数据挖掘课程设计
本科课程设计及实验期末成绩评估系统的数据仓库和数据挖掘设计
课程名称：数据挖掘
课程编号：08060116
学生姓名： cwl
学号： 2008052251
学院：信息科学技术学院
系：计算机科学系
专业：软件工程
指导教师：lb
教师单位：信息学院计算机系
开课时间：2010~2011学年度第二学期
2011年06月20日
第1章概述
1.1应用背景和问题的提出
在大学生活中，我们大学生在某种程度上还是比较重视自己的课程成绩的。而有一个期末最终成绩的评估系统，无疑对同学们而言是很有用的。在这个系统中，只需输入你估计的平时成绩以及表现和期末考试的得分，就可以预测出最终的成绩。而这个课程成绩的组成以及得出是怎么样的呢。这个最终的得分是受到什么影响呢?本论文就以上问题进行了探讨和挖掘。
1.2设计内容的介绍
本课程设计主要是探讨和研究在老师给定成绩时考虑的因素，以及这些因素所占的比例。数据仓库为一份记录着600个同学的得分情况的数据，数据挖掘则采用决策树探究出影响结婚年龄的因素。
第2章数据仓库设计
2.1概念模型设计
数据仓库里面有一个实体，也就是成绩score。成绩的决定因素有performance 也就平时表现情况，即根据其在课堂上的活跃程度以及认真听课的情况来给的分，还有averscore就是同学平时的作业得分以及平时测试或者期中测试的平均成绩，以及期末考试的成绩lasttest。
2.2逻辑模型设计
本数据仓库只有一个表，逻辑模型设计如下：
2.3物理模型设计
在数据仓库的物理设计中，主要解决数据的存储结构、数据的索引策略、数据的存储策略、存储分配优化等问题。物理设计的主要目的有两个，一是提高性能，二是更好地管理存储的数据。访问的频率、数据容量、选择的RDBMS 支持的特性和存储介质的配置都会影响物理设计的最终结果。在本数据挖掘中，数据的索引策略采取的并不是位图索引而是按列索引
score
lasttest
performanc
e
averscore
2.4 OLAP模型设计
在本设计中由于案例考虑的并不复杂，所以OLAP模型设计也就比较的简单。
下面的数据是保存在Excel中的。大概的模型设计也就如下图所示。
2.5 OLAP前端展示设计
第3章数据挖掘分析
3.1 期末成绩评估系统应用挖掘概述
在本系统中，数据仓库采用一个二维表来存储和表示同学们的平时成绩，平时表现得分，以及期末成绩等属性。数据挖掘则采用关联分析来将二维表中的实例分开，并探究这些数据所蕴含的规律。
3.2数据挖掘实验
3.2.1实验环境
Windows XP
Microsoft SQL Server 2008
Microsoft Visual Studio 2008
Microsoft Office 2003 Excel Access
3.2.2数据准备及预处理
首先选择数据源，以下几个截图是在做实验时的几个步骤。
3.2.3 实验内容（输入数据集，选择算法，输出结果，比较分析）
（1）建立一个Analysis Services Project的项目，在数据源中输入数据集：
说明：以上实验室在实验室做的，由于时间不够，回到宿舍自己安装了中文版的SQL SERVER工具，并完成接下来的实验步骤。
3.2.4 算法选择
分类的任务是通过分析由已知类别数据对象组成的训练数据集，建立描述并区分数据对象类别的分类函数或分类模型（也常常称作分类器）。
分类算法有多种，例如，决策树分类算法、神经网络分类算法、贝叶斯分类算法等。这里需要用的是决策树分类算法。
在本挖掘中选择是关联分析，分析过程和结果如以下图所示：
下面是挖掘模型：
项集：
关联规则：提升图：
分类矩阵：
依赖关系网络图：
后来我用回归预测法，得到了一个散点图，说明预测值和实际值是有一定的关联的：
通过以上的分析，我们得出一个结论，就是期末成绩在最终得分中所占的比例最大，平时成绩和平时表现的权重差不多，在这个结论中，期末考试的成绩的重要性，不言而喻，增加期末考试的成绩，最能提高最终成绩，平时成绩和表现的得分也很重要，但相对权重没有期末成绩大。一个分数高的学生，他的所有成绩都应该是很高的。
参考文献：
[1] Jamie MacLennan，ZhaoHui Tang，Bogdan Crivat 著．数据挖掘原理与应用（第2版）——SQL Server 2008数据库．北京：清华大学出版社.
[2]、王丽珍、周丽华、陈红梅、肖清，数据仓库与数据挖掘原来及应用，北京：科学出版社
[3]、陈立潮、张淼、南志红，数据库技术及应用（SQL Server）实践教程，北京：高等教育出版社
数据仓库与数据挖掘课程设计论文正稿
一、需求分析： 一、应用背景： 运输业是国家经济的一个重要的组成部分，其发展水平已经成为一个国家和地区综合实力的重要体现。随着经济全球化，我国对物流的需求将大幅度的增加，物流将呈现跳跃式发展趋势。企业开始改变那种以商品为导向的观念，开始注重发掘，通过收集整理繁多的信息，量化分析需求，提供优质的售后服务，保持稳定的关系等措施，来加强对客户关系的管理。 CRM的主要含义就是通过对详细资料的深入分析，来提高满意程度，从而提高企业的竞争力的一种手段，CRM最大程度地改善、提高了整个关系生命周期的绩效。CRM整合了、公司、员工等资源，对资源有效地、结构化地进行分配和重组，便于在整个关系生命周期及时了解、使用有关资源和知识；简化、优化了各项业务流程，使得公司和员工在销售、服务、市场营销活动中，能够把注意力集中到改善关系、提升绩效的重要方面与核心业务上，提高员工对的快速反应和反馈能力；也为带来了便利，能够根据需求迅速获得个性化的商品、方案和服务。要在激烈的市场竞争中获得主动，越来越多的民航企业把保持客户作为企业的重要任务，谁能留住那些能给企业带来丰厚利润的关键客户，并获得他们长久的信任和支持，谁就能获得满意的回报，进而赢得持续的竞争优势。 在航空业，客户关系管理的应用有其特别的原因。面对航空公司的管理需求，急需引入先进的客户关系管理理念。在航空公司引入电子商务后，公司关注的重点由提高部效率向尊重外部转移。而CRM理念正是基于对客户的尊重，要求公司完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与接触的效率和反馈率。随着“以客户为中心"的客户关系管理技术在航空业的不断应用和发展，航空服务质量的改善提高的同时，产生了大量的客户数据，充分挖掘这些数据中隐藏的有用信息可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。 二、应用价值与意义： 概括来讲，数据仓库与数据挖掘在航空公司CRM中的商业价值主要体现在以 下三个方面： 1、有助于航空公司提高收益 一个成功的CRM系统可以给航空公司带来明显的收益增长，在客户的整个生命周期，最大化利润贡献。例如： (1)购买总量的增长，通过分析(市场购物篮分析)得到对航空公司货运客户的消费模式，找出有效的商品组合，实现交叉销售； (2)客户群体数量的增加，通过利润模型找出客户的一些共同特征，并通过聚类分析对客户进行分群，再通过模式分析预测得到潜在的客户群体以提高成功率。 (3)客户保持时间的增长，通过流失模型分析得到可能流失客户的，然后采取相应的预防措施降低客户流失率。
数据挖掘课程设计
本科课程设计及实验期末成绩评估系统的数据仓库和数据挖掘设计 课程名称：数据挖掘 课程编号：08060116 学生姓名： cwl 学号： 2008052251 学院：信息科学技术学院 系：计算机科学系 专业：软件工程 指导教师：lb 教师单位：信息学院计算机系 开课时间：2010~2011学年度第二学期 2011年06月20日
第1章概述 1.1应用背景和问题的提出 在大学生活中，我们大学生在某种程度上还是比较重视自己的课程成绩的。而有一个期末最终成绩的评估系统，无疑对同学们而言是很有用的。在这个系统中，只需输入你估计的平时成绩以及表现和期末考试的得分，就可以预测出最终的成绩。而这个课程成绩的组成以及得出是怎么样的呢。这个最终的得分是受到什么影响呢?本论文就以上问题进行了探讨和挖掘。 1.2设计内容的介绍 本课程设计主要是探讨和研究在老师给定成绩时考虑的因素，以及这些因素所占的比例。数据仓库为一份记录着600个同学的得分情况的数据，数据挖掘则采用决策树探究出影响结婚年龄的因素。 第2章数据仓库设计 2.1概念模型设计 数据仓库里面有一个实体，也就是成绩score。成绩的决定因素有performance 也就平时表现情况，即根据其在课堂上的活跃程度以及认真听课的情况来给的分，还有averscore就是同学平时的作业得分以及平时测试或者期中测试的平均成绩，以及期末考试的成绩lasttest。
2.2逻辑模型设计 本数据仓库只有一个表，逻辑模型设计如下： 2.3物理模型设计 在数据仓库的物理设计中，主要解决数据的存储结构、数据的索引策略、数据的存储策略、存储分配优化等问题。物理设计的主要目的有两个，一是提高性能，二是更好地管理存储的数据。访问的频率、数据容量、选择的RDBMS 支持的特性和存储介质的配置都会影响物理设计的最终结果。在本数据挖掘中，数据的索引策略采取的并不是位图索引而是按列索引 score lasttest performanc e averscore
数据挖掘课程设计报告
ID3算法的改进 摘要：本文基于ID3算法的原有思路，再把属性的重要性程度值纳入了属性选择的度量标准中，以期获得更适合实际应用的分类划分结果。 一、ID3算法的不足 ID3算法使用信息增益作为属性选择度量值，其倾向于选择具有大量值的属性，但没有考虑到属性在实际应用分类中的重要程度，因为依靠取信息熵最大的属性在现实情况中却并不那么重要，因此可能会得到不太有用的划分结果。举个简单的例子，在对淘宝用户行为进行分析时，尽管依据用户ID可以得到最大的信息增益，但是这并不符合分析的要求，因为，我们需要得到的是用户的购买行为，在分析中，我们会更多的考虑用户曾经浏览过的商品或者已经购买了的商品。在这个情景中，根据信息熵来度量属性的选择就不太合理，所以需要对其进行改进。 二、改进思路 本次设计中在属性选择上加入了属性重要程度值：因为采用信息增益的方法会倾向于选择拥有较多可能属性值的属性，为了弥补这一缺陷，所以在选择时就加入了属性的重要程度值。属性重要程度值考虑了属性在分裂数据中所处的地位。在处理数据的时候，会首先根据经验或需要判断出数据集合里面的属性值的重要程度，例如，在上面淘宝用户行为分析中，我们可能会人为的给予属性（“浏览过的商品”）最高重要程度值：0.8，而给属性（“用户ID”）较低的重要程度值：0.2。在明确了属性重要程度值以后，我们会在计算每个属性信息增益后将信息增益与属性重要程度值相乘，由此来判断最终属性的选择。对于ID3算法的其他内容不做更改。 三、具体实现
以课本《数据挖掘》中193页的例6-1为例。例6-1中各属性的重要程度值即权值未知，我们可先分别假设属性age的重要程度值为0.1，属性income的重要程度值为0.6，属性student的重要程度值为0.2，属性credit_rating的重要程度值为0.1。在引入属性重要程度值以前，每个属性的信息增益为： Gain(age)=0.246 ，Gain(income)=0.029 ， Gain(student)=0.151 ，Gain(credit_rating)=0.048。 在引入属性重要程度值以后，信息增益*属性重要程度值分别为： 0.246*0.1=0.0246 0.029*0.6=0.0174 0.151*0.2=0.0302 0.048*0.1=0.0048 此时，决策树的属性分布就会和之前的不同，income属性会成为决策树的根节点。由此可见，属性的重要程度值会对决策属性的选择有着重要影响。 四、改进算法 因为仅仅只是把属性的重要程度值纳入到决策属性的选择中，所以原ID3算法的大部分代码都是一样的，唯一不同的是：改变了makeTree方法的impurityReduce值。在程序中添加了属性重要程度值数组priority，属性对应的重要程度值依次为priority[i],此处为了方便，其值直接采用Math.random()随机生成，然后将其与computeEntropyReduce(data, data.attribute(i))相乘，记得到新的impurityReduce值，从而影响了决策属性的选择。更改代码部分用淡蓝色标记。 private void makeTree(Instances data) throws Exception
数据挖掘课程设计
数据挖掘课程设计 一、引言 数据挖掘是一门涉及从大量数据中发现有用信息的技术和方法的学科。数据挖 掘技术在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融风险管理、医疗诊断等。本课程设计旨在通过实践操作，使学生掌握数据挖掘的基本概念、方法和工具，培养学生的数据分析和问题解决能力。 二、设计目标 1. 理解数据挖掘的基本概念和原理； 2. 掌握常用的数据挖掘方法和算法； 3. 熟悉数据挖掘工具的使用； 4. 能够独立完成一个小规模的数据挖掘项目。 三、设计内容 1. 数据收集和预处理 1.1 确定数据来源和获取方式； 1.2 对原始数据进行清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处 理等。 2. 数据探索和可视化 2.1 对数据进行描述性统计分析，包括均值、方差、频数分布等； 2.2 利用可视化工具展示数据的特征和分布，如直方图、散点图、箱线图等。 3. 特征选择和降维
3.1 使用相关性分析、方差分析等方法选择与目标变量相关的特征； 3.2 运用主成分分析、因子分析等方法对高维数据进行降维处理。 4. 模型建立和评估 4.1 选择合适的数据挖掘算法，如决策树、逻辑回归、支持向量机等； 4.2 利用训练集建立模型，并进行模型评估，如准确率、召回率、F1值等； 4.3 进行模型调优，如调整参数、使用交叉验证等。 5. 模型应用和结果解释 5.1 使用测试集对模型进行验证； 5.2 对模型结果进行解释和分析，提取有价值的信息。 四、设计步骤 1. 确定课程设计题目和数据集； 2. 进行数据收集和预处理； 3. 进行数据探索和可视化分析； 4. 进行特征选择和降维处理； 5. 选择合适的算法建立模型，并进行模型评估和调优； 6. 应用模型进行预测或分类，并解释结果； 7. 撰写课程设计报告，包括设计目标、设计内容、设计步骤、结果分析等。 五、评分标准 1. 数据收集和预处理：包括数据来源和获取方式的合理性、数据清洗和预处理的准确性；
网络数据挖掘网络课程设计2023
网络数据挖掘网络课程设计2023随着互联网的普及以及信息技术的快速发展，网络数据挖掘成为了 当今世界的热门话题。在这个信息爆炸的时代，如何从庞大的网络数 据中提取有用的信息，迅速高效地分析和挖掘出潜在的模式和关联， 成为了许多企业和组织关注的焦点。为了满足市场需求，我设计了一 门网络数据挖掘的网络课程，以帮助学生们掌握数据挖掘的基础理论 和应用技巧。 一、课程简介 网络数据挖掘网络课程旨在为学生提供系统全面的网络数据挖掘知 识和技能。通过本课程的学习，学生将了解网络数据挖掘的概念和基 本原理，学习数据预处理、特征选择、分类与聚类等核心算法和技术，培养数据挖掘思维和问题解决能力。此外，本课程还将介绍相关实际 案例和应用领域，加深学生对网络数据挖掘的实际应用和意义的理解。 二、课程目标 1. 掌握网络数据挖掘的基本概念和原理； 2. 了解数据挖掘的基本过程和常用算法以及其实际应用； 3. 学会使用主流的数据挖掘工具和软件进行数据处理和分析； 4. 能够独立进行数据预处理、特征选择、分类与聚类等挖掘任务； 5. 培养数据挖掘思维和问题解决能力，培养学生的数据分析能力和 创新精神。
三、教学内容安排 1. 网络数据挖掘概述 1.1 网络数据挖掘概念和应用 1.2 网络数据挖掘的基本任务 2. 数据预处理 2.1 数据清洗和去噪 2.2 数据集成和变换 3. 特征选择与降维 3.1 特征选择的概念和方法 3.2 主成分分析及其应用 4. 分类与聚类算法 4.1 决策树与随机森林 4.2 支持向量机 4.3 聚类算法（K-means、DBSCAN等） 5. 数据挖掘工具和软件介绍 5.1 Weka 5.2 Python中的数据挖掘库（Scikit-learn等）
python数据挖掘课程设计
python数据挖掘课程设计 Python数据挖掘课程设计 数据挖掘是指在各种数据中，通过计算机软件工具寻找相互之间存在关联性的数据，然后对其进行分析和挖掘出其中有价值的信息。Python是现代数据科学中最受欢迎的编程语言之一，Python中也有各种强大的数据挖掘工具和包，比如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、TensorFlow等。Python数 据挖掘课程设计旨在让学生熟练掌握Python数据挖掘的基本 原理和方法，并能够灵活运用到实际数据分析和挖掘中。 一、教学目标 1.了解数据挖掘的基本概念和流程，包括选择合适的数据、数 据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和预测等。 2.学习Python中数据挖掘的工具和包，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等。 3.学会使用Python进行数据分析和挖掘，理解数据清洗、特 征提取、模型建立、模型评估和可视化等过程。 4.进行实验和项目案例，锻炼学生的数据挖掘能力和实际应用 能力。 二、教学内容
1. 数据挖掘基础知识和流程 了解数据挖掘的流程和基本概念，包括数据探索、数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和预测等。通过案例演示和实验操作，让学生深入理解数据挖掘的基本原理和方法。 2. Python数据挖掘工具和包 Python有许多强大的数据挖掘工具和包，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、TensorFlow等。学生需要掌握这些 工具和包的基本使用方法，包括数据加载、数据处理、特征选择、建模和可视化等。 3. 数据分析和挖掘实战 在实验和项目案例中，学生将学习如何使用Python进行数据 分析和挖掘，包括数据清洗、特征提取、模型建立、模型评估和可视化等过程。学生将在实际项目中锻炼数据挖掘能力和实际应用能力，并完成一份数据挖掘报告。 三、教学方法 1. 讲授与实验相结合 将讲授和实验相结合，让学生在实践中掌握Python数据挖掘 的基本方法和流程。讲授内容需要与实验案例相结合，形成有机整体，使学生能够真正理解数据挖掘的原理和方法。
数据挖掘课设报告
数据挖掘课设报告 1. 数据挖掘是一种从大量数据中提取隐藏模式、知识和信息的过程。在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛。本报告将介绍我们在数据挖掘课设中进行的工作和成果。 2. 数据集选择 在课设开始前，我们需选择合适的数据集。我们需要一个具有一定规模和特征的数据集，以便我们能够进行数据挖掘的实验和分析。我们选择了一个关于电商销售的数据集，其中包含了订单时间、商品种类、销售金额等信息。 3. 数据预处理 在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理。数据预处理是数据挖掘的重要步骤，可以清洗数据、填充缺失值、去除异常值等。我们对选定的数据集进行了预处理，包括去除重复值和缺失值，并进行了数据的标准化处理，以便更好地进行挖掘模式。
4. 特征选择 在数据挖掘中，特征选择是指从原始数据中选取与目标特 征相关性较高的特征，以降低数据维度并提高模型性能。在我们的课设中，我们使用了信息增益和卡方检验等特征选择方法，选取了一组与销售金额相关性较高的特征。 5. 模型建立 在数据准备阶段完成后，我们开始建立模型。根据我们的 数据集和目标，我们选择了常用的回归模型进行建模。我们使用了线性回归、决策树回归和随机森林回归等算法对数据进行建模，并评估了它们的模型性能。 6. 模型评估与优化 建立模型后，我们需要对模型进行评估和优化。我们使用 了均方根误差（RMSE）和决定系数（R^2）等指标对模型进 行评估。通过评估结果，我们发现随机森林回归在预测销售金额时具有比较好的性能。 为了进一步提高模型性能，我们进行了参数调优和特征筛选。我们使用了交叉验证和网格搜索等方法，寻找最佳的模型参数配置。，我们还使用了递归特征消除等方法进一步筛选特征。
fcm算法在数据挖掘中的应用课设
fcm算法在数据挖掘中的应用课设 FCM（Fuzzy C-Means）算法是一种常用的聚类算法，它在数据挖掘中有着广泛的应用。本文将介绍FCM算法在数据挖掘中的应用，并深入探讨其原理和优势。 一、FCM算法简介 FCM算法是基于模糊数学理论的一种聚类算法。与传统的K-means 算法相比，FCM算法允许样本属于多个类别，从而更准确地描述数据的特征。FCM算法通过计算样本与聚类中心的距离，不断迭代更新聚类中心，直到达到收敛条件。 二、FCM算法的原理 FCM算法的核心是模糊集合理论。在FCM算法中，每个样本都有一组隶属度，表示它属于每个类别的程度。隶属度的值在0到1之间，表示样本属于该类别的可能性。根据隶属度，可以计算每个样本与聚类中心的距离，从而确定其所属的类别。 FCM算法的步骤如下： 1. 初始化聚类中心和隶属度矩阵。 2. 根据当前的聚类中心和隶属度，计算每个样本与聚类中心的距离。 3. 更新隶属度矩阵，根据每个样本与聚类中心的距离重新计算样本的隶属度。 4. 更新聚类中心，根据当前的隶属度矩阵重新计算聚类中心的位置。 5. 重复步骤2到步骤4，直到达到收敛条件。
三、FCM算法的优势 1. 允许样本属于多个类别，更准确地描述数据的特征。在一些模糊的数据集中，FCM算法能够更好地适应数据的特征。 2. 对噪声和异常值具有较好的鲁棒性。FCM算法通过隶属度矩阵来描述样本与聚类中心的关系，从而对噪声和异常值相对不敏感。 3. 不需要预先设定聚类的个数。与K-means算法需要预先设定聚类个数不同，FCM算法通过隶属度矩阵来描述样本与聚类中心的关系，从而自动确定聚类的个数。 四、FCM算法在数据挖掘中的应用 1. 图像分割。FCM算法可以将图像中的像素点划分到不同的类别中，从而实现图像的分割。在医学图像处理中，FCM算法常被用于识别病变区域。 2. 文本分类。FCM算法可以将文本数据划分到不同的类别中，从而实现文本的分类。在信息检索和情感分析等领域，FCM算法常被用于文本分类。 3. 无监督学习。FCM算法可以通过对数据进行聚类，发现数据中的隐藏模式和结构，从而实现无监督学习。在市场分析和客户细分等领域，FCM算法常被用于无监督学习。 总结： FCM算法是一种常用的聚类算法，通过允许样本属于多个类别，更准确地描述数据的特征。它具有对噪声和异常值的鲁棒性，不需要
数据仓库与数据挖掘技术课程设计
数据仓库与数据挖掘技术课程设计 一、设计背景 随着信息化的高速发展，越来越多的企业开始关注企业数据的管理与利用。数据仓库和数据挖掘技术作为大数据时代中不可缺少的技术手段和工具，日益受到广泛的关注和应用，在数据分析和决策支持方面发挥了重要的作用。本次课程设计旨在帮助学生加深对数据仓库和数据挖掘技术的理解和运用，在此基础上提高学生在实践中应用的能力。 二、设计目的 本次课程设计的主要目的包括： 1.加深学生对数据仓库和数据挖掘技术的理解，掌握相关的专业知识； 2.提高学生应用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持的能 力； 3.培养学生的团队合作精神和实际项目操作能力。 三、设计内容 1. 数据仓库设计 本阶段旨在让学生掌握数据仓库的设计方法和手段，包括以下内容： 1.数据仓库的概念和基本架构； 2.数据仓库的模型设计方法； 3.数据仓库的物理设计和实现； 4.数据仓库的维护和管理。
2. 数据挖掘技术 本阶段旨在让学生掌握数据挖掘的方法和技巧，包括以下内容： 1.数据挖掘的概念和基本流程； 2.数据挖掘的模型设计方法； 3.数据挖掘的算法和工具； 4.数据挖掘的应用案例分析。 3. 实践项目 本阶段旨在让学生将所学的数据仓库和数据挖掘技术应用到实际项目中，为其提供实践的机会，包括以下内容： 1.团队合作项目； 2.项目需求分析和规划； 3.数据采集和清洗； 4.数据仓库设计和建立； 5.数据挖掘模型建立和应用； 6.项目展示和分析。 四、设计要求 1.学生需组成3-5人的小组，完成上述实践项目； 2.项目需求和数据来源可自行确定，但需在教师指导下进行； 3.学生需分工合作，每人需承担一定的责任； 4.学生需按时提交项目报告和展示材料。 五、参考资料 1.林宗泽《数据仓库：理论与实践》； 2.汤明峰《数据挖掘导论》；
数据挖掘课程设计
数据挖掘课程设计 1. 课程背景 数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有用信息的过程。在当今信息化时代，数据挖掘技术已经成为了各个行业的重要工具。因此，对于学习数据挖掘技术的学生来说，课程设计是非常重要的一部分。 2. 课程目标 本课程设计的目标是让学生掌握数据挖掘的基本概念和技术，并能够应用这些技术来解决实际问题。具体来说，本课程的目标包括： (1) 掌握数据挖掘的基本概念和技术。 (2) 学会使用数据挖掘工具和软件来处理数据。 (3) 学会应用数据挖掘技术解决实际问题。 (4) 培养学生的数据分析和解决问题的能力。 3. 课程内容 本课程设计的内容包括以下几个方面： (1) 数据挖掘的基本概念和技术：包括数据预处理、数据挖掘模型、分类和聚类等基本概念和技术。 (2) 数据挖掘工具和软件：包括SPSS、R、Python等数据挖掘工具和软件的使用方法。 (3) 数据挖掘应用：包括金融风险评估、销售预测、医学诊断等领域的数据挖掘应用。 (4) 课程实践：学生将通过实践项目来应用所学的数据挖掘技术。 4. 课程教学方法 本课程的教学方法主要包括以下几个方面： (1) 讲授理论知识：通过课堂讲解、教材阅读等方式，让学生掌握数据挖掘的基本概念和技术。 (2) 实践项目：通过实践项目，让学生应用所学的数据挖掘技术解决实际问题，培养学生的数据分析和解决问题的能力。
(3) 讨论研究：通过小组讨论、案例分析等方式，让学生深入了解数据挖掘应用的实际情况，提高学生的问题解决能力。 (4) 课程评估：通过作业、考试、实践项目等方式，评估学生的学习成果，提供反馈和指导。 5. 课程评估 本课程的评估方式主要包括以下几个方面： (1) 作业：包括课堂作业、实验报告等，占总评成绩的30%。 (2) 考试：包括期中考试和期末考试，占总评成绩的40%。 (3) 实践项目：学生将完成一个实践项目，占总评成绩的30%。 6. 总结 本课程设计旨在让学生掌握数据挖掘的基本概念和技术，并能够应用这些技术来解决实际问题。通过实践项目和课堂讨论等方式，培养学生的数据分析和解决问题的能力。希望本课程设计能够为学生提供一种全面、系统的数据挖掘学习体验。
聚类分析 数据挖掘课程设计
数据挖掘课程设计 一．实验目的 1）请根据所给的天津各区县经济和教育数据分别做聚类分析，并给出你的结论分析。 2）聚类分析结果时候与你的直观感受相符合？如果不符，请解释并给出解决方法。 二．实验过程及结果分析 本实验采用聚类分析来对各个区县进行分类，这里我使用SPSS 20来进行聚类分析。 输入各区县经济数据如下图： 使用SPSS 进行K均值聚类分析，分为六类，得到如下结果：
每个聚类中的案例数 聚类1 1.000 2 4.000 3 5.000 4 4.000 5 1.000 6 1.000 有效16.000 缺失.000 上图中的第三列(QCL_1)即为分类情况，说明如下： 北辰区分为一类，标记为1；河东区、宝坻区、宁河县、蓟县分为一类，标记为2；南开区、河北区、津南区、武清区、静海县分为一类，标记为3；和平区、河西区、东丽区、西青区分为一类，标记为4；滨海新区为一类，标记为5；红桥区分为一类，标记为6 。 结果分析： 分类结果从整体来看还是比较合理的。滨海新区这一地区产值非常高，毫无疑问是单独的一类；红桥区产值最低，也分为一类，这个与我的直观感受不太相符，作为天津市市内六区之一的红桥区，产值最低，分为一类，我觉得很不可思议，问题可能是数据量不够大，或者说评价指标太少，这里我们只有一个评价指标（总产值），导致结果具有偶然性，适当增加评价指标应该可以增加结果的准确性。 输入各区县教育数据（中学数量和中学在校生以及教师数量）如下图：
使用SPSS 对这三个变量进行K均值聚类分析，分为六类，得到如下结果：
每个聚类中的案例数 聚类1 1.000 2 1.000 3 2.000 4 6.000 5 1.000 6 5.000 有效16.000 缺失 1.000 上图中的第五列(QCL_1)即为分类情况，说明如下： 滨海新区分为一类，标记为1；蓟县分为一类，标记为2；武清区、宝坻区分为一类，标记为3；和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、宁河县分为一类，标记为4；静海县分为一类，标记为5；红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区分为一类，标记为6 。 结果分析： 分类结果从整体来看还是比较合理的。滨海新区这一地区教育资源非常雄厚，应该与这个地方的经济总产值有很大的关系。另外，静海县和蓟县，这两个地方的学校数量和学生数量及教师数量都很多，资源也比较雄厚，这与我的直观感受不太相符，他们并不是天津市市内六区。原因可能是这两个地方对教育的重视程度高于其他县市。我们这里的评价指标有三个，还算比较充分。原因应该是区县政府对教育的重视程度不同。不过有个问题，学校数量多并不能表示教育水平高，教师数量多也不一定能代表教师质量高。这里给出的数据只有数量，没有具体的能够反应质量的数据，因此结果存在一定的偏差。
数据挖掘课程设计
数据挖掘课程设计 数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有用信息的技术和方法。在当今信息爆 炸的时代，数据挖掘的重要性愈发凸显。在大数据时代，我们需要从海量的数据中发现规律、预测趋势、支持决策。因此，数据挖掘课程设计成为了计算机科学与技术专业的重要课程之一。 数据挖掘课程设计旨在培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。通过 课程设计，学生能够了解数据挖掘的基本概念、主要任务和常见算法，并能够熟练运用相应的工具和软件进行数据挖掘实践。下面，我们将从课程设计的目标、内容和实践环节等方面进行论述。 首先，数据挖掘课程设计的目标是培养学生的数据挖掘思维和实践能力。数据 挖掘思维是指学生能够从问题出发，合理选择和应用数据挖掘技术解决问题的能力。通过课程设计，学生将学会如何从一个实际问题出发，提取相关数据，选择合适的算法进行分析和挖掘，并最终得出有意义的结论。实践能力则是指学生能够熟练运用数据挖掘工具和软件进行实际操作。通过课程设计，学生将学会如何使用常见的数据挖掘工具，如R、Python等，进行数据预处理、特征选择、模型构建和结果评估等工作。 其次，数据挖掘课程设计的内容涵盖了数据挖掘的基本概念、主要任务和常见 算法。在课程设计中，学生将学习数据挖掘的基本概念，如数据集、属性、样本等，了解数据挖掘的主要任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等，并学习常见的数据挖掘算法，如决策树、神经网络、支持向量机等。通过理论学习和实践操作，学生将逐渐掌握数据挖掘的核心内容，并能够应用于实际问题的解决中。 最后，数据挖掘课程设计的实践环节是学生运用所学知识和技术解决实际问题 的重要环节。在实践环节中，学生将面对真实的数据集和问题，并需要从中提取有用的信息。例如，学生可以选择一个感兴趣的领域，如电商、医疗等，收集相关的
数据仓库与数据挖掘原理及应用第二版课程设计
数据仓库与数据挖掘原理及应用第二版课程设计 1. 项目背景 随着互联网的高速发展，数据的规模也在不断增加。对于海量的数据进行有效 分析和应用已经成为了当今互联网领域中的一项重要任务。数据仓库和数据挖掘技术是实现这一目标的核心技术之一。本次课程设计旨在通过构建一个数据仓库，学习数据挖掘的相关原理和应用。 2. 项目目标 本次课程设计的目标是： •了解数据仓库和数据挖掘的概念和基本原理。 •掌握数据仓库和数据挖掘工具的使用方法，包括ETL工具、OLAP工具、挖掘算法等。 •深入了解数据挖掘的典型应用场景，包括用户行为分析、社交网络分析、推荐系统、预测分析等。 •完成一个基于数据仓库和数据挖掘技术的实际应用案例设计，并能够运用挖掘模型进行数据分析和应用。 3. 课程设计内容与计划 课程设计包括以下内容： 3.1 数据仓库建设 在数据仓库建设中，应该了解数据仓库的构建流程，掌握ETL工具的使用方法，并针对所选的应用场景进行数据建模。 预计时间：2周
3.2 数据仓库分析与应用 在数据仓库分析与应用阶段，应使用OLAP工具进行数据分析，并进行相关的 数据挖掘模型构建和分析测试。 预计时间：2周 3.3 应用案例设计 在应用案例设计阶段，应根据所选的应用场景设计一个完整的应用案例，并运 用已学习的数据挖掘技术进行数据分析和应用。 预计时间：4周 4. 考核方式 本次课程设计将会采用以下考核方式： •课程设计报告：60% •课程设计答辩：40% 5. 参考文献 •王珊，萨师煊，曹小青. 数据挖掘导论[M]. 北京：电子工业出版社，2018. •吴恩达. 机器学习[M]. 北京：机械工业出版社，2016. •Kimball R, Ross M. The Data Warehouse Toolkit[M]. John Wiley & Sons, 2013. 6. 总结 通过本次课程设计，学生们将会掌握数据仓库和数据挖掘的基本原理和工具使 用方法，并能够在实际应用场景中进行数据建模、数据分析和数据挖掘模型构建等
fcm算法在数据挖掘中的应用课设
fcm算法在数据挖掘中的应用课设 FCM算法在数据挖掘中的应用 数据挖掘是指通过自动或半自动的方式发现大量数据中的有用信息的过程。在这个过程中，信息是被发现的，而不是明确的指定。 FCM(Fuzzy C-Means)算法就是在数据挖掘中常用的一种模糊聚类算法，可以有效地处理模糊性数据。 FCM算法是一种无监督的分类算法，其基本思想是将样本映射到聚类空间中，并通过最小化目标函数的方式来优化聚类中心和分类标签。相比于传统的K-means聚类算法，FCM算法克服了样本只能属于一个类别的缺点，因为FCM每个样本都有一定的隶属度，可以属于多个类别中的一种或几种。 在实际应用中，FCM算法可以用于图像分割、模式识别、预测分析、医学诊断等领域。以下是一些FCM应用案例： 1. 图像分割：将一张图像分成若干个子区域以方便后续处理。在基于FCM的图像分割中，图像的每个像素都被表示为聚类空间中的一个向量，聚类中心代表了不同颜色或纹理的特征。对于每个像素，根据其与聚类中心的距离计算隶属度，最终得到每个像素的分类。
2. 模式识别：通过计算不同样本之间的相似度来分类。在FCM算法中，每个样本都有一定的隶属度，可作为一种相似度的度量。基于此，可 以将每个样本表示为聚类中心的线性组合，并使用分类器来处理不同 类别的样本。 3. 预测分析：通过处理历史数据来预测未来趋势。在基于FCM的预测中，可以通过将历史数据进行分类，并使用该分类来预测未来数据。 通过预测分析，可以帮助企业在产品销售、股票投资等方面做出更加 准确的决策。 4. 医学诊断：识别疾病和病变区域。在基于FCM的医学图像分析中，图像的每个像素都被表示为聚类空间中的一个向量，聚类中心代表了 不同病变的特征。对每个图像像素，根据其与聚类中心的距离计算隶 属度，最终得出病变组织区域。 总的来说，FCM算法在数据挖掘中具有广泛的应用前景，可以帮助人们更加有效地处理模糊性数据，发现有用的信息。随着算法的不断优 化和技术的不断进步，FCM算法在数据挖掘和其他领域的应用将得到进一步的推广和拓展。
数据挖掘方法与应用课程设计
数据挖掘方法与应用课程设计 一、课程设计概述 本次数据挖掘方法与应用课程设计是针对本学期的课程内容进行实 践性的设计，旨在让学生通过实际操作熟悉数据挖掘的基本流程，了 解数据挖掘的常用方法及其应用场景，掌握Python编程语言在数据挖 掘中的应用，提高数据分析与挖掘的能力。 二、课程设计主要任务 1. 任务描述 该任务将要求学生从某个领域的数据集中，利用数据挖掘的方法探 索数据，构建预测模型，解决实际问题。学生可以自己选择感兴趣的 数据集，也可以从指定的数据集中选择。 2. 任务要求 •数据集挖掘与初步分析：了解数据集中包含的数据类型、数据规模、数据缺失情况等，对数据集进行初步统计描述和可视 化探索。 •特征选择与特征工程：通过对数据集进行探索，挖掘关键特征，进行特征工程，对原始特征进行变换和构造，提高模型的 精度和泛化能力。 •模型选择和训练：根据任务的具体要求，选择相应的模型，并进行模型训练和调优。调优包括参数调整、交叉验证等。
•模型评估与验证：将训练好的模型用于测试集，进行模型评估，并对模型进行可视化。 •实验报告和展示：为了使任务更加直观、具体，学生需要提交实验报告，并进行展示。报告要求包括模型的设计过程、实验结果与分析、问题与经验等。 三、课程设计考核方式 1. 任务报告 任务报告需包括以下内容：数据集详细说明、数据清洗、数据可视化分析、特征选择和特征工程、模型选择和训练、模型评估和可视化分析，附加上学生的实验感想和总结。报告希望将解决问题的过程展现出来，说明解决问题所用的方法和算法，关注算法本身以及算法的调参等细节。 2. 任务展示 任务展示应该依据报告形成一个简洁而有力的演示文稿，将任务分为模块展示，图文结合，内容分明，表述清晰。 3. 任务总结 任务总结将是学生对整个课程的归纳总结，对数据挖掘方法与应用课程的掌握程度进行深层次的内容分析、并写出自己的落脚点、取得的进展以及遇到的问题和解决的途径，并提出反复思考的问题。
《数据挖掘实践》课程教学大纲
《数据挖掘实践》教学大纲 （一）课程地位 《数据挖掘实践》是学生在学习完《《数据挖掘》课程后，利用完成一个完成项目的方式巩固学到的数据挖掘方法， 掌握实践数据挖掘项目开发的基本方法和流程，为进一步提高实践能力打下坚实的基础。 （二）课程目标 1.掌握数据挖掘项目的基本流程和方法； 2.提高学生的动手实践能力。 二、课程目标与相关毕业要求的对应关系 三、设计选题及任务要求
五、课程考核与成绩评定 （一）推荐教材： 1.Hadoop大数据开发案例教程与项目实战，时允田，林雪纲编，人民邮电出版社，2017.5 2.Hadoop与大数据挖掘，张良均等编，机械工业出版社，2017.5 3.大数据挖掘:系统方法与实例分析，周英，卓金武编，机械工业出版社，2016.5 （二）主要参考书： 1.HBase实战，Nick Dimiduk,Amandeep Khurana著, 谢磊译，人民邮电出版社，2013.9 2.Hive编程指南，Edward Capriolo等著，曹坤译，人民邮电出版社，201 3.12 《Hadoop大数据分析实践》教学大纲 （一）课程地位 《Hadoop大数据分析实践》是学生经过《《Hadoop大数据分析基础》课程学习后，进一步加强在大数据计算平台Spark和流式计算平台Storm进行大数据分析算法的设计、分析和实现能力。 （二）课程目标 1.利用大数据计算平台，通过编程实现给定的大数据分析任务；
2.提高学生的程序设计能力。 二、课程目标与相关毕业要求的对应关系 三、设计选题及任务要求 四、课程设计的主要进程与时间安排 五、课程考核与成绩评定 （一）推荐教材： 1.大数据分析原理与实践，王宏志著，机械工业出版社，2017.7，第1版。 2.实时大数据分析:基于Storm、Spark技术的实时应用，Sumit Gupta，Shilpi Saxena著,
数据挖掘课程设计
数据挖掘报告 一. 项目名称 (5) 二. 项目介绍 (5) 三. 项目工具 (5) 1・ Microsoft Office Word (5) 2・ Microsoft Office Excel (6) 3・ Anaeonda: (6) 四. 数据文件预处理 (6) 1•数据预处理方法: (6) (1)数据清理 (6) (2)数据集成 (7) (3)数据变换 (7) (4)数据归约 (7) 2 •异常值的分析 (9)
(1)简单的统计量分析： (9) (2)箱型图分析 (9) 五. 数据分析 (10) 1•绘制饼状图 (11) 六. 挖掘建模 (12) 1.算法实现过程： (12) 2.具体实现代码及过程 (13) 七. 数据挖掘过程 (14)
学生成绩是反映学校教学水平的第一手资料，这些数据可以为学校改进教育教学提供重要依据。然而，现阶段的学生成绩分析,多数还停留在较为原始的数据库管理和查询阶段，没有对学生的成绩进行横向和纵向的对比研究，也缺乏对各学科成绩之间内在联系的挖掘。为此，学校将数据挖掘技术与学校学生成绩分析管理系统相结合,通过分析和处理系统中大量的学生成绩数据，寻找潜在的规律及模式,促使学校更好地开展教学工作，提高教学质量。 Abstract
Student achievement is the first-hand information reflecting the teachi ng level of a school. These data can provide an important basis for schools to improve educati on and teachi ng. However, at this stage, most of the students'performanee analysis still stays in the relatively primitive stage of database man ageme nt and query. There is no horiz on tai and vertical comparative study of students' performanee, nor is there any excavati on of the in ter nal links betwee n the performa nee of various discipli nes. Therefore, the school combi nes the data mining tech no logy with the school student achievement analysis management system. By analyzing and processing a large number of student achievement data, the school seeks for pote ntial rules and patter ns, and promotes the school to better carry out teachi ng work and improve the quality of teachi ng.
数据仓库与数据挖掘课程设计
通信与信息工程学院 数据仓库与数据挖掘分析课程设计 班级：XXXX 姓名：XXX 学号：XXXXXX 指导教师：XXXXX 设计时间：XXXXX 成绩： 评 通信与信息工程学院 二〇一X年
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目录 1．绪论 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2提出问题 (1) 2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1) 2.1数据仓库介绍 (1) 2.2数据集市介绍 (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 (4) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5) 3.2 数据仓库的建立 (5) 3.2.1数据仓库数据集成 (5) 3.2.2建立维表 (8) 4.OLAP操作 (10) 5.数据预处理 (12) 5.1描述性数据汇总 (12) 5.2数据清理与变换 (13) 6.数据挖掘操作 (13) 6.1关联规则挖掘 (13) 6.2 分类和预测 (17) 6.3决策树的建立 (18) 6.4聚类分析 (22) 7.总结 (25) 8.任务分配 (26)
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 数据仓库介绍: 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。 数据集介绍: 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 3.1 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。