数据挖掘练习题
一、填空题
1、关联规则挖掘的目的是。2
项集{的支持数为，支持度为。
3、在第2题的事务数据集中，如果将最小支持数定为3，则数据集中的频繁项集有。
4、在第2题的事务数据集中，规则
{牛奶，尿布}→{啤酒}
的支持度为，置信度为。
5、满足最小支持度和最小信任度的关联规则称为。
6、给定一个事务数据库，关联规则挖掘间题就是通过用户指定的和
来寻找强关联规则的过程。
7、关联规则挖掘问题可以划分成和两个子问题。
8、可以降低产生频繁项集的计算复杂度两种方法为：
和。
9、k-候选集
C产生的方法有：、和。
k
10、Apriori算法有两个致命的性能瓶颈。它们分别是：
(1)
(2)
二、多项选择题
1、设有项目集
,X X是X的一个子集，则下列结论中成立的是( )
1
A、如果X如果频繁项目集,则
X也是频繁项目集；
1
B、如果
X如果频繁项目集,则X也是频繁项目集；
1
C、如果X如果非频繁项目集,则
X也是非频繁项目集；
1
C、如果
X如果非频繁项目集,则X也是非频繁项目集；
1
E、如果X如果频繁项目集,则
X可能是频繁项目集也可能是非频繁项目集。
1
2、设3-项集{}
a b c是频繁项目集，则下列1-项集和2-项集中，( )是
,,
频繁项目集。
A、{},a b
B、{},b c
C、{},a c
D、{}a
E、{}b
3、设事务数据库D具有项集{}
→不是强关联规则时,
=，已知BC AD
I A B C D
,,,
则下列关联规则中，( )一定不是强关联规则。
A、B ACD
→E、AD BC
→
→D、ABC D
→C、C ABD
→ B、CD AB
4、设事务数据库D具有项集{}
→不是强关联规则时,
=，已知BC AD
,,,
I A B C D
则下列关联规则中，( )一定不是强关联规则。
A、B ACD
→E、AD BC
→
→C、BCD A
→ B、CD AB
→D、ABC D
5、假设关联规则{}{}
→具有低可置信度，则在关联规则生成算法中，规则
bed a
( )应该被丢弃(剪枝)。
A、{}{}
→
be ad
→C、{}{}
cd ab
→B、{}{}
ad bc
D、{}{}
bd ae
→
d abc
→E、{}{}
三、问答题
1、进行关联分析时，需要处理的两个关键问题是什么？
2
1
，利用Apriori算法求出所有的频繁项目集，指出其中的最大频繁项目集。
(2)设minconfidence=60%，利用Apriori算法生成找出所有的强关联规则。2
(1)设minsupport=40%指出其中的最大频繁项目集。
(2)设minconfidence=60%，利用Apriori算法生成找出所有的强关联规则。3
(1)设指出其中的最大频繁项目集。
(2)设minconfidence=60%，利用Apriori算法生成找出所有的强关联规则。
数据挖掘实验报告
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.docsj.com/doc/0719055474.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.docsj.com/doc/0719055474.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
数电复习题精简版(2016年整理)
数字电子技术基本题目复习参考 第一章 一、选择题 3．一位十六进制数可以用位二进制数来表示。 A.１ B.２ C.４ D. 16 4．十进制数25用8421BCD码表示为。 A.10 101 B. 0010 0101 C.100101 D.10101 二、判断题（正确打√，错误的打×） 2. 8421码1001比0001大。（×） 3. 数字电路中用“1”和“0”分别表示两种状态,二者无大小之分。（√） 三、填空题 1、数字信号的特点是在上和上都是断续变化的，其高电平和低电平常用和来表示。 （时间、幅值、1、0 ） 2、分析数字电路的主要工具是，数字电路又称作。 （逻辑代数、逻辑电路） 3、常用的BCD码有、、、等。 （8421BCD码、2421BCD码、5421BCD码、余三码、格雷码、奇偶校验码） 4、( 0111 1000)8421BCD =（）2=( )8=( )10=( )16 （1001110 116 78 4E） 第二章（选择、判断共20题） 一、选择题 1.以下表达式中符合逻辑运算法则的是。 A.C·C=C2 B.1+1=10 C.0<1 D.A+1=1 2. 逻辑变量的取值１和０可以表示：。 A.开关的闭合、断开 B.电位的高、低 C.真与假 D.电流的有、无 4. 逻辑函数的表示方法中具有唯一性的是。 A .真值表 B.表达式 C.逻辑图 D.卡诺图 8．A+BC= 。 A .A+ B B.A+ C C.（A+B）（A+C） D.B+C 参考：1.D 2. ABCD 4. AD 8. C
二、判断题（正确打√，错误的打×） 1．逻辑变量的取值，１比０大。（×）。 2．异或函数与同或函数在逻辑上互为反函数。（√）。 3．若两个函数具有相同的真值表，则两个逻辑函数必然相等。（√）。 5．若两个函数具有不同的真值表，则两个逻辑函数必然不相等。（√） 6．若两个函数具有不同的逻辑函数式，则两个逻辑函数必然不相等。（×） 7．逻辑函数两次求反则还原，逻辑函数的对偶式再作对偶变换也还原为它本身。（√） 三、填空题 1. 逻辑代数又称为代数。最基本的逻辑关系有、、三 种。常用的几种导出的逻辑运算为、、、、。 2. 逻辑函数的常用表示方法有、、。 4. 逻辑代数的三个重要规则是、、。 参考： 1．布尔与或非与非或非与或非同或异或 3．交换律分配律结合律反演定律 4．代入规则对偶规则反演规则 第三章（选择、判断共20题） 一、选择题 6．对于T T L与非门闲置输入端的处理，可以。 A.接电源 B.通过电阻3kΩ接电源 C.接地 D.与有用输入端并 联 二、判断题（正确打√，错误的打×） 1．TTL与非门的多余输入端可以接固定高电平。（） 2．当TTL与非门的输入端悬空时相当于输入为逻辑1。（） 6．三态门的三种状态分别为：高电平、低电平、不高不低的电压。（） 7．TTL集电极开路门输出为１时由外接电源和电阻提供输出电流。（）１.√２.√６.×7.√ 三、填空题 1.集电极开路门的英文缩写为门，工作时必须外加 和。 2．O C门称为门，多个O C门输出端并联到一起可实现功 能。 参考答案：１．OC 电源负载２．集电极开路门线与
数据挖掘实验报告(一)
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
数据挖掘实验报告资料
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
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
高压电器考题(精简版,你们都懂的)
一.填空判断及部分选择 1.按照电流制式分为（1）交流电器（2）直流电器 2.在高压系统中，用来对电路进行开、合操作，切除和隔离事故区域的设备称为高压电器。 3.负荷开关，只在电路正常工作或过载时关合和开断电路，它不能开断短路电流。 4.在高压电器中避雷器，熔断器，断路器均属于保护电器 5.影响去游离过程的因素与触头间电场的强弱有关，电场弱，复合过程强；电场强，复合过程弱。 6．由金属触头表面发射的电子，叫表面发射，其中的强场发射在断路器触头刚开始分开时，强场发射最明显。其中的热发射在断路器触头分离的后期，热发射较强烈。 7.在触头间产生的碰撞游离，主要发生在断路器触头分离的初期。 起弧电压、电流数值都较低 电弧能量集中，温度很高 电弧是一束质量较轻的游离态气体，在外力作用下，容易弯曲、变形 电弧有良好的导电性能、具有很高的电导 8.高压断路器按灭弧介质的不同可分为： l）油断路器灭弧介质是变压器油。油断路器又分为少油断路器和多油断路器。 2）真空断路器以真空作为灭弧介质的一种新型断路器。 3）六氟化硫断路器以六氟化硫气体作为灭弧介质的一种新型断路器。 4）压缩空气断路器以压缩空气作为灭弧介质的一种断路器。 5）固体产气断路器以固体介质受电弧作用分解气体来实现灭弧的一种断路器。 6）磁吹断路器以电磁力驱使电弧来实现熄灭电弧的一种断路器。 9.高压断路器可按照工作环境的不同分为（户内式）和（户外式）两类。 10.高压断路器按其基本结构可分为（触头）、（灭弧室）、（绝缘介质）、（壳体结构）和（运动机构）五部分组成。 11.高压断路器中触头主要可分为（静触头）和（动触头）两种。 12.额定电压是指断路器正常、长期工作的电压。额定电压一般指线电压。 13.额定电流是指断路器在标准环境温度下，电器设备长期通过的、发热不超过允许值的最大负荷电流称 为额定电流。 14.额定开断电流是指在额定电压下，断路器能够可靠开断的最大电流为额定开断电流。 15.高压电器有关标准规定，产品的使用环境温度为－40℃至＋40℃。 16.少油断路器用油仅作为熄灭电弧，不作为带电体与油箱间的绝缘介质。 17.多油断路器用油，主要用作熄灭电弧和绝缘介质。 18.油断路器有多油、少油之分，多油断路器和少油断路器，它们灭弧室工作原理相同。 19.真空电弧的形态一般分为两种 . 20.真空电弧的截流现象是交流真空电弧在工频电流自然过零前熄灭. 21.断路器操动机构按工作能量形式的分类有几种？ （1）CS：手动操动机构（2）CD：电磁操动机构（3）CT：弹簧操动机构（4）CJ：电动操动机构（5）CQ：气动操动机构（6）CY：液压操动机构 22.隔离开关的用途有哪些？ (1)隔离电源(2)隔离开关与断路器配合进行倒闸操作(3)通断小电流电路 23.同一电流通过不同额定电流的熔件时，额定电流小的熔件先熔断。 24.高压断路器分为输电用断路器和配电用断路器。 25.灭弧发展的五个阶段：双压式阶段，单压式阶段，单断口高电压大电流阶段，自能灭弧式阶段，大容量双动自能灭弧式阶段
理工大学数据仓库与数据挖掘实验一
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2012 —2013 学年第 1 学期） 课程名称：数据库仓库与数据挖掘开课实验室： 2012 年10月 30日 一、上机目的 1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系； 2．掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法； 3．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。 二、上机内容 内容：以SQL Server为系统平台，设计、建立数据库，并以此为基础创建数据仓库。 要求：利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验项目，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并绘出模拟实验案例的数据仓库模型。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及SQL 2008软件 四、实验方法、步骤和截图（或：程序代码或操作过程） 采用SQL语句创建数据库，数据库命名为：DW。如图所示：
DW数据库中包含7张维表和一张事实表。7张维表分别为：订单方式维表、销售人员及销售地区维表、发货方式维表、订单日期维表、客户维表、订单状态维表、客户价值维表。建立7张维表语句和建立7张维表的ETL如下： 语句执行成功的结果如图所示：
DW数据库包含的事实表为FACT_SALEORDER。建立1张事实表语句和建立1张事实表的ETL如下： 三、建事实表 CREATE TABLE FACT_SALEORDER( SALEORDERID INT, TIME_CD V ARCHAR(8), STATUS INT, ONLINEORDERFLAG INT, CUSTOMERID INT, SALESPERSONID INT, SHIPMETHOD INT, ORDER_V ALUES INT, SUBTOTAL DECIMAL(10,2), TAXAMT DECIMAL(10,2), FREIGHT DECIMAL(10,2)) ----------------------------------- 四、事实表的ETL /* FACT_SALEORDER的ETL*/ TRUNCATE TABLE FACT_SALEORDER INSERT INTO FACT_SALEORDER SELECT SalesOrderID,CONVERT(CHAR(8),,112) , ,,ISNULL,0),ISNULL,0),,,,, FROM A, V_SUBTOTAL_V ALUES B WHERE >= AND <
数据挖掘实验报告三
实验三 一、实验原理 K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步 数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数 二、实验目的： 1、利用R实现数据标准化。 2、利用R实现K-Meams聚类过程。 3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。 三、实验内容 依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数
四、实验步骤 1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。
2、确定要探索分析的变量 3、利用R实现数据标准化。 4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。
五、实验结果 客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 六、思考与分析 使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。 kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。 这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇. 1.与层次聚类结合 经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果
浅谈大数据时代的数据分析与挖掘
龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/0719055474.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
行政伦理学选择题答案精简版
1.、关于行政道德的本质和发展规律的科学是（行政伦理学）。 2.、专门行使行政权力和制定公共政策的系统是（行政系统）。 3、行政人员在行政执行中的行为代表着（国家与政府）。 4、决定了行政伦理具有非功利性和非交换性的是行政的（公共性质）。 5、伦理目标的确立，为行政人员履行职责的行为提供了（价值导向）。 6、中国古代认为为官从政的基础性道德是（廉政）。 7、政治哲学讨论的核心问题历来都是（正义）。 8、对于行政伦理关系来说，首要的原则是（民主）。 9、认识阶级社会中的伦理现象和伦理问题的最基本的方法是（阶级分析法）。 10、行政伦理的主要的和基本的功能体现为（行政权力的自律机制）。 11、公共行政中的最基本和最重要的原则性理念是（行政效率观）。 12、我国古代社会的传统是（重德轻法）。 13、公共行政的科学观也被称作为（工具理性）。 14、行政伦理观的价值目标是（确立和完善行政人格）。 15、中国古代正义思想的主流可以说是（天道正义观）。 16、中国古代行政伦理思想的中心内容和根本问题是（如何对待“民”的问题）。 17、把公平当作各种德行的总称的古希腊思想家是（亚里士多德）。 18、市场经济和商品交换关系是民主的（客观基础）。 19、在国家与社会公共事务管理的领域中，民主最为突出的功能体现在（防止行政人员的腐化和惰性化方面）。 20、在行政伦理的观念体系中，最根本的是（权利义务关系）。 21、在社会主义国家，行政道德的基本要求是（为人民服务）。 22、在我国，行政人员把服务精神贯彻到行政管理活动中并通过公共行政的服务价值的实现去实现个人价值的职业选择和道德追求的总和是（行政理想）。 23、思想政治工作的“重中之重”是（加强理想与信念教育）。 24、理想与信念教育更多地属于何种范畴？（道德教育）。 25、行政人员在行政管理活动中对某些事物或工作的评价和行为倾向称为（行政态度）。 26、行政作风是行政道德的构成要素和行政道德的（外在显现）。 27、行政作风形成的基础和根本途径是行政人员的（行政管理实践）。 28、下面关于行政作风的论述中，正确的是（行政作风即行政办事作风）。 29、优良行政作风的养成过程一般包括认知阶段.认同阶段和（践行阶段）。 30、在行政作风的养成过程中，道德修养能否成功达标的关键阶段是（践行阶段）。 31、下面关于良心的说法中，错误的是（良心是没有阶级性的）。 32、下面关于行政良心的表述中，正确的是（D）。 A. 行政人员应该照章办事，而不能讲良心 B. 行政人员在执行政策时，要讲感情而不是讲政策 C. 行政人员制定政策的依据是法律，与良心无关 D. 在社会主义国家，行政人员按政策办事和凭良心办事是统一的 33、行政人员的德性是行政良心的（外在形式）。 34、行政人员行政行为的裁判者是（行政良心）。 35、下面关于行政良心和行政良知的关系的表述中，错误的是（ A ）。 A. 行政良知是发现行政良心的过程 B. 行政良知是形成行政良心的途径 C. 行政良心是行政良知的根据 D. 行政良知是认识行政良心的过程 36、行政良知的全部内容是（诚信和忠恕）。 37、下面关于个人良知与社会良知的关系的表述中，错误的是（ B ）。 A．个人良知以社会良知为内容B．个人良知以社会良知为前提C．社会良知以个人良知为形式 D．社会良知以个人良知为基础 38、下面关于行政良知的表述中，错误的是（ A ）。
数据挖掘分类实验详细报告概论
《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：
●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：
《马克思主义基本原理概论》选择题目精简
浙师大马克思主义基本原理概述考试试题及答案 一、判断题 1、作为中国共产党和社会主义事业指导思想的马克思主义，是从广义上理解的马克思主义。（） 2、意识是物质世界长期发展的产物，物质决定意识，意识依赖于物质并反作用于物质。（） 3、认识本质上是一种主体对客体的反映与临摹。（） 4、规律的客观性表明人们在规律面前是完全消极被动无所作为的。（） 5、生产力与生产关系矛盾运动的规律，是人类社会发展的基本规律。（） 6、商品经济的基本规律是剩余价值规律。（） 7、剩余价值率反映了全部预付资本的增殖能力。（） 8、垄断是作为自由竞争的对立面产生的，所以垄断阶段没有竞争。（） 9、形成商品价值量的劳动，是以简单劳动为尺度的。（） 10、19世纪初期的空想社会主义是科学社会主义的直接思想来源。（） 二、单项选择题 1、物质的唯一特性是它的（） A.运动的绝对性 B.客观实在性 C.发展的规律性 D.本质的可知性 2、（）是事物发展的根本规律。 A.质量互变规律 B.否定之否定规律 C.价值规律 D.对立统一规律 3、相对静止是指（）。 A.物质运动的稳定状态 B.事物永恒不变 C.事物绝对不动 D.事物运动的普遍状态 4、唯物辩证法认为，发展的实质（）。 A.事物永不停息的运动变化 B.事物从过去到现在再到将来的变化 C.新事物的产生和旧事物的灭亡 D.事物由小到大、由少到多的变化 5、辩证矛盾的基本属性是（）。 A.矛盾的共性和个性 B.矛盾的对立和统一 C.矛盾发展的平衡性和不平衡性 D.矛盾的普遍性和特殊性 6、在生产力和生产关系这对矛盾中（）。 A.生产关系是生产力的物质基础 B.生产力落后于生产关系的变化 C.生产力决定生产关系 D.生产关系可以超越生产力的发展水平 7、任何科学理论都不能穷尽真理，而只能在实践中不断地开辟认识真理的道路。这说明（）A.真理具有客观性 B.真理具有相对性 C.真理具有绝对性 D.真理具有全面性 8、在物质和意识的关系问题上，唯心主义的错误在于（） A.片面夸大了意识的能动作用 B.否认了意识对物质的反作用 C.片面强调物质对意识决定作用 D.片面夸大了意识对物质的依赖作用
数据挖掘实验三
实验三设计并构造AdventureWorks数据仓库实例 【实验要求】 在SQL Server 平台上，利用AdventureWorks数据库作为商业智能解决方案的数据源，设计并构造数据仓库，建立OLAP和数据挖掘模型，并以输出报表的形式满足决策支持的查询需求。 【实验内容】 步骤1：需求分析：以决策者的视角分析和设计数据仓库的需求； 步骤2：根据所设计的需求，确定本数据仓库的主题和主题与边界； 步骤3：设计并构造逻辑模型； 步骤4：进行数据转换和抽取，建立数据仓库：创建数据源，，建立OLAP和挖掘模型，使用多维数据集进行分析，建立数据挖掘结构和数据挖掘模型，创建报表。 【实验平台】 Win7操作系统，SQL Server 2005 【实验过程】 一、创建Analysis Services 项目 1.打开Business Intelligence Development Studio。 2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。 3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。 4.在“名称”框中，将新项目命名为AdventureWorks。 5. 单击“确定”。 二、创建数据库和数据源 1.运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi，然后用SQL Server Management Studio 附加数据库AdventureWorks_Data.mdf 。 (1)运行AdventureWorks sql server 2005示例数据库.msi
(2)用SQL Server Management Studio附加数据库AdventureWorks_Data.mdf
Eel20选择题判断题
Excel2010选择题、判断题 一、单选题： 1.Excel2010中，若选定多个不连续的行所用的键是 A. Shift B. Ctrl C. Alt D. Shift+Ctrl 答案：B 2.Excel 2010中，排序对话框中的“升序”和“降序”指的是 A. 数据的大小 B. 排列次序 C. 单元格的数目 D. 以上都不对 答案：B 3.Excel 2010中，若在工作表中插入一列，则一般插在当前列的 A. 左侧 B. 上方 C. 右侧 D. 下方 答案：A 4.Excel 2010中，使用“重命名”命令后，则下面说法正确的是 A. 只改变工作表的名称 B. 只改变它的内容 C. 既改变名称又改变内容 D. 既不改变名称又不改变内容 答案：A 5.Excel 2010中，一个完整的函数包括 A. “=”和函数名 B. 函数名和变量 C. “=”和变量 D. “=”、函数名和变量 答案：D 6.Excel 2010中，在单元格中输入文字时，缺省的对齐方式是 A. 左对齐 B. 右对齐 C. 居中对齐 D. 两端对齐 答案：A 7.Excel中，下面哪一个选项不属于“单元格格式”对话框中“数字”选项卡中的内容（） A. 字体 B. 货币 C. 日期 D. 自定义 答案：A 8.EXCEL中分类汇总的默认汇总方式是 A. 求和 B. 求平均 C. 求最大值 D. 求最小值 答案：A 9.Excel中取消工作表的自动筛选后 A. 工作表的数据消失 B. 工作表恢复原样 C. 只剩下符合筛选条件的记录 D. 不能取消自动筛选
答案：B 10.Excel中向单元格输入3/5 Excel 会认为是 A. 分数3/5 B. 日期3月5日 C. 小数3.5 D. 错误数据 答案：B 11.Office 办公软件，是哪一个公司开发的软件。 A. WPS B. Microsoft C. Adobe D. IBM 答案：B 12.如果Excel某单元格显示为#DIV/0，这表示（） A. 除数为零 B. 格式错误 C. 行高不够 D. 列宽不够 答案：A 13.如果删除的单元格是其他单元格的公式所引用的，那么这些公式将会显示 A. ####### B. #REF！ C. #V ALUE！ D. #NUM 答案：B 14.如果想插入一条水平分页符，活动单元格应 A. 放在任何区域均可 B. 放在第一行A1单元格除外 C. 放在第一列A1单元格除外 D. 无法插入 答案：C 15.如要在EXCEL输入分数形式：1/3，下列方法正确的是 A. 直接输入1/3 B. 先输入单引号，再输入1/3 C. 先输入0，然后空格，再输入1/3 D. 先输入双引号，再输入1/3 答案：C 16.下面有关EXCEL工作表、工作簿的说法中，正确的是： A. 一个工作簿可包含多个工作表，缺省工作表名为sheet1/sheet2/sheet3 B.一个工作簿可包含多个工作表，缺省工作表名为book1/book2/book3 C. 一个工作表可包含多个工作簿，缺省工作表名为sheet1/sheet2/sheet3 D.一个工作表可包含多个工作簿，缺省工作表名为book1/book2/book3 答案：A 17.以下不属于Excel中的算术运算符的是（） A. / B. % C. ^ D. <> 答案：D 18.以下填充方式不是属于EXCEL的填充方式： A. 等差填充 B. 等比填充 C. 排序填充 D. 日期填充 答案：C
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、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。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·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，识别代表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）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组
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。