6沙丁鱼罐头规则

6沙丁鱼罐头规则
6沙丁鱼罐头规则

食品包装领域有一个“沙丁鱼罐头规则”:在把沙丁鱼装入罐头前,工人师傅必须将拔尖的沙丁鱼“掐尖”,这样才能保证罐头容量的最大化,同时取得整齐美观的效果。遗憾的是,这一规则被一些人运用到工作中,弄得一些有真才实学的实干家和业务骨干怕被“掐尖”、不敢冒尖、甘愿平庸,干事创业的激情渐渐化为乌有。这种现象值得警惕,更需纠正。

“沙丁鱼罐头规则”作为食品包装的一道工序有其重要作用,但如果在对待人的问题上也运用这一规则,则十分有害。笔者曾亲历过这样的事:有位年轻领导干部工作上有主见、有担当、有作为,不久便有人劝他“悠着点,慢慢来”“干事越多,犯错越多”;当他政绩斐然、声望鹊起时,有人便对他“鸡蛋里挑骨头”,还发动自己的“圈内人”不配合、不支持,让他寸步难行;当他的德才得到上级肯定、准备予以提拔时,还是这伙人捕风捉影,频频诬告陷害。

大凡奉行“沙丁鱼罐头规则”的人,都有这样几种心理:一是我不行,你也休想行;二是你拔尖了,我就会相形见绌;三是大家不拔尖,分不出高低,自己也就进入安全地带了。通常情况下,他们的损人毁人之举采取奉劝、排挤、诽谤“三部曲”。工作中的“沙丁鱼罐头规则”不仅打击了贤能之人的积极性和创造性,而且严重破坏政治生态,导致一些地方和单位工作上一潭死水、暮气沉沉。对于这种现象,应拿出行之有效的办法,坚决予以根治。

规则执行要硬起来。奉行“沙丁鱼罐头规则”的人,总认为自己没有明显的违纪违规行为,组织上奈何不了他。对此,各级党组织和领导干部一定要树立“治庸也是一种政绩”的理念,及时亮出党纪党规之剑,特别是要坚决贯彻中央《推进领导干部能上能下若干规定(试行)》,该训诫的要训诫,该挪位的要挪位,该查办的要查办,着力解决为官不正、为官不为等问题,努力形成能者上、庸者下、劣者汰的用人导向和从政环境。

绩效评价机制要更加科学合理。善于运用科学客观的方法、标准和程序,对党员干部的绩效信息进行收集、整理、归纳、总结。在此基础上,听取多方意见,进行整体评估,让那些使奸耍滑,成事不足、败事有余的人难以蒙混过关。其中,评价指标一定要因“岗”制宜、量身定制,绝不能搞“大呼隆”;充分发挥人民群众的评价监督作用,将党员干部的思想、作风、行为置于人民群众“雪亮的眼睛”注视下,让奉行“沙丁鱼罐头规则”的人没有藏身之地。

干事创业氛围要浓起来。用什么样的标准选人、选什么样的人,就有什么样的干部作风,就有什么样的干事氛围。破除工作中的“沙丁鱼罐头规则”,不仅要对那些“自己甘于平庸又拉着别人平庸”的人进行必要的处理,而且要真正杜绝“干好干坏一个样”现象,鼓励党员干部敢于冒尖、善于冒尖;打破论资排辈、平衡照顾的思维定式,对有干劲、有冲劲、有能力的干部,敢于给位子、压担子,让想干事的有机会、能

干事的有舞台、干成事的有地位。如此,才能使干事创业氛围真正浓起来。

当然,对于积极进取、不甘平庸的党员干部来说,面对工作中的“沙丁鱼罐头规则”不能气馁,要保持韧劲,敢于拔尖、善于拔尖。因为,你的拔尖是对平庸者的最好鞭策,也是对正能量的最好弘扬。

树立规则意识的小故事

育才的宝贝们,当你用手机扫这个二维码的时候,接下来我们之间的故事就要开始了。我是你们的李老师,以后见到我直接喊我帅哥也行。喜欢听故事吗?李老师专门准备了一个小故事迫不及待的想分享给你们听呐,你们准备好了吗?小耳朵竖起来,认真聆听老师的故事吧。 森林运动会开始啦,有6只调皮的小猴子要过河去参加“森林运动会”。渡船的水獭伯伯对猴子们说:“我这只船小,规定了每次只能坐3位乘客,你们分两次过河吧!”3只猴子上了船。第四只猴子满不在乎的说:4位和3位不是差不多吗?你这个规定也太死板了!“ 水獭伯伯连连摆手说“不行,不行,船超员会沉的。“。 那只猴子不听,急忙跳上了船。 第五只猴子哈哈大笑说:“哪有这么巧的事情,我从来没见船沉掉。”说着“嗵”的一声跳上船去。 在对岸的第六只猴子咕哝着:“大家都违反规则,难道偏要我当傻瓜吗?我才不干呢!”说完也跳上了船。 小船很快沉了下去,猴子全部掉进了河里,水獭伯伯费了好大的劲,才把他们一个个救上了岸。上了岸的猴子们一个个的不好意思低下了头,似乎都已经知道了是因为自己不遵守规则纪律差点儿把自己的小命也丢了。 你瞧,如果人人都认为自己不遵守纪律是小事,它的危害有多大! 孩子们你们再想一想,如果汽车不按照规定行车,到处横冲直撞,那我们行人就要遭殃了;如果同学们都在课堂上喧哗,谁也听不见老师的讲课,那学习就不能正常进行了。 快开学了,新环境新校园,希望同学们都能自觉遵守纪律,做到举止文明、礼貌待人;做到认真上课、自觉作业;做到有序活动、爱护公物等等。 正因为有大家的遵规守纪才使得我们体会到良好的秩序,让我们能在洁净美丽的校园内享受到学习与生活的快乐。但同时我们也感受到在校园中出现了一些不和谐的音符。例如在预备铃之后,教室里没有完全保持安静,课前的准备工作还没有做好。又如,我们还存在着有个别同学上课不及时进教室、眼保健操不认真做、集合队伍时讲话,做操动作懒散;课间休息时,有的同学互相追逐打闹,大声喧哗,或是随意乱抛纸屑、忘记佩戴红领巾等。一个同学的不良行为,往往影响了整个班级,一次不遵守纪律,往往影响了班级荣誉,破坏了班级形象。同样,我们每一位同学的举止言行展现的是学校的风貌,关系着学校的荣辱。因此,学校要发展,班级要进步,需要我们每一个同学的共同努力。 今天老师告诉大家,只要从我做起,从改正自己的一个小缺点做起,从一个小细节做起,一定能成功。比如:改正喜欢在走廊上奔跑的坏习惯,改为快步走;比如:能主动弯腰捡一捡地上的纸片,保持校园的清洁;比如:老师讲课时,不做小动作,要聚精会神地听讲,积极举手发言等等。我们要时刻提醒自己是否遵守了纪律,我们要重视每一次的检查,对照一下有没有严格要求自己、有没有认真做好,是否为班级争了光,为学校争了光。 同学们,昨日的习惯,已经造就了今日的我们;今日的习惯决定明天的我们。让我们从现在做起,从自身做起,遵守纪律,做一个有修养的文明人。

最新access有效性规则写法

access中有效性规则的写法 一、有效性规则示例 下表提供了字段级和记录级有效性规则的示例,以及说明性有效性文本。可以针对您的内容对这些示例进行相应的改编。 二、常见有效性规则的语法 有效性规则中的表达式不使用任何特殊语法。本节中的信息说明某些较常见类型的有效性规则的语法。在执行操作时,请记住:表达式和函数可能会非常复杂,全面的讨论不在本文讨论范围之内。 有关表达式的详细信息,请参阅创建表达式一文。有关函数的详细信息,请参阅函数(按类别排列)一文。一)创建表达式时,请牢记下列规则:

三)在有效性规则中使用通配符 在有效性规则中,可以使用Access 提供的通配符。请记住,Access 支持两个通配符字符集,这是因为对于用于创建和管理数据库的结构化查询语言(SQL),Access 支持两种标准(ANSI-89 和ANSI-92)。这两种标准使用不同的通配符字符集。 默认情况下,所有.accdb 和.mdb 文件都使用ANSI-89 标准,而Access 项目使用ANSI-92 标准。如果您是Access 新手,应注意在Access 项目中,数据库中的表驻留在运行Microsoft SQL Server 的计算机上,而窗体、报表和其他对象驻留在其他计算机上。如果需要,可以将.accdb 和.mdb 文件的ANSI 标 准更改为ANSI-92。 关于公益慈善透明化的建议

案由 2013年4月20日早上8点02分,四川省雅安市芦山县发生7.0级地震。地震发生后,甘肃、天津、陕西、福建等多地红十字会纷纷展开募捐活动,在个别地区红会募捐遭遇“不信任”。 深圳红会募捐遭遇“不信任”有市民避而远之

关于规则的作文素材(8篇)

关于规则的作文素材(8篇) 一、作文素材 1.今天,如果有人大叫“吃亏了,买到了注水牛肉!”别人一定会说他大惊小怪,因为国人已对注水肉见怪不怪了。事实上,从红心鸭蛋事件到不少食品行业被指添加苏丹红,从三鹿奶粉事件到多家奶粉检测出三聚氰胺,从霸王洗发水被检出超标二恶烷,从药用胶囊使用工业明胶制作到日化行业秘密曝光……仔细梳理一下,我们不难发现,似乎每个行业都有着只做不说的公开秘密,这就是饱受诟病的“行业潜规则”。 年9月6日晚9时许,北京市海淀区西山华府小区门口,一对业主夫妻在开车刚要拐入小区南门时,因减速遭到后面一辆无照宝马和一辆牌照为晋O00888的奥迪司机殴打。据《京华时报》记者证实,歌唱家双江15岁儿子参与打人,并对围观的人群大喊“谁敢打110”。从披露的信息看,事发时天一系无证驾驶。而据爆料,这辆宝马原本是天一母亲梦鸽的白色宝马,后经改装,成为现在肇事车的模样。有关人士分析,即便没有此次的打人事件,天一及其监护人也早已触犯了我国的现行法律。首先,在中国,不满18岁的公民是没有资格申领驾照的,而天一才15岁,且不能确定这之前他到底开了多久的车。其次,无证驾驶无照车,违反《道路交通安全法》第95、99条,可以处二百以上二千以下罚

款。而非法改装机动车,按法律规定,则应当恢复原状,并予以罚款二百。 年1月10日14时20分,全国研究生入学考试外语科目开考。在华中科技大学考点,一名身着黑色羽绒服的女生一路狂奔冲向考场,却被牢牢关闭的伸缩门拦住。因超过最后入场时间5分钟,保安拒绝让其进场考试,这名女生当即号啕大哭,“今年是我第二次考研,求你们让我进去!”该女生称将入场时间错看成了14时30分。考场的值班保安称,如果违反规定让她进场,不但会影响其他考生,监考老师也不会同意。眼看考试无望,这名女生突然面朝值班保安,双膝齐齐跪下。在场工作人员不禁呆住了,现场一片寂静。很快,保安将她扶起,该女生在考场外徘徊了约半小时后黯然离去。据该考点一位监考老师介绍,当时他们就此事向上级请示,希望让该女生破例进场,但未获得批准。 二、构思点拨 源远流长的中华传统文化历来不缺少制度,更不缺少规则,但往往缺乏规则意识。受中国古代“刑不上大夫,礼不下庶人”等封建特权思想的影响,有一部分人是制定规则的“高人”,却是遵守规则的“矮子”,他们崇尚“规则是死的,人是活的”之类的论调。有人曾把欧洲人与中国人比较后得出结论:“欧洲人太死板,中国人太变通。”欧洲人有规则意识,游戏规则一旦制定并经大家认可,就要普遍遵守;而一部分中国人

遵守规则的事例

遵守规则的事例 一:现在许多国人都非常注意自己在国外的言行,希望不要因为自己言谈举止的一点不妥而影响了中国的形象.在巴黎期间我时常遇到同样来自祖国大陆的同胞,欣喜的是看到大部分国人在外面已经开始象其他国家的人们一样遵守秩序小声说话不随地吐痰乱丢垃圾了.但是有一点我们做的还不够好的地方,虽然不过是一个小小的细节,估计也一定时常令外人侧目吧. 我自己就在毕加索美术馆等地方丢过几次人,现了几回眼... 那天一早我便来到了位于塞纳河左岸小巷深处的毕加索美术馆.美术馆内禁止带包,门厅一侧设有专门存放衣服和包的柜台,我和其他游客一样排队存包.因为不知道美术馆里能否拍照,我便琢磨着要不要把相机一并存起来.于是,就询问负责存包的工作人员:先生,美术馆里面可以拍照吗? 负责存包的小伙子是个来自非洲的黑人移民.我问他美术馆内能否拍照的时候他正在忙着接待前面的客人.听了我的问题,如果是在咱北京,服务员一定会一边回答"可以"或者"不可以"而一边麻利地照样为前面的客人服务.可这位小兄弟却停下手里的活计转过身来正而八经地对我说:对不起,请先等我接待完你前面的这位女士再回答你好吗?被他这么一批评,我的脸上竟有一种发热的感觉,于是,不由得地自我反省起来. 事实上他的一个"YES"或"NO"就足以使我满意,且比他以上的回答来得更为简练,而我还可以事先把相机的问题处理好以节约时间,可他却偏偏弃简从烦,定要一心一意且不受打扰地为前面那位客人服务好之后再来接待下一位顾客.从表面看起来他这样做似乎很"拙",其实细琢磨一下却又觉出他的道理来,他那样做恰恰体现了对前面客人充分的尊重啊,同时,不也有利于美术馆这个特定的公共场所能够保持一种安静的氛围吗?试想,如果在场的游客都七嘴八舌地问这问那,美术馆里岂不是乱成大车店了? 终于轮到我了,黑人小伙子忽闪着大大的眼睛专心地看着我微笑着,然后轻轻地说了声:你好,轮到你了...问候之后又回答了我可否拍照的问题并小心地接过我的包,交给我一个存取牌,非常礼貌地看着我再次对我笑笑,然后才转向下一位客人.在那一刻,所有排队的人都在安静地等待着,好象那半分钟的时间只属于我一个人似的,我体会到了一种"尊重"的感觉,简短的对话说起来也从从容容,全没有了往常在国内类似的场合一派嘈杂之中争先恐后抢着提问或者回答的说话方式了. 在一家著名的大商店购物的时候我又犯下了相同的错误.按照以往在国内养成的习惯,我见到售货员就随口咨询起要买的商品来.没留神,原来人家正在接待另一个顾客.售货员听了我的问题没有理我,只是用一种说不出的眼神瞟了我一眼.我马上说了句:Sorry算是道歉,然后就耐心地等了起来... 回国的时候,在戴高乐机场我因为时间紧迫的"客观原因"而又丢了一次人.那天距离停止办理登机手续的时间已经不到十分钟了,我冲进侯机大厅里竟然不辨东西.慌乱中跑到咨询台前询问负责接待的老大姐哪边是法航柜台,结果又被"教训"了一下,这回我急忙辩解说自己十分紧迫飞机马上就要起飞了,结果人家依旧慢条斯理地说:你时间紧别人时间也紧--我虽然同意她所说的,但也实在是无奈,于是就立刻跑开去问打扫卫生的清洁工人了.唉,其实她也只需要回答两个字"这边"或者"那边"就行了,比她教训我的话不知道要节约多少呢.可人家就认一个死理儿--先来后到,公平合理,这就是一种最简单最基本的规则!这个规则虽然有时候不免显得有些刻板甚至不近人情,可正是基于对规则的敬畏与严格遵守,才让别人的社会生活显得那样的协调而有序. 二:有人问:学生学习数学有什么用?将来又不从事与数学有关的工作,无非只是为了应付考试。我也曾问教过我近世代数的老师类似的问题,证明哥德巴赫猜想有什么用,

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。

最新数据挖掘考试题目——关联分析资料

数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是() A.CPU性能预测B.购物篮分析 C.自动判断鸢尾花类别D.股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中,持续强调了一个观点:大数据时代的到来,使我们无法人为地去发现数据中的奥妙,与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系,而不是因果关系。其中,数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘() A.K-means B.Bayes Network C.C4.5 D.Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量()的指标。 A.简洁性B.确定性 C.实用性D.新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略() A.抽样B.剪枝 C.缓冲D.并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率() A.支持度阈值增大B.项数减少 C.事务数减少D.减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东() A.格结构、有向无环图B.二叉树、哈希树 C.格结构、哈希树D.多叉树、有向无环图 7.非频繁模式() A.其置信度小于阈值B.令人不感兴趣 C.包含负模式和负相关模式D.对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是()[注:分别以1、2、3代表之] A.3可以还原出无损的1 B.2可以还原出无损的1 C.3与2是完全等价的D.2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是() A.存储数据B.查找 C.加速查找D.剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是() A.SPSS Modeler B.Weka C.Apache Spark D.Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有:和。 2.关联规则的评价度量主要有:和。 3.关联规则挖掘的算法主要有:和。 4.购物篮分析中,数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度,我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度,我们称之为。

规则小故事

规则小故事(入选9个,需要9个) 1、洗盘子的留学生 一个在日本的中国留学生,课余为日本餐馆洗盘子以赚取学费。日本的餐饮业有一个不成文的行规,即餐馆的盘子必须用水洗上七遍。洗盘子的工作是按件计酬的,这位留学生计上心头,洗盘子时少洗一两遍。果然,劳动效率大大提高,工钱自然也迅速增加。一起洗盘子的日本学生向他请教技巧。他毫不避讳,说:“你看,洗了七遍的盘子和洗了五遍的有什么区别吗?” 餐馆老板用专用的试纸测出盘子清洗程度不够,对他说:“你是一个不诚实的人,请你离开。”为了生计,他又到另一家餐馆应聘洗盘子。这位老板打量了他半天,才说:“你就是那位只洗五遍盘子的中国留学生吧。对不起,我们不需要!”第二家、第三家……他屡屡碰壁。他痛心疾首地说:“在日本洗盘子,一定 要洗七遍呀!” 不讲规则,势必要付出代价。 2、规则让饭一样多 在集体公社年代,是吃大锅饭的,那时候粮食不够,只能吃个七、八分饱。 有十个人分在一组吃一锅饭,开始是一个人负责打饭,大家发现他总给自己盛满满一碗,别人的多多少少随便。这样下去不行,大家伙儿坐下来协商解决的办法,决定十个人轮流打饭。一段时间下来,结果就是每个人十天才能吃饱一次。 这样也不好,经过商量就又改了规定,一个人打饭,再派一个人监督,必须每个碗里的饭一样多。头几天还好,后来发现那两个人串通好了,他们自己的碗里盛得饭很满,其他人又少了。 最后再改规则,派一个人把饭打好摆着其他人过来拿,打饭的人只能拿最后一碗。从此以后十碗饭几乎都一样多了。 严谨的规则,是确保公平公正的最大前提。

3、讲规则的德国人 为了测试德国人是否讲规则,一群中国留学生共同设计了一项试验。 他们趁着夜色,来到闹市区的一个公用电话亭,在一左一右两部电话的旁边,分别贴上了“男士”、“女士”的标记,然后迅速离开。第二天上午,他们又相约来到那个电话亭。令他们惊奇的一幕出现了:标着“男士”的那一部电话前排起了长队,而标着“女士”的那一部电话前却空无一人。留学生们就走过去问那些平静等待的先生:既然那一部电话前没有人,为什么不到那边去打,何必等这么久呢?被问的先生们无一例外地说:那边是专为女士准备的,我们只能在这边打,这是规则啊…… 在努力实现中华民族振兴的今天,规则和秩序,也许正是我们最为需要的素质。 4、抽签在耶鲁 在耶鲁大学的校园里有一座研究生宿舍楼,这是座最好的宿舍楼——建筑风格古典,楼外环境幽雅,有草地,有大树。但是,法学院的研究生只分到了两间宿舍,却有26个研究生,谁都想入住这样的宿舍楼。采用什么方式来分配这两间宿舍才公平合理?经过反复研究,他们采取了一个古老而简单的方式:抽签。谁抽到谁入住,机会均等。 在耶鲁,许多事情都是通过抽签的办法解决的。 2001年10月5日是耶鲁大学300年校庆,闭幕式请克林顿总统到校演讲。演讲地点安排在学校小礼堂,礼堂容纳的人数是500人。这个消息刚发到网上,在短短的2个小时内就有几千人报名。怎么办?校长办公室发通知说,抽签。 每个人都是平等的,每个人都应该受到公正对待。

关联规则挖掘的过程

关联规则挖掘的过程 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(Association Rules)。 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(Large Itemsets)。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。一项目组出现的频率称为支持度(Support),以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例,我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度,若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时,则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset,则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset),一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1,直到无法再找到更长的高频项目组为止。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。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(Minimum Confidence)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。例如:经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB,其信赖度可经由公式(2)求得,若信赖度大于等于最小信赖度,则称AB为关联规则。 就沃尔马案例而言,使用关联规则挖掘技术,对交易资料库中的纪录进行资料挖掘,首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值,在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布,啤酒」,满足下列条件,将可接受「尿布,啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布,啤酒)>=5%且Confidence(尿布,啤酒)>=70%。其中,Support(尿布,啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中,至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布,啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中,至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此,今后若有某消费者出现购买尿布的行为,超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布,啤酒」关联规则,因为就该超市过去的交易纪录而言,支持了“大部份购买尿布的交易,会同时购买啤酒”的消费行为。 关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据,则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化(实际上就是将某个区间的值对应于某个值),数据的离散化是数据挖掘前的重要环节,离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。

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

写一件与规则有关的事范文

在规则面前,我选择了遵守 “国有国法,家有家规。校有校纪,班有班风。”这句话时常在我耳畔回荡。是呀,事事都有规则,在我们的生活、工作、学习中,这些规则无处不在,它时时刻刻提醒着我们,制约着我们。遵守规则可以使我们的生活有秩序;遵守规则可以使我们减少失误;遵守规则可以使我们免受伤害;遵守规则可以使我们深受益处。下面就让我讲一件因遵守规则而让我受益的事吧。 今年暑假,我和妈妈去包头看爸爸。开学前几天,妈妈带我去火车站买返回的车票。暑假即将结束,各地学生都要返校,所以火车站里人山人海,每个售票窗口前排队的人都很多,像一条条长蛇在售票窗口前蠕动。我和妈妈规规矩矩地排在了长长的蛇尾,慢慢地向前挪着。 过了一会,来了一群人,他们没有跟着排队而是直接走到前边,有的挤在售票口前,有的在队伍旁边挤成一个小队斜插进去,有的见哪有空就侧身硬加进去。这时后边的人不愿意了,也纷纷往前挤。慢慢的这条蛇越来越肥也越来越短。不,这不是蛇,而是一条五爪肥龙!我也实在忍不住了,也想往前挤。妈妈使劲拉住我,轻声对我说:“儿子,因为别人不遵守规则才弄成这个样子,咱们可不能再这样了,如果大家都这样,火车站不就乱套了。”我听了妈妈的话,仍旧老老实实

地做着蛇尾。这时乱糟糟的队伍引起了治安人员的注意,他们拿着警棍把那些插队的人都强行赶到了队伍后边。五爪肥龙又变成了一条长蛇,而且更长。我们也从蛇尾变成了蛇身。队伍挪动的速度快了起来,半个小时后我们排到了窗口,顺利地买到了回郑州的最后一张卧铺票。真是幸运呀!妈妈给我说,如果刚才我们也和别人一样去插队,也会被赶到后边,恐怕这张票就会被别人买去了。这真是遵守规则给我们带来的好处啊! 这次经历让我知道了:干什么事都要遵守规则,只有遵守规则交通才会顺畅;只有遵守规则,生活才有保障;只有遵守规则,世界才会美好。 生活不能没有规则 是什么是我们的生活和谐有序?是什么使我们的世界 和 平美好?是规则。虽然我们看不见它,但它却无处不在, 时刻影响着我们的生活。那么如果没有了规则,我们的生 活又会怎样呢? 记得那一天,妈妈下班后给我带了一种玩具,我一看是“三国杀”。这是我们班都玩的一种游戏。我高兴极了,抱着它进了屋,一看说明书,天哪,两页多,我没了耐性,再说我原来和班里同学玩过,略懂一些规则。于是,我匆忙叫上弟弟,

关联规则挖掘英文PPT

INFO411/911 Laboratory exercises on Association Rule Mining Overview: Association rule mining can help uncover relationships between seemingly unrelated data in a transactional database. In data mining, association rules are useful in discovering consequences of commonly observed patterns within a set of transactions. What you need: 1.R software package (already installed on the lab computers) 2.The file "laboratory_week5.zip" on Moodle. Preparation: 1.Work in a group of size two to three (minimum size of a group is two. But no more than three students are to work together). Penalties apply if a group exeeds these limits. 2.Boot computer into Windows mode. 3.Download laboratory_week5.zip then save to an arbitrary folder, say "C:\Users\yourname\Desktop" 4.Uncompress laboratory_week 5.zip into this folder 5.Start "R" 6.Change the working directory by entering: setwd("C:/Users/yourname/Desktop") (Note that R expects forward slashes rather than backwars slashes as used by Windows.) Your task: Your are to submit a PDF document which contains your answers of the questions in this laboratory exercise. One document is to be submitted by each group. The header of the document must list the name and student number of all students in the group. Clearly indicate which question you have answered. The following link provides a documentation of the association rule module in R (called arules). The link can help you develop a better understanding of the usage and parameters of the association rule package in R: https://www.360docs.net/doc/702762884.html,/web/packages/arules/arules.pdf Work through the following step and answer given questions: Step1: Familiarize yourself with the arules package in R. Start R and type: library(arules) to load the package. We shall start from the analysis of a small file sample1.csv that contains some transactional data. To load data into R enter: sample1.transactions <- read.transactions("sample1.csv", sep=",") To get information about the total number of transactions in a file sample1.csv enter: sample1.transactions To get a summary of data set sample1.csv enter: summary(sample1.transactions) The data set is described as sparse matrix that consists of 10 rows and five columns. The density of

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。

关于规则的故事

关于规则的故事 路桥实验中学七年级社会组 教学目标 1、了解规则的基本含义、作用及其存在形式。 2、通过列举日常生活中的各项规则,感受生活中处处有规则。 3、通过制定规则的活动,体验任何规则的制定都是有目的和要求的,都是为一定目标服务的。 教学重点 体验制定规则的意义 教学难点 尝试制定活动规则 教学方法 做中学、玩中学,体验教学 教学过程 〔活动〕请同学们拿出笔和纸来,自由地画圆、画方,随便画几个都行。请几名学生在黑板上画圆、画方(不做任何提示和要求)。 〔归纳〕用圆规、尺的同学画得圆、画得方,比较规范,没有用圆规、尺子的同学画得既不方又不圆。 〔提问〕老师只要求你们自由地画圆、画方,为什么有些同学自觉地拿出圆规和尺子来画呢?这说明了一个什么道理? 〔归纳〕圆规是画圆形的专用工具,尺子(矩尺)是画直角或方形工具。没有规矩不成方圆。规矩是指一定的标准、法则和习惯,自觉地拿出圆规和尺子来画图的同学有良好的学习习惯。 〔提问〕你们玩过击鼓传花的游戏吗?哪位同学愿意带着全班同学玩一会儿? 〔活动〕玩1-2轮后,教师要求暂停。 〔提问〕为什么我们玩的时候会发生“混乱”?怎样才能使这个游戏玩得更有序、更有意思? 〔归纳〕玩之前没有制定或宣布该游戏的规则。要使这个游戏玩得更有序更有意思就必须先制定游戏规则。 〔板书〕关于规则的故事 〔讨论〕什么是规则?游戏的规则应由谁来定?人们在什么情况下要制定规则(或为什么要制定规则呢)? 〔归纳〕(1)规则是社会团体为实现某种目标,规定出来供大家共同遵守的制度或章程。(2)社会团体和制度或章程都是广义的概念,社会团体大到整个社会和各个国家,小到学校班级和一个家庭;制度或章程可以是全球规则和国家法规,也可是校规班规和游戏规则。(3)当社会团体在生活(工作和学习)中出现问题或矛盾时(如我们刚开始玩击鼓传花),或产生某种需要时(如幼儿园为帮助幼儿能用完整的句子叙述一件事情,老师为让学生能发现自身的优势)就想到玩游戏搞活动,并根据自己的目的规定规则。(4)规则由社会团体的核心成员制定,并经社会团体成员讨论通过。或经社会团体成员讨论后,由社会团体的核心成员制定。(5)规则制定出来后,社会团体成员必须遵守。 〔活动〕说说自己家在衣食住行等方面有哪些规矩,学校里有哪些规则,教室有哪些规则,公共场合对所有人有哪些规定?感受日常生活中的各种规则、理解规则时时处处影响着人们的生活,生活中处处有规则。

有效性规则,默认值知识点讲解Word文档

★字段默认值的设置 例如:①学生"入校时间"字段的默认值设置为本年度的一月一日————则"默认值"右边框中输入: DateSerial(Year(Now()),1,1) ②学生"入校时间"字段的默认值设置为下一年度的一月一日————则"默认值"右边框中输入:DateSerial(Year(Date())+1,1,1) ③聘用时间字段默认值为系统日期————则"默认值"右边框中输入: Date() 或 Now() ④"工作日期"字段的默认值为系统当前日期的后一天————则"默认值"右边框中 输入: Now()+1 或 Date()+1 ★有效性规则表达式的示例: ①有效性规则为:输入的入校时间必须为9月————则"有效性规则"右边的框中输入: Month([入校时间])=9 ②规则为:输入年龄必须在18岁至60岁之间(含18岁和60岁)————则"有效性规则"右边的框中输入:>=18 And <=60 ③"入校时间"字段有效性规则为只能输入1月(含)到10月(含)的日期————则"有效性规则"右边的框中输入:Month([入校时间])>=1 And Month([入校时间])<=10 ④聘用时间字段有效性规则为:1950年(含)以后的日期————则"有效性规则"右边的框中输入:>=#1950-1-1# ⑤表"employee"的有效性规则为:"津贴"字段的值必须小于等于"基本工资"字段值————则"有效性规则"右边的框中输入:[津贴]<=[基本工资] ⑥"工作时间"字段的有效性规则为只能输入上一年度五月一日以前(含)的日期————则"有效性规则"右边的框中输入:<=DateSerial(Year(Date())-1,5,1) ⑦性别字段有效性规则为:男或女————则"有效性规则"右边的框中输入: "男" or "女" 或者In ("男","女") ⑧职工表"类别"字段有效性规则为只能输入"在职"与"退休"值之一————则"有效性规则"右边的框中输入:In ("在职","退休") 或者“在职”OR “退休” ⑨字段有效性规则为不能是空值————则"有效性规则"右边的框中输入:Is Not Null ★输入掩码的设置 (注意:输入掩码符的应用,见书P41表2.6; 其次是输入掩码向导,如邮政编码、密码、身份证等;且只有文本\日期数据类型可以输入掩码向导) 输入掩码属性字符含义: 0:必须输入数字(0~9) 9:可以选择输入数据或空格 #:可以选择输入数据或空格(允许加减号) A:必须输入字母或数字

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。

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