重庆大学数据挖掘课件之数据预处理
数据挖掘数据预处理
XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY 实验报告 实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化 专业：数学与应用数学 班级： 姓名： 学号： 实验学时： 指导教师：刘建伟 成绩： 2016年5月5 日
西安工业大学实验报告 专业数学与应用数学班级131003 姓名学号实验课程数据挖掘指导教师刘建伟实验日期2016-5-5 同实验者实验项目数据集成、变换、归约和离散化 实验设备 计算机一台 及器材 一实验目的 掌握数据集成、变换、归约和离散化 二实验分析 从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。三实验步骤 1数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成是指将多个数据源中的数据合并并存放到一个一致的数据存储（如数据仓库）中。这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件。在数据集成时，有许多问题需要考虑。模式集成和对象匹配可能需要技巧。 2数据变换是指将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。 （1）数据泛化：使用概念分层，用高层概念替换低层或“原始”数据。例如，分类的属性，如街道，可以泛化为较高层的概念，如城市或国家。类似地，数值属性如年龄，可以映射到较高层概念如青年、中年和老年。 （2）规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。大致可分三种：最小最大规范化、z-score规范化和按小数定标规范化。 （3）属性构造：可以构造新的属性并添加到属性集中，以帮助挖掘过程。例如，可能希望根据属性height和width添加属性area。通过属性构造可以发现关于数据属性间联系的丢失信息，这对知识发现是有用的。 3数据经过去噪处理后,需根据相关要求对数据的属性进行相应处理.数据规约就是在减少数据存储空间的同时尽可能保证数据的完整性,获得比原始数据小得
大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)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(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
浅谈大数据时代的数据分析与挖掘
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/b910005743.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显
重大项目管理系统需求及原型设计说明书
重大项目管理系统需求及原型设计说明书 XX市东城区重大项目管理系统三期需求及原型设计说明书 一、背景 经过XX市东城区重大项目信息管理系统两期项目的建设，目前东城区重大项目协调办公室已经拥有一套较为基础的信息化平台，完成了数据的采、管、用全流程，但是随着信息化应用程度的不断发展深入，新型的业务手段不断拓展如；移动端APP、微信等方式。项目前两期建设主要是以数据信息的采集、汇集、为主，目前随着移动互联网的成熟和发展，便于使用者摆脱时间空间限制，随时随地追身办公，亟需将数据的应用分析内容、成果以移动端服务的形式推送给各级数据使用者。 二、主要需求 项目以web+app形式开发，项目分为前端用户app和后端管理系统（web）两部分，前端app主要负责项目巡查人员通过手机照相等手段随时、随地、方便地进行项目进度申报、主要领导随时、按期进行项目进展情况查看，项目申报提醒等功能。后端采用web方式，主要功能包括用户管理、系统管理、项目初始化（项目名称、位置、负责人、基础信息录入）等工作。项目部属于XX市东城区电子
政务外网DMZ区，以便工作人员在互联网可以使用本app进行项目进展申报。具体功能如下： 1、项目展示和管理: App首页为项目展示和管理，项目基础信息由后台进行初始化录入工作，并进行权限分配，以确保人与项目的对应关系。领导和主管人员可在首页看到所有项目，点击任何一个项目，即可进入该项目的项目页面，包括项目基础信息，项目位置地图截图，卫星图截图，以及项目历史进展情况及当前项目进展情况。现场项目负责人则只能看到本人所负责的项目，点击项目进入项目具体情况后，可看到项目基础信息，便于查阅，同时可看到自立项起该项目的历史进展记录，还可通过点击项目信息维护（+号）按钮，新增最新项目信息。 此页面显示项目的数量，取决于登陆用户的权限，领导及主管部门可以全部可见，项目巡查人员则只能看到与自己相关的项目。每个项目均链接到项目详情页。 上述两个页面的内容，由管理后端进行数据的初始化工作，并在app前端进行展示。 项目详情页的第三页，是项目进展页，项目进展页则由具体使用app的工作人员定期或不定期上传现场照片和说明文字。项目进展页如下图所示：
大数据、数据分析和数据挖掘的区别
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 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; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)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。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
(精选)重庆大学数电试卷合集
重庆大学《数字电子技术（Ⅱ）》课程 试卷 A卷 B卷 2012 ~2013 学年第 2 学期 开课学院：电气工程学院课程号：考试日期： 2013-6 考试方式： 开卷闭卷 其他考试时间： 120 分钟 一、设计题（20分）： 采用同步置数的方式，利用74LS160设计365进制的计数器，各位之间为十进制关系。 解： 二、分析题（20分）： 下图为16×4位ROM和同步十六进制加法计数器74LS161组成的脉冲分频电路。在CLK信号作用下，输出波形如 图所示。计算ROM中的数据表。 解： 三、设计题（10分）： 用D触发器设计一个同步串行数据检测电路，当连续输入3个或3个以上1时，电路的输出为1，其它情况下输 出为0。例如： 输入A 101100111011110 输出Y 000000001000110 解：1）画出原始状态图 2）状态化简 3）状态编码 原始状态图化简以后的状态图 1/0 A/Y 0/0 1/0 0/0
由状态图可得到复合卡诺图图： n AQ Y 1 = n n n n n n Q Q A Q AQ AQ Q 0 110 1011?=+=++ D 触发器的特性方程为1,01 ==+i D Q i n i 得： n n n n Q Q A D AQ AQ D 010101?=+= 5) 检查自启动： 可以自启动。 6）画逻辑图 四、分析题（10分）： 试分析下图时序电路的功能。 解： 1）) () () (2 10120111 0210↓=↓=↓?=+++CP Q Q Q Q Q Q Q CP Q Q Q n n n n n n n n n 2） 画出波形图：(略) 3） 画出状态图 异步五进制加法计数器 1D Q FF 1 C1 & CP A Y 1D Q FF 0 C1 ≥1 11 011 00 1/1 0/0 11+n Q 的卡诺图 n n Q Q 01 00 01 11 10 A 0 0 0 ╳ 0 1 0 1 ╳ 1 n n Q Q 01 00 01 11 10 A 0 0 0 ╳ 0 1 1 ╳ 10+n Q 的卡诺图 二进制状态图 00 01 10 1/0 A/Y 1/0 1/1 0/0 0/0 0/0 复合卡诺图 n n Q Q 01 00 01 11 10 A 0 00 0 00 0 ╳ 00 0 1 01 0 10 0 ╳ 10 1 n n Q Q 0 1 00 01 11 10 A 0 0 0 ╳ 0 1 0 ╳ 1 输出Y 的卡诺图 000 /0 001 010 011 100 111 110 101 /0 /0 /0 /1 /1 /1 /1
数据挖掘过程中的预处理阶段
数据挖掘过程中的预处理阶段 整个数据挖掘过程中，数据预处理要花费60％左右的时间，而后的挖掘工作仅占总工作量的10％左右[1]。经过预处理的数据，不但可以节约大量的空间和时间，而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用。 一般的，数据预处理分为4个步骤，本文把对初始数据源的选择作为数据预处理过程中的一个步骤，即共分为5个步骤。因为，如果在数据获得初期就有一定的指导，则可以减少数据获取的盲目性以及不必要噪声的引入且对后期的工作也可节约大量的时间和空间。整个预处理过程见下图： 1 初始源数据的获取 研究发现，通过对挖掘的错误结果去寻找原因,多半是由数据源的质量引起的。因此，原始数据的获取，从源头尽量减少错误和误差，尤其是减少人为误差，尤为重要。首先应了解任务所涉及到的原始数据的属性和数据结构及所代表的意义，确定所需要的数据项和数据提取原则，使用合适的手段和严格的操作规范来完成相关数据的获取，由于这一步骤涉及较多相关专业知识，可以结合专家和用户论证的方式尽量获取有较高含金量（预测能力）的变量因子。获取过程中若涉及到多源数据的抽取，由于运行的软硬件平台不同，对这些异质异构数据库要注意数据源的连接和数据格式的转换。若涉及到数据的保密，则在处理时应多注意此类相关数据的操作且对相关数据作备注说明以备查用。
2 数据清理 数据清理 数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味，但也是最重要的步骤。该步骤可以有效减少学习过程中可能出现相互矛盾情况的问题。初始获得的数据主要有以下几种情况需要处理： 1）含噪声数据。处理此类数据，目前最广泛的是应用数据平滑技术。1999年，Pyle系统归纳了利用数据平滑技术处理噪声数据的方法，主要有：①分箱技术，检测周围相应属性值进行局部数据平滑。②利用聚类技术，根据要求选择包括模糊聚类分析或灰色聚类分析技术检测孤立点数据，并进行修正，还可结合使用灰色数学或粗糙集等数学方法进行相应检测。③利用回归函数或时间序列分析的方法进行修正。④计算机和人工相结合的方式等。 对此类数据，尤其对于孤立点或异常数据，是不可以随便以删除方式进行处理的。很可能孤立点的数据正是实验要找出的异常数据。因此，对于孤立点应先进入数据库，而不进行任何处理。当然，如果结合专业知识分析，确信无用则可进行删除处理。 2）错误数据。对有些带有错误的数据元组，结合数据所反映的实际问题进行分析进行更改或删除或忽略。同时也可以结合模糊数学的隶属函数寻找约束函数，根据前一段历史趋势数据对当前数据进行修正。 3）缺失数据。①若数据属于时间局部性的缺失，则可采用近阶段数据的线性插值法进行补缺；若时间段较长，则应该采用该时间段的历史数据恢复丢失数据。若属于数据的空间缺损则用其周围数据点的信息来代替，且对相关数据作备注说明，以备查用。②使用一个全局常量或属性的平均值填充空缺值。③使用回归的方法或使用基于推导的贝叶斯方法或判定树等来对数据的部分属性进行修复④忽略元组。 4）冗余数据。包括属性冗余和属性数据的冗余。若通过因子分析或经验等方法确信部分属性的相关数据足以对信息进行挖掘和决策，可通过用相关数学方法找出具有最大影响属性因子的属性数据即可，其余属性则可删除。若某属性的部分数据足以反映该问题的信息，则其余的可删除。若经过分析，这部分冗余数据可能还有他用则先保留并作备注说明。
重庆大学网教作业答案-工程项目管理 ( 第1次 )
第1次作业 一、单项选择题（本大题共60分，共 30 小题，每小题 2 分） 1. 承包商索赔事件发生之后的( )天内,要将他的索赔报告提交监理工程师 A. 14 B. 42 C. 56 D. 28 2. 建设单位领取施工许可证后因故不能按期开工的,建设单位应当向发证机关 说明理由,申请延期.延期以( )为限 A. 一次 B. 两次 C. 三次 D. 四次 3. 在质量管理所包括的四组环节之中,( )是构成质量管理的最重要的核心环节. A. 质量策划 B. 质量控制 C. 质量改进 D. 质量保证 4. 为了最大限度和高效率地使用各参与方所拥有的资源和技术,为了共同的商 业目的,两家或多家公司在共同的承诺的基础上进行的发包,这是指( ) A. 管理承包方式 B. 设计施工一体化方式 C. 管理咨询方式 D. 伙伴方式 5. 有88％的安全事故是由( )所造成的. A. 人的错误行为 B. 人的不安全行为 C. 物的不安全状态 D. 违章 6. 合同法规定的“不安抗辩权”是指按照合同规定( )享有的中止履行义务的 权利. A. 合同当事人双方 B. 后履行义务方 C. 先履行义务方 D. 合同担保人 7. 信息流就是信息在( )之间的流通 A. 项目参加者 B. 项目指挥者 C. 项目策划者 D. 项目提供者 8. 业主通过招投标以合同的方式任命承包商,该承包商根据业主的要求全面负 责设计和施工,这是指( ) A. 传统发包方式
B. 管理承包方式 C. 设计施工一体化方式 D. 管理咨询方式 9. 项目前期的控制影响效果比项目实施阶段控制效果要( ) A. 一样 B. 差 C. 好 D. 可能好,也可能差 10. 下列不属于承包商对工程建设项目基本职能的是（）。 A. 成本控制 B. 工期控制 C. 质量控制 D. 决策职能 11. 会审图纸有三方代表，不包括（）。 A. 建设单位 B. 设计单位 C. 施工单位 D. 材料供应商 12. 建设工程的主体只能是（）。 A. 承包人 B. 项目经理 C. 个人 D. 法人 13. 施工项目的成本预测与计划是施工项目成本的( ). A. 事前控制 B. 事中控制 C. 事后控制 D. 计划控制 14. 项目管理的核心任务是项目的（）。 A. 目标控制 B. 成本控制 C. 投资控制 D. 进度控制 15. 劳动力不均衡系数指的是( ) A. 施工期高峰人数/施工期最少人数 B. 施工期高峰人数/施工期平均人数 C. 施工期平均人数/施工期最少人数 D. 施工期平均人数/施工期高峰人数 16. “具有较大的机动性和灵活性,能很好地适应动态管理和优化组合”,这种组织形式是( ) A. 直线型组织结构 B. 职能型组织结构 C. 直线职能参谋型组织结构 D. 矩阵型组织结构
数据挖掘实验报告一
数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 1、R语言初步认识（掌握R程序运行环境） 2、实验数据预处理。（掌握R语言中数据预处理的使用） 对给定的测试用例数据集，进行以下操作。 1）、加载程序，熟悉各按钮的功能。 2）、熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析。 对餐饮销量数据进统计量分析，求销量数据均值、中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。 3）数据预处理 缺省值的处理：用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理 对连续属性离散化：用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 （1）安装R语言 R语言下载安装包，然后进行默认安装，然后安装RStudio 工具（2）R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档
1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 （3）RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理
2、R语言中数据预处理 （1）加载程序，熟悉各按钮的功能。 （2）熟悉各函数的功能，运行程序，并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差，变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度（即菜品盈利帕累托分析），画出帕累托图。
(项目管理)重大科技项目
附件2 重大科技项目 执行情况总结报告 项目名称： 承担单位（公章）： 内蒙古自治区科学技术厅编制 二〇一〇年五月
重大科技项目执行情况总结报告 编写题纲 一、项目主要开展内容 简要介绍项目开展的主要内容、实施进度（在项目整体介绍基础上，需按课题分别说明）。 二、项目执行总体情况 1、根据合同计划安排及设定的阶段目标，对比说明各项考核指标完成情况，研发任务的实施进度，示范工程（系统、基地）建设进度。 2、任务与目标、计划安排是否需要调整及调整原因；所涉及的调整情况（承担单位、负责人、经费预算等已调整和申请调整情况）。 3、对任务与目标实现的预期（根据目前的进展，说明能否完成预定的目标任务及其依据）。 三、项目投入和支出情况 1、投入情况：须对照项目目标任务和年度实施计划，详细说明项目人、财、物各项投入的计划及实际投入情况；配套经费和其他配套措施落实情况。 2、支出情况：按照预算科目详细说明项目经费支出情况（按项目经费及其中专项经费支出进行说明），并列出5万元以上购置/试制设备的明细、单价和该设备在项目实施中的用途）。 四、成果及其应用情况 1、阶段成果 重点介绍已取得的或正在取得的阶段性重要成果，并按成果的重要程度递减顺序填写（在内容编制上，按以下3方面进行阐述）。
（1）成果所解决的关键技术问题，成果的创新点；并从技术经济角度与同类技术进行比较（与原有国内外工艺的比较，降低现有产品或工艺的成本情况；在能源和原材料利用方面开辟的新渠道；对环保的明显贡献，节能减排、节水节材等方面的数据指标等）。 （2）成果的意义与作用：说明该成果解决了急需的哪些重大关键问题；成果的应用范围（包括应用的行业或领域、目标用户的类型、成果可能的应用途径及推广方式）。 （3）所取得专利、软件著作权、技术标准以及新产品、新品种等科技成果的名称、特点、完成单位、主要完成人、应用效果、申请或批准时间等情况（与附表二、三、四结合）。 2、成果应用及已取得或预期的效益 以典型事例和数据，说明通过成果转化或技术转让直接获得的经济收益；通过新产品、改进原有工艺而产生的产量或销售增长；在重大工程建设或重大技术装备开发中发挥的作用；对促进相关产业发展、区域发展，或社会发展发挥的作用；对提升企业技术创新能力和国际市场竞争力的作用等。 五、组织管理经验 重点对组织管理的主要措施、保障机制、产学研联合方式、管理的效果等进行经验总结。 六、项目实施的经济、社会与生态效益 对项目实施的综合效益进行评价。 七、存在问题与建议 在组织实施、落实相关条件（资金、配套工程等）、完成目标任务等方面存在的问题及建议。
重庆大学通信工程学院数字电子技术课程试卷
重庆大学数字电子技术课程试卷（2010） 开课学院：通信工程学院 期末考试试题 课程名称 《数字电子技术》 适用专业：电子信息工程、通信工程 考试时间 （ 120 ）分钟 一、 填空题（22分每空2分） 1、=⊕0A , =⊕1A 。 2、JK 触发器的特性方程为： 。 3、单稳态触发器中,两个状态一个为 态，另一个为 态.多谐振荡器两个状态都为 态， 施密特触发器两个状态都为 态. 4、组合逻辑电路的输出仅仅只与该时刻的 有关， 而与 无关。 5、某数/模转换器的输入为8位二进制数字信号（D 7~D 0），输出为0~25.5V 的模拟电压。若数字信号的最低位是“1”其余各位是“0”，则输出的模拟电压为 。 6、一个四选一数据选择器，其地址输入端有 个。 二、 化简题（15分 每小题5分） 用卡诺图化简逻辑函数，必须在卡诺图上画出卡诺圈 1） Y （A,B,C,D ）=∑m （0,1,2,3,4,5,6,7,13,15） 2）∑∑+=)11,10,9,3,2,1()15,14,13,0(),,,(d m D C B A L 利用代数法化简逻辑函数，必须写出化简过程 3)________________________________________ __________)(),,(B A B A ABC B A C B A F +++= 三、 画图题(10分 每题5分) 据输入波形画输出波形或状态端波形（触发器的初始状态为0）. 1、 2、
1、分析下图，并写出输出逻辑关系表达式，要有分析过程（6分） 2、电路如图所示，分析该电路，画出完全的时序图，并说明电路的逻辑功能，要有分析过程（11分） 五、设计题(28分) 1、用红、黄、绿三个指示灯表示三台设备的工作情况：绿灯亮表示全部正常； 红灯亮表示有一台不正常；黄灯亮表示两台不正常；红、黄灯全亮表示三台都不正常。列出控制电路真值表，要求用74LS138和适当的与非门实现此电路（20分） 2、中规模同步四位二进制计数器74LS161的功能表见附表所示；请用反馈预置回零法设计一个六进制加法计数器。（8分）
数据挖掘实验一数据预处理
实验一、数据预处理 学院计算机科学与软件学院 ?实验目的： （1）熟悉 VC++编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。 （2）浏览拟被处理的的数据，发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致 性等，针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。（3）用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功 能。 （4）调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据，选择适于全局优化 的参数。 ?实验原理： 1 、数据预处理 现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰，为 提高数据质量进而提高挖掘结果的质量，产生了大量数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。 2 、数据清理 数据清理例程通过填写遗漏的值，平滑噪音数据，识别、删除离群点，并解 决不一致来“清理”数据。 3 、数据集成数据集成 数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据立方 体。 4 、数据变换 通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 5 、数据归约 使用数据归约可以得到数据集的压缩表示，它小得多，但能产生同样（或几 乎同样的）分析结果。常用的数据归约策略有数据聚集、维归约、数据压缩和数字归约等。 三、实验内容： 1 、主要代码及注释 头文件 #include
重庆大学2020年春季学期课程作业工程项目管理
答案+我名字 2020年春季学期课程作业工程项目管理第1次 工程项目管理 题号一二三合计 已做/题量20 / 2010 / 1010 / 1040 / 40 得分/分值32 / 4024 / 4018 / 2074 / 100 一、单项选择题(共20 题、32 / 40 分) 1、 当采用排列图法分析工程质量问题时，将质量特征不合格累计频率为（）的定为A类问题，实施重点管理。 正确! 收藏该题展开该题 2、 在项目进度控制中，及时将施工的实际信息反馈，通过整理、比较分析，进而调整进度计划，是体现的进度控制原理的（）。 正确! 收藏该题展开该题 3、 投标人向招标人提交的对招标文件实质性要求和条件作出响应的概况性函件称为（）。 正确! 收藏该题展开该题 4、 工程项目的“二管理”指的是（）。 正确! 收藏该题展开该题 5、 按照招标投标法律法规所规定的招标投标每个环节的具体程序组织招标活动，体现招投标过程中的（）。 A、 公正原则 B、
信息对等原则 C、 开放原则 D、 诚实信用原则 收藏该题 6、 在施工成本管理措施中，（）是其他各类措施的前提和保障。 A、 过程控制措施 B、 技术措施 C、 组织措施 D、 经济措施 收藏该题 7、 在投标程序中，①报送投标申请表；②中标；③报送标函；④收到招标文件；其正确的顺序应该是（）。 正确! 收藏该题展开该题 8、 施工成本核算的“三同步”，即取值范围一致的相同量，是指形象进度表达、统计施工产值和实际成本归集所依据的（）。 正确! 收藏该题展开该题 9、
在组成合同的文件中，①中标通知书②合同通用条款③工程量清单④合同专用条款，其优先解释顺序正确的是（）。 正确! 收藏该题展开该题 10、 建筑产品的特性使项目的职业健康安全与环境管理涉及大量的露天作业，受到气候条件、工程地质等不可控因素的影响较大，因此决定了职业健康安全与环境管理的（）。 正确! 收藏该题展开该题 11、 施工现场必须设置“五牌一图”，其中“一图”是指（）。 正确! 收藏该题展开该题 12、 下面关于项目组织机构设置说法正确的是（）。 正确! 收藏该题展开该题 13、 按计划时间来划分，施工进度计划可划分为总进度计划和（）。 正确! 收藏该题展开该题 14、 以下属于矩阵型组织结构的特点是（）。 A、 削弱了职能部门的横向业务联系 B、 具有较大的机动性和灵活性 C、 不有利于个人业务素质和综合能力的提高 D、 职能部门相互脱节
数据挖掘考试题库
1.数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断 变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。 2.孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。 3.OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处理，是共享多维信息的快速 分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。 4.粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存放在数据仓库中的数据量 的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域（如0－1）以提高数据挖 掘效率的方法。规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。 6.关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联， 那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。 7.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 8.OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数据库为基础的，面对的是 操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。 9.ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维关系表，通常采用星型或 雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。 10.MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP存储结构，由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成， 并带有高度压缩的索引及指针结构，通过直接偏移计算进行存取。 11.数据归约：缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的 分析结果。 12.广义知识：通过对大量数据的归纳、概括和抽象，提炼出带有普遍性的、概括性的描述统计的知识。 13.预测型知识：是根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间 为关键属性的关联知识。 14.偏差型知识：是对差异和极端特例的描述，用于揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例，数 据聚类外的离群值等。 15.遗传算法：是一种优化搜索算法，它首先产生一个初始可行解群体，然后对这个群体通过模拟生物进化 的选择、交叉、变异等遗传操作遗传到下一代群体，并最终达到全局最优。 16.聚类：是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cluster)的过程，使得在同一个簇中的对象之间 具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。 17.决策树：是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。它是分类规则挖掘的典型方法， 可用于对新样本进行分类。 18.相异度矩阵：是聚类分析中用于表示各对象之间相异度的一种矩阵，n个对象的相异度矩阵是一个nn维 的单模矩阵，其对角线元素均为0，对角线两侧元素的值相同。 19.频繁项集：指满足最小支持度的项集，是挖掘关联规则的基本条件之一。 20.支持度：规则A→B的支持度指的是所有事件中A与B同地发生的的概率，即P(A∪B)，是AB同时发生的 次数与事件总次数之比。支持度是对关联规则重要性的衡量。 21.可信度：规则A→B的可信度指的是包含A项集的同时也包含B项集的条件概率P(B|A)，是AB同时发生 的次数与A发生的所有次数之比。可信度是对关联规则的准确度的衡量。 22.关联规则：同时满足最小支持度阈值和最小可信度阈值的规则称之为关联规则。 1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？ 从大量的、不完全的、有噪声的、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、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。 2.何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？ 数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。 建立数据仓库的目的有3个：
公司重大科技创新项目管理办法
中国节能环保集团有限公司 重大科技创新项目管理办法（试行） 第一章总则 第一条为深入贯彻落实党中央、国务院和国务院国资委关于推进科技创新工作的系列部署，加快中国节能环保集团有限公司（以下简称集团公司）科技创新步伐，增强科技创新能力和竞争力，规范集团公司重大科技创新项目管理及实施，特制定本办法。 第二条本办法所称“重大科技创新项目”（以下简称重大项目），是指面向集团公司主业核心技术需求，通过技术研发及工程化示范，产出具备产业化前景的工程化技术成果，对提高集团公司核心竞争力、促进集团公司主业发展具有显著意义的项目。 第三条重大项目包括以下两种类型： （一）核心技术与装备研发项目：以集团公司主业急需的关键技术、共性技术、设计技术、系统集成技术、关键装备、新材料、新产品、生产工艺与施工工艺技术、综合技术解决方案，以及在生产中能为集团公司带来明显降低成本、提质增效、节能减排等的实用技术等为研发内容的项目。 （二）创新技术的示范工程项目：即依托自身技术成果或引进外部技术成果，开展创新技术的工程示范项目。 本办法所称技术成果引进是指通过一定方式从国内外的企
业、研究单位、高校等外部机构获得先进、适用、原始创新技术的完整知识产权或技术使用权的行为，不包括单纯的设备购置、技术服务采购等行为。 第四条重大项目的组织实施与过程管理，遵照以下原则与要求进行： （一）聚焦主业，突出重点。各二级子公司根据主业发展的核心技术、产品或装备需要，提出重大项目立项建议，集团公司统筹决策。战略性、全局性和前瞻性的项目需求，由科技管理部根据集团公司的战略规划，提出立项建议，集团公司决策。 （二）明确目标，强调应用。以产出具备产业化前景的工程化技术成果、支撑集团公司主业发展并获得显著效益为重大项目实施目标，实现技术成果的工程验证与示范应用。 （三）分类管理，全面支持。实行项目分类、分阶段管理，在技术研发阶段、工程示范阶段，根据责任主体性质分别给予资金与政策支持。 （四）加强监督，突出绩效。强化项目过程管理、知识产权管理、后评价管理，突出对重大项目承担单位的技术成果积淀及应用状况的考察与评价。 （五）集聚人才，建设平台。结合重大项目的实施，培养和凝聚一批高水平科技创新人才，建设一批高水平研发平台，全面提升集团公司持续科技创新能力。 第五条为保证重大项目的顺利实施，集团公司建立“以集团公司投入为引导，以各子公司投入为主体，以国家和地方财政
数据挖掘数据处理
数据预处理 1数据清理 数据清洗是清除错误和不一致数据的过程，当然，数据清洗不是简单的用更新数据记录，在数据挖掘过程中，数据清洗是第一步骤，即对数据进行预处理的过程。数据清洗的任务是过滤或者修改那些不符合要求的数据。不符合要求的数据主要有不完整的数据、错误的数据和重复的数据3大类。 各种不同的挖掘系统都是针对特定的应用领域进行数据清洗的。包括： 1)检测并消除数据异常 2)检测并消除近似重复记录 3)数据的集成 4)特定领域的数据清洗 项目中的数据来源于数据仓库，其中数据是不完整的、有噪声和不一致的。数据清理过程试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不一致。数据清洗的目的是为挖掘提供准确而有效的数据，提高挖掘效率。下面介绍数据清理的过程，该过程依照云平台的处理流程。 2缺失值处理 对于数据集中的数据，存在有这样两种情况： 1)数据中有大量缺失值的属性，我们通常采取的措施是直接删除，但是在有些系统进行ETL处理时，不能直接处理大量的缺失值。 2)对于比较重要的属性，也会存在少量缺失值，需要将数据补充完整后进行一系列的数据挖掘。 针对这两种不完整的数据特征，在数据清洗时采取了以下两种方式对数据填补： 1)将缺失的属性值用同一个常数替换，如“Unknown”。这种方式用于处理上述的第一种数据特征的数据，先用一个替换值将空值进行约束替换。处理后的数据对后期挖掘工作没有价值会选择删除。 2)利用该属性的最可能的值填充缺失值。对于第二种数据特征的数据，事先对每个属性进行值统计，统计其值的分布状态和频率，对该属性的所有遗漏的值均利用出现频率最高的那个值来填补。 对缺失数据进行填补后，填入的值可能不正确，数据可能会存在偏置，并不是十分可靠的。然而，该方法使用了该属性已有数据的大部分信息来预测缺失值。在估计缺失值时，通过考虑该属性的值的整体分布与频率，保持该属性的整体分布状态。