大数据挖掘在媒体领域的应用教学文案

大数据挖掘在媒体领域的应用教学文案
大数据挖掘在媒体领域的应用教学文案

大数据挖掘在媒体领

域的应用

大数据挖掘在媒体领域的应用

背景

随着社会的进步和信息通信技术的发展,信息产生的数量越来越多,产生速度也越来越快。在这种情况下我们每天都接收着来自四面八方的信息,这些信息带给了我们极大的便利并改变着我们的生活。但是我们享受着海量的信息的同时也陷入了困顿,如今困扰我们的不是信息太少而是太多,多到让你不知如何选择,也无从辨别。那么,究竟如何从海量信息中准确提取出有价值的信息呢?这就涉及到一项核心技术——数据挖掘。

什么是数据挖掘?

数据挖掘(英语:Data mining),又称资料探勘、数据采矿。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、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。简单来说,数据挖掘就是从未经处理过的数据中提取信息的过程,重点是找到相关性和模式分析。

大数据和数据挖掘之间有什么关系?

大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;而数据挖掘则是从大数据海量信息资源中通过数据计算分析获取有效信息的过程。因此,大数据可以看作是进行数据挖掘的一个前提条件。

大数据挖掘具有数据量大,结构复杂,数据更新速度快等特征。由于互联网发展速度加快,全球的数据量正在不断膨胀,这给数据挖掘的实施提出了挑战。

大数据挖掘的价值

我们在说大数据挖掘价值之前,先来看一个经典案例,即尿布和啤酒的故事。说的是在一家超市把尿布和啤酒摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。后来经过分析才发现原来,美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布,而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布放在一起使得两种商品的销量都大大增加。之所以能发现尿布和啤酒的关系,则是因为对超市一年多原始交易数字进行详细分析的结果。

从这个案例中,我们已经可以看出数据挖掘的重要性,通过对数据进行挖掘分析,超市可以制定更加合适的销售策略。

除了超市营销以外,大数据挖掘还能为政府、企业等各级部门提供基于场景、以及关键字的海量信息过滤、提醒以及事件分析。从而使得政府,企业对于互联网的舆情事件保持高度的敏捷性,针对性地提升内容制作精准性。

大数据挖掘在媒体行业的应用

如今随着传统媒体和新媒体的融合进程加快,信息传递的边界正在消融,每个人都成了新的信息发声口。因此,及时获取用户关注信息对于媒体宣传来说显得尤为重要。当前,大数据挖掘已经成为媒体应对行业竞争,打破发展瓶颈的新工具。

目前大数据挖掘在媒体领域主要应用在以下这些场景中。

一、用户运营

通过对用户观看时间、观看内容、观看习惯等数据进行挖掘分析,电视台以及网络媒体能够更加了解用户群体,以及他们关注的内容,然后进行精准的活动广告运营。

二、节目编排

此外,通过大数据挖掘可以更加准确的了解用户需求,以便根据用户需求,调整节目编排,开发新类型节目。

三、信息收集

大数据挖掘可以实现从冗繁的信息中过滤出有价值的内容,进而满足受众对信息的需求。其次在内容生产中利用大数据进行信息汇聚,从而使内容生产具有多样性。

索贝云线索数据挖掘

索贝媒体云基于大数据挖掘提供云线索服务。

云线索在云端基于分布式云计算架构,实现多种数据汇聚与共享,包括网站内容、微博、微信、UGC、PGC、新闻素材远程回传,支持用户订阅,帮助用户迅速找到关注的新闻热点,支持云端加工整理并一键报题到互联网平台和台内生产平台。

总之,通过对大数据进行深度挖掘分析,可以显示出很多事物的潜在关联,挖掘事物相关性,让数据实现可视化。从而便于预测事情变化的走向,做出正确的判断。

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代,同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步,使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点,而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说,数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇,于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用,同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述,从而加深了对数据挖掘技术的理解,以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用,最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】:大数据;数据挖掘;数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data.With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem.Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work.The work involved is the key technology of data mining.In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges. The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology. 【Key words】:Large amounts of data;Data mining;Application of data mining

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告 姓名_学号_ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日

1.实验目的 基于https://www.360docs.net/doc/dc6162187.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据,使用数据挖掘中的分类算法,运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类,对算法结果进行性能比较,画出性能比较图,另外针对不同数量的训练集进行对比实验,并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台,数据使用来自https://www.360docs.net/doc/dc6162187.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29,主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写,该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的,并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台,是一款免费的,非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面,可结合预处理以及后处理方法,将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集,并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类,该表含有Sample code number(样本代码),Clump Thickness(丛厚度),Uniformity of Cell Size (均匀的细胞大小),Uniformity of Cell Shape (均匀的细胞形状),Marginal Adhesion(边际粘连),Single Epithelial Cell Size(单一的上皮细胞大小),Bare Nuclei(裸核),Bland Chromatin(平淡的染色质),Normal Nucleoli(正常的核仁),Mitoses(有丝分裂),Class(分类),其中第二项到第十项取值均为1-10,分类中2代表良性,4代表恶性。通过实验,希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下: 1. Sample code number(numeric),样本代码; 2. Clump Thickness(numeric),丛厚度;

《新媒体文案创作与传播》期末考试4(含答案)

《新媒体文案创作与传播》期末考试试卷4 注意事项: 1.本试卷为闭卷考试。 2.应根据授课内容展开描述,有独到见解可加分。 3.请在两小时时间以内完成。 一.、单选题(每小题2分,共20分) 1. 以下说法不正确的是()。 A. 广义的媒体泛指人们借助用来传递信息与获取信息的工具. 渠道. 载体. 中介物或技术手段; B. 文案是广告的核心; C. 新媒体文案是主要基于新型的媒体而重点输出广告的内容和创意; D. 文案是广告的一种表现形式,而非一种职业的称呼; 2. 新媒体文案的特点不包括以下哪一项?()

A. 发布成本低; B. 传播渠道及形式多元化; C. 互动性强; D. 文案独创性; 3. 以下关于新媒体写作步骤说法不正确的是()。 A. 明确文案写作的目的是因为目的不同,文案写作的思路和方法也不同; B. 列文案创意简报就是要梳理清楚三个问题:对谁说、说什么和在哪说; C. 文案创意的写作输出必须在明确文案写作的目的后完成; D. 文案复盘不属于文案写作步骤,但它很重要,因为及时总结可以提升自己的写作能力,为下一次写文案做好准备; 4. 以下属于目标人群的典型购买动机的是()。 A. 生理需求; B. 精神需求; C. 归属需求; D. 安全需求; 5. 以下关于USP理论说法不正确的是()。 A. 每个广告不仅靠文字或图像,还要对消费者提出一个明确的利益; B. 这个利益点必须符合消费者的消费习惯; C. 这个利益点必须是产品独具的、竞争对手不能活不

曾提出的; D. 这个利益点必须有利于销售,影响到大部分消费者; 6. 以下关于“好奇”说法不正确的是()。 A. 知觉性好奇是由新奇的视觉或听觉上的刺激引起的,通过新的刺激引发个体的探索行为; B. 认知性好奇是由知识上的不确定性引起的,激发个体提出疑问、寻找答案,最终获得知识; C. 人际好奇主要包括信息缺口好奇、兴趣关联好奇、人际网络好奇和社会比较好奇; D. 人际好奇主要是在社会领域中产生的社会性好奇; 7. 以下关于权威表述不正确的是()。 A. 权威的个体及组织一般是一个行业内具有发言权的个体或组织单位; B. 权威标识一般由国家权威相关部门推出行业标准,达到对应标准才能使用对应的权威标识; C. 权威的认证由权威机构进行认证并颁发相关的证书; D. 权威附着就是商品或服务新推出时,可能没有任何强有力的说服证据,所以通过联合龙头企业进行权威鉴定而产生的权威; 8. 以下说法不正确的是() A. 新媒体文案标题的拟定可以从吸引力. 引导力和表

浅谈数据挖掘技术及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域,研究十分广泛。 标签:海量数据;数据挖掘;应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的:数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语,具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义,如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的,不光可以实现检索和统计专门数据库的操作,还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识(即概念、规则和模式)。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面: (1)分类与预测。 分类属于有监督的学习,在构建分类模型之前,在数据源中选取训练集数据并作分类标记,然后运用分类模型对训练集数据进行分类,实在是按照样本属性相近的划入一类,最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中,获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型,然后进行预测或控制。 (2)聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后,将数据分成相似数据对象组,从而获得数据的分布规律,划分的原则是不同组间距离尽可能大,组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同,分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法,则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来,聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 (3)关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析,揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合,

数据挖掘期末大作业任务

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么?大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势,可以从以下几个方面进行阐述: (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据,另外,最后条数据是系统的输 入,不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先,打开SQL SERVER 2005数据库软件,然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签,在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令,并命名数据库的名称为YxqDatabase,单击确定,如下图所示。 然后,在新建的数据库YxqDatabas中,根据题目要求新建表,相应的表属性见下图所示。

新媒体文案创作与传播第六章教案

《新媒体文案创作与传播》教案 本教案的编写说明: 使用对象:进行新媒体营销课程讲授的教师,某种意义上称为教师手册。编写特点: 1、将教案中的教学进程,具体怎么教,教哪些内容?知识点应该怎样讲?怎样与学生互动?怎样设计实操? 2、遵循学习过程的金字塔模型来设计。将传统意义上的教案、讲义融为一体,吸收各自的长处。并与教材相配套的PPT课件配合,使没有该方面课程教学经验的教师能及时顺利地上手,在自己输入的基础上(自己先学会,先掌握),及时进行输出(课堂授课)。 编写思路:按照以下思路制定教学进程,即每一章的具体讲义内容。 每一章的课程导入,由老师抛出一个开篇案例,从冲突、变化的角度描述,最后向学生提问,引起他们解决问题的积极性。 案例和互动的内容,围绕观察、体验和思考展开. 每章结束后,要有沉淀,形成学生自己掌握的经验,包括知识、技能和态度三个层面.

教学活动首页 教学小结: 1、作用于“行动”的文案,我们称之为销售文案,即用来促进直接销售的文案, 2、销售文案的特点:给出立刻购买的理由;制造紧张感、稀缺感 3、“为什么要购买”需要销售文案给出强有力的理由以及适合的销售环境,分别从理性及感性层面与消费者进行沟通。 (1).创造合理的需求缺口 (2).创造合适的销售环境 4、对于图文形式或是商品销售页面的产品介绍以及其他的销售长文案,除了创造合理的需求缺口以及合适的销售环境外,还需考虑到目标人群的认知过程,从最初的吸引注意、有代入感到产生信任并购买,可通过创作框架来实现,

教学进程 课题:新媒体销售文案的写作 一、课程回顾(2分钟): 参考说辞:在上一讲中,我们一起学习了如何打造新媒体爆款文案的相关内容:(可以根据课堂实际情况以提问的形式来帮助学生回忆)新媒体爆款文案标题的设计;新媒体爆款文案的内容架构;新媒体文案关键词布局方法。(可以让大家讨论,判断什么情况下用什么内容架构?) 那从今天的课程开始,我们将聚焦到销售文案的撰写这个方面,进行有针对性的学习和训练。(提问:大家还记得销售文案和品牌文案的区别吗?让学生对所学内容产生兴趣) 二、本次课程的教学知识点及应用价值介绍(3分钟) 参考说辞:在前面学习了爆款新媒体文案的写作技巧之后,今天,我们将从以下几个方面来进行销售文案的学习,我们将掌握到以下知识:销售文案的特点; 了解如何创造合理的需求缺口及销售环境; 懂的运用销售文案创作框架撰写销售文案 学会判断一个文案是不是合格的销售文案。 三、课程导入:(5分钟) 参考说辞:要知道一个文案怎么做才好,我们不妨看看一个糟糕的电器文案

数据挖掘在物流领域的应用

本文来源于网络 综述数据挖掘技术在物流领域中的应用 2007级物流工程一班 200730611470欧阳家文 摘要:本文主要内容是综述数据挖掘技术在物流领域中的应用。文章首先对数据挖掘技术做一个简单的介绍,接着介绍数据挖掘在物流业中的应用过程,最后介绍物流中关于数据挖掘应用的管理问题。 关键词:数据挖掘数据仓库物流领域应用 1,应用背景 物流是现代商品流通系统的重要组成部分,物流业的发展程度,反映了一个国家和地区经济的综合配套能力与社会化服务程度,是其经济发展水平的集中体现。作为继劳动力和自然资源之后的“第三利润源泉”,现代物流产业的发展已经成为拉动我国经济发展的新增长点。与此同时,现代物流系统是一个庞大复杂的系统,特别是全程物流、包括运输、仓储,配送、搬运、包装和再加工等环节,每个环节的信息量非常大,使企业很难对这些数据进行有条理,有选择性的分析。如何将企业中积累的大量的原始客户数据转化成有用的信息为决策者提供决策支持,已经成为数据库研究中一个很有应用价值的新领域,数据挖掘技术由此应运而生。数据挖掘技术能帮助企业在物流信息管理系统中,及时、准确地搜集数据并对其进行分析。对客户的行为及市场趋势进行有效的分析,了解不同客户的爱好,从而为客户提供有针对性的产品和服务。提升企业的客户满意度,对公司的长远发展有着极大的促进作用。 2,什么是数据挖掘技术? 数据挖掘技术是利用人工智能(AI)和统计分析等技术,在海量数据中发现模型和数据间的关系,自动地帮助决策者分析历史数据和当前的数据,并做出归纳性的推理, 从中挖掘出潜在的模式,从而预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。结合现代物流的特质和外部环境考虑,数据挖掘技术能够提供 越来越强大的支持功能。从商业的角度考虑,由于在商业行为中存在着大量的信息,而这些信息并不是都是所需要的,也就是,它是有噪声的,模糊的,随机的数据,必须通过某种技术对这些隐含在其中的,人们不知道的,但又是潜在有用的信息和只是的过程。只有通过类似于数据挖掘的这样的技术对商业数据库进行抽取,转换,分析等操作,才可以让这些埋藏着的金子发光发亮。 3,数据挖掘技术的特点 数据挖掘技术具有以下特点: ( 1) 处理的数据规模十分庞大, 达到GB、TB 数据级, 甚至更大。 ( 2) 查询一般是决策制定者提出的即时随机查询, 往往不能形成精确的查询要求, 需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。( 3) 在一些应用中( 如商业投资等) , 由于数据变化迅速,因此要求数据挖掘能快速做出相应反应以随时提供决策支持。 ( 4) 数据挖掘中, 规则的发现基于统计规律。因此, 所发现的规则不必适用于所有数据, 而是当达到某一临界值即认为有效。因此, 利用数据挖掘技术可能会发现大量的 规则。 ( 5) 数据挖掘所发现的规则是动态的, 它只找到了当前状态的数据库具有的规则, 随着不断地向数据库中加入新数据,需要随时对其进行更新。

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要:随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用:通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题,即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字:数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言: 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

大学数据挖掘期末考试题

第 - 1 - 页 共 4 页 数据挖掘试卷 课程代码: C0204413 课程: 数据挖掘A 卷 一、判断题(每题1分,10分) 1. 从点作为个体簇开始,每一步合并两个最接近的簇,这是一种分裂的层次聚类方法。( ) 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略,而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。( ) 3. 在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。( ) 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时,Ward 方法与组平均非常相似。( ) 5. DBSCAN 是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇。( ) 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。( ) 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。( ) 8. 对于非对称的属性,只有非零值才是重要的。( ) 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。( ) 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。( ) 二、选择题(每题2分,30分) 1. 当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值,它是一种凝聚层次聚类技术。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward 方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C 关联规则分析 D 聚类 4.关于K 均值和DBSCAN 的比较,以下说法不正确的是( ) A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN 一般聚类所有对象。 B.K 均值使用簇的基于原型的概念,DBSCAN 使用基于密度的概念。 C.K 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇 D.K 均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN 会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward ’s Method 说法错误的是:( )

《新媒体文案创作与传播》期末考试试卷2

《新媒体文案创作与传播》期末考试试卷 注意事项: 1.本试卷为闭卷考试。 2.应根据授课内容展开描述,有独到见解可加分。 3.请在两小时时间以内完成。 一、单选题(每小题2分,共20分) 1、下列不属于新闻资讯类手机应用的是()。 A、今日头条 B、网易新闻 C、腾讯新闻 D、微信 2、下列说法不正确的是()。 A、文案,是广告的一种表现形式,也是一种职业的称呼; B、广告是文字的性的行业; C、广告界的文案有广义和狭义之说; D、新媒体文案是主要基于媒体重点输出的广告; 3、以下不属于学习新媒体文案写作的常见途径的是

()。 A、阅读 B、请教 C、模仿 D、实践 4、新媒体文案的目标人群分析不包括以下哪一项?() A、文化因素 B、社会因素 C、个人因素 D、教育因素 5、以下哪一项不属于美国品牌学之父戴维·阿克通过对品牌个性的研究总结出的七种品牌人格?() A、真诚 B、教养 C、粗犷 D、平静 6、下列哪一项属于“与‘我’相关”理论的内容?() A、与“我”的未来相关 B、与“我”的经历相关 C、与“我”的收益相关 D、与“我”的环境相关 7、下面哪句不属于新媒体文案写作技巧中的“造悬疑”?() A、据说用这个方法洗脸的人一个月就变白 B、我保证,30天后你会出现在这个地方 C、这款巧克力竟然可以许愿…… D、请问,你觉得自己所在的学校食堂饭菜口味怎样? 8、关于瀑布式的段落架构说法不正确的是()。 A、瀑布式故事架构,先点明故事核心要素,接着按照顺序,把故事的起因、经过、结果等环节分别讲明白;

B、瀑布式观点架构,应包括核心观点、观点阐述、观点分析、观点解决和观点引导等环节; C、瀑布式架构,可以采用数字化、体验化和历程化标题,突出观点; D、在进行新媒体文案创作时,应优先采用瀑布式架构写草稿,然后可转换为其他的的正文架构。这样可以保证文章的完整性; 9、下列关于“符号化”不正确的是()。 A、宣传其实就是运用符号来控制他人信仰、态度或行为; B、符号是人们共同约定用来指代一定对象、意义的标志物; C、一般来说,符号包括视觉符号、听觉符号、触觉符号、味觉符号和嗅觉符号; D、符号在描述信息的时候,可以浓缩很多信息,可以成为某个人,摸个品牌的代称。总体来说,符号有指称识别、压缩信息和意识抑制作用。 10、以下属于品牌文案特点的是()。 A、有情调 B、有情怀 C、利传播 D、卖点清晰 二、多选题(每小题3分,共30分) 1、新媒体文案重要性有()。 A、新媒体文案运用好,传播更快速;

数据挖掘在大数据时代下的应用

数据挖掘在大数据时代下的应用 【摘要】数据挖掘一直是各个行业的关注的重点。 近几年,数据挖掘伴随着大数据的火热开始迎来更大的机遇。本文介绍了数据挖掘相关的概念,一些常用的数据挖掘的分析方法,最后介绍了数据挖掘技术几个常见的应用领域。 【关键词】数据挖掘分析方法应用 一、基本概念介绍 1、大数据。2011 年5 月,麦肯锡全球研究院在《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出,大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产要素;而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据估计,在未来,数据将至少保持每年50%的增长速度。 2、数据挖掘。数据挖掘是一门新兴的学科,它诞生于20 世纪80 年代,主要面向商业应用的人工智能研究领域. 从技术角度看,数据挖掘就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、

有潜在价值的信息和知识的过程.从商业角度来说,数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值,从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。 二、数据挖掘的基本分析方法 分析方法是数据挖掘的核心工作,通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘,找出数据中潜在的规律。通过不同的分析方法,将解决不同类型的问题,在现实中针对不同的分析目标,找出相对应的方法。目前常用的分析方法主要有聚类分析、分类和预测、关联分析等。 1、聚类分析。聚类分析就是将物理或抽象对象的集合进行分组,然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程,其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。它是一种无先前知识,无监督的学习过程,从数据对象中找出有意义的数据,然后将其划分在一个未知的类。这不同于分类,因为它无法获知对象的属性。“物以类聚,人以群分”,通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律。聚类分析广泛运用于心理学、统计学、医学、生物学、市场销售、数据识别、机器智能学习等领域。聚类分析根据隶属度的取值范??可分为硬聚类和模糊聚类两种方法。硬聚类就是将对象划分到距离最近聚类的类,非此即彼,也就是说属于一类,就必然不属于另一类。模糊聚类就是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类。一个样本可能属于多个类。常见的聚类算法主

浅谈数据挖掘技术及其应用

1 数据挖掘的起源 2数据挖掘的定义 3数据挖掘的过程 3.1目标定义阶段 3.2数据准备阶段 3.3数据挖掘阶段 3.4结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长,人们分析数据和从中提取有用信息的能力,远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能,但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则,更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段,从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的,可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘(DataMining),又称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,简称KDD),比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的:数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中,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,提取的知识表示为概念(Concepts)、规则(Rules)、规律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。数据挖掘是一种决策支持过程,分析各组织原有的数据,做出归纳的推理,从中挖掘出潜在的模式,为管理人员决策提供支持。KDD的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型,以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤,是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的,而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败,因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作,一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求,另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大,通常达到60%左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤:数据选择(DataSelection),数据预处理(DataProcessing)和数据变换(DataTransformation)。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据,形成目标数据(TargetData)。数据预处理对提取的数据进行处理,使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数,即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划,即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后,针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后,就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段,也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝1、2 (1.西北师范大学数信学院计算机系,甘肃兰州730070;2.兰州理工中等专业学校,甘肃兰州730050)摘要:科技的进步,特别是信息产业的发展,把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业,但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能,通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分,如何才能从中提取有价值的知识,进一步提高信息量利用率,因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据,以使数据得以充分利用,由此引发了一个新的研究方向:数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势,基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词:数据挖掘;知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期:2010-01-15修回日期:2010-02-11 作者简介:舒正渝(1974-),女,重庆籍,硕士研究生,研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技2010年02月(中旬)第09卷第05期第202期 总38

数据挖掘大作业

1.音乐分类的数据集 在这个题目中,使用了SVM分类器和贝叶斯分类器,并通过sklearn库中的GridSearchCV方法对SVM分类模型的参数进行调优,使最终的正确率提高了5个百分点左右。但仍没有文档中的论文达到的分类正确率高,因为论文中的分类器的设计使专一对音乐音调分类的,其中设计到神经网络和深度学习的一些方法。而我使用的分类器使对大部分分类问题都有效的方法。下面是对数据集的一个简单的介绍: 数据标签 第3-14列:YES or NO 第15列:共16个取值('D', 'G#', 'D#', 'Bb', 'Db', 'F#', 'Eb', 'F', 'C#', 'Ab', 'B', 'C', 'A#', 'A', 'G', 'E') 第16列:共5个取值(1,2,3,4,5) 第17列:共102个类别('C#M', 'F_m', 'D_m', 'D_d7', 'G#m', 'D_m6', 'C_m6', 'C_d7', 'F_M', 'D_M', 'BbM7', 'F#d', 'C#d', 'E_d', 'F_d7', 'F#d7', 'G_m', 'C#d7', 'AbM', 'EbM', 'D#d', 'Bbm6', 'G_M7', 'F#m6', 'Dbd', 'B_m6', 'G#M', 'D_m7', 'B_M', 'F#M7', 'Bbm', 'A#d', 'D#d7', 'Abd', 'G_M', 'F#M4', 'E_M', 'A_M4', 'E_m7', 'D#M', 'C_M7', 'A_m6', 'Dbm', 'A#d7', 'F#M', 'C#m7', 'F_m7', 'C_M', 'C#M4', 'F_M6', 'A_M', 'G_m6', 'D_M4', 'F_M7', 'B_M7', 'E_M4', 'E_m6', 'A_m4', 'G#d', 'C_m7', 'C_M6', 'Abm', 'F_m6', 'G_m7', 'F_d', 'Bbd', 'G_M4', 'B_d', 'A_M7', 'E_m', 'C#M7', 'DbM', 'EbM7', 'C#d6', 'F#m', 'G_M6', 'G_d', 'Dbd7', 'B_m7', 'DbM7', 'D_M6', 'D#d6', 'G#d7', 'A_m7', 'B_d7', 'B_M4', 'A_d', 'A_m', 'C_d6', 'D#m', 'C_M4', 'A_M6', 'BbM', 'C#m', 'D_M7', 'E_M7', 'F_M4', 'F#m7', 'Dbm7', 'B_m', 'C_m', 'Ebd') 这是一个多分类问题 1.1数据读取与训练集和测试集分离

数据挖掘及决策树

理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 ( 2016 — 2017 学年第学期) 信自楼444 一、上机目的及容 目的: 1.理解数据挖掘的基本概念及其过程; 2.理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3.理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程,掌握数据挖掘相关工具的使用。 容: 给定AdventureWorksDW数据仓库,构建“Microsoft 决策树”模型,分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件,认真完成规定的实验容,真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘: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、但又潜在有用的信息和知识的过程。

项集的频繁模式 分类与预测分类:提出一个分类函数或者分类模型,该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个; 预测:利用历史数据建立模型,再运用最新数据作为输入值,获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征,将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述,揭示事物偏离常规的异常现象,其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树:是一种预测模型,它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输 出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中,每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进: 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足;在树构造过程中进行剪枝;能够完成对 连续属性的离散化处理;能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件) 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程) (一)准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功

大数据时代下数据挖掘技术的应用

应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现 通过对大数据的发展历程进行分析,大数据在出现到现在,短短的几年的时间内,大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说,已经逐渐的应用到我国各行各业中,能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析,还能根据用户的反馈对产品进行更新改造,大数据时代下,采用信息化管理,能够有效的提升企业的管理效率,进而提升企业的生产效益,所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘 数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术,这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值,在实际应用中,能够及时的掌握产品的具体使用情况,能够在众多的数据信息中进行优化数据信息,进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中,由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息,实现了质的突破,说明技术要求较高,需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析 在进行数据挖掘时,可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组,然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理,在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中,聚类分析是区别于传统的分类方式,它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式,一种是硬聚类,这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类,这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说,这两种的分类方式不一样,但是所能达到的目的是一样的,都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法 特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一,特征性数据分析方法能够对整体的数据信息,进行特征性的分析,对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性,可以应对大多数的数据资源的分析,所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中,相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法,比如可以利用人工神经网络进行收集数据,在数据终端进行建立神经网络,搜集可利用的信息;采用遗传基因算法对数据进行分析,对庞大的数据进行选择、重组;利用可视化技术对数据进行搜集,挖掘,可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域 根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析,市场营 销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中,可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结,能够在大数据下进行分析用户的信息资源,可以根据大数据反馈回的数据信息,进行改变市场营销模式。比如,通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数,然后在后台系统中,可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品,能够让用户有更多的选择性,提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域 随着现代生活水平的不断提高,人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着,在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用,可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析,针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率,进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用,能够促进制造业的发展,是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域 现代是信息化的时代,电信行业在蓬勃的发展中,但是电信用户基数大,所需要处理的问题也是最多的,所以需要更好的服务来解决用户的问题,才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题,但是这种技术服务会被数据流冲击,导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面,采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究,能够在其中发现规律,针对用户反馈回的信息,进行改进,提高电信业的服务质量。3.4 教育领域 数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展,在实际的应用中,能够对全体学生的心理特点进行分析,然后得出相应的教学方案,让教师能够及时的掌握学生的学习情况,从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析,及时发现学生学习的薄弱之处,方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析,能够更好的利用教学资源,最大化发挥教学资源的作用,从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语 综上所述,随着信息化时代的不断发展,我国正在向着大数据时代迈进,要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用,才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等,能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究,得出可利用的数据,进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭,吕丹,安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报,2018,36(09):73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用 梁?瀚 (青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司,青岛 266000) 摘要:随着现代社会信息化技术的不断发展,我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中,大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式,介绍数据挖掘技术的重要性。 关键词:大数据时代;数据挖掘技术;主要应用及延伸方向doi :10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号:TP311.13 文献标示码:A 文章编码:1672-7274(2019)01-0194-01

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