数据挖掘作业(1)
1、 给出KDD的定义和处理过程。 KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的“模式”可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识：“高级的处理过程”是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。 2、 阐述数据挖掘产生的背景和意义。 数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这 给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨别；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理 面对这一挑战，面对数量很大而有意义的信息很难得到的状况面对大量繁杂而分散的数据资源，随着计算机数据仓库技术的不断成熟，从数据中发现知识（KnowledgeDiscoveryinDatabase）及其核心技术——数据挖掘（DataMining）便应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。 数据挖掘的意义：数据挖掘之所以被称为未来信息处理的骨干技术之一，主要在于它正以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。在20世纪，数据库技术取得了重大的成果并且得到了广泛的应用。但是，数据库技术作为一种基本的信息储存和管理方式，仍然是以联机事务处理为核心应用，缺少对决策、分析、预测等高级功能的支持机制。众所周知，随着硬盘存储容量及的激增以及磁盘阵列的普及，数据库容量增长迅速，数据仓库以及Web等新型数据源出现，联机分析处理、决策支持以及分类、聚类等复杂应用成为必然。面对这样的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并显现出强大的生命力。数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入了一个更加高级的阶段。它不仅能对过去的数据进行查询，而且能够找出过去数据之间的潜在联系，进行更高层次的分析，以便更好地作出决策、预测未来的发展趋势等等。通过数据挖掘，有价值的知识、规则或更高层次的信息就能够从数据库的相关数据集合中抽取出来，从而使大型数据库作为一个丰富、可靠的资源为知识的提取服务。 3、 给出一种关联规则的算法描述，并举例说明。 Apriori算法描述：Apriori算法由Agrawal等人于1993年提出，是最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，它通过使用递推的方法生成所有频繁项目集。基本思想是将关联规则挖掘算法的设计分解为两步：(1)找到所有频繁项集，含有k个项的频繁项集称为k-项集。Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k-项集用于探索(k+1)-项集。首先，出频繁1-项集的集合。该集合记作L1。L1用于找频繁2-项集的集合L2，而L2用于找L3，如下去，直到不能找到频繁k-项集。找出每个Lk都需要一次数据库扫描。为提高频繁项集层产生的效率，算法使用Apriori性质用于压缩搜索空间。(2)使用第一步中找到的频繁项集产生关联规则。从算法的基本思想可知，Apriori算法的核心和关键在第一步。而第一步的关键是 如何将Apriori性质用于算法，利用Lk-1找Lk。这也是一个由连接和剪枝组成的两步过程：（1）连接步：为找Lk，通过Lk-1与自己连接产生候选k-项集的集合。该候选项集的集合记作Ck。设l1和l2是Lk-1中的项集。记号li[j]表示li的第j项（例如，l1[k-2]表示l1的倒数第3项）。为方便计，假定事务或项集中的项按字典次序排序。执行连接Lk-1Lk-1；其中，Lk-1的元素是可连接的，如果它们前(k-2)项相同；即Lk-1的元素l1和l2是可连接的，如果(l1[1]=l2[1])∧(l1[2]=l2[2])∧...∧(l1[k-2]=l2[k-2])∧(l1[k-1]重复。连接l1和l2产生的结果项集是l1[1]l1[2]...l1[k-1]l2[k-1]。（2）剪枝步：Ck是Lk的超集；即，它的成员可以是，也可以不是频繁的，但所有的频繁k-项集都包含在Ck中。扫描数据库，确定Ck中每个候选的计数，从而确定Lk（即，根据定义，计数值不小于最小支持度计数的所有候选是频繁的，从而属于Lk）。然而，Ck可能很大，这样所涉及的计算量就很大。为压缩Ck，可以用以下办法使用Apriori性质：任何非频繁的(k-1)-项集都不可能是频繁k-项集的子集。因此，如果一个候选k-项集的(k-1)-子集不在Lk-1中，则该候选也不可能是频繁的，从而可以由Ck中删除。 Apriori算法举例：如有如下数据 TID List of
item_ID’s T100 I1,I2,I5 T200 I2,I4 T300 I2,I3 T400 I1,I2,I4 T500 I1,I3 T600 I2,I3 T700 I1,I3 T800 I1,I2,I3,I5 T900 I1,I2,I3 每一行表示一条交易，共有9行，既9笔交易，左边表示交易ID，右边表示商品名称。最小支持度是22%，那么每件商品至少要出现9*22%=2次才算频繁。第一次扫描数据库，使得在每条交易中，按商品名称递增排序。第二次扫描数据，找频繁项集为1的元素有： 项集 支持度计数 {I1} 6 {I2} 7 {I3} 6 {I4} 2 {I5} 2 左边表示商品名称，右边表示出现的次数，都大于阈值2。在此基础上找频繁项集是2的元素，方法是两两任意组合，第三次扫描数据得到它们出现的次数： 项集 支持度计数 {I1，I2} 4 {I1，I3} 4 {I1，I4} 1 {I1，I5} 2 {I2，I3} 4 {I2，I4} 2 {I2，I5} 2 {I3，I4} 0 {I3，I5} 1 {I4，I5} 0 此时就有规律性了，在频繁项集为K的元素上找频繁项集为K+1的元素的方法是：在频繁项集为K的项目（每行记录）中，假如共有N行，两两组合，满足两两中前K-1个元素相同，只后一个元素要求前一条记录的商品名称小于后一条记录的商品名称，这样是为了避免重复组合，求它们的并集得到长度为K+1的准频繁项集，那么最多共有Apriori算法种可能的组合，有： 项集 {I1，I2，I3} {I1，I2，I5} {I1，I2，I4} {I1，I3，I5} {I2，I3，I4} {I2，I3，I5} {I2，I4，I5} 想想如果N很大的话，Apriori算法是一个多么庞大的数字，这时就要用到Apriori的核心了：如果K+1个元素构成频繁项集，那么它的任意K个元素的子集也是频繁项集。然后将每组K+1个元素的所有长度为K的子集，有Apriori算法中组合，在频繁项集为K的项集中匹配，没有找到则删除，用第一条记录{I1,I2,I3}它的长度为2的频繁项集有：Apriori算法分别是：{I1,I2},{I1,I3},{I2,I3}种情况,幸好这三种情况在频繁项集为2的项集中都找到了。通过这步过滤，得到的依旧是准频繁项集，它们是： 项集 {I1，I2，I3} {I1，I2，I5} {I1，I2，I4} 此时第四次扫描数据库，得到真正长度为3的频繁项集是： 项集 支持度计数 {I1，I2，I3} 2 {I1，I2，I5} 2 因为{I1,I2,I4}只出现了1次，小于最小支持度2，删除。就这个例子而言，它的最大频繁项集只有3，就是{I1,I2,I3}和{I1,I2,I5}。 4、 给出一种聚类算法描述，并举例说明。 k-means 算法是一种属于划分方法的聚类算法，通常采用欧氏距离作为 2 个样本相似程度的评价指标，其基本思想是：随机选取数据集中的 k 个点作为初始聚类中心，根据数据集中的各个样本到k 个中心的距离将其归到距离最小
【2019年整理电大考试复习资料】中央电大《企业信息管理》形成性考核册第1-4次作业参考答案资料
中央电大《企业信息管理》形成性考核册第1-4次作业参考答案小抄第一次作业参考答案一、简答题1、举例说明以下几个问题：（1）IT的战略作用是什么？答：信息时代，产品或服务开发及生产的速度以及对市场的反应能力是企业取得成功的关键，而这些在很大程序上取决于信息技术的应用，信息技术在支持企业的业务活动、生产活动，增强营销和生产的灵活性以及提高组织的竞争力方面发挥着极其重要的战略作用，它可以有效地提高企业在产品和服务方面的质量。
主要表现为产品设计和制造自动化、生产过程自动化、产品和设备智能化、管理现代化等方面。
（2）IT是如何支持企业的业务活动的？答：提高管理工作的效率和质量，提高整个企业的管理技术水平可以提高生产的效率和产品的质量；作为经营管理的组成部分，提高企业的竞争优势；发展公共关系，为企业赢得良好的信誉和形象；作为一种创新手段，使企业获得新的商业机会；提高财务活动、人事管理等工作的效率和质量。
（3）IT如何提高生产效率和产品质量？答：信息技术最基本的任务是提高生产力。
因为信息技术具有准确、高速处理大量数据的能力，从而能够缩短时间、减少错误、降低各种信息处理的工作成本。
（1）联机事务处理主要用来协助企业对响应事件或事务的日常商务活动进行处理。
（2）事务处理系统是使操作层的日常业务活动的数据处理自动化，提高工作效率的系统，其主要作用是反馈控制。
（3）TPS的一个重要延伸就是客户集成系统。
CIS 将技术送到客户端，让他们处理其自身的事务。
信息技术的使用有助于提高决策质量。
可用于提高决策质量的信息技术工具有：（1）联机分析处理。
（2）决策支持系统。
（3）地理信息系统。
（4）数据仓库。
（5）数据挖掘。
（6）专家系统。
（7）商务智能。
（4）IT如何提高企业的竞争优势？答：作业一种广泛利用的标准资源，信息技术本身能够转化为企业的能力和核心能力。
核心能力通常是指那些能够使一个公司从战略上区别于竞争者，并培育出竞争者未拥有的有益行为的能力。
数据挖掘与统计决策--学科概述 聚类分析 因子分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
1、企业信息化建设：各类管理信息系统、决策支持系统等， 如MRP（Material Requirements Planning,物料需求计划系 统）、MRPII（Manufacturing Resource Planning,制造资源 计划系统）、ERP（Enterprise Resource Planning,企业资 源计划系统）、ERPII（协同商务与智能商务的ERP）。 2、电子商务建设：信息流、资金流、物流、商务智能、协同 商务的模式与技术。 3、电子政务建设：利用互联网实现法律、法规、政策等的宣 传、引导和监控。
问题：上述六个变量如何转换为【0，1】无量纲数据？
取四个值中的最大M=1.5，最小m=-1.5，由公式 y=(x-m)/(M-m)=(x+1.5)/(1.5+1.5), 分别把x转换为如下y： X=1.5,y=1, X=-1.5,y=0, X=0.5,y=0.63, X=-0.5,y=0.37
二、数据挖掘方法——聚类分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
决策支持系统定义(Decision Supporting Systems,简记DSS） 指能够综合利用各种数据、 信息知识、 人工智能 和模型技术,
辅助高级决策者解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互信息系统 .
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
一、数据挖掘学科概述
数据挖掘定义（Data Mining,简记DM）
对数据库中潜在的、不明 显的数据关系进行分析与建模的 算法。
一、数据挖掘学科概述
1、信息化发展与数据挖掘
五十年代初 : 产生数据处理系统(Data Processing Systems, 简记DPS) 或 电子数据处理系统 (Electronic Data Processing Systems, 简记EDP) 七十年代初: 产生MIS；七十年代末: 产生DSS 八十年代中: 产生专家系统(ES)、智能决策支持系统 (IDSS)、智能管理系统(IMS) 九十年代中：产生综合决策支持系统（Synthetic Decision Supporting Systems，简记SDSS，SDSS= IDSS+数据仓库+数据挖掘。
东北财经大学《大数据——概念、方法与应用》在线作业1-0012
东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业1-0012
( )可以帮助我们捕捉现在和预测未来。
A:因果分析
B:统计分析
C:随机抽样
D:相关关系分析
参考选项：D
对于大数据,其最大的风险就是( )。
A:隐私
B:非结构化
C:数据量大
D:成本
参考选项：A
建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的( )。
A:核心
B:前提
C:基础
D:条件
参考选项：A
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。
A:完整性
B:完整性和混杂性
C:安全性
D:混杂性
参考选项：B
常用的挖掘算法都以( )为主。
A:单线程
B:多线程
C:以上都不是
D:死锁
参考选项：A
可视化是给人看的,( )是给机器看的。
A:数据挖掘
B:数据质量和管理
C:语音引擎
D:预测性分析
1。
《数据挖掘技术》课程思政优秀案例
一、课程基本情况《数据挖掘技术》是大数据技术专业课程体系中的一门专业核心课程，面向大数据技术专业2001班、2002班和2003班，总学时102学时，开设于第4学期。
本门课程采用OBE 教学理念的方式，案例训练借助PBL 项目式教学方法，旨在培养学生数据挖掘理论分析与应用实践的综合能力，帮助学生建立“问题-原理-方法”三位一体的专业思维，为发展学生的主体精神和变革能力奠定基础，最终顺应大数据时代下社会市场对人才需求的改变。
课程体系与对应岗位见图1-1。
图1 课程体系建设图数据挖掘技术课程思政优秀案例二、“课程思政”教学整体设计（一）思政教育的总体教学设计数据挖掘技术课程的内容涵盖了数据处理基础和实现数据挖掘的关键算法，主要包括4 个模块：Python基础模块、数据预处理模块、数据挖掘算法模块和数据可视化模块。
融入思政内容后，课程教学秉承德智融合、立德树人的综合教育理念，凝练全局思维、发展思维、民族振兴、实践创新、工匠精神等多个“思政主题”，在知识传授、能力培养中引导学生树立正确的世界观、人生观和价值观，弘扬社会主义核心价值观，传播爱党、爱国、爱社会主义的正能量，培养实事求是、勇于实践、敢于创新的科学精神。
整体课程思政设计见表1。
（二）“课程思政”教学改革的创新点在《数据挖掘技术》开展“课程思政”的过程中，从课程建设的顶层设计出发，充分挖掘融入课程的思政元素，探寻课程知识与思政元素的契合点，确定教学内容，创新课程教学模式，在课程教学过程中实现育人功能。
图2 教学策略1.以项目为导向，挖掘课程中的思政元素将课程根据知识点模块的不同划分为不同的项目，结合实际应用进行项目选取，按照工作岗位流程设计阶段性教学情景，为学生的职业入门和专业技术的提升奠定坚实的基础。
《数据挖掘技术》课程涵盖了4大模块共8个项目。
项目在选取的时候根据课程的特色，从学生的学习特点出发，有游戏类的猜数字、猜单词，日常类的学生成绩管理、银行存取款等项目。
小学数学大数据试卷
一、选择题（每题2分，共20分）1. 下列哪项不是大数据的特点？（）A. 数据量庞大B. 数据类型多样C. 数据处理速度快D. 数据质量高2. 下列哪项不是大数据技术？（）A. 云计算B. 人工智能C. 大数据挖掘D. 互联网+3. 下列哪个不是大数据的应用领域？（）A. 金融B. 教育C. 医疗D. 农业4. 下列哪个不是大数据分析的目的？（）A. 发现规律B. 改进决策C. 提高效率D. 创造价值5. 下列哪个不是大数据分析的方法？（）A. 数据可视化B. 数据清洗C. 数据挖掘D. 数据预测二、填空题（每题2分，共20分）1. 大数据是指__________的数据集合，具有__________、__________、__________等特点。
2. 大数据技术主要包括__________、__________、__________等。
3. 大数据应用领域包括__________、__________、__________等。
4. 大数据分析的目的包括__________、__________、__________等。
5. 大数据分析的方法包括__________、__________、__________等。
三、简答题（每题10分，共30分）1. 简述大数据的特点。
2. 简述大数据技术的应用。
3. 简述大数据分析的目的。
四、案例分析题（20分）假设你是一名小学数学教师，学校打算利用大数据技术提高数学教学质量。
请你根据以下情况，分析并给出建议。
1. 学校计划收集学生的数学成绩、课堂表现、作业完成情况等数据。
2. 学校希望通过对这些数据的分析，找出学生学习数学的薄弱环节，针对性地进行教学改进。
3. 学校希望提高学生的数学成绩，提升学生的数学素养。
请结合大数据技术和数学教学，分析以下问题：（1）如何收集学生数学数据？（2）如何对收集到的数据进行处理和分析？（3）如何将分析结果应用于数学教学？（4）如何评估大数据技术在数学教学中的应用效果？答案：一、选择题1. D2. D3. D4. D5. D二、填空题1. 大量、多样、快速、价值密度低2. 云计算、人工智能、大数据挖掘3. 金融、教育、医疗4. 发现规律、改进决策、提高效率5. 数据可视化、数据清洗、数据挖掘三、简答题1. 大数据的特点：数据量庞大、数据类型多样、数据处理速度快、价值密度低。
东北财经大学《大数据——概念、方法与应用》在线作业3-0028
东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业3-0028
在大数据时代,我们需要设立一个不一样的隐私保护模式,这个模式应该更着重
于( )为其行为承担责任。
A:数据分析者
B:数据提供者
C:数据使用者
D:个人许可
参考选项：C
数据挖掘在大型数据库中寻找预测信息是( )。
A:随机的
B:自动的
C:单一的
D:被动的
参考选项：B
大数据不是要教机器像人一样思考。
相反,它是( )。
A:预测与惩罚
B:把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性
C:被视为人工智能的一部分
D:被视为一种机器学习
参考选项：B
大数据能较好地解决传统信贷风险管理中的( )难题。
A:欺诈
B:逆向选择
C:信息不对称
D:信息对称
参考选项：C
( )央行已经开始运用大数据对房地产市场和劳动力市场趋势作出快速判断。
A:中国
B:法国
C:美国
D:英国
参考选项：D
银行建立第三方数据中介,专门挖掘金融数据的核心是对客户的( )进行分析。
A:选择数据
B:偏好数据
C:交易数据
D:消费数据
1。
《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
《大数据导论》在线作业
《大数据导论》在线作业一、单选题共15题，30分1基础设施即服务的英文简称是A IaaSB PaaSC SaaS我的答案：A2用于描述相等时间间隔下连续数据随时间变化趋势的是()A折线图B散点图C条形图D饼图我的答案：A3下列不属于商业大数据类型的是A传统企业数据B机器和传感器数据C社交数据D电子商务数据我的答案：B4以下哪项不是数据可视化工具的特性()A实时性B简单操作C更丰富的展现D仅需一种数据支持方式即可我的答案：D5MapReduce中的Map和Reduce函数使用()进行输入输出A key/value对B随机数值C其他计算结果我的答案：A6以下不是数据仓库基本特征的是()A数据仓库是面向主题的B数据仓库是面向事务的C数据仓库的数据是相对稳定的D数据仓库的数据是反映历史变化的我的答案：B7IaaS是()的简称A软件即服务B平台即服务C基础设施即服务D硬件即服务我的答案：C8大数据的最显著特征是() 。
A数据规模大B数据类型多样C数据处理速度快D数据价值密度高我的答案：A9大数据的特点不包含A数据体量大B价值密度高C处理速度快D数据不统一我的答案：D10数据产生方式变革中数据产生方式是主动的主要是来自哪个阶段( )。
A运营式系统阶段B用户原创内容阶段C感知式系统阶段我的答案：B11数据仓库是随着时间变化的,下列不正确的是()A数据仓库随时间变化不断增加新内容B捕捉到的新数据会覆盖原来的快照C数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容D数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随时间的变化不断进行重新综合我的答案：C12下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图()A LeafletB Visual.lyC BPizza Pie ChartsD Gephi我的答案：A13购物篮问题是的典型案例A数据变换B关联规则挖掘C数据分类我的答案：B14哪个选项不属于大数据4V特点?A VolumeB ValidC VarietyD Value我的答案：B15GFS中的文件切分成()的块进行存储A32MBB64MBC128MBD1G我的答案：B二、多选题共15题，30分1大数据采集主要包括()四种。
文献检索课作业
文献检索课作业要求：按照以下要求完成作业，交打印稿给班长。
请各班班长收齐后，在6月3日交送到图书馆新馆六楼文献中心周老师处。
一、简述“中国知网”新版平台的学术资源总库的检索方式及其功能（十种）。
答：1.简单检索。
简单检索是一框式检索，用户先选择数据库和科学分类，在检索框内输入检索词后单击“简单检索”即可检索相关文献。
2.标准检索。
标准检索是一种限制级检索，便于准确控制检索目标范围和结果。
3.高级检索。
高级检索是一种比初级检索、标准检索更复杂一些的检索方式。
4.专业检索。
在检索界面单击“专业检索”进入专业检索框，利用检索项符和布尔逻辑将检索词连起来组建布尔逻辑式。
5.引文检索。
引文检索以检索参考文献为出发点，根据文献的引用关系，找到引用文章。
6.学者检索。
学者检索是通过学者姓名、单位、研究方向关键词等信息。
查找学者发表的全部文献及被引用情况。
7.科研基金检索。
用于检索各种国家和各级科研项目下发表的科技论文情况。
8.句子检索。
句子检索是全文检索，在检索界面单击“句子检索”即进入检索框，在检索框中，首先可输入检索的时间控制条件，选择文献发表时间的起止。
9.工具书及知识元搜索。
工具书及知识元搜索提供了事实检索途径。
10.文献出版来源。
与其他检索方式中的文献出版社来源检索项检索不同，文献出版来源检索可查看某一文献出版来源。
二、自拟一个和专业相关的检索课题（包含三个或三个以上的检索词），使用中国知网新版、万方、维普检索出该课题相关的期刊论文的题录信息。
具体要求：写出检索式、总记录数、列出最前面5条记录的题录信息（按自定义格式“题名、作者、刊名、年【卷】期、页码、摘要”来输出）、检索界面截屏。
（请注意：这三种数据库的论文题录信息的显示格式略有不同，请按照自定义后实际显示的格式来输出。
）1、检索课题（比如：信息检索与信息分析中的数据挖掘）：概率论与数理统计的研究_________________________________________________________________2、检索式（如：TI=(信息检索+ 信息分析) * 数据挖掘）：TI=( 概率论+ 数理统计) * 研究__________________________________________________________________________3、检索结果：CNKI检出946 条；万方检出374 条；维普检出29 条。
kettle使用教程(超详细)
以一个具体的数据仓库建设项目为例，介绍如何使用Kettle进行数据仓库的建设和实践 。
案例三：实时数据处理流程设计
01
实时数据处理概念介 绍
实时数据处理是指对实时生成的数据 进行即时处理和分析，以满足实时决 策和监控的需求。
02
Kettle实现实时数据 处理流程
Kettle支持实时数据流的处理和分析 ，可以通过设计实时数据处理流程， 实现对实时数据的即时处理和分析。
介绍Kettle插件开发的基础知识 ，包括插件结构、开发环境和API 使用等。
说明如何将自定义插件集成到 Kettle中，并在实际作业中使用 插件提供的功能。
Kettle在大数据领域应用
大数据处理流程
概述大数据处理的一般流程，包括数据采集、清洗、转换、分析和可 视化等环节。
Kettle在大数据处理中的角色
问题3
ETL任务执行失败。
解决方案
查看任务执行日志，定位错误信息。根据错误信息检查 ETL任务配置和数据源数据是否存在问题。修复错误后 重新运行任务。
02
Kettle界面与基本操作
Chapter
界面布局及功能介绍
01
02
03
主界面
包括菜单栏、工具栏、左 侧的资源浏览器和右侧的 工作区。
资源浏览器
01
3. 运行Kettle启动脚本（spoon.sh或 spoon.bat），启动Kettle图形化界面。
03
02
2. 配置Java环境变量，确保系统中已安装 Java并正确配置了JAVA_HOME环境变量。
04
4. 在Kettle界面中，配置数据源和数据目 标连接信息。
5. 创建ETL任务，拖拽组件进行连接和配 置。