • 2019年数据挖掘复习资料（山大版）
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    《2019年数据挖掘复习资料（山大版）》是一份专为山东大学学生准备的数据挖掘课程学习指南，涵盖考试重点与知识点梳理，助力高效备考。 2019-2020学年第一学期期末复习资料（山东大学）包括真题、整理资料、复习课重点以及配套课本PDF文件。 数据挖掘课程最后一节课的复习总结非常重要，内容全是精华且非常实用，并没有误导信息。建议至少提前一周开始准备复习，首先按照老师强调的重点进行整体梳理，然后深入研究各个算法。此外还可以做一些额外的习题来加强练习。
     
  • 2023年数据挖掘复习材料
    优质
    《2023年数据挖掘复习材料》是一份全面总结了数据挖掘核心概念、算法和技术的学习指南，旨在帮助学生和专业人士巩固知识，提升数据分析能力。 2023年数据挖掘复习资料包括了最新的理论知识和技术应用案例分析，旨在帮助学生全面理解和掌握数据挖掘的核心概念与实践技巧。这些资料涵盖了从基础知识到高级主题的广泛内容，并结合实际项目进行深入探讨，以增强学习者的实战能力。此外，还提供了丰富的练习题和解答，以便于自我检测和巩固所学的知识点。
     
  • 《数据挖掘》期末复习资料（2023年版）.pptx
    优质
    本资料为《数据挖掘》课程期末复习专用，涵盖2023年度教学大纲核心知识点与重点难点解析，包含大量案例分析及习题练习。 数据挖掘是数据库知识发现（KDD）的关键步骤之一。它通过算法从大量数据中搜索隐藏的有效信息。这个过程基于计算机科学、数学等相关理论和技术手段，运用应用统计学、在线分析处理、情报检索、机器学习等方法来提取和归纳总结规律。 在进行数据挖掘时，通常会遇到大数据的挑战。大数据的特点可以概括为“4V”：价值高但单位低（Value）、体量大（Volume）、速度快（Velocity）以及种类多（Variety）。与传统数据相比，大数据来源更广、维度更高且类型更为复杂。此外，非结构化数据如音频、视频和图片等在现代数据分析中占据了越来越大的比重。 常见的数据挖掘算法主要涵盖四个领域：关联分析、分类、聚类及时间序列分析。其中，关联分析旨在发现一组事件与另一组事件之间的强关系；分类则通过学习已知的数据集来建立映射函数以预测未知样本的类别归属；聚类则是将具有相似特征的数据分组成群，并确保同一簇内的数据尽可能相似而不同簇间差异较大；时间序列分析利用历史和当前的趋势模式进行未来发展的预测。 具体到执行层面上，数据挖掘过程包括选择适当的算法、模型训练以及新用户预测等步骤。其中，“选择合适的挖掘算法”意味着根据目标及特点挑选最适宜的工具或方法；“模型训练”涉及将原始数据处理成适合输入给所选算法的形式，并据此生成用于预测的新函数；而“新用户预测”的环节则是利用该模型对新的未知信息进行分析并得出结论。 在Python编程语言中，掌握其基础语法对于执行高效的数据挖掘任务至关重要。例如，在程序设计时会用到如and、del、from等31个关键字，并且需要熟悉变量定义（标识符）的基本规则和六种主要数据类型：数字型、布尔值、字符串、列表、元组以及字典。 此外，掌握Python中的流程控制结构也是十分重要的。这包括顺序执行的语句块，选择性地根据条件判断来决定路径的选择分支结构，还有用于重复操作直到满足特定停止条件为止的循环结构等三类基本形式。 最后，在金融领域中应用数据挖掘技术可以提升风险管理、客户关系管理以及投资决策支持等多个方面的效能。通过深入分析大数据集中的模式和趋势，金融机构能够更好地控制风险损失、提高收益水平并改善服务质量。
     
  • 广工数据挖掘2012-2016期末试题及复习材料+《数据挖掘原理与实践》课后习题答案
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    本资源包含广州工业大学自2012年至2016年的数据挖掘课程期末试题及其解答，以及《数据挖掘原理与实践》教材的课后习题答案。适用于学生复习备考及自我检测使用。 我收集了广东工业大学从2012年到2016年的《数据挖掘》课程期末考试试卷，并且附上了2016年试卷的答案。此外，还提供了一份复习资料以及课后习题答案，以帮助大家更好地进行复习。