《证券公司风险控制指标管理办法》及配套规则征求意见.doc

《证券公司风险控制指标管理办法》及配套

规则征求意见

近日，证监会发布了《证券公司风险控制指标管理办法》及配套规则公开征求意见，下面是详细内容，欢迎大家阅读。

证监会就修订《证券公司风险控制指标管理办法》及配套规则公开征求意见

日前，中国证监会就修订《证券公司风险控制指标管理办法》及配套规则(以下简称《办法》及配套规则)向社会公开征求意见。

20xx年7月，中国证监会发布《办法》,确立了以净资本为核心的证券公司风险控制指标制度。20xx年6月，对《办法》进行了修订。近年来，以净资本为核心的风险控制指标制度在督促证券公司加强风险管理、保障证券行业总体持续稳健运行中发挥了积极作用。但随着证券公司组织架构、业务产品越来越多元，相关风险类型日趋复杂，现有风险控制指标制度已经难以适应新形势下风险管理的需要。有必要对《办法》进行修改完善，以提升风险控制指标的持续有效性，促进证券公司持续稳定健康发展。

此次《办法》修订，一方面在维持总体框架不变基础上，对不适应行业发展需要的具体规则进行调整;另一方面，结合行业发展的新形势，通过改进净资本、风险资本准备计算公式，完善杠杆率、流动性监管等指标，明确逆周期调节机制等，提升风控指标的完备性和有效性。

此次《办法》修订的主要内容有以下六个方面：

一是改进净资本、风险资本准备计算公式，提升资本质量和风险计量的针对性。将净资本区分为核心净资本和附属净资本，将金融资产的风险调整统一纳入风险资本准备计算，不再重复扣减净资本。将按业务类型计算整体风险资本准备调整为按照市场风险、信用风险、操作风险等风险类型分别计算。调整后的净资本和风险资本准备更符合证券公司开展综合经营的风险控制的现实需要，但其计算范围及标准已发生较大变化，指标值不具有历史可比性。

二是完善杠杆率指标，提高风险覆盖的完备性。将原有净资产比负债、净资本比负债两个杠杆控制指标，优化为一个资本杠杆率指标(核心净资本/表内外资产总额)，并设定不低于8%的监管要求。

三是优化流动性监控指标，强化资产负债的期限匹配。将流动性覆盖率和净稳定资金率两项流动性风险监管指标由行业自律规则上升到我会部门规章层面。

四是完善单一业务风控指标，提升指标的针对性。调整权益类证券计算口径、将衍生品区分权益类和非权益类衍生品，合并融资类业务计算口径等。

五是明确逆周期调节机制，提升风险控制的有效性。明确了我会可根据证券公司分类监管、行业风险和市场状况，对相关指标的具体计算比例进行动态调整的原则性要求。

六是强化全面风险管理要求，提升风险管理水平。要求证券公司从制度建设、组织架构、人员配备、系统建设、指标体系、应对机制等六个方面，加强全面风险管理。

此外，根据实际情况，将净资产比负债指标由不得低于20%调整至10%，净资本比净资产指标由不得低于40%调整至20%。

此次《办法》及配套规则的修订，通过风险覆盖率、资本杠杆率、流动性覆盖率及净稳定资金率四个核心指标，构建更加合理有效的风控指标体系，进一步促进证券行业长期健康发展。

欢迎社会各界提出宝贵意见。

数据挖掘实验三报告

实验三：基于Weka 进行关联规则挖掘实验步骤 1.利用Weka对数据集contact-lenses.arff进行Apriori关联规则挖掘。要求：描述数据集；解释Apriori 算法及流程；解释Weka 中有关Apriori 的参数；解释输出结果 Apriori 算法： 1、发现频繁项集，过程为（1）扫描（2）计数（3）比较（4）产生频繁项集（5）连接、剪枝，产生候选项集（6）重复步骤（1）~（5）直到不能发现更大的频集 2、产生关联规则（1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集；（2）对于L的每个非空子集S，如果 P（L）/P（S）≧min_conf(最小置信度阈值) 则输出规则“S=>L-S” Weka 中有关Apriori 的参数：

1. car 如果设为真，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。 2. classindex 类属性索引。如果设置为-1，最后的属性被当做类属性。 3.delta 以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。 4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界。 5. metricType 度量类型。设置对规则进行排序的度量依据。可以是：置信度（类关联规则只能用置信度挖掘），提升度(lift)，杠杆率(leverage)，确信度(conviction)。在Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度，它们分别是： a)Lift ：P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。这个数越大(>1)，越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度. b)Leverage :P(A,B)-P(A)P(B) Leverage=0时A和B独立，Leverage越大A和B的关系越密切

关联规则数据挖掘

关联规则数据挖掘学习报告

目录引言 2 案例 2 关联规则 3 （一）关联规则定义（二）相关概念（三）关联规则分类数据 6 （一）小型数据（二）大型数据应用软件7 （一）WEKA （二）IBM SPSS Modeler 数据挖掘12 总结27

一、引言数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。二、案例 "尿布与啤酒"的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。

关于征求意见稿的复函无意见建议如何答复.doc

篇一:《关于征求意见的回复》关于对《*************的实施意见》征求意见的回复 ************* 你办下发的《*************》（征求意见稿）收悉，认真讨论和研究，*************对该意见无修改意见。特此回复！ ******** 二〇一*年*月*日经篇二:《对文件征求意见的无意见回复》说明县粮食安全领导小组我社已认真研读《落实粮食安全行政首长责任制实施意见》（征求意见稿），对我单位所涉及的内容没有修改意见。特此说明。 xx 2016 县供销合作社联合社年2月24日篇三:《无意见回复函》 XX局关于对《XXX监管办法（暂行）（征求意见稿）》回复的函 XXXX办公室《XXX监管办法（暂行）（征求意见稿）》符合XX实际，操作性和针对性较强，有利于安全生产工作有效开展，特别对XXX等人员集聚场所的消防安全起到有效监管作用，能够进一步提升XX场所的主体责任意识。我局对《XXX监管办法（暂行）（征求意见稿）》无意见。

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX局 2015年4月24日篇四:《关于征求意见稿的复函》关于<关于进一步加强和改进新形势下全省高校宣传思想工作的若干意见（征求意见稿）>的复函省委高校工委宣教处接贵处下发的《关于进一步加强和改进新形势下全省高校宣传思想工作的若干意见（征求意见稿）》后，我校认真听取多方意见，现就有关意见及建议函复如下一、对工作措施部分建议如下{关于征求意见稿的复函无意见建议如何答复}. （一）增加第17条，大数据时代，用互联网思维共建共享开展此项工作的网络信息资料库。包括开展高校宣传思想工作的文字、图片、视音频等材料，学典型用典型的材料，实践中涌现出的优秀工作模式、特色做法等。以方便各单位快捷、实效地开展工作。（二）增加第18条，公布开展工作的交流平台。新媒体平台（QQ群、微博、微信）、申请轮流承办工作交流论坛会、创办相关期刊。{关于征求意见稿的复函无意见建议如何答复}. （三）增加第19条，策划开展年度月份系列竞争合作相关活动，建立工作奖惩机制。（四）增加第20条，设置专项支持资金，为思想政治工作提供必要的经费保证。二、建议《意见》中增加如下两部分内容（一）第四部分省高校工委宣教处就《意见》文件开展工作年度计划，使各单位明确开展工作顺序，有步骤有计划完成预期工作，达到实效。（二）第五部分对高校宣传思想工作评价机制。建立并公布思想政治工作做得好坏评价标准。以上意见若有不当之处，请指正。特此函复。二〇一五年四月八日山东学院篇五:《关于征求意见函的复函》

数据挖掘关联规则实验报告

实验七关联规则 1. 实验目标 ?使用SSAS进行关联规则挖掘实验 2. 实验要求（1）按“实验内容”完成操作，并记录实验步骤；（2）回答“问题讨论”中的思考题，并写出本次实验的心得体会；（3）完成实验报告。 3. 实验内容生成市场篮方案。Adventure Works 的市场部希望改进公司的网站以促进越区销售。在更新网站之前，需要根据客户的在线购物篮中已有的其他产品创建一个可预测客户购买需求的数据挖掘模型。这些预测还有助于市场部将可能被集中购买的项统一放置在网站的一个位置上。通过实验，创建关联规则模型，可预测可能出现在购物篮中的其他项或客户想要放入购物篮的项。 4. 实验步骤 (1) 创建市场篮挖掘模型结构 1.在Business Intelligence Development Studio 的解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”，再选择“新建挖掘结构”。此时，系统将打开数据挖掘向导。 2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。 3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。 4.在“选择数据挖掘技术”页的“您要使用何种数据挖掘技术”下，选中“Microsoft 关联规则”，再单击“下一步”。 “选择数据源视图”页随即显示。默认情况下，“可用数据源视图”下的Adventure Works DW 为选中状态。 5.单击“下一步”。

6.在“指定表类型”页上，选中vAssocSeqOrders表旁的“事例”复选框，选中 vAssocSeqLineItems表旁边的“嵌套”复选框，再单击“下一步”（注意先在视图中建立两个表之间的关联）。 7.在“指定定型数据”页上，依次清除CustomerKey旁边的“键”复选框和LineNumber旁边的“键”和“输入”复选框。 8.选中Model列旁边的“键”和“可预测”复选框。然后，系统也将自动选中“输入”复选框。 9.单击“下一步”。 10.在“指定列的内容和数据类型”页上，单击“下一步”。 11.在“完成向导”页的“挖掘结构名称”中，键入Association。 12.在“挖掘模型名称”中，键入Association，再单击“完成”。 (2) 调整关联模型的参数和处理关联模型在处理上一个任务中与“关联”挖掘结构一起创建的初始挖掘模型之前，必须更改以下两个参数的默认值：Support和Probability。Support定义规则被视为有效前必须存在的事例百分比。Probability定义关联被视为有效前必须存在的可能性。调整关联模型的参数步骤如下： 1.打开数据挖掘设计器的“挖掘模型”选项卡。 2.右键单击设计器网格中的“关联”列，然后选择“设置算法参数”。系统将打开“算法参数”对话框。 3.在“算法参数”对话框的“值”列中，设置以下参数： MINIMUM_PROBABILITY = MINIMUM_SUPPORT = 4.单击“确定”。处理关联模型步骤如下： 1.在Business Intelligence Development Studio 的“挖掘模型”菜单上，选择“处理挖掘结构和所有模型”。系统将打开“处理挖掘结构- 关联”对话框。 2.单击“运行”。系统将打开“处理进度”对话框，以显示有关模型处理的信息。模型处理可能需要一些时间，具体时间取决于您的计算机。 3.处理完成之后，在“处理进度”和“处理挖掘结构- 关联”对话框中，单击“关闭”。

数据挖掘实验报告-关联规则挖掘

数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘姓名：李圣杰班级：计算机1304 学号：1311610602

一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容根据下列的Apriori算法进行编程：

四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。

代码 #include #include #define D 4 //事务的个数 #define MinSupCount 2 //最小事务支持度数 void main() { char a[4][5]={ {'A','C','D'}, {'B','C','E'}, {'A','B','C','E'}, {'B','E'} }; char b[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10]; int i,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1; int count[100],temp; for(i=0;i=MinSupCount) { d[x1]=b[k]; count[x1]=c[k]; x1++; } } //对选出的项集中的元素进行排序 for(i=0;i

数据挖掘关联规则分析报告

关联规则分析报告 2009年7月8日目录一前言 (1) 二数据预处理 (1) 三前7710条真实数据分析 (2) 1商品按小类分析 (2) 2商品按中类分析 (4) 3商品按大类分析 (4) 4分析比较 (5) 四后44904条随机数据分析 (5) 1商品按小类分析 (5) 2商品按中类分析 (7) 3商品按大类分析 (8) 4分析比较 (8) 五52614条混合数据分析 (8) 1商品按小类分析 (8) 2商品按中类分析 (11) 3商品按大类分析 (11) 4分析比较 (12) 六总结 (12)

一前言使用关联规则挖掘算法分析购物清单时，会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则，而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。针对这一实际问题，本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析，通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性，从而找到商品之间的关联规则，实现优化超市货物摆放次序的目的。二数据预处理 1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句 declare @sql varchar(8000) set @sql = 'select zid ,xh' select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']' from (select distinct goodsid from rcxfjl) as a set @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh' exec(@sql) 2)在PB里将有购买记录的列改为”yes” for i=1 to dw_1.rowcount() for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count) if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name")))>0 then dw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name"),"yes") end if next next 3)将处理好的数据直接导出到Excel中 4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值)

聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系

聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题，聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。细分就是聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术；从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。

征求意见稿的说明 -范文

征求意见稿的说明-范文关于《境内机构境外直接投资外汇管理规定(征求意见稿)》的说明为贯彻落实“走出去”发展战略，促进和便利境内机构境外直接投资活动，规范和完善境外直接投资外汇管理，日前，国家外汇管理局起草了《境内机构境外直接投资外汇管理规定(征求意见稿)》(以下简称《规定》)，征求意见稿的说明。现将有关情况说明如下：一、出台《规定》的背景近年来，国家外汇管理局认真贯彻落实科学发展观和“走出去”发展战略，根据国家境外投资产业指引和国际收支状况，主动积极地进行政策调整和制度创新，出台了一系列政策调整措施，进一步简化境外投资外汇管理审核手续，下放审核权限，取消购汇额度限制，促进境内企业“走出去”发展壮大，取得了较好的成效，主要措施有：一是简化境外投资审核手续。取消境外投资外汇风险审查；简化境外投资外汇资金来源审核手续；取消汇回利润保证金制度。二是进行境外投资外汇管理改革试点。从XX年开始试点，XX年5月全面推广。主要内容有：1、放宽企业境外投资外汇资金来源，除了自有外汇资金外，还可使用外汇贷款和人民币购汇；2、扩大境外投资购汇额度；3、不再强制要求境外投资的利润汇回境内，可以留在境外进行增资或再投资；4、进一步下放企业境外投资外汇资金来源审核权限，省级外汇局审核权限由原先的等值300万美元提高到1000万美元。

三是进一步调整境外投资外汇管理政策。从XX年7月1日开始，取消境外投资购汇额度的限制；允许境外投资的前期费用汇出；进一步简化了前期费用审核程序。XX年8月，进一步下放境外投资审核权限，对于境外投资外汇来源审核均由所在地外汇局进行，无需报国家外汇管理局核准。四是加强对“走出去”企业的前期资金及后续资本的支持。在境外投资管理实践中，我们深刻地体会到融资难和资金不足是制约我国境外投资企业发展壮大的主要因素。在这方面，我们也出台了相关的政策措施，加大境外投资的融资力度，缓解境外投资企业融资难的问题。除了取消境外投资购汇额度的限制和允许境外投资企业汇出有关前期费用外，对于符合条件的中、外资企业集团可以使用自有外汇资金或购汇，在集团内部开展跨境资金运作，为其集团内部的境外成员公司提供外汇放款；改进银行为境外投资企业提供融资性对外担保的管理方式，由原先的逐笔审核改变为余额管理，银行在核定的余额指标范围内，可以自行为境外投资企业提供融资性对外担保，无须逐笔经外汇局核准，范文《征求意见稿的说明》(https://unjs)。XX年8月，国家外汇管理局在浙江省宁波市进行境外投资外汇管理改革试点，允许民营企业使用其自有外汇、国内外汇贷款或人民币购汇资金对其境外成员公司进行放款，取得了较好的成效。为最大程度地支持有条件的境内企业“走出去”，充分利用“两个市场、两种资源”，加强对当前国际金融危机形势下境外中资企业的扶持力度，在总结近几年境外投资外汇管理改革经验的基础上，我们对

征求意见建议的汇总报告

征求意见建议的汇总报告按照督导工作要求，第十督导组坚持把民意作为整改"四风"问题的风向标，通过发放意见表"征"、召开座谈会"听"、一线走访"问"、干群谈心"提"等方式，广泛听取党员干部的意见和建议，现将近期督导工作中收集的相关问题和意见建议梳理汇总如下：一、针对旗四大班子在"四风"方面的问题和意见建议（一）形式主义方面的问题 1、学用脱节、创新不强。反应在领导干部对党的理论知识了解不够，思想观念不能适应科学发展观的要求和形势发展的需要，仍然停留在一些惯性思维上。创新意识不强，工作思路上和转变发展方式方面还需要持续改进，在推进工作创新方面还缺乏有力抓手。比如此次群众路线教育活动中一些抄笔记、作党课等硬性规定与征求意见建议中发放的民主评议和调查问卷，载体陈旧，流于形式，缺乏创新，实际效果一般。建议：一要提高理论学**平，增强科学判断形势的能力。二要善于结合实际创造性地开展工作，增强总揽全局的能力。集中精力解决一些带有全局性、战略性和前瞻性的重大问题，牢牢把握社会经济会发展的主动权。 2、文山会海、活动过多。尽管诸多会议、文件、讲话都涉及到了会风文风的精简，也谈了很多年，但是文山会海的问题还是在所有督导单位中引起共鸣（这点也是仅有的共性问题之一），会议多，文章长，讲话也长；文件多，活动多，档案也多，内容重复，新的语言不是很多几乎成了机关部门的共识和群众私下调侃的话题，尤其是苏木镇领导频繁回旗开会浪费更多的财力和精力，苏木镇每年都要接待几十余次调研、视察、座谈、检查、考核等活动，严重影响业务工作的开展。建议：一是在精简会议改进会风上，严格执行会议审批，实行统筹分

类管理、分级审批。二是严格控制与会人员，杜绝层层陪会现象。改进会议形式，充分利用文件传输等现代通信手段，可在苏木镇安装视频会议设备，切实解决苏木镇领导频繁参会的问题。三是控制文件规格，提高文件质量，加强文件管理，杜绝内容不清、附件不全、滥发文件等问题。四是合理管控各类调研、座谈、考核等活动，对一些内容相同或类似的活动，各相关部门尽可能联合开展，真正给基层减负。 3、蜻蜓点水，走马观花。充分的基层调研是实现领导科学决策的基础和前提，是工作实践对领导干部提出的基本要求，而有的领导干部下基层习惯"被调研"，走的路线、看的点、见的人、听的话都是事先安排的；有的调研身下心不下，群众形容"调查研究隔层纸，政策执行隔座山"；有的调研先入为主、主观臆想，只听自己想听的，只看自己想看的等等。建议：一是要从领导干部自身做起，率先垂范。领导干部要深入基层，广泛听取基层干部和群众的意见，才能调动广大干部职工的积极性和主动性，把好事办实，把实事办好。二是要建立畅通的信息渠道。领导干部下基层调研要虚怀若谷、求真务实，做到问政于民、问需于民，倾听群众呼声，关心群众疾苦，真正了解基层群众想什么、盼什么、要什么，让各项工作更加贴近实际、更加富有效率，做到问题在一线发现、思路在一线形成、矛盾在一线化解、业绩在一线创造、形象在一线树立。 4、不切实际，不求实效。一些决策、工作、活动不了解基层实际，不研究情况，不解决问题。例如卫生系统中普遍反映每年需参加数十次各部门组织的宣传活动，业务相关的必须参加，有点联系的也要陪衬，毫无关系的还要助阵，都存在作标语、黏展板、印发传单、备车用人等费时费力的工作。嘎查村年底考核中需要准备大量的文件、档案以应付检查，其中甚至还要求电子版的存档，对于文化程度低、电

数据分析与挖掘实验报告

《数据挖掘》实验报告目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)

1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数

据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组

征求意见稿回复函

征求意见稿回复函征求意见稿回复范文一关于对《*************的实施意见》征求意见的回复 *************：你办下发的《*************》（征求意见稿）收悉，认真讨论和研究，*************对该意见无修改意见。特此回复！ ******** 征求意见稿回复范文二县粮食安全领导小组：我社已认真研读《落实粮食安全行政首长责任制实施意见》（征求意见稿），对我单位所涉及的内容没有修改意见。特此说明。县供销合作社联合社 20xx年x月xx日征求意见稿回复范文三省委高校工委宣教处：接贵处下发的《关于进一步加强和改进新形势下全省高校宣传思想工作的若干意见（征求意见稿）》后，我校认真听取多方意见，现就有关意见及建议函复如下：一、对工作措施部分建议如下：

（一）增加第17条，大数据时代，用互联网思维共建共享开展此项工作的网络信息资料库。包括开展高校宣传思想工作的文字、图片、视音频等材料，学典型用典型的材料，实践中涌现出的优秀工作模式、特色做法等。以方便各单位快捷、实效地开展工作。（二）增加第18条，公布开展工作的交流平台。新媒体平台（qq群、微博、微信）、申请轮流承办工作交流论坛会、创办相关期刊。（三）增加第19条，策划开展年度月份系列竞争合作相关活动，建立工作奖惩机制。（四）增加第20条，设置专项支持资金，为思想政治工作提供必要的经费保证。二、建议《意见》中增加如下两部分内容：（一）第四部分：省高校工委宣教处就《意见》文件开展工作年度计划，使各单位明确开展工作顺序，有步骤有计划完成预期工作，达到实效。（二）第五部分：对高校宣传思想工作评价机制。建立并公布思想政治工作做得好坏评价标准。以上意见若有不当之处，请指正。特此函复。二〇xx年四月八日 xx学院征求意见稿回复范文四

征求意见稿回复

征求意见稿回复征求意见稿回复一市质量技术监督局：贵局《关于对〈天津市促进实验室发展管理办法（征求意见稿）〉征求意见的函》（津质技监局法函[**]658号）收悉。经研究，现提出如下建议：一、第五条对开展本管理办法第二条第三款规定的技术检测服务的实验室不必要逐条列出前5个条件，只需规定其必须经计量认证合格即可。因为凡经计量认证合格的实验室，一定是满足前5个条件的实验室。建议删除第五条。二、对《实验室和检查机构资质认定管理办法》中己有明确规定的条款，如第七条、第八条等可以不列，此办法应突出我市在促进实验室发展方面的特殊措施，如各环节行政审批程序、鼓励类型、资金支持、税收支持等。特此函复 **年**月**日征求意见稿回复二 xxxx指挥部办公室：你办《关于征求(征求意见稿)意见的函》收悉，我委经认真研究，函复如下： 1、根据第5页“3.2.2省防汛抗旱指挥部成员单位分工”中明确的我委职责为“负责抗旱重点工程建设计划的协调和相关监督管理工作”，且目前我委没有“协调应急救援物资的调拨和紧急供应”的有关职能，因此，建议在第5部分“应急响应”的“部门联动”的“ⅰ级和ⅱ级响应”内容中，我委相关职责应与前述指挥部成员单位分工中职责一致。

2、各级发展和改革委员会简称应为“发展改革委”，文中“发改委”应按此修改为宜。 3、第1页第7行，“坚持以人为本，以防为主，“防抗”结合的原则”，可考虑调整为“坚持以人为本，以防为主，以抗为辅，防抗结合的原则”。 4、第2页第2行，“本预案为地方总体抗旱预案，省级层次”，可考虑调整为“本预案为省级总体抗旱预案”。 5、第4页第12行，删去“组织”二字为宜，“组织全省防汛抗旱工作”应为省防汛抗旱指挥部办公室的职责。 6、第13页第10行和第16页第3行，“各级”可考虑调整为“同级”为宜。 7、第22页第3行，“沈阳、大连等重点干旱缺水城市”，此处提及的具体城市应与现状我省最严重的干旱缺水城市一致。 8、第23页第8行，“省防指”宜改为“省防汛抗旱指挥部”。以上建议，仅供参考。 xx省发展和改革委员会二○○七年十月二十三日征求意见稿回复三贵局关于《对××乡经济责任审计报告(征求意见稿)》(以下简称“征求意见稿”)已收悉。我乡党委、政府高度重视，专门召开班子会议，对审计组所提出的问题结合我乡实际逐条进行分析，认真做出检查，针对审计组所提出问题切实整改。现就贵局对××乡经济责任审计报告提出的问题，答复如下：一、关于不合规票据列支问题贵局审计指出，我乡××年至××年列支××乡派出所严打开支××元;××年至××年列支××乡国土所代征耕地占用税手续费××元;××年列支土地整理项目管理经费××元,以上合计列支××元。此行为违反了《中华人民共和国会计法》第十四条之规定。以上情况属实，上述支出均为实际支出，请求免予处罚，我们在以后的工作当中一定会进一步加强管理。

数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究

数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究吴海玲，王志坚，许峰河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京（210098）摘要：本文首先介绍关联规则的基本原理，并简单概括其挖掘任务，然后说明关联规则的经典挖掘算法Apriori 算法，通过一个实例分析进一步明确关联规则在CRM 中的应用，最后展望了关联规则挖掘的研究方向。关键词：数据挖掘，关联规则，Apriori 算法，CRM 引言关联规则是表示数据库中一组对象之间的某种关联关系的规则，关联规则挖掘的主要对象是交易(Transaction)数据库。这种数据库的一个主要应用是零售业，比如超级市场的销售管理。条形码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更完整，从而可以存储大量的交易资料。关联规则就是辨别这些交易项目之间是否存在某种关系。例如：关联规则可以表示“购买了商品A 和B 的顾客中有80％的人又购买了商品C 和D”。这种关联规则提供的信息可以用作商品目录设计、商场货架的布置、生产安排、具有针对性的市场营销等。 [1] 1 关联规则的基本原理设Ｉ＝｛i 1，i 2，……，i m ｝是项的集合，设任务相关的数据D 是数据库事务的集合，其中每个事务T 是项的集合，使得T I 。每一个事务有一个标识符，称作T ID 。设X 是一个项集，事务T 包含X 当且仅当X T 。关联规则是形如X Y 的蕴涵式，其中X I ，Y ?I ，并且X ∩Y ＝?。规则X Y 在事务集D 中成立，具有支持度s ，其中s 是D 中事务包含X ∪Y （即X 和Y 二者）的百分比，它是概率P （X ∪Y ）。规则X Y 在事务集中具有可信度c ，如果D 中包含X 的事务同时也包含Y 的百分比c 。这是条件概率P （X Y ∣）。即是 ??????support(X ?Y)= P （X Y ∪） confidence(X ?Y)= P （X Y ∣）同时满足最小支持度(minsup)和最小可信度阈值（minconf ）的规则称作强规则[1]。项的集合称为项集（itemset ）。包含k 个项的项集成为k －项集，例如集合{computer, software }是一个2—项集。项集的出现频率是包含项集的事务数，简称为项集的频率。项集满足最小支持度minsup ，如果项集的出现频率大于或者等于minsup 与D 中事务总数的乘积。如果项集满足最小支持度，则称它为频繁项集(frequent itemset) [2]。 2 关联规则的发现任务关联规则挖掘的问题就是要找出这样的一些规则，它们的支持度或可信度分别大于指定的最小支持度minsup 和最小可信度minconf 。因此，该问题可以分解成如下两个子问题[3]： 1．产生所有支持度大于或等于指定最小支持度的项集，这些项目集称为频繁项目集（frequent itemsets ），而其他的项目集则成为非频繁项目集（non-frequent itemsets ） 2．由频繁项集产生强关联规则。根据定义，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。关联规则挖掘的问题的主要特征是数据量巨大，因此算法的效率很关键。目前研究的重点在第一步，即发现频繁项目集，因此第二步相对来说是很容易的。

征求意见稿回复-精选范文

征求意见稿回复市质量技术监督局：贵局《关于对〈天津市促进实验室发展管理办法（征求意见稿）〉征求意见的函》（津质技监局法函[**]658号）收悉。经研究，现提出如下建议：一、第五条对开展本管理办法第二条第三款规定的技术检测服务的实验室不必要逐条列出前5个条件，只需规定其必须经计量认证合格即可。因为凡经计量认证合格的实验室，一定是满足前5个条件的实验室。建议删除第五条。二、对《实验室和检查机构资质认定管理办法》中己有明确规定的条款，如第七条、第八条等可以不列，此办法应突出我市在促进实验室发展方面的特殊措施，如各环节行政审批程序、鼓励类型、资金支持、税收支持等。特此函复 **年**月**日征求意见稿回复（二）我乡党委、政府高度重视，专门召开班子会议，对审计组所提出的问题结合我乡实际逐条进行分析，认真做出检查，针对审计组所提出问题切实整改。现就贵局对××乡经济责任审计报告提出的问题，答复如下：一、关于不合规票据列支问题贵局审计指出，我乡××年至××年列支××乡派出所严打开

支××元；××年至××年列支××乡国土所代征耕地占用税手续费××元；××年列支土地整理项目管理经费××元，以上合计列支××元。此行为违反了《中华人民共和国会计法》第十四条之规定。以上情况属实，上述支出均为实际支出，请求免予处罚，我们在以后的工作当中一定会进一步加强管理。二、关于出租和承包收入应缴未缴税费问题经核实，我乡出租房屋税费未缴纳的现象确实存在。但由于我乡不是建制镇，根据《中华人民共和国房产税暂行条例》规定不属于房产税的纳税范围，我乡“应缴未缴房产税××元”一项应予剔除。三、关于计育办超标准列支工作经费问题贵局审计指出，我乡计育办××年可列支工作经费××元，实际列支工作经费××元，超标准列支工作经费××元。此行为违反了《事业单位财务规则》第十九条“事业单位的支出应当严格执行国家有关财务规章制度规定的开支范围及开支标准”和《××县人民政府办公室关于印发××县社会抚养费征收和终止妊娠保证金收取退还管理办法的通知》（××政办发[××] ×号）“乡镇征收成本性支出控制在××%”之规定。经我们再三核实，该项超标准支出主要是支付村干部的误工费用所致。为了充分发挥村干部的主观能动性，改变社会抚养费的征收手段，减少干部与群众之间的直接磨擦，改善党群、干群关

数据挖掘实验(实验三-七)

实验三关联规则 1. 实验目标 ?使用SSAS进行关联规则挖掘实验 2. 实验要求（1）按“实验内容”完成操作，并记录实验步骤；（2）回答“问题讨论”中的思考题，并写出本次实验的心得体会；（3）完成实验报告。 3. 实验内容生成市场篮方案。Adventure Works 的市场部希望改进公司的网站以促进越区销售。在更新网站之前，需要根据客户的在线购物篮中已有的其他产品创建一个可预测客户购买需求的数据挖掘模型。这些预测还有助于市场部将可能被集中购买的项统一放置在网站的一个位置上。通过实验，创建关联规则模型，可预测可能出现在购物篮中的其他项或客户想要放入购物篮的项。 4. 实验步骤 (1) 创建市场篮挖掘模型结构 1.在Business Intelligence Development Studio 的解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”，再选择“新建挖掘结构”。此时，系统将打开数据挖掘向导。 2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。 3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。 4.在“选择数据挖掘技术”页的“您要使用何种数据挖掘技术?”下，选中“Microsoft 关联规则”，再单击“下一步”。 “选择数据源视图”页随即显示。默认情况下，“可用数据源视图”下的Adventure Works DW 为选中状态。 5.单击“下一步”。

6.在“指定表类型”页上，选中vAssocSeqOrders表旁的“事例”复选框，选中 vAssocSeqLineItems表旁边的“嵌套”复选框，再单击“下一步”（注意先在视图中建立两个表之间的关联）。如下图所示视图的内容显示

数据挖掘中的关联规则2

数据挖掘中的关联规则程晓飞2009306202008 摘要：近年来，数据挖掘己经引起了信息产业界的极大关注，这是快速增长的数据量和曰益贫乏的信息量之间矛盾运动的必然结果，对数据挖掘技术进行系统、深入、全面、详尽地研究是全球信息化发展的客观需要。本文对数据挖掘技术，尤其是关联规则数据挖掘技术进行了系统、深入、全面、详尽地分析和研究。关键词：数据挖掘；关联规则；Ａｐｒｉｏｒｉ算法；基于划分的算法 1.什么是关联规则在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事："尿布与啤酒"的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算