大数据挖掘作业
《大数据分析》期末大作业报告
《大数据分析》期末大作业报告大数据分析期末大作业报告一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据分析已经成为当今社会的热门话题。
大数据分析是指通过对大量数据的收集、存储、处理和挖掘等一系列操作，以获取有价值的信息并进行有效的决策。
本报告旨在通过分析大数据分析的背景、应用领域和挑战等方面，深入探讨大数据分析对于企业和社会的意义和影响。
二、大数据分析的背景1.1 数据爆炸时代的挑战随着互联网的普及和移动设备的普及，全球的数据量呈现爆炸式增长。
人们每天产生的数据量已经达到了以往无法想象的程度。
如何有效地处理这些海量的数据，成为了亟待解决的问题。
1.2 大数据分析的定义和意义大数据分析是指通过对大量数据的收集、存储、处理和挖掘等一系列操作，以获取有价值的信息并进行有效的决策。
大数据分析可以帮助企业和机构发现潜在的商机，提高工作效率和利润。
三、大数据分析的应用领域2.1 商业领域在商业领域，大数据分析可以帮助企业了解客户行为、优化供应链以及改进产品和服务。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者需求，提供个性化的推荐和服务，从而提高用户体验和忠诚度。
2.2 金融领域大数据分析在金融领域也有着广泛的应用。
通过对大量的金融数据进行分析，银行和金融机构可以更好地识别风险，提高风控水平。
同时，大数据分析也可以帮助投资者更好地预测市场走势，从而做出更明智的投资决策。
2.3 医疗领域在医疗领域，大数据分析可以帮助医生提高诊断的准确性，提供更个性化的治疗方案。
通过对大量的患者数据进行分析，医生可以找到治疗某种疾病最有效的方法，并根据患者的特点进行个性化的治疗。
四、大数据分析的挑战3.1 数据安全与隐私问题在大数据分析过程中，数据的安全与隐私问题是一个非常重要的方面。
大量的敏感数据被收集和分析，如果不加以适当的保护，很容易泄露个人隐私，甚至导致身份盗窃等问题。
3.2 数据质量问题大数据分析的结果往往受到数据质量的影响。
数据的准确性和完整性对于分析结果的准确性和可靠性至关重要。
《第12课 走近大数据》作业设计方案-初中信息技术浙教版20七年级上册自编模拟
《走近大数据》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在帮助学生了解大数据的基本概念和特点，熟悉大数据技术的应用领域，并掌握一些基本的数据处理和分析方法。
通过实践操作，培养学生的信息技术素养和解决问题的能力。
二、作业内容1. 阅读资料：学生需要阅读关于大数据的介绍性资料，了解大数据的基本概念、特点、应用领域等。
阅读资料可以通过在线阅读或纸质阅读的方式完成。
2. 小组讨论：学生以小组为单位，围绕大数据的应用领域展开讨论，每个小组选择一个具体的大数据应用案例进行分析。
讨论过程中，学生需要用PPT记录讨论过程和结果，PPT要求内容清晰、图文并茂。
3. 数据采集和处理：学生需要从网上收集一些数据，并使用Excel等工具进行数据采集、清洗和处理。
过程中需要学生了解数据的来源、格式和数据处理的方法。
4. 数据分析和可视化：学生需要对处理后的数据进行初步的分析，并使用图表等形式进行可视化展示。
分析过程中需要学生了解一些基本的数据分析方法，如描述性统计、相关性分析等。
三、作业要求1. 作业应在规定时间内完成，具体时间请参照课程安排；2. 作业应独立完成，如有小组合作，需明确分工并确保每位成员都有参与；3. 提交作业时需附上对所使用工具的介绍和使用方法，以便教师了解学生的操作过程和技能水平；4. 作业应按照要求进行规范整理和保存，以便教师查阅。
四、作业评价1. 评价标准：作业质量、完成时间、工具使用方法等；2. 评价方式：教师评价与学生互评相结合；3. 评价结果反馈：对于作业中存在的问题和不足，教师将在课程中给予指导和完善，对于优秀的作业，将给予表扬和鼓励。
五、作业反馈1. 学生应认真对待作业，积极寻求帮助和指导，对于作业中遇到的问题应及时解决；2. 教师将根据作业完成情况、学生反馈和评价结果，对课程内容和教学方法进行不断改进和完善，以提高教学质量；3. 针对学生在作业中反映较多的问题和难点，教师将在课程中加强讲解和示范，以帮助学生更好地理解和掌握相关知识。
浙大远程教育在线大数据挖掘作业问题详解
您的本次作业分数为：100分单选题1.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 演变分析单选题2.以下哪个指标不是表示对象间的相似度和相异度？∙ A Euclidean距离∙ B Manhattan距离∙ C Eula距离∙ D Minkowski距离单选题3.进行数据规范化的目的是（）。
∙ A 去掉数据中的噪声∙ B 对数据进行汇总和聚集∙ C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据∙ D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间单选题4.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？∙ A 数据清理∙ B 数据集成∙ C 数据变换∙ D 数据归约单选题5.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 模式的可视化表示单选题6.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 演变分析单选题7.哪种数据变换的方法将数据沿概念分层向上汇总？∙ A 平滑∙ B 聚集∙ C 数据概化∙ D 规范化单选题8.下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？∙ A 空间填充曲线∙ B 散点图矩阵∙ C 平行坐标∙ D 圆弓分割单选题9.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 演变分析单选题10.存放最低层汇总的方体称为（）。
∙ A 顶点方体∙ B 方体的格∙ C 基本方体∙ D 维单选题11.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
∙ A 单维关联规则∙ B 多维关联规则∙ C 混合维关联规则∙ D 不是一个关联规则单选题12.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
大数据分析与挖掘 实训1 基于时间序列的分仓商品预测
开篇讨论——农夫山泉如何大卖矿泉水？
城市 1 城市 5 城市 2
总仓
城市 4
需求 预测
城市 3
开篇讨论——农夫山泉如何大卖矿泉水？
天气
配送中 心辐射 半径
需求 变化
季节性 变化
甚至突 发性的 需求
开篇讨论——农夫山泉如何大卖矿泉水？
大幅度降低物流成本
地区供销平衡
开始实验
数据导入
是否 满足要求
否 是 数据预处理
大数据挖掘与分析流程
参数设置
大数据挖掘与分析工具——PMT（北京络捷斯特 开发）
时间序列
调整 参数
实验结束
问题解决——时间序列挖掘流程图
问题解决—数据探索分析
问题解决—数据探索分析
问题解决——预测结果
问题解决——预测结果
问题学习——知识点1-数据挖掘
直通车引 淘宝客引 聚划算引 直通车引 搜索引导 成交件数 成交人次 导浏览次 导浏览次 导浏览次 导浏览人 浏览次数 数 数 数 次 淘宝客引 聚划算引 搜索引导 非聚划算 非聚划算 非聚划算 非聚划算 导浏览人 导浏览人 浏览人次 支付笔数 支付金额 支付件数 支付人次 次 次
成交笔 数
问题解决——数据探索与数据挖掘
统计 学
数据 库
数据 挖掘
模式 识别
机器 学习
问题学习——知识点1-预测方法
统计理论模型
人工智能模型
时 间 序 列
卡 尔 曼 滤 波
线 性 回 归
非 参 数 回 归
历 史 平 均
神 经 网 络
支 持 向 量 机
模 糊 神 经 网 络
关联规则
数据挖掘的功能及应用作业
数据挖掘的其他基本功能介绍一、关联规则挖掘关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。
关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。
1、 基本概念设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。
如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。
我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ⇒，但是A B ⇒得不到足够支持。
在规则挖掘中涉及到两个重要的指标：① 支持度 支持度n B A n B A )()(⇒=⇒，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。
② 置信度 置信度)()()(A n B A n B A ⇒=⇒，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠的规则。
因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。
③ 一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。
关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。
如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则；如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。
关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。
在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。
关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。
应用的例子：* 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。
* 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。
那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？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。
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业(第一单元)
多创新性的用途。
答案:AB 【12】
大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是什么？（ ）
•
A、要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本
•
B、我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性
•
C、在数字化时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千
上万的数据
• 关系
D、我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业（第一单元）
【1】 大数据公司的多样性表明了（ ）。
•
A、数据作用的体现
•
B、数据价值的转移
•
C、数据技术的发展
•
D、数据思维的创新
答案:B 【2】
对于大数据，其最大的风险就是（ ）。
•
A、成本
•
B、数据量大
•
C、隐私
•
D、非结构化
答案:C 【3】
相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（ ），帮助我们进一步接近 事实的真相。
•
D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单
答案:C 【9】
大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（ ）。
•
A、更有效
•
B、相当
•
C、不具备可比性
•
D、无效
答案:A 【10】
采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（ ），但与样本数量的增加关系不大。
•
A、降低
•
B、不变
•
C、提高
•
D、无关
答案:C 【11】
•
A、安全性
•
B、完整性
东北财经大学《大数据——概念、方法与应用》在线作业2-0030
东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业2-0030
从商业层面上看,数据挖掘是一类( )数据分析方法。
A:浅层次的
B:深层次的
C:多元化的
D:多方法的
参考选项：B
偏差检测的基本方法是寻找( )之间有意义的差别。
A:期望值与预测值
B:预测值与参照值
C:观测值与参照值
D:期望值与参照值
参考选项：C
在小数据时代,当样本数量达到某个值之后,我们从个体上得到的信息会( )。
A:不确定
B:不变
C:越多
D:越少
参考选项：D
( )是一些管理方面的最佳实践。
A:数据质量和管理
B:数据挖掘
C:可视化分析
D:预测性分析
参考选项：A
大数据的核心是( )。
A:预测
B:匿名化
C:规模化
D:告知与许可
参考选项：A
小数据时代,( )成为现代社会、现代测量领域的主心骨。
A:统计分析
B:主观采样
C:随机采样
D:大数据分析
参考选项：C
1。
基于大数据支持的校本作业实施研究
基于大数据支持的校本作业实施研究作者：汤向明来源：《成才之路》 2020年第7期汤向明（福建省泉州第一中学，福建泉州362000）摘要：教育大数据源于日常教育活动，作业作为教育活动的组成部分，其开发与实施过程中产生的数据是重要的数据资源。
发掘、利用大数据，特别是测评大数据，是开发有特色、有针对性校本作业的有力保障，可用于预测评估校本作业的适切性和有效性。
从技术、管理、思维等方面进行系统规划，方能促进大数据与校本作业开发的深度融合。
关键词：大数据；校本作业；数据素养；教育信息化；途径中图分类号：G420；G632 文献标志码：A 文章编号：1008-3561（2020）07-0036-02校本作业是指“在校本理念下的作业教学方案”，具有“针对性强、有特色”等有别于一般作业的特征，目的是增强作业教学的有效性，提升教育教学质量。
教育部《教育信息化2.0行动计划》指出，“教育信息化是教育现代化的基本内涵和显著特征，是‘教育现代化2035’的重点内容和重要标志”。
随着教育信息化2.0时代的到来，推进教育大数据与包括校本作业实施在内的教育教学实践的深度融合，是形成智能环境下教育模式新生态的具体举措，也是指导校本作业方案设计，增强校本作业的针对性和有效性的有效途径。
本文对基于大数据支持的校本作业实施进行研究。
一、大数据在校本作业开发中的基本价值随着教育信息化的进一步发展，在大数据技术支持下，教育评价和学习分析正从“传统的经验性向客观性发展”。
从模糊经验转化为科学实证，从有限理解上升到全面考虑，是校本作业科学性、有针对性的需要。
因此，校本作业的设计需“证据为本、全面考虑”。
“证据为本”指的是大到作业系统的设计，小到试题的甄选，均需数据、实证支撑；而“全面考虑”指的是作业系统的决策与设计需从知识、能力、素养等多个维度综合论证。
“证据为本、全面考虑”，在大数据技术的支持下正由不可能成为可能，由理想转变为现实。
二、大数据与校本作业融合的保障是系统规划大数据与校本作业的融合，本质上是信息流的发现与应用，需要进行有序的系统规划，才能使源于复杂过程的数据用于改进复杂行为。
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大数据挖掘与机器学习第五章
【论述题】
利用所给信用数据cs-training.csv建立分类器进行分析，并用cs-test.csv进行测试，其中Revolving为分类变量。
要求：
（1）先对数据进行描述统计分析
（2）利用CART，c4.5,Bagging,Adaboost,随机森林方法进行进行建模并比较。
1.描述统计分析：
read.csv(“d://cst.csv”,header=T)
cst=cst[-1]
table(cst$class)
md.pattern(cst)
set.seed(1234)
分类树
library(tree)
Cs.tree=tree(class~.-class,cst[test,])
Summary(cst.tree)
在summary中我们可以看到训练误差为，残差的平均偏差小代表这种方法在训练集上的拟合效果好。
cs.test.pred=predict(cs.tree,cst[-test,],type=’class’)
Table(cs.test.pred,cst[-train,’class’])
Bagging
Library(randomForest)
Cs.bag=randomForest(class~.,cs[test,],na.action=naroughfox,mtry=ncol(cst)-1)
Cst.bag.pred=predict(cst.bag,cst[test,])
Table(cst.bag.pred,cst[-train,’class’])
结果如下：
此时，模型在测试集上的预测准确度为，
随机森林
Library(randomForest)
Cst.rf=randomForest(class~.,cst[train,],na.action=na.roughfix,importance=T)
cst.rf.pred=predict(bio.rf,cst[-train,])
Table(cst.rf.pred,cst[-train,’class’])
结果如下：
可以看出，随机森林的表现较bagging有所提高，在测试集上的准确率提高到，。