实验二数据挖掘的实现
利用KNIME进行数据挖掘的实验手册
利⽤KNIME进⾏数据挖掘的实验⼿册数据挖掘实验⼿册本次实践分别⽤两个数据集来进⼀步学习如何在KNIME中对两个数据集进⾏分类，聚类和频繁模式挖掘算法的实践。
两个数据集均来⾃Kaggle⽹站的UCI Machine Learning。
⼀、蘑菇数据集蘑菇数据集来⾃于Mushroom Classification | Kaggle，该数据集总数据量为8124条，涉及特征包括菌盖形状、菌盖表⾯、⽓味等等22个字段，⽬标是对蘑菇是否有毒进⾏⼆分类，即有毒、⽆毒。
所有的特征都是离散分类特征，在Kaggle 上可以看到各特征的具体含义和属性取值。
本次实践使⽤的软件是KNIME Analytics Platform，其主界⾯如下：在本次实践过程主要涉及两个区域：⼯作区和节点选项板。
⼯作区放置操作节点和数据流，节点选项板则提供了不同功能的节点。
⾸先介绍两个基本概念：节点和数据流。
KNIME Analytics Platform进⾏的数据挖掘重点关注通过⼀系列节点运⾏数据的过程，我们将这⼀过程称为⼯作流。
也可以说KNIME Analytics Platform是以⼯作流这⼀系列节点代表要对数据执⾏的操作，⽽节点之间的链接指⽰数据的流动⽅向。
通常，KNIME Analytics Platform将数据以⼀条条记录的形式读⼊，然后通过对数据进⾏⼀系列操作，最后将其发送⾄某个地⽅（可以是模型，或某种格式的数据输出）。
使⽤KNIME Analytics Platform处理数据的三个步骤：1.将数据读⼊KNIME Analytics Platform。
2.通过⼀系列操纵运⾏数据。
3.将数据发送到⽬标位置。
在KNIME Analytics Platform中，可以通过打开新的⼯作流来⼀次处理多个数据流。
会话期间，可以在KNIME Analytics Platform窗⼝右上⾓的流管理器中管理打开的多个数据流。
接下来我们开始对数据集进⾏操作：第⼀步创建流在左上⾓菜单栏选择“⽂件”→“新建流”，创建⼀个新的数据流。
实验4：大数据的分析与挖掘
3.数据的预处理：在理解数据之后，需要对数据进行预处理，例如数据清洗、数据归一化、特征提取等，以确保数据质量和可用性。如果数据集较大，可能需要使用分布式计算平台进行处理。
五、实训体会
最终，通过数据挖掘方法得到的结果可以帮助我们更好地理解和解决实际问题，例如优化产品推荐、预测市场需求、检测欺诈、识别风险等等。
4.模型的训练：接下来，需要确定哪种数据挖掘算法才能解决我们的问题，并训练相应的模型。例如，我们可以使用决策树算法、神经网络算法或者基于规则的算法等。
5.模型的预测与评价：训练好模型之后，需要对新的数据进行预测，并根据实际结果对模型进行评价。这个过程需要注意模型的可解释性、预测的准确性和稳定性等指标。
“大数据技术概论”课程实验报告
实验名称：
教师评语
教师签字日期
成绩
学生姓名
学号
一、实验目标
展示数据挖掘方法如何解决实际问题
二、实验环境
Python
三、实验内容
1. 数据的读入与理解
2. 数据的预处理
3. 模型的训练
4. 模型的预测与评价
四、实验成果
1.确定问题和目的：首先要明确需要解决的问题，以及期望得到什么样的结果。例某个产品优化推荐算法等。
数据挖掘 教案
数据挖掘教案教案标题：数据挖掘教学目标：1. 了解数据挖掘的基本概念和应用领域。
2. 学习常见的数据挖掘技术和工具。
3. 掌握数据清洗、特征选择、模型建立和评估等数据挖掘过程中的关键步骤。
4. 能够应用所学的知识和技能解决实际问题。
教学重点：1. 数据挖掘的基本概念和应用。
2. 数据清洗和预处理的方法。
3. 特征选择和特征工程的技术。
4. 常见的数据挖掘算法和模型。
5. 数据挖掘结果的评估和解释。
教学难点：1. 数据挖掘算法的原理和实现。
2. 如何选择合适的特征和模型。
3. 如何评估和解释数据挖掘的结果。
教学准备：1. 电脑和投影仪。
2. 数据挖掘相关的软件和工具。
3. 实际数据集用于案例分析和实验练习。
教学过程：一、导入（5分钟）1. 向学生介绍数据挖掘的概念和应用领域。
2. 引导学生思考数据挖掘在日常生活和工作中的应用，激发学习兴趣。
二、理论讲解（30分钟）1. 介绍常见的数据挖掘技术和算法，如聚类、分类、关联规则、回归等。
2. 详细讲解数据清洗、特征选择、模型建立和评估等关键步骤。
3. 分析案例，讲解实际数据挖掘过程中的注意事项和挑战。
三、实践操作（60分钟）1. 学生分组进行数据挖掘实验，选择一个实际问题和相应数据集。
2. 引导学生进行数据清洗、特征选择、模型建立和评估等步骤。
3. 学生自主探索和实践，教师提供必要的指导和帮助。
四、成果展示与讨论（20分钟）1. 学生展示数据挖掘的结果和发现。
2. 学生互相评估和讨论各自的分析方法和结果。
3. 教师总结和点评学生的实践过程和成果，提出改进建议。
五、课堂小结与延伸（10分钟）1. 教师对本节课的重点内容进行总结。
2. 延伸讨论数据挖掘的发展趋势和应用前景。
3. 提供相关学习资源和扩展阅读推荐。
教学评估：1. 实践操作中学生的数据挖掘成果和解决问题的方法。
2. 学生参与讨论和评估的质量和深度。
3. 平时作业和实验报告的完成情况和质量。
教学建议：1. 鼓励学生多参与实际案例分析和实验练习，提高实践能力。
二手车价格预测数据挖掘实验报告
二手车价格预测数据挖掘实验报告
本次实验旨在通过对二手车市场历史交易数据的挖掘和分析，预测未来二手车的价格变化趋势。
首先，我们采集了包括二手车品牌、车型、年份、里程数、车况、交易地点等信息在内的大量数据，针对数据的特点和实验目标，我们使用了以下数据挖掘技术：
1. 数据清洗：
在对数据进行清洗的过程中，我们去除了缺失数据、重复数据和异常数据，同时对不合理的数据进行了调整。
2. 特征选择：
针对我们的目标，我们选择了对汽车价格等影响显著的特征，包括车型、年份、里程数、车况以及交易地点等。
3. 特征降维：
对于维度较高的数据集，使用主成分分析等方法将其降为更少的维度，提高模型训练的效率和可靠性。
4. 数据建模：
我们采用多元线性回归模型进行训练，并利用交叉验证等方法进行了模型的评估和调整。
最终得到的模型可以对二手车价格进行预测，并且具有一定的可靠性和准确性。
通过实验，我们发现二手车价格受到车型、年份、里程数、车况和地区因素的影响较大，其中车型和地区因素对价格影响较为显著。
我们还对模型进行了实际应用测试，结果表明该模型预测的二手车价格与实际价格的偏差较小，能够较好地反映市场价格趋势。
总之，本次实验对二手车市场的数据挖掘研究具有一定的实际意义和应用价值，未来可以进一步完善模型和数据来源，提高预测准确性和可靠性。
数据挖掘导论第二版课程设计
数据挖掘导论第二版课程设计一、概述数据挖掘是一门综合性较强的学科，广泛应用于各个领域之中。
数据挖掘的任务是从大量数据中提取有意义的信息，以便人们做出更好的决策。
为了能够更好地学习和掌握数据挖掘的方法和技术，本课程将结合理论和实践，进行数据挖掘导论的教学和课程设计。
本课程的目标是：1.了解数据挖掘的基本概念和流程；2.掌握常用的数据挖掘算法和工具；3.能够独立进行数据挖掘任务的设计和实现。
二、课程设计1. 课程内容本课程主要包括以下内容：1.数据挖掘概述；2.数据预处理；3.分类、聚类、关联规则挖掘；4.操作系统和Python环境配置；5.数据挖掘算法实现。
课程将采用在线学习的形式，在线上教师的指导下，学生将学习数据挖掘的基本概念和流程，并实践常用的数据挖掘算法和工具。
2. 课程要求本课程的学习要求如下：1.学生具备至少一门编程语言的编程基础；2.学生需使用Jupyter Notebook或其他Python编辑器完成实验；3.学生需及时提交实验报告。
3. 实验安排本课程共分为4个实验，每个实验的安排如下：•实验一：数据预处理–了解数据预处理的目的和方法；–掌握数据清洗、特征选择、数据变换和缩放等预处理技术。
•实验二：分类–了解分类的基本概念和算法；–掌握KNN分类算法和朴素贝叶斯分类算法的实现。
•实验三：聚类–了解聚类的基本概念和算法；–掌握K-means聚类算法和DBSCAN聚类算法的实现。
•实验四：关联规则挖掘–了解关联规则挖掘的基本概念和算法；–掌握Apriori算法和FP-Growth算法的实现。
4. 实验评分实验评分主要包括以下几个方面：1.实验报告：20分；2.实验代码实现：50分；3.实验结果分析：30分。
实验报告应包括实验目的、数据集、算法细节、实验结果和分析等内容。
代码实现应注意规范和注释，且需能够运行通过，实验结果分析应符合实际问题并给出相应建议。
三、总结数据挖掘在各个领域中的应用愈发广泛，学习数据挖掘技术已经成为了一个必须掌握的技能。
数据挖掘教学大纲
西北师范大学计算机科学与技术专业课程教学大纲数据挖掘一、说明（一）课程性质数据挖掘是计算机科学与技术专业的选修课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。
先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《高级程序设计语言》、《数据结构》等。
（二）教学目的数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术，由于有广阔的应用前景而备受重视。
数据挖掘作为一门新兴的学科，在它的形成和发展过程中表现出了强大的生命力，广大从事数据库应用与决策支持，以及数据分析等学科的科研工作者和工程技术人员迫切需要了解和掌握它。
数据挖掘涉及的内容较为广泛，已成为迅速发展并在信息社会中广泛应用的一门综合性学科。
数据挖掘已成为统计学专业的一门重要课程。
通过数据挖掘课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，为进入更深入的智能数据分析研究打好基础。
（三）教学内容本课程主要学习的内容包括数据预处理、分类与预测、聚类分析等内容（四）教学时数本课程的教学时数为课堂36学时，上机18学时，2.5学分。
（五）教学方式本课程将采用课堂讲授、上机实验相结合的方法。
二、本文第一章数据挖掘概述教学要点：1.理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能。
2.了解数据挖掘的应用和面临的问题。
3.对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。
教学时数：3学时。
教学内容：第一节什么是数据挖掘（0.5学时）数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
第二节数据挖掘——在何种数据上进行？（0.5学时）关系数据库、数据仓库、事务数据库第三节数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式（1学时）关联分析、分类和预测、聚类分析第四节数据挖掘系统的分类（1学时）数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类。
数据挖掘实验报告-实验1-Weka基础操作
学生实验报告学院：信息管理学院课程名称: 数据挖掘教学班级： B01姓名：学号：实验报告课程名称数据挖掘教学班级B01 指导老师学号姓名行政班级实验项目实验一: Weka的基本操作组员名单独立完成实验类型■操作性实验□验证性实验□综合性实验实验地点H535 实验日期2016。
09.281。
实验目的和要求：(1）Explorer界面的各项功能;注意不能与课件上的截图相同，可采用打开不同的数据文件以示区别。
（2)Weka的两种数据表格编辑文件方式下的功能介绍；①Explorer—Preprocess-edit，弹出Viewer对话框；②Weka GUI选择器窗口-Tools ｜ ArffViewer，打开ARFF—Viewer窗口。
（3)ARFF文件组成。
2．实验过程（记录实验步骤、分析实验结果）2。
1 Explorer界面的各项功能2.1。
1 初始界面示意其中:explorer选项是数据挖掘梳理数据最常用界面，也是使用weka最简单的方法。
Experimenter：实验者选项,提供不同数值的比较,发现其中规律。
KnowledgeFlow：知识流，其中包含处理大型数据的方法,初学者应用较少。
Simple CLI :命令行窗口,有点像cmd 格式，非图形界面.2.1.2 进入Explorer 界面功能介绍（1）任务面板Preprocess（数据预处理）:选择和修改要处理的数据.Classify(分类）：训练和测试分类或回归模型。
Cluster(聚类)：从数据中聚类。
聚类分析时用的较多。
Associate（关联分析）：从数据中学习关联规则。
Select Attributes(选择属性）：选择数据中最相关的属性。
Visualize（可视化）：查看数据的二维散布图.（2）常用按钮Openfile：打开文件Open URL：打开URL格式文件Open DB：打开数据库文件Generate:数据生成Undo：撤销操作Edit：编辑数据Save：保存数据文件，可实现文件格式的转换,比如csv 格式文件向ARFF格式文件转换等等。
数据挖掘实训总结五篇范文
数据挖掘实训总结五篇范文第一篇：数据挖掘实训总结数据挖掘实训总结简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规律，为决策提供证据。
从这种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。
不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。
现代的商业社会中，充斥着大量的信息，如何从这些信息中迅速的定位并找到有价值的信息显然可以成为企业制胜的关键，毕竟在这个信息过载的世界里，基于多少信息所做出的决策会显著的影响决策的质量和科学性，而数据挖掘技术就使这种归纳决策得到了实现。
数据挖掘可以从企业数据仓库中定位有价值的、但是并未事先被企业员工或者高层管理者知道的信息，并对这些信息进行一些基本的分析（例如聚类、回归等）。
从目前的应用来看，将数据挖掘技术应用在营销或企业决策方面，管理者遵循的逻辑是“消费者过去的行为会极大的影响甚至决定未来所做出的选择”，而过往真实的数据显然就是对消费者行为最真实的记录，从中挖掘出的规律对于企业决策自然是至关重要的。
一项好的技术并不一定要面面俱到，就像数据挖掘一样，目前来说，这项技术在理论研究中应用可能并不合适，但是用于实际决策或者企业营销的过程中，显然可以令过往数据完备的企业获益匪浅下面是个人对数据挖掘技术的认识，和大家讨论一下：1、数据挖掘是种知识发现，是种foresight（预见性）。
它不同于数据分析的就是它从大量的数据中找到信息，信息中发掘出知识，拿这个知识来指导实践。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验二数据挖掘的实现
一、实验目的
了解XLMiner的安装方法；
熟悉掌握在XLMiner中数据可视化操作（盒图、直方图、散点图等）
熟练掌握在XLMiner数据预划分的操作；
熟练掌握XLMiner数据预处理的操作（数据抽样、缺失值处理等）；
熟悉各种数据挖掘的方法（关联规则生成）；
读懂挖掘报告含义。
二、实验内容及原理
安装XLMiner以及在Excel中的配置。
了解XLMiner概况，熟悉XLMiner主界面，了解各种功能及数据的支持类型和使用范围。
使用图标中的盒图功能分析、展示数据。
使用图标中的直方图功能分析、展示数据。
使用图标中的散点图功能分析、展示数据。
使用数据功能中的数据分段功能（Excel文档）。
使用数据功能中的数据抽样和缺失值处理功能（Excel文档）。
使用数据功能中的分箱处理连续值功能。
使用关联规则工具生成关联规则集，分析关联规则集中规则的含义。
三、使用仪器、器材
微机一台
操作系统：Win XP
编程软件：Microsoft Office Excel 2007及以上版本+XLMiner 3.2.6试用版（15天）
四、实验步骤
实验01
双击XLMiner 3.2.6进行安装。
一路下一步直到安装完成自动打开Excel。
点击文件选项卡，在“帮助”列中打开“选项信任中心加载项”去掉所有勾。
打开“选项加载项”查看“禁用的应用程序加载项”中有没有XLMiner3，如有点击设定为“活动应用程序加载项”直到在该列表中看到XLMiner3，如图所示：
实验02
启动Exc el“加载项”选项卡，如图所示。
查看XLMiner中各种功能。
支持的功能如下图表
数据分割Standard partition, Partition with Oversampling
数据工具Sample from worksheet, Sample from database (Except in Education
edition), Missing data handling, Bin continuous data, Transform
categorical data
时间序列Partitioning, ARIMA, ACF(Autocorrelations), PACF (Partial
Autocorrelations), Smoothing
分类Discriminant analysis, logistic regression, classification tree, naïve
Bayes, neural networks (multilayer feedforward) and k-nearest
neighbors
预测Multiple linear regression, regression tree, neural networks
(multilayer feedforward) and k-nearest neighbors
关系Association rules
数据分析及规约Principal component analysis, Hierarchical clustering, and k-means clustering
数据可视
化
Box plot, Histogram, Matrix plot 查看该软件算法及数据类型支持。
实验03
Figure 1盒图示例
打开“（Boxplot）.xls”文件如下图所示。
单击“Charts”选项“Box plot”。
设定参数如下图。
点击OK，生成如下盒图。
计算通过公式能计算mean, Q1, Q2 using formulas.
Mean = 23.66
Q1 = 10.49
Q3 = 37.71
Cutoff1 = 10.49 - 1.5 * (37.71 - 10.49)
= - 30.34
请计算Max是多少，列出离群点是那些数据验证是否同盒图绘制的情况一致注：52, 57, 60, 63, 71, 72, 73, 76, 98, 110, 120盒图中各数值计算方式
Median = 721 = 61.5Q3 = 87Mean = 77.45
Interquartile Range = Q3 - Q1
Min = Q1 - 1.5 * (Q3 - Q1)
Max = Q3 + 1.5 * (Q3 - Q1)
设定参数如下图所示：
读取Y2的盒图，计算验证Q1，Q2，Min，Max，Mean值是多少。
实验04
打开“BostonHousing.xls”文件。
选择，设定参数如下图所示：
(8) 单击“OK”输出如下图：
(9) 分析该图所展示的内容：值域是多少，横坐标是什么意思，分为几段？实验05
(1) 打开“BostonHousing.xls”文件。
(2) 选择，设定参数如下图所示：
(3) 单击“OK”，输出如下散点图：
(4) 分析该图第二行第三列，展示了AGE和DIS变量对称关系，该如何阅读此图？说明了数据分布的什么特点？
实验06
在多数数据挖掘建模过程中，面对较大数据量，我们会把数据分为3部分：训练数据集、验证数据集和测试数据集。
训练集：用于训练或建立模型。
例如：在线性回归中，训练集用来拟合线性回归模型，计算回归系数；在神经网络模型中，训练集用来获取网络权重。
验证集：在训练集上模型一旦建立，我们需要用不可见的数据检验模型的准确度。
为此，必须使用（非训练集）新数据校验。
并且使用平均MSE错误百分百度量模型准确度。
如果使用训练集去验证模型准确度必然会导致模型过于“精确”，这是由于训练集或模型拟合过程保证了：使用训练集极可能精确，因为模型本身是由训练集构成的。
测试集：验证集用于模型调试，而测试集是用于真实评估模型性能。
标准数据分段，打开“Wine.xls“文件。
在数据Partition对话框中选择使用随机抽样。
保证set seed复选框选中，具体参数设置如下图：。