北京邮电大学 数据挖掘与数据仓库 实验一 文本分类实验要求
实验一文本数据的分类与分析
【实验目的】
1.掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；
2.掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模；
3.掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器；
4.利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别；
5.掌握评价分类器性能的评估方法。
【实验类型】
数据挖掘算法的设计与编程实现。
【实验要求】
1.文本类别数：>=10类；
2.训练集文档数：>=500000篇；每类平均50000篇。
3.测试集文档数：>=500000篇；每类平均50000篇。
4.分组完成实验，组员数量<=3，个人实现可以获得实验加分。
【实验内容】
利用分类算法实现对文本的数据挖掘，主要包括：
1.语料库的构建，主要包括利用爬虫收集Web文档等；
2.语料库的数据预处理，包括文档建模，如去噪，分词，建立数据字典，
使用词袋模型或主题模型表达文档等；
注：使用主题模型，如LDA可以获得实验加分；
3.选择分类算法（朴素贝叶斯（必做）、SVM/其他等），训练文本分类器，
理解所选的分类算法的建模原理、实现过程和相关参数的含义；
4.对测试集的文本进行分类
5.对测试集的分类结果利用正确率和召回率进行分析评价：计算每类正确
率、召回率，计算总体正确率和召回率，以及F-score。
【实验验收】
1.编写实验报告，实验报告内容必须包括对每个阶段的过程描述，以及实
验结果的截图展示。
2.以现场方式验收实验代码。
3.实验完成时间11月24日.
北邮数据库实验四数据库模式的设计
北邮数据库实验四数据 库模式的设计 Revised by Chen Zhen in 2021
北京邮电大学 实验报告 课程名称数据库 实验名称数据库模式的设计班级 姓名 学号 指导老师 成绩_________ 实验
.1.实验目的 1．了解E-R图的基本概念和根据数据需求描述抽象出E-R图并将其转换为数据库逻辑模式进而实现数据库中的表和视图。 2．通过进行数据库表的建立操作，熟悉并掌握Power designer数据库表的建立方法，理解关系数据库表的结构，巩固SQL标准中关于数据库表的建立语句。 3．通过对Power designer中建立、维护视图的实验，熟悉Power designe中对视图的操作方法和途径，理解和掌握视图的概念。 .2.实验内容 1 针对以下需求信息，尽可能全面地给出各个实体的属性和实体之间的系。 在线考试系统需求信息如下： 在线考试系统是关于一门课程的授课教师安排自己的学生在线参加各种考试的应 用，如果阶段性考试，期中考试和期末考试等。在线考试系统要求有用户的登录和登出。在线考试系统主要包括用户管理、试题管理、试卷管理和考试管理功能。需要实现教师输入试题，从试题生成试卷；学生参加考试获取试卷，提交答案和给出考试成绩等主要逻辑功能。 系统的用户包括教师、学生角色，一个用户有且只有一种角色。 鉴于在线考试的客观条件限制，试题完全采用单项选择形式。试题有所属知识点、内容、分值、备选答案和唯一正确答案等属性组成。课程的知识点是确定的，可以扩展，一道试题只能考察一个知识点。
教师录入各种试题构成题库，并根据考察的知识点不同生成试卷，相同知识点的试题只能在一张试卷中出现一次，试卷由试卷标题和一定数量（即知识点的数量）的试题组成。试卷生成后，教师指定某次考试使用的试卷，学生参加考试使用统一的试卷，考试信息还包含考试标题、任教老师、考试时间。 学生登录后，可以参加考试并在提交答案后立刻得到自己的考试成绩，也可以查看自己的考试历史记录。教师登录后可以查看学生的成绩。 ?2将E-R图输入Power Designer形成概念模型 ? 3 使用Power Designe将输入的E-R图转换成数据库物理模型 ? 4 使用Power Designe将输入的数据库物理模型转化为生成数据库中的表和视图的脚 本 ? 5 执行SQl脚本，生成表和视图 ? 6 成功后，查看生成的表和视图的情况 .3.实验环境 普通PC、Windows系列操作系统、IBM DB2 数据库管理系统 .4.实验步骤、结果与分析 1)五个实体： 用户： 用户ID( UserID )、用户名(UserName)、角色(Role)、密码(Password). 试题库(ItemBank): 题目代码(ItemID)、题目内容(Icontent)、分数(Iscore)、选项(Ioption)、正确答案(Ianswer)、知识点代码(PointID)(froeign). 知识点(KonwledgePoint): 知识点代码(PointID)、知识点内容(Pcontent)、知识点学科(Psubject). 试卷(Paper):
数据挖掘作业
《数据挖掘》作业 第一章引言 一、填空题 （1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：、、、、、和 （2）数据挖掘的性能问题主要包括：、和 （3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：、和 （4）在万维网(WWW)上应用的数据挖掘技术常被称为： （5）孤立点是指： 二、单选题 （1）数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于： A、所涉及的算法的复杂性； B、所涉及的数据量； C、计算结果的表现形式； D、是否使用了人工智能技术 （2）孤立点挖掘适用于下列哪种场合？ A、目标市场分析 B、购物篮分析 C、模式识别 D、信用卡欺诈检测（3）下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析 A. 关联分析 B.分类和预测 C.聚类分析 D. 演变分析 （4）下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能 A、选择任务相关的数据 B、选择要挖掘的知识类型 C、模式的兴趣度度量 D、模式的可视化表示 （5）下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析 A、关联分析 B、分类和预测 C、聚类分析 D、演变分析 （6）根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C. 演变分析 D. 概念描述（7）帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C.聚类分析 D. 孤立点分析 E. 演变分析（8）假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C. 孤立点分析 D. 演变分析 E. 概念描述 三、简答题 （1）什么是数据挖掘？ （2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？ （3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。 （4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。（或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘）（5）什么是模式兴趣度的客观度量和主观度量？ （6）在哪些情况下，我们认为所挖掘出来的模式是有趣的？ （7）根据挖掘的知识类型，我们可以将数据挖掘系统分为哪些类别？
数据仓库与数据挖掘课后习题答案
数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。 二：简答题 1）什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？ 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支
持管理决策。 主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2）简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3）什么是业务元数据？ 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构
北邮大三数据库实验六数据查询分析实验
实验六数据查询分析实验 实验目的 通过对不同情况下查询语句的执行分析，巩固和加深对查询和查询优化相关理论知识的理解，提高优化数据库系统的实践能力，熟悉了解Sybase中查询分析器的使用，并进一步提高编写复杂查询的SQL 程序的能力。 实验内容 1.索引对查询的影响 （1）对结果集只有一个元组的查询分三种情况进行执行（必如查询一个具体学生的信息）：不建立索引，（学号上）建立非聚集索引，（学号上）建立聚集索引。 建立聚集索引： create clustered index student on student(student_id) go 建立非聚集索引： create nonclustered index student_index on student(student_id) go 用查询分析器的执行步骤和结果对执行进行分析比较。 select*from student where student_id='30201' 不建立索引 建立聚集索引
建立非聚集索引 （2）对结果集中有多个元组的查询（例如查看某门成绩的成绩表）分类似（1）的三种情况进行执行比较。 select*from student where student_id>'30401' 不建立索引：
建立聚集索引： 建立非聚集索引： （3）对查询条件为一个连续的范围的查询（例如查看学号在某个范围内的学生的选课情况）分类似（1）的三种情况进行执行比较，注意系统处理的选择。 select*from student where student_id between'31201'and'31415' 不建立索引：
数据挖掘作业
1、给出K D D的定义和处理过程。 KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的“模式”可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识：“高级的处理过程”是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。 2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。 ?数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨别；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理?
大数据仓库与大数据挖掘技术复习资料
数据仓库与数据挖掘技术复习资料 一、单项选择题 1.数据挖掘技术包括三个主要的部分（ C ） A．数据、模型、技术 B．算法、技术、领域知识 C．数据、建模能力、算法与技术 D．建模能力、算法与技术、领域知识 2.关于基本数据的元数据是指: ( D ) A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息； B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息； C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息； D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。 3.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: ( A) A．OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高 B．OLAP的最终数据来源与OLTP不一样 C．OLTP面对的是决策人员和高层管理人员 D．OLTP以应用为核心，是应用驱动的 4．将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( C ) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘5．下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( D ) A.变量代换 B.离散化 C. 聚集 D. 估计遗漏值 6.在ID3 算法中信息增益是指（ D ） A.信息的溢出程度 B.信息的增加效益 C.熵增加的程度最大 D.熵减少的程度最大 7.以下哪个算法是基于规则的分类器 ( A ) A. C4.5 B. KNN C. Bayes D. ANN 8.以下哪项关于决策树的说法是错误的（ C ） A．冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B．子树可能在决策树中重复多次 C．决策树算法对于噪声的干扰非常敏感 D．寻找最佳决策树是NP完全问题 9.假设收入属性的最小与最大分别是10000和90000，现在想把当前值30000映射到区间[0,1],若采用最大－最小数据规范方法，计算结果是（ A ）
北邮数据库实验报告
数据库原理与应用 实验报告 实验指导教师：袁宝库 课程主讲教师: 袁宝库 报告提交日期: 2012 年10 月18 日 北京邮电大学
目录 实验任务 (3) 实验任务一 (4) 实验任务二 (5) 实验任务三 (7) 实验任务四 (8) 实验任务五 (9) 实验任务六 (12) 实验任务七 (20) 思考题 (22) 实验总结 (24)
实验任务 1、安装SQL Server 2008 2、使用SQL Server 配置管理器 3、使用SQL Server Management Studio 4、分别使用对象资源管理器和T-SQL创建一个实验数据库 5、使用对象资源管理器修改数据库的相关参数并将一个实验数据库删除 6、分别使用对象资源管理器和T-SQL创建、删除和修改表 7、分别使用对象资源管理器和T-SQL向表中插入、修改和删除数据 思考题： 1、配置SQL Server 2008 以允许远程连接 使用SQL Server 外围应用配置器配置SQL Server 2008 允许远程连接。 经过前几步的实验，现在已经可以通过远程客户端访问SQL Server 2008数据库服务器了，这里要求2个人一组，互相用自己的客户端（SQL Server Management Studio）连接并访问对方的数据库系统。
实验任务一：安装SQL Server 2008 1、实验设计 使用SQL Server 2008安装光盘将SQL Server 2008开发版安装到本地计算机，使本地计算机成为服务器和客户端工具； 选择Windows 7为操作系统，安装开发版SQL Server 2008； 安装数据库服务、客户端组件、文档、示例和示例数据库； 命名实例为shijing； 使用混合模式进行身份验证； 2、实验过程 使用SQL Server 2008安装介质将SQL Server 2008安装到本地计算机，使本地计算机成为服务器和客户端工具
数据库实验四
西南石油大学实验报告 注意：在粘贴截图时请保留窗口完整标题，但只需保留关键界面，多余的空白界面请删除。 一、实验课时：2 二、实验目的 (1) 掌握使用T-SQL语句创建登录帐户的方法。 (2) 掌握使用T-SQL语句创建数据库用户的方法。 (3) 掌握使用T-SQL语句创建数据库角色的方法。 (4) 掌握使用T-SQL语句管理数据库用户权限方法。 三、实验要求 (1) 使用SQL Server 2008查询分析器。 (2) 严格依照操作步骤进行。 四、实验环境 (1) PC机。 (2) SQL Server 2008。 五、实验内容及步骤 注意事项： （1）首先在C盘根目录创建文件夹Bluesky，执行脚本文件“PracticePre-第11章安全管理.sql”，创建数据库BlueSkyDB和表； （2）如何建立“数据库引擎查询”；
（3）使用“select user_name()”可查询当前登录账号在当前数据库中的用户名。 步骤1 使用Transact-SQL创建三个SQL Server登录账户TUser1、TUser2、TUser3，初始密码均为“123456”。 --SA CREATE LOGIN TUser1 WITH PASSWORD='123456' CREATE LOGIN TUser2 WITH PASSWORD='123456' CREATE LOGIN TUser3 WITH PASSWORD='123456' 步骤2 使用TUser1建立一个新的数据库引擎查询，在“可用数据库”下拉列表框中是否能看到并选中BlueSkyDB数据库？为什么？
数据挖掘作业
一:用R语言编程实现P56页19题 以19(2)为例编写R语言程序，其他小题程序类似1.余弦相似度 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > xy=sum(x*y) > x1=sqrt(sum(x^2)) > y1=sqrt(sum(y^2)) > c=xy/(x1*y1) > c [1] 0 2.相关性 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > xbar=mean(x) > ybar=mean(y) > len=length(x) > sx=sqrt((1/(len-1))*sum((x-xbar)^2)) > sy=sqrt((1/(len-1))*sum((y-ybar)^2)) > sxy=(1/(len-1))*sum((x-xbar)*(y-ybar)) > corrxy=sxy/(sx*sy) > corrxy
3.欧几里得距离 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > dxy=sqrt(sum((x-y)^2)) > dxy [1] 2 4.Jaccard系数 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > f00=f01=f10=f11=0 > len=length(x) > j=1 > while(j 武汉大学计算机学院 20XX级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题 要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1. 下面列出的条目中，（）不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 C.数据仓库的数据是相对稳定的 D.数据仓库的数据是反映历史变化的 2. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照 C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容C D.数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中（）是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握，所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计，只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时，应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时，需要设计实体关系图，给出数据表的划分，并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中（）是错误的。A A.一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n） B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中，下列（）模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是（）。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集 数据库实验报告（四） 姓名：学号：班级: 1.简单查询： (1) 查询“数据库开发技术”课程的学分； SQL语句： select credit from course where course_name='SQL Server数据库开发技术'; 或者模糊查询： select credit from course where course_name like'%数据库开发技术'; 执行结果： (2) 查询选修了课程编号为“dep04_s004”的学生的学号和成绩，并将成绩按降序输出； SQL语句： select student_id,grade from student_course where course_id='dep04_s003' order by grade desc; 执行结果： (3) 查询学号为“g9940205”的学生选修的课程编号和成绩； SQL语句： select course_id,grade from student_course where student_id='g9940205'; 执行结果： (4) 查询选修了课程编号为“dep04_s001”且成绩高于85分的学生的学号和成绩。 SQL语句： select student_id,grade from student_course where course_id='dep04_s001'and grade>'85'; 执行结果： 2.在多表连接的查询实验中，用Transact SQL语句完成以下查询操作： (1)查询选修了课程编号为“dep04_s002”且成绩高于85分的学生的学号、姓名和成绩； SQL语句： select student.student_id,student_name,grade from student,student_course where student.student_id=student_course.student_id and student_course.course_id='dep04_s002' and student_course.grade>'85'; 执行结果： (2)查询所有学生的学号、姓名、选修的课程名称和成绩； SQL语句： select student.student_id,student_name,course_name,grade from student,course,student_course where student.student_id=student_course.student_id and student_course.course_id=course.course_id; 执行结果： 第5章关联分析 5.1 列举关联规则在不同领域中应用的实例。 5.2 给出如下几种类型的关联规则的例子，并说明它们是否是有价值的。 (a)高支持度和高置信度的规则； (b)高支持度和低置信度的规则； (c)低支持度和低置信度的规则； (d)低支持度和高置信度的规则。 5.3 数据集如表5-14所示： (a) 把每一个事务作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。 (b) 利用(a)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。置信度是一个对称的度量吗？ (c) 把每一个用户购买的所有商品作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。 (d) 利用(b)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。置信度是一个对称的度量吗？ 5.4 关联规则是否满足传递性和对称性的性质？举例说明。 5.5 Apriori 算法使用先验性质剪枝，试讨论如下类似的性质 (a) 证明频繁项集的所有非空子集也是频繁的 (b) 证明项集s 的任何非空子集s ’的支持度不小于s 的支持度 (c) 给定频繁项集l 和它的子集s ，证明规则“s’→(l – s’)”的置信度不高于s →(l – s)的置信度，其中s’是s 的子集 (d) Apriori 算法的一个变形是采用划分方法将数据集D 中的事务分为n 个不相交的子数据集。证明D 中的任何一个频繁项集至少在D 的某一个子数据集中是频繁的。 5.6 考虑如下的频繁3-项集：{1, 2, 3}，{1, 2, 4}，{1, 2, 5}， {1, 3, 4}，{1, 3, 5}，{2, 3, 4}，{2, 3, 5}，{3, 4, 5}。 (a)根据Apriori 算法的候选项集生成方法，写出利用频繁3-项集生成的所有候选4-项集。 (b)写出经过剪枝后的所有候选4-项集 5.7 一个数据库有5个事务，如表5-15所示。设min_sup=60%，min_conf = 80%。 数据仓库与数据挖掘习题 1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a) 它是又一个骗局吗？ (b) 它是一种从数据库，统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗？ (c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘 (d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。 1.2 给出一个例子，其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的。这种商务需要什么数据挖掘功能？他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 1.3 假定你是Big-University的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名，地址和状态（例如，本科生或研究生），所修课程，以及他们累积的GPA（学分平均）。描述你要选取的结构。该结构的每个成分的作用是什么？ 1.4 数据仓库和数据库有何不同？它们有那些相似之处？ 1．5简述以下高级数据库系统和应用：面向对象数据库，空间数据库，文本数据库，多媒体数据库和WWW。 1．6 定义以下数据挖掘功能：特征化，区分，关联，分类，预测，聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活中的数据库，给出每种数据挖掘的例子。 1．7 区分和分类的差别是什么？特征化和聚类的差别是什么？分类和预测呢？对于每一对任务，它们有何相似之处？ 1．8 根据你的观察，描述一种可能的知识类型，它需要由数据挖掘方法发现，但未在本章中列出。它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗？ 1. 9 描述关于数据挖掘方法和用户交互问题的三个数据挖掘的挑战。 1. 10 描述关于性能问题的两个数据挖掘的挑战。 2.1 试述对于多个异种信息源的集成，为什么许多公司宁愿使用更新驱动的方法（构造使用数据仓库），而不愿使用查询驱动的方法（使用包装程序和集成程序）。描述一些情况，其中查询驱动方法比更新驱动方法更受欢迎。 2.2 简略比较以下概念，可以用例子解释你的观点 （a）雪花模式、事实星座、星型网查询模型 （b）数据清理、数据变换、刷新 （c）发现驱动数据立方体、多特征方、虚拟仓库 2.3 假定数据仓库包含三个维time，doctor和patient，两个度量count 和charge，其中charge 是医生对一位病人的一次诊治的收费。 （a）列举三种流行的数据仓库建模模式。 （b）使用（a）列举的模式之一，画出上面数据仓库的模式图。 （c）由基本方体[day，doctor，patient]开始，为列出2000年每位医生的收费总数，应当执行哪些OLAP操作？ （d）为得到同样的结果，写一个SQL查询。假定数据存放在关系数据库中，其模式如下：fee（day，month，year，doctor，hospital，patient，count，charge） 2.4 假定Big_University的数据仓库包含如下4个维student, course, semester和instructor，2个度量count和avg_grade。在最低的概念层（例如对于给定的学生、课程、学期和教师的组合），度量avg_grade存放学生的实际成绩。在较高的概念层，avg_grade存放给定组合的 实验三完整性及视图、索引 视图是基于某个查询结果的一个虚拟表，只是用来查看数据的窗口而已。索引能够提供一种以一列或多列的值为基础迅速查找数据表(或视图)中行的能力，用来快速访问数据表(或视图)中的数据。触发器是一种特殊的存储过程，它在特定语言事件发生时自动执行，通常用于实现强制业务规则和数据完整性。 【实验目的】 掌握MySQL视图、索引的使用，理解什么是数据库的完整性。 【实验要求】 1、每完成一个任务，截取全屏幕快照1~3作为中间步骤和结果的贴图，粘贴在最后的实验报告中。 2、除了使用我们提供的数据外还要自己向表中添加些新数据，以保证每个查询结果不为空集，或计数结果不为0。 3、思考题可以选做，作为优秀加分的依据。 【实验任务】 1、创建一个视图，该视图为每门课程的平均成绩，视图包括的列有课程号 及平均成绩，并用利用该视图查询所有课程的平均成绩，要求给出课程号、课程名及平均成绩。 2、创建一个视图，该视图为每门课程的平均成绩，视图包括的列有课程号、 课程名及平均成绩，并用利用该视图查询所有课程的平均成绩，要求给出课程号、课程名及平均成绩。 3、为院系代码表(dept_code)创建基于“院系代码”列的索引。 4、为教室信息表(classroom_info)创建基于room_id列的惟一索引并插入一 条room_id列与表中已有的值重复的数据，观察系统的反馈。 5、重新修改表stud_info、lesson_info及stud_grade，修改的容为： ①为三表增加主码约束，stud_info的主码为stud_id，lesson_info的主码为 course_id，stud_grade的主码为stud_id、course_id。 北京邮电大学 2015-2016学年第1学期实验报告 课程名称：数据仓库与数据挖掘 实验名称：文本的分类 实验完成人： 姓名：学号： 日期： 2015 年 12 月 实验一：文本的分类 1.实验目的 1. 了解一些数据挖掘的常用算法，掌握部分算法； 2. 掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 3. 利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 4. 掌握评价分类器性能的评估方法。 2.实验分工 数据准备、预处理、LDA主题模型特征提取实现、SVM算法都由范树全独立完成。 3.实验环境 ●操作系统：win7 64bit 、Ubuntu-14.04-trusty ●开发环境：java IDE eclipse 、Python IDLE 4.主要设计思想 4.1实验工具介绍 1.Scrapy 0.25 所谓网络爬虫，就是一个抓取特定网站网页的HTML数据的程序。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。一般的方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。 Scrapy是一个基于Twisted，纯Python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy 使用Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 2.JGibbLDA-v.1.0 jGibbLDA是java版本的LDA实现，它使用Gibbs采样来进行快速参数估计和推断。LDA 是一种由基于概率模型的聚类算法。该算法能够对训练数据中的关键项集之于类簇的概率参数拟合模型，进而利用该参数模型实施聚类和分类等操作。 3.ICTCLAS50 中科院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了基于多层隐码模型的汉语词法分析系统ICTCLAS，该系统有中文分词，词性标注，未登录次识别等功能。 4.libSVM-3.20 libSVM是台湾大学林智仁教授等开发设计的一个简单、易用和快速有效的SVM模式识 数据仓库与数据挖掘学习心得 通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习，掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念，了解了数据仓库与数据库的区别。下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。 《浅谈数据仓库与数据挖掘》这篇论文主要是介绍数据仓库与数据挖掘的的一些基本概念。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析的领域，他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据，经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。数据仓库内的数据时间一般为5年至10年，主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大。 数据仓库的特点如下： 1、数据仓库是面向主题的； 2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库； 3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询； 4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求，它在商业领域取得了巨大的成功。 作为一个系统，数据仓库至少包括3个基本的功能部分：数据获取：数据存储和管理；信息访问。 数据挖掘的定义：数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、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、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。 数据开采技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系，从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识；分类和预测；关联分析；聚类。 《数据仓库与数据挖掘技术在金融信息化中的应用》论文主要通过介绍数据额仓库与数据挖掘的起源、定义以及特征的等方面的介绍引出其在金融信息化中的应用。在金融信息化的应用方面，金融机构利用信息技术从过去积累的、海量的、以不同形式存储的数据资料里提取隐藏着的许多重要信息，并对它们进行高层次的分析，发现和挖掘出这些数据间的整体特征描述及发展趋势预测，找出对决策有价值的信息，以防范银行的经营风险、实现银行科技管理及银行科学决策。 现在银行信息化正在以业务为中心向客户为中心转变6银行信息化不仅是数据的集中整合，而且要在数据集中和整合的基础上向以客为中心的方向转变。银行信息化要适应竞争环境客户需求的变化，创造性地用信息技术对传统过程进行集成和优化，实现信息共享、资源整合综合利用，把银行的各项作用统一起来，优势互补统一调配各种资源，为银行的客户开发、服务、综理财、管理、风险防范创立坚实的基础，从而适应日益发展的数据技术需要，全面提高银行竞争力，为金融创新和提高市场反映能力 题目：数据库实验三：嵌入式SQL 完成日期：2014.5.22 操作环境：Microsoft Visual C++ 6.0 SQL server 2008 R2 1 实验目的 1、熟悉在Visual Studio C++环境中通过ODBC实现数据库互连； 2、熟悉通过嵌入式SQL对数据库进行操作； 3、掌握数据库应用程序界面开发基本流程。 2 实验内容及要求 1、在Visual Studio C++环境中通过ODBC实现与实验1建立的数据库StuManagement的互联，进行实验要求的各种操作，关系模式和数据的操作均通过应用程序界面完成； 2、根据以下要求认真进行实验，记录所有的实验用例，填写实验报告。 2.1 数据库连接 2.1.1 通过ODBC实现与实验1数据库互连； 2.2 关系模式定义 2.2.1创建1个基本表，并插入2行数据； 2.2.2修改及删除基本表； 2.3 数据操作 2.3.1 数据查询操作； 2.3.2 数据删除操作；( 2.3.3 界面执行SQL语句操作 2.4 界面要求： 2.4.1 查询结果的多行显示(至少支持5行以上查询结果的显示) ；(2分) 2.4.2 界面美观，操作简单。 3 操作环境 Microsoft Visual C++ 6.0 Sql server 2008 R2 4 实验步骤 （1）ODBC与数据库互联 找到控制面板——管理工具 打开数据源（ODBC） 点击【添加】，选择SQL server 填写名称和描述，选择自己机器的服务器 按照默认就可以 点击【完成】，数据源就创建好了 5 实验内容与完成情况 （1）整体外观 本次实验，完成了记录的查询（按主键、按内容），记录的添加与删除，新建表，删除表，添加数据，修改表；执行SQL语句，并将查询结果显示出来。 （2）添加记录 数据挖掘课后习题 数据挖掘作业1——6 第一章绪论 1)数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。 1、关系数据库 2、数据仓库 3、事务数据库 4、高级数据库系统和数据库应用如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是 Web 数据信息。 实际生活的例子： ①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。 ②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。 ③市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。 2)给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么 样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来诀定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索,没有发现关联规则的方法。同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。 第二章数据仓库和OLAP技术 1)简述数据立方体的概念、多维数据模型上的OLAP操作。 ●数据立方体 数据立方体是二维表格的多维扩展，如同几何学中立方体是正方形的三维扩展一样，是一类多维矩阵，让用户从多个角度探索和 分析数据集，通常是一次同时考虑三个维度。数据立方体提供数据 的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据。 ●多维数据模型上的OLAP操作 a)上卷(roll-up):汇总数据 通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维规约 b)下卷(drill-down):上卷的逆操作 由不太详细的数据到更详细的数据，可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现 c)切片和切块(slice and dice) 投影和选择操作 d)转轴(pivot) 立方体的重定位，可视化，或将一个3维立方体转化为一个2维平面序列 2)OLAP多维分析如何辅助决策？举例说明。 OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的，一般在多维数据上切片、切块成简单数据来进行分析，或是上卷、下卷来分析。OLAP要查询 大量的日常商业信息，以及大量的商业活动变化情况，如每周购买量的 变化值，经理通过查询变化值来做决策。 例如经理看到利润小于预计值是，就会去深入到各地区去查看产品利润情况，这样他会发现一些比较异常的数据。经过进一步的分析和追 踪查询可以发现问题并解决 3)举例说明OLAP的多维数据分析的切片操作。 切片就是在某两个维上取一定区间的维成员或全部维成员。 如用三维数组表示为（地区，时间，产品，销售额），如果在地区维度上选定一个维成员，就可以得到在该地区的一个切片（关于时间和产 品的切片）。 北京邮电大学 实验报告 课程名称数据库系统原理 实验内容实验5 数据库完整性与安全性实验 班级2013211***姓名 *** 指导老师成绩_________ 2016年05月20日 实验5 数据库完整性与安全性实验 实验目的： 1.通过对完整性规则的定义实现，熟悉了解SQL SERVER中完整性保证的规则和实现方 法，加深对数据完整性的理解。 2.通过对安全性相关内容的定义，熟悉了解SQL SERVER中安全性的内容和实现方法， 加深对数据库安全性的理解 实验内容 完整性实验与要求： 1.分别定义数据库中各基表的主键、外键，实现实体完整性约束和参照完整性约束； 定义主键： 方法一：使用Enterprise Manager设置主键（以book表为例） ①光标移到book表的位置，右键->设计 ②在你要选的属性列右键->设置主键，完成。 方法二：使用SQL语句。 ①右键数据库，新建查询 设置外键： 方法一：使用Enterprise Manager设置外键（以student表为例） ①单击student表，鼠标移到“键”文件夹，单击右键，选择“新建外键”。 ②选择“表和列规范”进行设置 ③我们想在student表设置class_id属性为外键，按照下图选择，点击确定，保存即可。 方法二：SQL语句 新建查询，输入如图语句。 2.向学生表插入具有相同学号的数据，验证其实体完整性约束； Student表的主键是学号，所以不能插入有相同学号的学生。 3.向学生表中插入一条数据，班级号是学生表的外键，验证参照完整性约束； Class表中没有“2013211302”这个班级，所以无法插入。改变班级号为class表中存在的，则能够进行插入，结果如下： 4.删除教师表中的所有数据，验证参照完整性约束； 第3章分类与回归 3.1简述决策树分类的主要步骤。 3.2给定决策树，选项有：(1)将决策树转换成规则，然后对结果规则剪枝，或(2)对决策树剪枝，然后将剪 枝后的树转换成规则。相对于(2)，(1)的优点是什么？ 3.3计算决策树算法在最坏情况下的时间复杂度是重要的。给定数据集D，具有m个属性和|D|个训练记录， 证明决策树生长的计算时间最多为) ?。 m? D log(D 3.4考虑表3-23所示二元分类问题的数据集。 (1)计算按照属性A和B划分时的信息增益。决策树归纳算法将会选择那个属性？ (2)计算按照属性A和B划分时Gini系数。决策树归纳算法将会选择那个属性？ 3.5证明：将结点划分为更小的后续结点之后，结点熵不会增加。 3.6为什么朴素贝叶斯称为“朴素”？简述朴素贝叶斯分类的主要思想。 3.7考虑表3-24数据集，请完成以下问题： (1)估计条件概率) |- C。 P) A (+ | (2)根据(1)中的条件概率，使用朴素贝叶斯方法预测测试样本(A=0，B=1，C=0)的类标号； (3)使用Laplace估计方法，其中p=1/2，l=4，估计条件概率) P，) C (+ | (- P， A | | (+ P，) P，) A (+ B | (- P。 | C (- P，) | ) B (4)同(2)，使用(3)中的条件概率 (5)比较估计概率的两种方法，哪一种更好，为什么？ 3.8考虑表3-25中的一维数据集。 表3-25 习题3.8数据集 根据1-最近邻、3-最近邻、5-最近邻、9-最近邻，对数据点x=5.0分类，使用多数表决。 3.9 表3-26的数据集包含两个属性X 与Y ，两个类标号“+”和“-”。每个属性取三个不同值策略：0,1或 2。“+”类的概念是Y=1，“-”类的概念是X=0 and X=2。 (1) 建立该数据集的决策树。该决策树能捕捉到“+”和“-”的概念吗？ (2) 决策树的准确率、精度、召回率和F1各是多少？(注意，精度、召回率和F1量均是对“+”类定 义) (3) 使用下面的代价函数建立新的决策树，新决策树能捕捉到“+”的概念么？ ????? ???? +=-=+--=+=== j i j i j i j i C ,,10),(如果实例个数 实例个数如果如果 (提示：只需改变原决策树的结点。) 3.10 什么是提升？陈述它为何能提高决策树归纳的准确性？ 3.11 表3-27给出课程数据库中学生的期中和期末考试成绩。 表3-27 习题3.11数据集 (1) 绘制数据的散点图。X 和Y 看上去具有线性联系吗？数据仓库与数据挖掘试题
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