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山东大学数据科学实验二——实体融合

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简介：
本实验为山东大学数据科学课程的一部分，专注于探索和实践实体融合技术。学生将学习如何从不同数据源中提取并合并相关信息，以创建统一、准确的数据视图，提升数据分析能力。 在数据科学实验二中，我完成了实体融合的Jupyter Notebook，并在此基础上进行了完善。我对各个模块的功能添加了详细的注释与说明，使得代码更加易于理解。

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  • 山东大学数据科学实验二——实体融合
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    本实验为山东大学数据科学课程的一部分，专注于探索和实践实体融合技术。学生将学习如何从不同数据源中提取并合并相关信息，以创建统一、准确的数据视图，提升数据分析能力。 在数据科学实验二中，我完成了实体融合的Jupyter Notebook，并在此基础上进行了完善。我对各个模块的功能添加了详细的注释与说明，使得代码更加易于理解。
     
  • 山东大学的数据库实验
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    本课程为山东大学开设的数据库实验课，旨在通过实际操作加深学生对数据库原理的理解与应用能力，涵盖数据模型设计、SQL语言运用及数据库管理系统实践等内容。 山东大学大二数据库实验报告，包含8个实验的代码。
     
  • 山东大学大二第二学期计组实验
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    本课程为山东大学计算机专业大二第二学期开设的专业实验课，主要涵盖计算机组成原理相关知识的实际操作与应用。通过该课程的学习，学生能够加深对计算机硬件结构的理解，并掌握基本的设计和调试技巧。 整机实验包括完整的“quartus文件”和“实验微代码”，是2016年的版本，当时的具体要求已经忘记了。只完成了可以进行加法和乘法的要求，并没有进行其他扩展。
     
  • 山东大学软件学院数据科学导论实验报告
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    本实验报告为山东大学软件学院《数据科学导论》课程设计，涵盖了数据分析基础、Python编程实践及案例研究等内容，旨在提升学生数据处理与分析能力。 山东大学软件学院《数据科学导论》2019-2020学年度第一学期实验报告由clz老师指导。由于老师的日程安排较忙，每个学期布置的实验量有所不同。本课程包括五个项目：数据科学家的第一个project、谷歌亚马逊商品的实体融合、基于Twitter的网络结构和社会群体演化、自然语言处理-NLP Parsing以及MapReducer。
     
  • 山东大学数据库实验全套
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    本套资料为山东大学数据库课程实验指导材料，涵盖实验设计、操作指南及案例分析等内容，旨在帮助学生深入理解与掌握数据库原理和应用技能。 山东大学数据库1至6的实验已经完成，并可以直接提交。
     
  • 山东大学数据库实验（四）.docx
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    本文档为山东大学数据库课程第四次实验指导材料，涵盖实验目的、要求及操作步骤，旨在加深学生对数据库原理的理解与应用。 山东大学数据库实验四 本实验主要涵盖数据库管理系统的基本操作，包括创建表、添加字段以及更新数据等内容，并且还涉及到数据分析与处理方法，如计算总分、平均分及学分等。此外，该实验也探讨了数据关联和查询技术的应用。 一、创建表和添加字段 在本次实验中，我们首先建立了几个测试用的表格（test4_01至test4_05），这些表格均基于pub.student_41进行构建，并加入了不同的新字段以支持特定的数据分析需求。例如，sum_score用于记录总分；avg_score、sum_credit则分别对应平均成绩和学分数。 二、数据分析与处理 实验中我们采用了多种方法来进行数据的计算和加工工作，比如使用SUM函数来求取学生个体的累计得分，在test4_02表内用AVG函数得出每位学生的平均分值；而在test4_03表格里，则通过子查询及MAX函数找出各科目的最高分数。 三、数据关联与查询 在实验环节中，我们运用了自然连接以及嵌套查询技术来实现不同数据库间的数据互联和信息检索操作。例如，在test4_01表使用子查询联结pub.student_course以获取学生的总分；而在test4_03表则通过自然连接的方式将pub.student_course与pub.course关联起来，从而统计出每个学生所修课程的学分数。 四、数据更新 实验过程中还涉及到了利用UPDATE语句来修改数据库记录的操作。比如在test4_01中用此命令直接改写总分值；而针对test4_04和test4_05表，则分别进行了部门名称did以及多个字段的批量更改。 五、总结 通过本次实验，我们深入学习了创建表格、添加列名与数据处理等数据库管理系统的基础技能，并且掌握了如何有效地执行数据分析任务及进行复杂的查询操作。这不仅有助于理解DBMS的核心机制，也为将来在实际项目中的应用打下了坚实的基础。
     
  • 山东大学大数据实验二：Hadoop实现的倒排索引
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    本课程为山东大学数据科学系列实验之一，主要内容涉及使用Hadoop框架构建高效倒排索引，旨在帮助学生掌握分布式系统处理大规模文本数据的关键技术。 这是山东大学大数据实验二的内容，要求使用Hadoop来实现文档的倒排索引。
     
  • 山东大学数据科学导论实验（包含源代码及实验报告）
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    本课程为山东大学开设的数据科学入门级实验课，涵盖数据分析、机器学习等主题，并提供丰富的源代码与详细的实验报告，旨在培养学生的实践能力。 2016级山东大学软件工程数据科学导论崔院长的实验课包括实验一、二、五、六、七和九。
     
  • 山东大学数据科学实验四——机器学习：聚类与回归
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    本课程为山东大学数据科学系列实验之一，专注于机器学习中的聚类和回归技术。学生将通过实际案例操作掌握这两种关键的数据分析方法，提升解决复杂问题的能力。 在数据科学领域，机器学习是至关重要的一个环节，它使计算机系统能够从大量数据中获取知识，并做出预测或分类决策。本实验，“山东大学数据科学实验四”，主要关注的是两个核心的机器学习任务：聚类与回归。 聚类是一种无监督的学习方法，其目标是将数据集中的对象自动划分到不同的群体（即“簇”）。在本次实验中，可能探讨了常见的几种聚类算法如K-means、层次聚类和DBSCAN等。其中，K-means通过迭代寻找最佳的k个中心点来实现每个样本点到最近中心的距离平方和最小化；层次聚类则构建了一种树形结构以展示数据之间的相似性关系，可以是自底向上（凝聚型）或自顶向下（分裂型）。DBSCAN是一种基于密度的方法，在发现任意形状的数据簇以及处理异常值方面表现出色。 回归属于预测类型的机器学习任务，主要目标是在给定输入变量的情况下建立一个模型来预测连续的目标输出。实验中可能会涉及线性回归、逻辑回归、决策树回归、随机森林回归及支持向量机（SVM）等方法的应用。例如，线性回归通过最小化误差平方和的方法寻找最佳拟合直线；尽管名字里包含“回归”，但逻辑回归实际上是一种用于处理二分类问题的算法，其输出为概率值；而决策树与随机森林则利用多棵决策树进行预测并提高模型准确性和稳定性。支持向量机（SVM）通过最大化间隔来构建非线性模型，能够有效应对复杂的非线性关系。 在实验过程中，我们将使用Python中的科学计算库如NumPy、Pandas和Scikit-learn等工具来进行数据分析与建模。其中，NumPy提供了高效的数组操作支持；Pandas用于数据预处理及管理；而Scikit-learn则是一个强大的机器学习库，包含多种算法实现以及相应的数据预处理功能。 实验文件HW3.ipynb是基于Jupyter Notebook的交互式编程环境，在此环境中可以进行数据分析和模型训练。在该文件中，你会看到对各个部分详细的注释说明以帮助理解代码的功能与运行逻辑，并需修改其中的数据路径设置使其适应本地操作环境后直接执行。 通过这个实验的学习过程，学生将能够深入理解和应用机器学习的基本概念和技术，同时还能增强解决实际问题的能力和数据分析建模技巧。
     
  • 山东大学大数据实验二：Java实现倒排索引算法
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    本实验为山东大学数据结构课程系列之二，主要内容是运用Java语言编程实现高效的文本搜索技术——倒排索引算法，增强学生在实际应用中的数据处理能力。 山东大学大数据课程的实验二要求在Hadoop集群系统（也可以在伪分布式系统上运行）中使用Java编写倒排索引实现，并具有停词表功能以及正则表达式选择规范单词的功能。代码重构了setup()、map()、combiner()、partition()和reducer()函数，其目的是对文档进行倒排索引处理，最终得到一个按照单词顺序排列且每个单词对应的文件列表也有序的倒排列表集合。