基于数据挖掘的评教系统的设计与实现

数据挖掘与预测分析

数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，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。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供

数据挖掘可视化系统研究与实现

数据挖掘可视化系统设计与实现摘要：针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性的存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。将获取的数据集上传到系统中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。关键词：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法 1引言大数据时代，通过数据挖掘，可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息。丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。为此，本系统使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，以多种挖掘算法的实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。 2.关键技术 (1)MapReduce离线计算框架一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。 (2)HBase分布式数据库 HBase是一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，他是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 (3)Mahout Mahout是Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现。包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等算法的实现。 (4)ECharts Echarts是百度团队对ZRender做了一次大规模重构的产物。他被定义为商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图，同时支持任意纬度的堆积和多图表混合实现。 3.研究思路数据挖掘可视化系统包括以下模块： (1)前台展示通过对上传的数据集处理、挖掘、分析，将有价值的信息结果以图形化的形式展现给用户。 (2)数据集的存储将要处理的数据集存储到HBase数据库中。HBase数据库能够对大数据提供随机、实时的读写访问功能。 (3)后台数据处理通过使用Mahout数据挖掘包，对挖掘算法进行相关参数的设定，对从数据库中提取的数据集进行挖掘，从而提取出有用的信息。具体如图1所示：

数据挖掘聚类算法课程设计报告

数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。图1 数据格式例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理 2.1数据清理所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如： ①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ③abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集

数据挖掘系统设计技术分析

数据挖掘系统设计技术分析【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析引言数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统

本科毕业设计（论文）题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现姓名张宇恒学院软件学院专业软件工程班级2010211503 学号10212099 班内序号01 指导教师牛琨 2014年5月

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现摘要随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。关键词成绩分析关联规则分类聚类

Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system. The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system. KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering

大数据及数据挖掘方法

山东科技大学本科毕业设计（论文）题目大数据及数据挖掘方法学院名称数学与系统科学学院专业班级统计学10 学生姓名周广军学号201001051633 指导教师高井贵二0一四年六月

大数据及数据挖掘方法摘要随着计算机技术的革新，互联网新媒体的快速发展，人们的生活已经进入高速信息时代。我们每天的生活都要产生大量数据，因此我们获取数据的速度和规模不断增长，大量数据不断的被存入存储介质中形成海量数据。海量数据的存储、应用及挖掘已成为人们研究的重要命题。数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或者其他信息库中大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中提取隐含在其中的人们事先未知、但潜在有用的信息和知识过程。表现形式为：规则、概念、规律及模式等。数据挖掘是一门广义的交叉学科，从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来，从更深层次发掘存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式。在数据挖掘中，数据分为训练数据、测试数据、和应用数据。数据挖掘的关键是在训练数据中发现事实，以测试数据作为检验和修正理论的依据，把知识应用到数据中去。本文首先说明了大数据的概念及兴起与发展历程，然后介绍各种主流的数据分析挖掘方法。关键词：大数据数据挖掘数据分析方法

Abstract With the development of computer technology, the rapid development of Internet and new media, people's life has entered the information era. Our everyday life is to have a large amount of data, so we get the growing data speed and scale, a large amount of data have been stored in the form of mass data storage medium.The storage, application and mining massive data has become an important proposition that people study. Data mining is stored in the database from the data warehouse, or other information in the library a lot of incomplete, noise fuzzy random data in which the extraction of implicit previously unknown, but potentially useful information and knowledge process. Manifestation: the rules, concepts, rules and patterns. Data mining is a crossed subject, database technology, artificial intelligence, statistics and other fields together to from a new point of view, from a more deep excavation in data within a novel, effective, with potentially useful and ultimately understandable patterns. In data mining, data is divided into training data, test data, and the application of data. The key to data mining is fact finding in the training data, the test data as test and modify the theory basis, the application of knowledge to the data. This paper firstly illustrates the concept and the rise and development of large data, and then introduce various mainstream data mining method. Keywords: large data data mining method of data analysis

数据仓库与数据挖掘课程设计报告书

目录 1. 绪论 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 2.1数据仓库 (2) 2.2数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 3.1 数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3) 3.2 数据仓库的建立 (3) 3.2.1数据仓库数据集 (3) 3.2.2建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 4.1数据预处理 (4) 4.1.1描述性数据汇总 (4) 4.2决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12)

1. 绪论 1.1项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。

数据挖掘可视化系统设计与实现

数据挖掘可视化系统设计与实现针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性上存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。将获取的数据集上传到系统分布式数据库中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。标签：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法引言在大数据时代，通过数据挖掘可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息，帮助企业做出决策。丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。这就需要使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，通过多种挖掘算法实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。 1 关键技术 1.1 MapReduce离线计算框架一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。 1.2 HBase分布式数据库一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 1.3 Mahout Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。 1.4 ECharts 一种商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力

数据挖掘之专家系统

《数据挖掘》期末总结 ——专家系统有关专家系统：定义：是一个（或一组）能在某特定领域内，以人类专家水平去求解该领域中困难问题的计算机智能程序系统。构成：完整的专家系统包括人机接口、推理机、知识库、数据库、知识获取器和解释机构六部分，如下图：用户领域专家知识工程师其核心在于推理机与知识库和综合数据库的交互作用，使得问题得以解决。工作过程： 1）根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识；（匹配）2）根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，从而构成一个假设方案集合；

3）对假设方案集合进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案；（冲突解决） 4）根据挑选的假设方案去求解具体问题；（执行） 5）如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列中的下一个假设方案，重复求解问题； 6）循环执行上述过程，直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“无解”为止。企业、政府机构用的专家系统都是有严密的逻辑、也涉及大量的数据分析、并且是经过领域专家、工程师的经验校验，详细用户需求分析后的结果。而实际上，在我们的日常生活中，也不经意的在思维过程中用到了专家系统，譬如在游戏“你来描述我来猜”的过程中，我们就可以抽取出一个专家系统——、动物识别专家在推理过程中，会同时推出几个结论。如：有毛发、会吃肉、有斑点——首先推出金钱豹有黑色条纹——再推出老虎有蹄——再推出斑马

有关学科总结一学期结束，静下心复习总结时，才发现，这一学期无数次与数据挖掘打交道。还记得《应用统计学》第一次作业：谈谈统计学与数据挖掘的关系。还记得《管理信息系统》中CRM（客户关系管理系统），客户细分时提到的数据挖掘；决策支持系统以及BI中用到的数据挖掘。还记得《信息系统分析与设计》做需求分析时要用到数据挖掘。还记得跟老师做项目，查找信息可视化及知识图谱原理时，再一次提到数据挖掘。就像课堂上说的：“互联网的时代，我们缺的不再是数据本身，而是海量数据包含的、隐含的信息，而这一信息的获取，除了我们敏锐的观察力从数据本身看到以外，还有太多有价值的信息需要我们运用相当的工具去深入挖掘——数据挖掘，理所应当成为了时代的必须，也是我们取胜的必须”。《数据挖掘》课程本身更多的是给我们一种思想，一种看待、解决问题的新途径。通过课程的学习，我们不再简简单单的追求数据，我们会更多的去思考数据。《应用统计学》也在讲数据处理，但应用统计学更多的是对已知数据分布的描述和趋势的预测，抑或是结论的检验。而《数据挖掘》所讲的数据是更倾向于如何把表面无关的数据建立联系，并从中获取有用信息。《应用统计学》是现状的描述和预测的检验，而《数据挖

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。江西理工大学

数据仓库与数据挖掘课程设计

数据仓库与数据挖掘课程设计 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

目录 1. 绪论 (2) 项目背景 (2) 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 数据仓库 (2) 数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 数据仓库的设计 (3) 数据仓库的概念模型设计 (3) 数据仓库的逻辑模型设计 (3) 数据仓库的建立 (3) 数据仓库数据集 (3) 建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 数据预处理 (4) 描述性数据汇总 (4) 决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12) 1. 绪论项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。提出问题对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。

2 数据库仓库与数据集的概念介绍数据仓库数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。数据集数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。数据仓库的建立 3.2.1数据仓库数据集一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,

隐私保护数据挖掘系统的设计与实现

隐私保护数据挖掘系统的设计与实现摘要：随着网络安全问题受到越来越多的关注,隐私保护数据挖掘问题已经成为数据挖掘领域中的研究热点。该文设计与实现了一个隐私保护数据挖掘系统,系统的算法可以帮助用户完成一些简单的隐私保护数据挖掘工作。在实际系统应用中,用户可以根据实际需要加入新的算法来完成隐私保护数据挖掘工作。关键词：隐私保护;数据挖掘;数据变换Privacy Data Mining System Design and Implementation ZHONG Yi, CHEN Zhi-bin (Guangzhou Municipal Education Information Center, Guangzhou 510030, China) Abstract: With the network security issues are more and more attention, privacy preserving data mining data mining has become a hot area of research. In this paper the design and implementation of a privacy preserving data mining system, the system's algorithms can help users to complete simple privacy preserving data mining work. In actual system applications, the actual needs of the user can add new algorithms to complete the work of privacy preserving data mining. Key words: privacy protection; data mining; data transformation 在信息时代,各种信息狂轰滥炸,人们在面临更多信息的同时,在浩瀚无垠的信息海洋面前,面临艰难的选择。互联网中快速增长的信息与数据背后隐藏着众多人们所不知的知识,因此,人们都希望通过对这些数据进行深入的分析,找出这些信息内部存在的关系和规则,将数据变为对自己有用的信息,成为真正的财富。数据挖掘技术的出现使得这些变成可能。数据挖掘技术是对大量的数据进行处理,从中提取和挖掘有趣知识的有效手段。数据挖掘可以使用户准确、及时地得到所需要的信息。但凡事都有两面性,数据挖掘能够产生财富的同时,信息安全与个人隐私问题成为一个严峻的问题。 1 系统需求分析隐私保护数据挖掘系统是一个应用于集中式数据的隐私保护数据挖掘的工具软件。系统整体包括两个独立运行的子系统:隐私保护与数据挖掘子系统。系统主要分两步完成隐私保护数据挖掘工作,如图1所示。关系数据库中的数据表是系统的处理对象。其中,隐私保护子系统对需要保护隐私的数据表进行隐私保护,得到隐私保护输出表,并保存到数据库。输出表包含多个配套的辅助信息表和一个经隐私保护后得到的改造后的新数据表。数据挖掘子系统根据辅助信息表对新数据表进行数据挖掘,得到数据挖掘结果。 1.1 隐私保护子系统需求分析隐私保护子系统的需求分析如下: 1)执行算法系统执行用户预先设定好的隐私保护算法,并将隐私保护输出表保存到数据库中。 2)指定需要保护隐私的数据表(以下简称原表)输入数据库用户根据系统界面提示,指定原表输入数据库并建立连接。 3)选择原表系统中显示原数据库中的数据表,用户从数据表中选出原表。如果找不到原表,用户可以返回,重新指定输入数据库。 4)设定算法

关于数据结构课程设计心得体会范文

关于数据结构课程设计心得体会范文心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。是指将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。下面是小编搜集的关于数据结构课程设计心得体会范文，希望对你有所帮助。关于数据结构课程设计心得体会(1) 这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，虽然上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。数据结构可以说是计算机里一门基础课程，据结构可以说是计算机里一门基础课程，但我觉得我们一低计算机里一门基础课程定要把基础学扎实，定要把基础学扎实，然而这次短短的上机帮我又重新巩固了 c 语言知识，让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门语言知识让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门知识，纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。它对我们来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我觉得很基础。刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错觉得很基础。刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错调试代码的时候误，导致整个程序不能运行，然而开始的我还没从暑假的状导致整个程序不能运行，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，甚至想到了放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，经过无数次的检查程序错误的原因后慢慢懂得了耐心是一个人成功的必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，硬件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，必须懂得件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，硬件

毕业设计数据挖掘技术开题报告精品

毕业设计（论文）开题报告基于数据挖掘技术的WWW推荐系统设计

摘要在Internet飞速发展的今天，人们已经将互联网作为一个日常沟通，生活不可或缺的平台。随之而生的网上购物这一电子商务的具体模式之一，自然而然地便成为一种时尚、流行的购物方式。一个好的网上购物系统除了基本的商品浏览、搜索、购买和评价等功能外，还要具备一些数据挖掘的功能，这是在系统后台运行中实现的功能，能够从日常的客户资料，交易数据中得到挖掘分析的结果，给客户提供与他们选购的商品相关联的商品信息，给购物系统的经营者提供商业分析的决策支持，从而提高购物系统的交易量和客户的光顾频率。本文从关联规则和聚类分析这两种数据挖掘技术中得到启示，将商品之间按照一定的规则进行匹配连接，将用户按照层层条件进行分类，从而实现了商品推荐和目标用户群邮件投递的功能。在购物系统这个主体功能实现的基础上，加以修饰，完善系统功能。数据挖掘思路与B/S结构的网页设计的相结合，是这个网上购物系统的核心技术。关键词：网上购物系统；数据挖掘；决策支持 Abstract Nowadays, with the rapid development of Internet, people have regarded WEB as an indispensable platform for everyday communication and life. Thus, on-line shopping, one concrete pattern of E-business is becoming a fashionable and popular way of shopping naturally. Except for searching for, purchasing, evaluating goods, an advanced on-line shopping system should have the function of data mining. Data mining is implemented at background, which can produce an analysis result on the basic of the clients’ information and the data of transaction. It provide s clients with the information of goods, which are related to the goods they are purchasing; it supplies decision support to the on-line shopping system’s manager. All these are in order to bring up the transaction and increase the frequency of shopping for clients. Based on the thought of rule induction and cluster analysis, it makes connection with goods according some rule and divides clients into different clusters in this paper. Thus, the functions of recommending goods and sending email come true and the whole system’s functions are improved. Data mining and B/S structure designing are the two key techniques of this on-line shopping system. Key words: on-line shopping system; data mining; decision support

史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍

从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价的硅晶半导体所蕴

藏的秘密，大量的数据可以按0或1的二进制方式存储半导体材料内，它们的存储能力如此巨大，成本如此低廉，以至于以往被轻易忽略的数据都能被忠实的保存下来：我们每一下轻微的呼吸、每一次心脏的跳动、每一下鼠标的点击，企业里员工的每一次出勤、财务的每一笔账单、客户的每一个评论，包罗万象都能一一记录。与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。传统的数据是指用数字或文字描述的内容，通称为结构化数据，而大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据。例如人群之间看不见的社交关系（Social Relationships），移动设备发射的GPS位置，网络传播的图像、视频信号，可穿戴设备采集的健康数据等。对这些各种各样

的数据的采集、挖掘、运用，也是现代大数据挖掘的重要研究课题。正在发生的大数据变革，恐怕是人类技术发展中最重要的话题之一，它冲击着许多主要的行业，包括零售业、服务业、电子商务和金融领域等，同时大数据技术也正在彻底的改变我们的日常生活。如果把数据比作是矿石的话，大数据挖掘技术就是要从矿石中提炼出黄金，并形成各种精致的制成品发挥作用的过程。它既能够通过移动应用和云服务追踪和提升个人的生活品质，也能为现代企业带来更高效和稳健的管理方式。小到个人，大到企业和国家，大数据均是极度重要的一个议题，需要我们真正的深入理解它，因此本文将对大数据挖掘技术给出全景式的介绍，首先