大工20新上《数据挖掘》在线作业1

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数据挖掘作业1

数据挖掘技术选修课大作业学院：计算机学院专业：软件工程姓名：王小妮班级：软工1201学号：12080101071.1数据挖掘技术的定义1.2数据挖掘的含义1.3数据挖掘商业角度的定义1.4数据挖掘和数据仓库1.5数据挖掘和在线分析处理1.6软硬件发展对数据挖掘的影响2数据挖掘的典型技术2.1聚类分析2.1关联规则2.3回归分析2.4其他技术3数据挖掘技术的应用3.1在intnet的应用3.2在金融的应用4学习收获参考文献：1.1数据挖掘技术的定义数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

1.2数据挖掘技术的含义与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。

这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

----何为知识?从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。

人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。

原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。

发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。

发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。

因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。

在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。

数据挖掘试题参考答案

大学课程《数据挖掘》试题参考答案范围：∙ 1.什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别？定义：数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

区别：（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；数据是海量的；数据有噪声；数据可能是非结构化的；（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。

即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。

在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。

也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。

因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。

∙ 2.请根据CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，描述数据挖掘包含哪些步骤？CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)∙ 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势随着多媒体技术的发展，人们接触的数据形式不断地丰富，多媒体数据库的日益增多，原有的数据库技术已满足不了应用的需要，人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式，找出蕴涵于其中的有价值的知识。

大工20春《数据挖掘》在线作业1（参考）

大工20春《数据挖掘》在线作业1（参考）
【奥鹏】-[大连理工大学]大工20春《数据挖掘》在线作业1 试卷总分:100 得分:100
第1题,下面标识符中不是Python语言的关键字的是：（）
A、float
B、except
C、continue
D、global
正确答案:
第2题,以下不属于Python的关键字的是（）
A、mark
B、del
C、return
D、global
正确答案:A
第3题,Python中定义函数的关键字是（）
A、def
B、define
C、function
D、defunc
正确答案:A
第4题,以下选项对Python文件操作描述错误的是（）
A、当文件以文本方式打开时，读写会按照字节流方式进行
B、Python能以文本和二进制两种方式处理文件
C、文件使用结束后要用close()方法关闭，释放文件的使用授权
D、Python能通过内置的open()函数打开一个文件进行操作正确答案:A
第5题,下列不是Python对文件进行读操作的方法是（）
A、readtext
B、readlines
C、read
D、readline
正确答案:A
第6题,Python中操作集合时，可以使用哪个函数来对集合进行增加元素的操作（）A、append。

大工20秋《数据挖掘》大作业

学习中心：专业：计算机科学与技术年级： 2020年秋季学号：学生：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？本学期数据挖掘的课程学习对我来说也是收获颇丰的，当今社会数据的价值不言而喻，通过数据的分析挖掘和处理建模，小到可以预测用户的购物行为和使用习惯为企业提供产品设计思路，分析用户心理从而创造出更加方便智能的产品，还可以极大的方便普通人的生活，大到可以为政府领导决策提供可靠的数据依据。

随着互联网技术的不断发展数据的价值也慢慢体现了出来，但是面对海量复杂的数据如何有效的进行分析汇总如何让数据能够创造价值，这就关联到了数据挖掘这门课程了，数据挖掘是基于Python 这门语言来具体实现的，通过对这门编程语言的学习，从基本概念到具体的语法再到框架我们都经过了一个系统的学习，最终也通过具体的项目去融会贯通之前所学到的知识，数据挖掘课程是理论性和实践性都很强的一门学习，通过这门课程的学习让我对数据价值有了一个全新的认识。

相信以后肯定会更多的使用到的。

2. Knn算法原理以及python实现1. Knn算法介绍：KNN（K-Nearest Neighbor）算法，KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特征值预测分类结果。

核心原理就是，与待分类点最近的K个邻居中，属于哪个类别的多，待分类点就属于那个类别。

2. Knn算法流程：KNN算法模型主要有三要素构成：距离度量，k值的选择和分类的决策规则。

KNN分类算法的思路很简洁，实现也很简洁，具体分三步：1）找K个最近邻。

KNN分类算法的核心就是找最近的K个点，选定度量距离的方法之后，以待分类样本点为中心，分别测量它到其他点的距离，找出其中的距离最近的“TOP K”，这就是K个最近邻。

2）统计最近邻的类别占比。

确定了最近邻之后，统计出每种类别在最近邻中的占比。

3）选取占比最多的类别作为待分类样本的类别。

大工20春《数据挖掘》在线作业2.doc

1.关于import引用，下列选项中描述错误的是（）A.使用import turtle可引入turtle库B.使用from turtle import setup 可引入turtle库C.使用import turtle as t可引入turtle库，取别名为tD.import关键字用于导入模块或者模块中的对象【参考答案】: B2.以下选项中是Python中文分词的第三方库的是（）A.turtleB.jiebaC.timeD.itchat【参考答案】: B3.以下选项中使Python脚本程序转变为可执行程序的第三方库的是（）A.randomB.requestsC.pyinstallerD.pygame【参考答案】: C4.以下选项中，不是Python对文件的打开模式的是：（）A.c'B.'r'C.'w'D.'r'【参考答案】: A5.关于Python语言的注释，以下描述错误的是？（）A.Python语言的多行注释以'''（三个单引号）开头和结尾B.Python语言的单行注释以#开头C.Python语言有两种注释方式：单行注释和多行注释 D.Python语言的单行注释以单引号'开头【参考答案】: D6.以下程序语句中，哪个是正确利用切片语句取出字符串s="pi=3.1415926"中的所有数字部分（）A.s[3:-1]B.s[3:11]C.s[4:-1]D.s[3:12]【参考答案】: D7.以下关于Python组合数据类型描述错误的是？A.序列类型可以通过序号访问元素，元素之间不存在先后关系B.组合数据类型可以分为3类：序列类型、集合类型和映射类型C.Python组合数据类型能够将多个同类型或者不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操作更有序、更容易D.Python中字符串、元组和列表都是序列类型【参考答案】: A8.下面Python关键字中，不用于表示分支结构的是：（）A.elseB.ifC.elseifD.elif【参考答案】: C9.关于函数，以下描述错误的是（）A.函数能完成特定的功能，对函数的使用不需要了解函数内部实现原理，只要了解函数的输入输出方式即可B.使用函数的主要目的是降低编程难度和代码重用C.函数是一段具有特定功能的、可重用的语句组D.Python中使用del关键字定义一个函数【参考答案】: D10.下列选项不属于函数的作用的是：（）A.复用代码B.降低编程复杂度C.提高代码的执行速度D.增强代码的可读性【参考答案】: C11.函数体现的是代码复用和模块化设计思想。

作业1

作业11．什么是数据挖掘？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。

答：1）数据挖掘:是从大量数据中提取或"挖掘"知识,也就是从存放在数据库,数据仓库或其他信息库中的数据挖掘有趣知识的过程.数据挖掘是可以从数据库中提取有趣的知识规律或高层信息发现的知识,可以用于决策,过程控制,信息管理,查询处理.同义词：从数据中挖掘知识、知识提取、数据/模式分析、数据考古、数据捕捞、数据中的知识发现（KDD）。

2)当把数据挖掘看作知识发现过程时,它涉及的步骤为:数据清理（消除噪声或不一致数据）数据集成（多种数据源可以组合在一起）数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式）知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）2．数据仓库和数据库有何不同？它们有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的,集成的,不易更改且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策, 数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成,是面向操作型的数据库,是组成数据仓库的源数据.它用表组织数据，采用ER数据模型。

相似：它们都为数据挖掘提供了源数据,都是数据的组合.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来访的收费。

(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。

数据挖掘作业集答案

数据挖掘作业集答案《数据挖掘》作业集答案第一章引言一、填空题（1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示（2）算法的效率、可扩展性和并行处理（3）统计学、数据库技术和机器学习（4）WEB挖掘（5）一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、单选题（1）B；（2）D；（3）D；（4）B；（5）A；（6）B；（7）C；（8）E；三、简答题（1）什么是数据挖掘？答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。

（2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分：数据库、数据仓库或其他信息库数据库或数据仓库服务器知识库数据挖掘引擎模式评估模块图形用户界面（3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。

答：1960年代和以前：研究文件系统。

1970年代：出现层次数据库和网状数据库。

1980年代早期：关系数据模型, 关系数据库管理系统(RDBMS)的实现1980年代后期：出现各种高级数据库系统（如：扩展的关系数据库、面向对象数据库等等）以及面向应用的数据库系统（空间数据库，时序数据库，多媒体数据库等等。

1990年代：研究的重点转移到数据挖掘, 数据仓库, 多媒体数据库和网络数据库。

2000年代：人们专注于研究流数据管理和挖掘、基于各种应用的数据挖掘、XML 数据库和整合的信息系统。

（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）答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。

其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。

（5）什么是模式兴趣度的客观度量和主观度量？答：客观度量指的是基于所发现模式的结构和关于它们的统计来衡量模式的兴趣度，比如：支持度、置信度等等；主观度量基于用户对数据的判断来衡量模式的兴趣度，比如：出乎意料的、新颖的、可行动的等等。

数据挖掘第1次作业

数据挖掘第1次作业2013年2月27日星期三第一章1.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。

该商务需要什么数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？答：①例如：All Electronics 的每个分部都有一组自己的数据库，作为一个重要的电子商务，All Electronics需要考虑如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值。

该商务需要的数据挖掘功能有：关联规则挖掘(进行产品的捆绑推荐)、聚类（将客户细分，提供个性化服务）。

②它们不能由数据查询处理或简单的统计分析来实现，因为数据查询处理以及简单的统计分析只能在数据库中进行一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中挖掘潜在的价值。

2.使用你熟悉的生活中的数据库，给出关联规则挖掘、序列模式分析、分类、聚类、孤立点分析等数据挖掘功能的例子。

答：关联规则挖掘（Association rule）是指寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性。

应用于产品目录设计，购物篮分析，以及交叉销售。

例如：在超市购物时候会发现洗发露货架旁边一定摆放着护发素以及沐浴露等，而且婴儿尿布货架旁会出现啤酒等。

序列模式分析是指寻找事件之间在顺序上的相关性。

应用于客户购买行为模式预测、自然灾害预测、web访问模式预测、DNA序列分析以及疾病诊断。

例如：有一个同学在网上订购了一台打印机，可以预测该同学会在之后购买墨盒和打印纸。

分类是指建立一个描述其他属性到类标签属性的函数关系的模型。

例如，银行通过对用户的home owner, marital status, taxable income 等进行分析，来构建decision tree，进而可以明确确定是否对用户发放信用卡。

聚类是将数据划分为相似对象组的过程，使得同一组中的对象相似度最大而不同组中的相似度最小。

例如，一些大型超市以及服装店根据消费者购物情况，对数据进行聚类，将消费者聚类分为普通消费者，VIP或者其它消费者等级，进而可以对消费者实行相对应的优惠政策。

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(单选题)1: 以下选项中描述错误的是：（）
A: Python是解释性语言
B: Python是跨平台语言
C: Python是脚本语言
D: Python是非开源语言
正确答案: D
(单选题)2: 下列哪一种不是Python的特性：（）
A: 跨平台特性
B: 解释型语言
C: 编译型语言
D: 面向对象
正确答案: C
(单选题)3: Python文件的后缀名是：（）
A: py
B: pdf
C: png
D: pyl
正确答案: A
(单选题)4: 按照程序设计语言的发展历程进行分类，Python可以归类为：（）
A: 高级语言
B: 自然语言
C: 汇编语言
D: 机器语言
正确答案: A
(单选题)5: 在多分支结构中，Python是通过（）来判断语句是否属于一个分支结构中。

A: 花括号
B: 冒号
C: 括号
D: 缩进
正确答案: D
(单选题)6: 下面变量名称命名合法的是：（）
A: _tempStr
B: is
C: 2018python
D: 123Python
正确答案: A
(单选题)7: 下面不能用来作为变量名称的是：（）
A: list。