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挖掘大数据产业“金矿”

挖掘大数据产业“金矿”
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《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《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) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 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

难处理金矿提金的现状及发展趋势

doi:10.3969/j.issn.1007-7545.2015.04.010 难处理金矿提金的现状及发展趋势 孙留根1,袁朝新1,王云1,孙彦文1,常耀超1,徐晓辉1,杜齐平2,刘永涛2(1.北京矿冶研究总院,北京100160;2.中核沽源铀业有限责任公司,河北张家口076550) 摘要:简要介绍了难处理金精矿氰化类和非氰化类处理方法的机理及国内外最新研究及应用现状,综合比较了各种方法的优缺点,并指出了研究的发展方向。 关键词:难处理金矿;预处理;焙烧;生物氧化;氰化 中图分类号:TF831 文献标志码:A 文章编号:1007-7545(2015)04-0000-00 Status and Development of Gold Extraction from Refractory Gold Ore SUN Liu-gen1, YUAN Chao-xin1, WANG Yun1, SUN Yan-wen1, CHANG Yao-chao1, XU Xiao-hui1, DU Qi-ping2, LIU Yong-tao (1. Beijing General Research Institute of Mining & Metallurgy, Beijing 100160, China; 2. Zhonghe Guyuan Uranium Industry Co., Ltd, Zhangjiakou 076550, Hebei, China) Abstract: Processing mechanism, latest research and application status of refractory gold concentrate by cyanidation and non-cyanidation were briefly introduced. Advantages and disadvantages of each method were analyzed. The development direction of processing refractory gold ore was proposed. Key words: refractory gold ore; pretreatment; roasting; biological oxidation; cyanidation 氰化法是现代湿法提金的最重要方法,世界黄金产量的80%是采用氰化法获得的。随着易处理矿石资源的减少,人们逐渐把目光投向难处理金矿,我国难处理金矿资源[1-2]约占已探明黄金地质储量的25%~30%。但这些资源不能用常规选法经济地回收,需对精矿进行预处理,再用常规氰化浸出等方法回收。 难处理金矿石分三种:中等难处理矿石、复杂难处理矿石、高度难处理矿石。 中等难处理矿石:占总量20%~30%的金以微细粒和显微形态包裹于脉石矿物中,金属硫化物含量约占1%~4%,采用常规氰化法提金或浮选法浮集,金回收率均较低。 复杂难处理矿石:含砷3%以上,碳1%~2%,硫5%~6%,锑0.5%~5%。常规氰化金浸出率一般为20%~50%,氰化钠消耗量大,虽然浮选工艺能获得较高品位的金精矿,但精矿中砷、碳、锑等有害元素的含量也比较高,会给后续提金工艺带来影响。 高度难处理矿石:金银与铅、锑硫化物和含锑的硫砷铜矿物共生,以合金和化合物形式(如银金矿、金碲化合物、AuSb2和Au2Bi等)被化学包裹。 为了提高有价金属的回收率,实现资源的综合利用,国内外冶金工作者经过多年的研究,探索出多种难处理金矿的处理方法[3],按照是否使用氰化物分为氰化法和非氰化法,详细分类如图1所示。 收稿日期:2014-10-23 基金项目:国家重大科学仪器设备开发专项(2012YQ22011905) 作者简介:孙留根(1978-),男,河南许昌人,博士研究生,高级工程师.

大数据时代的数据挖掘

大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇,正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论,是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用,感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现,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。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 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。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。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----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。 这里所说的知识发现,不是要求发现放之四海而皆准的真理,也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式,更不是什么机器定理证明。实际上,所有发现的知识都是相对的,是有特定前提和约束条件,面向特定领域的,同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码:16054103 课程名称:大数据分析与挖掘 英文名称:Big data analysis and mining 课程类别:专业选修课 学时:48(理论课:32, 实验课:16) 学 分:3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术 考核方式:考查 先修课程:多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分, 其中基础篇包括:数据挖掘基础,Python数据分析简介,数据探索,数据预处理和挖掘建模;实战篇包括:电力窃漏电用户自动识别,航空公司客户价值分析,中医证型关联规则挖掘,基于水色图像的水质评价,家用电器用户行为分析与事件识别,应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程,而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验,在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究,在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究,以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习,目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances

难处理金矿加压氧化法提金

书山有路勤为径,学海无涯苦作舟 难处理金矿加压氧化法提金 加压氧化又称为热压氧化,是在一定的温度和压力下,加入酸或碱进行氧化分解难处理金矿中的砷化物和硫化物,使金颗粒暴露出来,便于随后的氰化法浸金。此法可以处理金矿中的原矿,也可以处理金精矿。加压氧化过程所用的溶液介质,是根据物料的性质来选定的。当金矿的脉石矿物主要为酸性物质量(如石英及硅酸盐等),多采用酸法加压氧化;当金矿的脉石矿物主要为碱 性物质时(如含钙、镁的碳酸盐等),则采用碱法加压氧化。 世界上第一个在工业上采用加压氧化法预处理难浸金矿的是美国加州Homestake 公司McLaughlin 炭浆厂,该厂的加压氧化预处理车间于1985 年投产,是采用酸法加压氧化工艺,日处理硫化物金精矿3000t,由制氧300m3/d 的制氧机提供氧气,使用直径4.1m、长16m 的4 室卧式机械搅拌高压釜,操作温度为190℃,压力为2200kPa。第二座采用类似工艺的加压氧化厂的是巴西的SaoBento 金矿,日处理硫化物金精矿2000t,使用两台并联的直径3.5m、长19m 的5 室卧式机械搅拌高压釜,操作温度190℃,压力为1655kPa,也是在纯氧条件下操作。随后,相继投产的加压氧化预处理厂,还有美国的Barrick -Goldstrike 厂,也是采用酸法加压氧化工艺,日处理硫化物金矿石1500t。美国内华达州的Getchell 金矿含有雄黄与雌黄,金与硅质化的碳质页岩及石灰岩中黄铁矿共生,由于该金矿含有的脉石矿物主要为碳酸盐,所以在进入高压釜前先要用硫酸预测出以去除CO2,然后再进行加压氧化除砷和硫。美国Barrick -Mercur 金矿中的金是与黄铁矿和白铁矿共生,还含有活性有机碳,该厂是采用碱法加压氧化金矿的原矿石,操作温度220℃、压力3200kPa,由于硫化物的含量相对较少,所以用氧量较少,矿浆氧化和冷却后即可进行氰化浸出。 目前世界上共有10 余个采用加压氧化工艺预处理难浸金矿的工厂在运行

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/a64156573.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

合肥工业大学数字电路习题

2010-2011学年第二学期数字电路试卷 计算机与信息学院杨萍 姓名:__ _______ 班级:__________ 考号:___________ 成绩:____________ 本试卷共 6 页,满分100 分;考试时间:90 分钟;考试方式:闭卷 1. 有一数码10010011,作为自然二进制数时,它相当于十进制数(),作为8421BCD码时,它相当于十进制数()。 2.三态门电路的输出有高电平、低电平和()3种状态。 3.TTL与非门多余的输入端应接()。 4.TTL集成JK触发器正常工作时,其和端应接()电平。 5. 已知某函数,该函数的反函数=()。 6. 如果对键盘上108个符号进行二进制编码,则至少要()位二进制数码。 7. 典型的TTL与非门电路使用的电路为电源电压为()V,其输出高电平为()V,输出低电平为()V,CMOS电路的电源电压为()V 。 8.74LS138是3线—8线译码器,译码为输出低电平有效,若输入为A2A1A0=110时,输出应为()。 9.将一个包含有32768个基本存储单元的存储电路设计16位为一个字节的ROM。该ROM有()根地址线,有()根数据读出线。 10. 两片中规模集成电路10进制计数器串联后,最大计数容量为()位。 11. );Y3 =()。 12. 某计数器的输出波形如图1所示,该计数器是()进制计数器。13.驱动共阳极七段数码管的译码器的输出电平为()有效。二、单项选择题(本大题共15小题,每小题2分,共30分) (在每小题列出的四个备选项中只有一个是最符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。) 1. 函数F(A,B,C)=AB+BC+AC的最小项表达式为( ) 。 A.F(A,B,C)=∑m(0,2,4) B. (A,B,C)=∑m(3,5,6,7) C.F(A,B,C)=∑m(0,2,3,4) D. F(A,B,C)=∑m(2,4,6,7) 2.8线—3线优先编码器的输入为I0—I7,当优先级别最高的I7有效时,其输出的值是()。 A.111 B. 010 C. 000 D. 101 3.十六路数据选择器的地址输入(选择控制)端有()个。 A.16 B.2 C.4 D.8 4. 有一个左移移位寄存器,当预先置入1011后,其串行输入固定接0,在4个移位脉冲CP作用下,四位数据的移位过程是()。 A. 1011--0110--1100--1000--0000 B. 1011--0101--0010--0001--0000 C. 1011--1100--1101--1110--1111 D. 1011--1010--1001--1000--0111 5.已知74LS138译码器的输入三个使能端(E1=1,E2A = E2B=0)时,地址码A2A1A0=011,则输出Y7 ~Y0是( ) 。 A. 11111101 B. 10111111 C. 11110111 D. 11111111 6. 一只四输入端或非门,使其输出为1的输入变量取值组合有( )种。 A.15 B.8 C.7 D.1 7. 随机存取存储器具有( )功能。 A.读/写 B.无读/写 C.只读 D.只写 8.N个触发器可以构成最大计数长度(进制数)为( )的计数器。 A.N B.2N C.N2 D.2N 9.某计数器的状态转换图如下, 其计数的容量为( ) A.八 B. 五 C. 四 D. 三 10.已知某触发的特性表如下(A、B A. Q n+1=A B. C. D. Q n+1= B

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

方向论证--大数据分析与挖掘

信息工程学院“计算机技术工程”专业硕士点论证 《大数据分析与挖掘》方向: --团队 --近5年发表论文 --近5年获得的代表性科研项目、课题情况 --本研究方向的特色、定位、作用和意义 --培养方案 --人才需求与培养目标 --实践基地与培养模式 1.团队: 2.近5年发表论文: 研究方向 姓 名 出生年月 职 称 学历/学位 备 注 大数据分析与挖掘 邵艳华 1975.03 教授 研究生/博士 学科带头人 张儒良 1963.06 教授 研究生/硕士 学术带头人 曹俊英 1981.05 教授 研究生/博士 学术骨干 夏大文 1982.09 副教授 研究生/博士生 学术骨干 李小武 1966.11 副教授 研究生/博士 学术后备人才 龙 飞 1978.03 副教授 研究生/硕士 学术后备人才 吴有富 1966.04 教授 研究生/博士 兼职 吴茂念 1974.02 教授 研究生/博士 兼职 刘运强 1984.07 高级工程师 研究生/硕士 兼职

本学科方向近5年发表论文情况 序 号 论文名称作者(*)发表时间发表刊物、会议名称或ISSN、检索号 1 Research about Model and Simulation of Enterprise Evolution Based on Agent 邵艳华 (1/?) 2012.10, 3114-3117 ICECC 2012 2 一类复杂适应系统的建模研究 邵艳华 (1/?) 2012, 38(1), 253-255 计算机工程 3 Modeling and simulation of agent decision based on prospect theory. 邵艳华 (1/?) 2014.12 ICFEEE 2014 4 Application of Modeling and Simulation Based on Agent 邵艳华 (1/?) 2014.11, 939-942 ICMECS 2014 5 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation,2010 (2) 95-98 6 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation,2010 (2) 95-98 7 Car Number Plate Detection Using https://www.docsj.com/doc/a64156573.html,yer Weak Filter 张儒良 (1/2) 2009.07 Business Intelligence (EI收录) IEEE Computer Society, ISBN: 978-0-7695-3705-4 检索号:20094712459305 8 A high order schema for the numerical solution of the fractional ordinary differential equations 曹俊英 (1/2) 2013(4):15 4-168 J. Comput. Physics 9 A high order schema for the numerical solution of ordinary fractional differential equations 曹俊英 (1/2) 2013(586):9 3-103 Contemporary Mathematics 10 Hadoop关键技术的研究与应用 夏大文 (1/?) 2013计算机与现代化 11 A Novel Parallel Algorithm for Frequent Itemsets Mining in Massive Small Files Datasets 夏大文 (1/?) 2014 ICIC Express Letters, Part B: Applications 12 Discovery and Analysis of Usage Data Based on Hadoop for Personalized Information Access 夏大文 (1/?) 2013BDSE’13 13 A geometric strategy for computing intersections of two spatial parametric curves(SCI) 李小武 (1/?) 2013The Visual Computer,29,1151-1158 14 On a family of trimodal distributions, Communications in Statistics - Theory and Methods(SCI) 李小武 (1/?) 2014 Communications in Statistics - Theory and Methods, 43(14),2886–2896. 15 基于开源少民信息资源保存系统设计 研究 龙飞 (1/?) 2011 计算机技术与发展 3. 近5年获得的代表性科研项目、课题情况

合工大数电课程设计分析报告

合工大数电课程设计报告

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数字电路课程设计 设计报告 学院:计算机与信息学院 姓名: 学号: 班级:通信工程14-2班 指导老师:许良凤吴从中

设计 题目 数字电路课程设计成绩 课程设计主要内容(一)设计题目:智力竞赛电子抢答器 1、设计任务: 本课程设计的任务是设计一个电子抢答控制器决定最先给出控制信号的 答题人。 2、设计指标及要求: (1)通道数8个,每路设置一个抢答按钮, 供抢答者使用。 (2)电路具有第一抢答信号的鉴别和锁存功能。在主持人将系统复位并发出抢答指令后,若参赛者按抢答开关, 则该组指示灯亮, 显示电路显示出抢答者的组别, 同时扬声器发出“滴嘟”的双音, 音响持续2~3 s。 (3)电路应具备自锁功能, 一旦有人事先抢答, 其他开关不起作用。 (二)设计题目:数字电子钟设计 1、设计任务: 本课程设计的任务是设计一个数字电子钟能够准点报时并具有校时功能。 2、设计指标及要求: (1)时钟功能: 采用数码管显示累计时间,以24小时为周期。 (2)校时功能: 能快速校准“时”、“分”、“秒”的功能。 (3)整时报时功能: 具体要求整点前鸣叫5 次低音( 500 Hz ) , 整点时再鸣叫一次高音(1 000 Hz左右) , 共鸣叫6 响, 两次鸣叫间隔0 .5 s。(选做) (4)计时准确: 每天计时误差不超过10 s。 指导教师评语建议:从学生的工作态度、工作量、设计(论文)的创造性、学术性、实用性及书面表达能力等方面给出评价。 签名:2016年月日

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。

大数据时代的数据挖掘技术

大数据时代的数据挖掘 技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

大数据时代的数据挖掘技术 【摘要】随着大数据时代的到来,在大数据观念不断提出的今天,加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中,我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵,并对数据挖掘技术进行分析,从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域,促进各项数据的处理,提高大数据处理能力。 【关键词】大数据时代;数据挖掘技术;应用 大数据时代下的数据处理技术要求更高,所以要想确保数据处理成效得到提升,就必须切实加强数据挖掘技术的应用,才能更好地促进数据处理职能的转变,提高数据处理效率,以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析 近年来,随着云计算和物联网概念的提出,信息技术得到了前所未有的发展,而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆,所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术,因而在云时代的今天,大数据技术已经被我们所关注,所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据,而主要是对全球的数据量较大的一个概括,且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘,主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中,获得有用的信息知识,从数据库中抽丝剥茧、转换分析,从而掌握其潜在价值与规律[1]。

2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法 数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理,所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性,就必须确保所采用算法的科学性和可靠性,获取数据潜在规律,并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。 一是归类法,主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中,并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理,从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点,从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。 二是关联法,由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽,采取人力往往难以找出其信息特征,所以需要预先结合信息关联的表现,对数据关联管理方案进行制定,从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理,所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。 三是特征法,由于数据资源的应用范围较广,所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术,将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时,主要是对大批量复杂的数据分析,对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法,则主要是对其他评估算法的适合度进行评估,并结合生物进化的原理,对信息数据的成长过程进行虚拟和假设,从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助,采取多种方式对数据的

社会实践基地建设策划书

合肥工业大学 数学学院 社会实践基地建设 策 划 书

一.学校简介 合肥工业大学是一所教育部直属的全国重点大学,是国家“211工程”重点建设高校。 学校创建于1945年,1960年被中共中央批准为全国重点大学。刘少奇、朱德、邓小平等老一辈无产阶级革命家先后来校视察指导工作。1979年,邓小平同志亲笔题写了“合肥工业大学”校名;1995年,江泽民、李鹏、李岚清等中央领导同志为学校建校50周年题词。60多年来,学校以民族振兴和社会进步为已任,坚持社会主义办学方向,秉承“厚德、笃学、崇实、尚新”的校训,恪守“勤奋、严谨、求实、创新”的校风,形成了鲜明的办学特色,成为国家人才培养、科学研究和服务社会的重要基地。 学校占地面积199.399万平方米。图书馆藏书189.72万册,电子图书122.90万册,中外文现刊3322种,中外文电

子期刊33371种。学校设有19个学院(系、部)、46个研究所、33个省部级重点科研基地、1个国家甲级综合建筑设计研究院、53个教学实验室、13个校内实习实践基地、166个校外实习基地;拥有教学、科研仪器设备37320台(套),总价值33955.63万元,实验室基础设施及生活、体育、文化设施配套齐全。 学校现有教职工3792人,专任教师1851人,其中具有高级专业技术职务人员1212人;专任教师中具有硕士及以上学位的1477人,占79.8%。“长江学者奖励计划”特聘教授和讲座教授6人,国务院学位委员会学科评议组成员1人,国家级教学名师2人,国家基础课程和专业教学指导委员会委员24人,全国模范教师2人、优秀教师3人、高等学校优秀骨干教师3人,国家“百千万人才工程”入选者4人,中科院“百人计划”入选者2人,教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者9人,全国留学回国人员先进个人1人,霍英东教育基金会

《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题及答案

《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题 及答案 《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题 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, xx年纪人数分别为:一年级xx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 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技

教务办公室工作总结-合肥工业大学宣城校区

教务办公室工作总结 2012年,教务办公室以科学发展观为指导,在学校和宣城校区党委的领导下,紧紧围绕2012年学校党政工作要点,以提高教育教学质量为主题,更新思想观念,明确工作思路,规范教学管理,深化教学改革,强化办学特色,增强师生凝聚力,致力于全面提高教学质量和办学水平。全体工作人员团结协作,开拓创新,求真务实,勤奋工作,迎难而上,认真完成了各项工作任务。 一、积极探索宣城校区教学计划制订工作,认真落实各个教学环节。 (一)组织制订各专业教学计划,并积极思考“以促进人的全面发展,适应社会需要”为指导思想的人才培养模式。 5月初,在教务部的统一领导下,按照《关于制订2011版本科专业指导性教学计划的原则意见》,组织相关学院负责人制订了宣城校区2012级各专业教学计划。 本学期,教务办多次组织系部主任学习《原则意见》,探讨思考宣城校区教学计划制订的指导思想、人才培养目标的定位,确定“强化基础,突出实践,全面发展,提高人文和科学素质”的指导思想,在“本科专业教学计划结构表”中强化了人文素质教育、增加了课外体育模块,注重实践能力培养,对个别重要的基础课程学时做出了适时调整。 (二)认真落实各项教学任务,保证教学秩序平稳运行。 认真做好2012-2013学年第一学期教学任务下发、回收以及课表编排工作;配合建筑工程系做好12级学生的实习安排工作。本学期共有11个教学单位120多名教师承担了宣城校区的教学任务。 9月26日,组织本学期赴宣城校区授课的全体教师及相关学院领导召开了宣城校区开学工作动员会,鼓励广大教师克服困难,齐心协力,为宣城校区的学生培养工作贡献自己的力量。 本学期教学运行过程中,全体授课教师备课充分,按时到课,注重和学生的交流与沟通,及时开展学生答疑,并能在课堂上和学生开

【2017】大数据分析与数据挖掘

【2017】大数据分析与数据挖掘 (10.0 分)1. 大数据的真正意义是()。 A.指很多很多数据 B.指一般意义上的数据挖掘 C.大数据自动挖掘 D.人通过数据去进行分析 得分:10正确答案:C (10.0 分)2. 大数据营销是基于()的基础上,描绘、预测、分析、指引消费者行为,从而帮助企业制定有针对性的商业策略。A.用户行为分析 B.大数据分析 C.用户数量分析 D.云计算分析 得分:10正确答案:B (10.0 分)3. 用户评论文本数据以及客服系统的语音数据和评价文本数据,可以统称为()。 A.用户反馈数据 B.用户使用数据 C.用户语音数据 D.用户文本数据

得分:10正确答案:A (10.0 分)4. 渠道分析不包括()。 A.新增用户 B.活跃用户 C.启动次数 D.用户属性 得分:0正确答案:D 多选 (共3题,共30.0分) 得分:20.0 (10.0 分)1. 商业智能的技术体系,主要有()组成。A.数据仓库 B.在线分析处理 C.数据存储 D.数据挖掘

得分:10正确答案:ABD (10.0 分)2. 用户属性分析主要从哪些方面进行分析?A.用户使用的设备终端 B.网络及运营商分析 C.用户画像角度 D.用户使用时长 得分:10正确答案:ABC (10.0 分)3. 参与度分析的指标包括()。 A.启动次数指标 B.使用时长 C.访问页面 D.使用时间间隔 得分:0正确答案:ABCD 判断 (共3题,共30.0分) 得分:30.0

(10.0 分)1. 移动互联网是互联网发展最重要的方向( ) 正确 错误 得分:10正确答案:正确 (10.0 分)2. 数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。( ) 正确 错误 得分:10正确答案:正确 (10.0 分)3. 中国的电子商务已经逐渐接近美国,不管是从线上的总销售额,还是线上销售在全社会零售的占比,还是增速。( ) 正确 错误 得分:10正确答案:错误

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