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刘彤教授于2019年数据挖掘课程设计（山东科技大学）已作为打印.zip文件提供。

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简介：
山东科技大学的“数据挖掘”课程设计报告，该报告涵盖了2019年以及2016级软件工程专业的实践成果，并附带了可直接运行的代码。

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  • 山东科技大学刘彤老师数据挖掘课程设计(2019) 打印版.zip
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    本资料为山东科技大学刘彤老师的数据挖掘课程设计教学材料（2019年版），包含详尽的教学案例与实验指导，适合深入学习数据挖掘理论和实践。 山东科技大学数据挖掘课程设计报告及可运行代码（2019年，2016级软件工程）。
     
  • 数据挖掘课程讲义（由东北大学王大玲教授制作）
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    《数据挖掘课程讲义》是由东北大学资深教授王大玲精心编撰的教学资料，旨在系统地介绍数据挖掘的基本概念、核心技术及应用案例。该讲义内容丰富详实，结合了理论分析与实际操作，特别适合计算机科学及相关专业的学生和研究人员使用，是学习数据挖掘领域知识的宝贵资源。 东北大学计算机学院的名师课件对数据挖掘初学者非常有帮助，但需要具备一定的专业基础和英语水平。
     
  • 山东科技大学数据库设计课程设计
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    本课程为山东科技大学开设的专业核心课程之一，旨在通过实践项目强化学生对数据库原理的理解与应用能力。学生们将学习并运用SQL、ER图等工具进行实际项目的数据库设计和优化。 山东科技大学数据库设计高分课程设计报告。
     
  • 西南科技大学数据挖掘技术课程设计资料.zip
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    本资料为西南科技大学数据挖掘技术课程设计相关材料，包含项目需求分析、算法实现及实验报告等文档，适用于学生学习与实践。 随着信息技术的迅速发展，数据挖掘技术已成为当前研究与应用的重要领域之一。其核心目标是从海量的数据集中提取出有价值的信息和知识，这些知识可以是以前未知且具有潜在商业价值或能为决策提供支持的内容。西南科技大学作为一所综合性大学，紧跟时代步伐，开设了数据挖掘课程设计，旨在培养学生的实践能力，并通过实际项目使他们掌握并应用数据挖掘的理论与方法。 在这份课程设计中，学生面临的任务是在能源厂工业生产指标预测的应用场景下进行学习和研究。由于能源生产的复杂性涉及众多变量如产量、质量、能耗及排放量等，通过对这些因素的精准预测能够帮助优化工厂流程，提高资源利用率并减少环境污染，从而增强竞争力。学生们通过编写“能源厂工业生产指标预测.py”脚本，并可能使用了机器学习算法（例如时间序列分析、回归分析和聚类分析）来处理历史数据建立模型。 此外，“数据挖掘——预测.xlsx”是一个电子表格文件，在课程设计中用于存储所需的数据集或整理及展示预测结果。这种工具能够方便地进行原始与加工后的数据分析，有助于记录关键信息如模型参数和预测结果，使研究者能更直观理解数据特征并验证模型的准确性。 掌握扎实理论知识的同时也要求具备良好的编程能力和数据分析技能，在实际项目中往往需要使用Python、R或MATLAB等语言及Weka、RapidMiner与KNIME等软件工具进行操作。通过这些手段可以完成从数据清洗到评估等一系列步骤，最终输出有价值的预测结果。 西南科技大学的数据挖掘技术课程设计不仅让学生理解基础概念和方法的应用，还能在实际案例中提升实践能力。这对学生未来从事相关工作以及运用数据科学解决其他领域问题提供了宝贵经验与技能支持。 随着社会经济生活的各个层面开始广泛应用数据挖掘技术（如商业智能、金融分析及医疗健康管理等），其重要价值日益凸显。因此对于希望在未来数据科学研究有所建树的学生而言，西南科技大学提供的这门课程设计无疑是一次难得的实践机会。
     
  • 山东大学软件学院数据挖掘课程期末总结
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    本段落是对山东大学软件学院数据挖掘课程的学习成果进行回顾与总结，涵盖了理论知识、实践项目及团队合作等方面。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息的过程。其基本步骤包括明确目的、收集与处理数据、进行数据分析，并最终撰写报告展现结果。其中，数据处理环节尤为重要，它涵盖了清理、集成、变化及归约等多种任务。 大数据的4V理论指出了数据四个主要特征：量大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）和价值密度低（Value）。在数据分析中涉及多种度量尺度，如定类尺度、定序尺度等。每种尺度都有相应的集中趋势及离散度量方法。 相似性和相关性是数据挖掘中的两个重要概念。常见的相似性度量包括余弦相似度、Jaccard系数和闵可夫斯基距离；而皮尔森与斯皮尔曼等级相关系数则用于衡量属性间的关联程度。 在进行数据预处理阶段，主要任务为清理脏数据并解决缺失值问题。脏数据通常表现为不完整、噪音或不一致等类型，并可能由多种原因造成如错误的数据收集工具和命名惯例的差异等。对于此类问题，常见的解决方案包括使用统计分析方法检测异常点以及采用回归与聚类技术处理噪声。 综上所述，数据挖掘是一项复杂的工作，需要全面地对原始信息进行深入剖析及整理加工才能提炼出关键洞察力。
     
  • 刘莹的国科大数据挖掘课程第一次作业
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    这是刘莹在国科大所修读的一门数据挖掘课程中的首次作业展示。该作业体现了学生对课程初期内容的理解与应用能力。 假设一个数据仓库包含四个维度：日期、观众、地点和比赛，并且有两个度量值：计数和费用，其中费用是指在特定日期观看某场比赛的观众所支付的票价。观众可以是学生、成人或老年人，每个类别都有不同的收费标准。 (a) 请绘制该数据仓库的星型模式图。 (b) 从基础立方体[date, spectator, location, game]开始，请描述应执行哪些具体的OLAP操作以列出在洛杉矶观看比赛的学生观众支付的总费用。 (c) 位图索引是一种非常有用的优化技术。请阐述在这种特定的数据仓库中使用位图索引的优点和缺点。
     
  • 2020年国科大（中科院）刘莹数据挖掘课程期末考卷
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    这份文档是2020年度中国科学院大学刘莹教授开设的数据挖掘课程期末考试试卷。涵盖了该学期所学的核心知识点和技能应用，旨在全面评估学生对数据科学理论与实践的理解程度。 2020年国科大（中科院）刘莹数据挖掘课程期末考试试卷
     
  • 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。
     
  • 国科大刘莹数据挖掘作业2.pdf
    优质
    这是一份来自中国科学院大学（国科大）学生刘莹的数据挖掘课程作业PDF文件，内容包含了数据分析、模型构建及结果讨论等部分。 国科大数据挖掘刘莹作业2.pdf包含了关于数据挖掘的相关练习和分析内容。文档详细记录了学生在课程学习过程中的实践成果与思考。
     
  • 山东大学数据挖掘课程期末复习资料.pdf
    优质
    本资料是针对山东大学数据挖掘课程设计的期末复习材料，涵盖了课程的核心知识点、算法实例及习题解析，旨在帮助学生系统地回顾和巩固所学内容。 山东大学数据仓库与数据挖掘复习笔记涵盖了课程中的重要概念、理论以及实践方法。这份笔记旨在帮助学生更好地理解和掌握相关知识点，并为考试做好准备。包含了对数据仓库的结构设计，ETL过程（提取、转换、加载）的理解和应用，以及如何运用各种技术进行有效的数据分析和预测等内容。 同时，复习材料中还详细介绍了常见的数据挖掘算法和技术，如关联规则学习、聚类分析、分类与回归树等，并通过实例展示了这些方法在实际问题中的具体应用场景。此外还包括了对大数据处理框架的介绍及其使用技巧，帮助学生掌握如何利用现代工具和平台进行大规模数据分析。 这份复习资料是基于课堂讲义和个人笔记整理而成，旨在为同学们提供一个全面而深入的学习指南，在备考期间起到重要的辅助作用。