当前位置：文档视界 › 数据挖掘考试题库

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：

一是为了解决企业决策分析中的系统响应问题，数据仓库能提供比传统事务数据库更快的大规模决策分析的响应速度。

二是解决决策分析对数据的特殊需求问题。决策分析需要全面的、正确的集成数据，这是传统事务数据库不能直接提供的。

三是解决决策分析对数据的特殊操作要求。决策分析是面向专业用户而非一般业务员，需要使用专业的分析工具，对分析结果还要以商业智能的方式进行表现，这是事务数据库不能提供的。

3.列举操作型数据与分析型数据的主要区别。

OLTP即联机事务处理，是以传统数据库为基础、面向操作人员和低层管理人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。OLAP即联机分析处理，是在OLTP基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面向高层管理人员和专业分析人员、为企业决策支持服务。

OLTP和OLAP的主要区别如下表：

粒度是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。按粒度组织数据的方式主要有：

①简单堆积结构轮转综合结构

②简单直接结构连续结构

6.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。

概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。

逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。

物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。在物理数据模型设计时主要考虑的因素有: I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。

提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。

7.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？

原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常

的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。

为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。

8.简述数据预处理方法和内容。

①数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，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。需要注意不同数据源的数

据匹配问题、数值冲突问题和冗余问题等。

③数据变换：将原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。包括对数据的汇总、聚集、概化、规范化，还

可能需要进行属性的重构。

④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。

9.简述数据清理的基本内容。

①尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；统一多数据源的属性值编码；

②去除无用的惟一属性或键值(如自动增长的id)；去除重复属性(在某些分析中，年龄和出生日期可能

就是重复的属性，但在某些时候它们可能又是同时需要的) 去除可忽略字段(大部分为空值的属性一

般是没有什么价值的，如果不去除可能造成错误的数据挖掘结果)

③合理选择关联字段(对于多个关联性较强的属性，重复无益，只需选择其中的部分用于数据挖掘即可，

如价格、数据、金额) 去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据。

10.简述处理空缺值的方法。

①忽略该记录；去掉属性；手工填写空缺值；使用默认值；使用属性平均值；

②使用同类样本平均值；预测最可能的值。

11.常见的分箱方法有哪些？数据平滑处理的方法有哪些？

分箱的方法主要有：

①统一权重法(又称等深分箱法) 统一区间法(又称等宽分箱法)

②最小熵法自定义区间法

数据平滑的方法主要有：平均值法、边界值法和中值法。

12.数据归约的方法有哪些？为什么要进行维归约？

①数据立方体聚集维归约数据压缩数值压缩离散化和概念分层

维归约可以去掉不重要的属性，减少数据立方体的维数，从而减少数据挖掘处理的数据量，提高挖掘效率。

13.何谓聚类？它与分类有什么异同？

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。

聚类与分类不同，聚类要划分的类是未知的，分类则可按已知规则进行；聚类是一种无指导学习，它不依赖预先定义的类和带类标号的训练实例，属于观察式学习，分类则属于有指导的学习，是示例式学习。

14.举例说明聚类分析的典型应用。

商业：帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用不同的购买模式描述不同客户群的特征。②生物学：推导植物或动物的分类，对基于进行分类，获得对种群中固有结构的认识。

③WEB文档分类④其他：如地球观测数据库中相似地区的确定；各类保险投保人的分组；一个城市中不同类型、价值、地理位置房子的分组等。⑤聚类分析还可作为其他数据挖掘算法的预处理：即先进行聚类，然后再进行分类等其他的数据挖掘。聚类分析是一种数据简化技术，它把基于相似数据特征的变量或个案组合在一起。

***********************数据挖掘***********************************************

1、数据仓库与数据挖掘产生的背景；

2.、数据挖掘的定义：数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则。

3、数据挖掘可以挖掘的模式类型：关联分析（描述）：关联规则挖掘：反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识；聚类分析（描述）最大化类内的相似性和最小化类间的相似性（无监督的学习方法）；分类（预测）反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识（有监督的学习方法）；孤立点分析（预测）对差异和极端特例的描述

4、通过数据挖掘我们可以：(1)发现最有价值的客户(2)使组合销售更有效率

(3)留住那些最有价值的客户(4)用更小的成本发现欺诈现象

5、聚类与分类的主要区别：聚类是一种无指导的观察式学习，没有预先定义的类；不建立模型或训练，旨在发现空间实体的属性间的函数关系；分类问题是有指导的示例式学习，有预先定义的类，建立模型或训练，具有预测功能。

6、异常检测通过构建正常行为模型(称为特征描述)，来检测与特征描述严重偏离的新的模式。

*****************************数据仓库****************************************

1.数据仓库是为构建分析型数据处理环境而出现的一种数据存储和组织技术。用来保存从多个数据库或其它信息源选取的数据，并为上层应用提供统一用户接口，完成数据查询和分析。

2.William H.Inmon（1993）被尊为“数据仓库之父”

3.数据仓库的作用：(1)存储经过加工处理的决策需要的数据(2)查询和决策分析的依据

4.数据仓库的关键特征:(1)面向主题:主题是一个在较高层次将数据归类的标准，每一个主题基本对应一个宏观的领域(2)集成的:一个数据仓库是通过集成多个异种数据源来构造的(3)随时间而变化的（时变的）(4)不容易丢失

5.数据仓库中的每一个关键结构都隐式或显式地包含时间元素，时间维是数据仓库中一个非常重要的维度；而操作数据库中的关键结构可能就不包括时间元素。

6.数据组织的发展过程:人工管理阶段,文件系统管理阶段, 数据库阶段,高级数据库阶段

7.管理信息的处理类型：（1）事务型处理：业务操作处理，用来协助企业对相应事件或事务的日常商务活动进行处理。是事件驱动、面向应用的，通常是对一个/组记录的增、删、改以及简单查询等，以满足组织特定的日常管理需要（数据库）；2）分析型处理：用于管理人员的决策分析，例如DSS、 EIS和多维数据分析等。帮助决策者分析数据以察看趋向、判断问题。分析型处理经常要访问大量的历史数据，支持复杂的查询分析（数据仓库）。

8.区别：事务型处理：细节的，当前的，可更新的，事务驱动，面向应用，一次操作数据量小，支持日常操作。分析型处理：综合的，提炼的，代表过去的数据，不可更新，只读的，

分析驱动，面向分析，一次操作数据量大，支持管理需求。

9.事务型与分析型环境的分离：要摆脱传统数据库面临的困境，必须将用于事务处理的数据环境和用于数据分析的数据环境分离：（1）事务型处理：以传统数据库为中心进行企业的日常业务处理，其使用人员通常是企业的具体操作人员；处理企业业务的细节信息，以实现企业的业务运营；（2）分析型处理：分析数据背后的关联和规律，为企业决策提供可靠依据，其使用人员通常是企业的中高层管理者，或从事数据分析的工程师；处理企业的宏观信息，而非具体细节，以为企业的决策者提供支持信息。

10.数据仓库与数据挖掘的关系：数据仓库：是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信息。数据挖掘：是一种分析技术，研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。11.数据仓库和数据挖掘的联系（1）首先大多数数据挖掘工具要在集成的、一致的和经过清理的数据上进行挖掘（2）其次在数据仓库的构造过程中，已经围绕数据仓库组建了包括数据存取、数据集成、数据合并、异种数据库转换、ODBC/OLE DB的链接、Web访问和服务工具以及报表与OLAP分析工具等全面的数据处理和数据分析基础设施，而这为数据挖掘的开展提供了重要的基础设施（3）此外在数据挖掘过程中，常需要进行探测式的数据分析，选择相关数据，对各种数据选择不同的粒度，以不同的形式提供知识和结果。而数据仓库中的OLAP完全可为数据挖掘提供有关的数据操作支持。因此，数据仓库促进了数据挖掘的发展，而数据挖掘可看作联机分析处理的高级阶段。

12.在数据仓库中，一个概念分层定义一个映射序列，将低层概念映射到更一般的高层概念。

13.在多维数据模型中，数据以数据立方体的形式存在

14.方体的格：给定一个维的集合，将在不同汇总级别上给出的数据立方体称为方体的格。

15. 0维方体存放最高层的汇总，称作顶点方体。而存放最底层汇总的方体则称为基本方体

16.数据仓库的三级模型：（1）概念模型：信息包图（，确定信息包图的维度、类别、指标与事实（2）逻辑模型：星型模型、雪花模型、事实星座模型（3）物理模型：数据存储结构、存储策略、索引策略、存储分配优化

17.有两种常见的存储结构：分布式存储； 2）集中式存储

18.数据仓库设计的原则：(1) 坚持“以数据驱动为中心，数据驱动和需求驱动相结合”的原则(2) 数据驱动是指根据当前数据基础和质量等情况，进行数据源分析(3)需求驱动是指根据业务方向性需求、业务问题等，确定系统范围和需求框架。

19.提高数据仓库性能途径：1）粒度划分2）数据分片3）合并表4）选择冗余5）其他方法

20.DW设计与DB设计方法比较:(1)处理类型不同:DB :操作型数据环境，面向业务,DW: 面向主题的分析型数据环境，面向分析，从基本主题开始，不断发展新主题(2)面向需求不同:

DB : 一组较确定的应用(业务处理)需求; 较确定的数据流.DW: 需求不确切(定);分析处理需求灵活;没有固定模式；用户对分析处理需求不甚明了；其设计很难以需求为基础

(3)设计目标不同:DB : 事务处理的性能（OLTP），支持多用户并发访问，高效的增、删、改操作,DW: 建立DSS 的数据环境，全局的分析环境，支持用户快速的,分析和查询 (4)数据来源不同:DB : 企业的业务流程中产生的数据,DW: 系统内部，主要从OLTP系统中获取，经过转换、重组、综合; 同时包括部分外部信息(5)设计方法不同:DB : SDLC,应用需求驱动,DW: CLDS,数据驱动（中心）＋需求驱动

*********************OLAP****************************************************1.OLAP的分析方法:切片（Slice）从多维数组选定一个二维子集，切出一个“平面”

切块（Dice）从多维数组选定一个三维子集，切出一个“立方体”旋转（Rotate）

改变一个报告（或页面）显示的维方向钻取(Drill)根据维层次，改变数据的粒度

********************数据预处理*************************************************

《数据挖掘》试题与标准答案

一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

数据挖掘系统设计技术分析

数据挖掘系统设计技术分析【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析引言数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML

数据挖掘考试题库【最新】

一、填空题 1.Web挖掘可分为、和3大类。 2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征 4个方面。 3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。 4.噪声数据处理的方法主要有、和。 5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。 6.评价关联规则的2个主要指标是和。 7.多维数据集通常采用或雪花型架构，以表为中心，连接多个表。 8.决策树是用作为结点，用作为分支的树结构。 9.关联可分为简单关联、和。 10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。 11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步骤。 12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。 13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏差分析7个方面。 14.人工神经网络具有和等特点，其结构模型包括、和自组织网络 3种。 15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化。 16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。 17.数据预处理的主要内容(方法)包括、、和数据归约等。 18.平滑分箱数据的方法主要有、和。 19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。 20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。 21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。 22.传统的决策支持系统是以和驱动，而新决策支持系统则是以、建立在和技术之上。 23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。 24.S QL Server2000的OLAP组件叫，OLAP操作窗口叫。 25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。 26.遗传算法包括、、3个基本算子。 27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合类型等。 28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。 29.基于划分的聚类算法有和。

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统

本科毕业设计（论文）题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现姓名张宇恒学院软件学院专业软件工程班级2010211503 学号10212099 班内序号01 指导教师牛琨 2014年5月

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现摘要随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。关键词成绩分析关联规则分类聚类

Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system. The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system. KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering

数据挖掘可视化系统设计与实现

数据挖掘可视化系统设计与实现针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性上存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。将获取的数据集上传到系统分布式数据库中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。标签：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法引言在大数据时代，通过数据挖掘可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息，帮助企业做出决策。丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。这就需要使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，通过多种挖掘算法实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。 1 关键技术 1.1 MapReduce离线计算框架一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。 1.2 HBase分布式数据库一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 1.3 Mahout Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。 1.4 ECharts 一种商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力

数据挖掘考试题

数据挖掘考试题 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

数据挖掘考试题一．选择题 1. 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( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 (单链) (全链) C.组平均方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C关联规则分析 D聚类 4.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是( ) 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( ) A.对噪声点和离群点敏感度比较小 B.擅长处理球状的簇 C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( ) A.具有全局优化目标函数 B.Group Average擅长处理球状的簇

C.可以处理不同大小簇的能力 D.Max对噪声点和离群点很敏感 7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( ) A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B.算法的终止条件是仅剩下一个簇 C.空间复杂度为()2m O D.具有全局优化目标函数 8.规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：( ) 9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。 Average 10.对下图数据进行凝聚聚类操作，簇间相似度使用MAX计算，第二步是哪两个簇合并：( ) A.在{3}和{l,2}合并 B.{3}和{4,5}合并 C.{2,3}和{4,5}合并 D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并二．填空题： 1.属性包括的四种类型：、、、。 2.是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值。 3. 基本凝聚层次聚类算法空间复杂度，时间复杂度，如果某个簇到其他所有簇的距离存放在一个有序表或堆中，层次聚类所需要的时间复杂度将为。 4. 聚类中，定义簇间的相似度的方法有（写出四个）：、、、。 5. 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。两种层次聚类的基本方法：、。 6. 组平均是一种界于和之间的折中方法。

数据挖掘在学生成绩管理中的应用

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/749980407.html, 数据挖掘在学生成绩管理中的应用作者：史凤波来源：《数字技术与应用》2017年第10期摘要：在数据挖掘中，应用关联规则可以挖掘一个事物和其它事物之间存在的相关性。本文使用“基于布尔矩阵的Apriori算法”来分析课程之间的相互关联，进而为教务管理者提供准确的决策支持。关键词：数据挖掘；关联规则；Apriori algorithm 中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）10-0099-02 2 使用关联规则对学生成绩进行分析 2.1 确定挖掘对象和目标本应用的目标是根据学生的期末考试成绩，分析这些课程之间的相关性，发现类似“高等数学成绩优秀进而C语言成绩优秀”这样的关系。从而指导教务管理者安排教学计划[3]。 2.2 数据准备（1）数据选择。是根据所确定的挖掘对象和目标，选择相关的数据，形成目标数据。（2）数据预处理。取自不同系统的目标数据在类型、度量等很多方面可能存在差异。其主要工作是对噪声数据、不完整数据、不一致数据进行再处理。（3）数据变换。是为课程的不同等级设置相应的代码，这里用x1、x2、x3、x4、x5分别表示Photoshop平面设计的成绩优秀、良好、中等、及格、不及格。同样y1、y2、y3、y4、y5表示网页制作的成绩等级，z1、z2、 z3、z4表示多媒体课件制作的成绩等级。应用相应代码将数据转为事务数据库。首先将连续的数值型数据转换为布尔型数据，以适合数据挖掘的需要。用相应代码将连续型数据转换成布尔型数据。转换后部分数据描述如图1所示。 2.3 数据挖掘这里用改进的、基于布尔矩阵的Apriori算法进行挖掘。（1）产生频繁项集。设最小支持度为0.06，通过对处理后的布尔矩阵数据进行计算，得到结果如图2所示。（2）生成关联规则。在第一步找出频繁项集的基础上就可以产生关联规则了。

隐私保护数据挖掘系统的设计与实现

隐私保护数据挖掘系统的设计与实现摘要：随着网络安全问题受到越来越多的关注,隐私保护数据挖掘问题已经成为数据挖掘领域中的研究热点。该文设计与实现了一个隐私保护数据挖掘系统,系统的算法可以帮助用户完成一些简单的隐私保护数据挖掘工作。在实际系统应用中,用户可以根据实际需要加入新的算法来完成隐私保护数据挖掘工作。关键词：隐私保护;数据挖掘;数据变换Privacy Data Mining System Design and Implementation ZHONG Yi, CHEN Zhi-bin (Guangzhou Municipal Education Information Center, Guangzhou 510030, China) Abstract: With the network security issues are more and more attention, privacy preserving data mining data mining has become a hot area of research. In this paper the design and implementation of a privacy preserving data mining system, the system's algorithms can help users to complete simple privacy preserving data mining work. In actual system applications, the actual needs of the user can add new algorithms to complete the work of privacy preserving data mining. Key words: privacy protection; data mining; data transformation 在信息时代,各种信息狂轰滥炸,人们在面临更多信息的同时,在浩瀚无垠的信息海洋面前,面临艰难的选择。互联网中快速增长的信息与数据背后隐藏着众多人们所不知的知识,因此,人们都希望通过对这些数据进行深入的分析,找出这些信息内部存在的关系和规则,将数据变为对自己有用的信息,成为真正的财富。数据挖掘技术的出现使得这些变成可能。数据挖掘技术是对大量的数据进行处理,从中提取和挖掘有趣知识的有效手段。数据挖掘可以使用户准确、及时地得到所需要的信息。但凡事都有两面性,数据挖掘能够产生财富的同时,信息安全与个人隐私问题成为一个严峻的问题。 1 系统需求分析隐私保护数据挖掘系统是一个应用于集中式数据的隐私保护数据挖掘的工具软件。系统整体包括两个独立运行的子系统:隐私保护与数据挖掘子系统。系统主要分两步完成隐私保护数据挖掘工作,如图1所示。关系数据库中的数据表是系统的处理对象。其中,隐私保护子系统对需要保护隐私的数据表进行隐私保护,得到隐私保护输出表,并保存到数据库。输出表包含多个配套的辅助信息表和一个经隐私保护后得到的改造后的新数据表。数据挖掘子系统根据辅助信息表对新数据表进行数据挖掘,得到数据挖掘结果。 1.1 隐私保护子系统需求分析隐私保护子系统的需求分析如下: 1)执行算法系统执行用户预先设定好的隐私保护算法,并将隐私保护输出表保存到数据库中。 2)指定需要保护隐私的数据表(以下简称原表)输入数据库用户根据系统界面提示,指定原表输入数据库并建立连接。 3)选择原表系统中显示原数据库中的数据表,用户从数据表中选出原表。如果找不到原表,用户可以返回,重新指定输入数据库。 4)设定算法

基于数据挖掘技术的学生成绩分析

基于数据挖掘技术的学生成绩分析信息技术的发展及应用以及如何利用信息技术提高高校的管理水平，是高职院校面临的重大课题。在学习和工作的过程中接触到数据挖掘这一先进的概念，力图通过数据挖掘从学生的成绩中找到隐含在其中的有效信息，这样既可以帮助老师了解学生的学习情况，又可以帮助学生了解学习重点，达到教学相长的目的。利用数据挖掘技术中的决策树的相关知识和方法，以多届学生的《计算机应用基础》成绩，对学生的成绩进行分析。主要使用数据挖掘中的决策树知识将决策树应用在学生成绩数据挖掘的模型上，使用SPSS Modeler 软件利用C 5.0 算法分析出哪些因素对于《计算机应用基础》考试的影响最大，揭示其中规律，为今后教学工作及教学安排提供有效的科学的指导依据。标签：数据挖掘；考试成绩；决策树；关联规则 1 决策树的基本概念在已有的大量源数据中得到有效的分类器有许多种办法，决策树就是其中一种有效的办法。他在数据挖掘中尤其在数据分类领域中应用十分广泛。决策树算法主要是通过一组输入样本数据然后对样本进行决策树归纳的一种方法。决策树的表现形式是一个倒树状结构图，并且在树枝的节点上一般还附带概率结果，它是一种是直观的使用统计概率来分析对象的图表示方法。 2 几种常用的决策树算法常见的算法有CHAID、CART、Quest和C5.0。判断决策树算法是否合适，就看每一个决策树分组的组之间的差别是否够大，属性差别越大就是算法越合适。决策树算法擅长处理离散型数据，并且处理非数值性数据时效率的方面也有不错的表现。 3 决策树的评价标准建立了决策树模型后需要给出该模型的评估值，这样才可以来判断模型的优劣。学习算法模型使用训练集（training set）建立模型，使用校验集（test set）来评估模型。经过校验集评估后决策树进行评价。评估指标有分类的准确度，描述的简洁性和计算的复杂程度等指标。 4 决策树在计算机成绩分析中的应用 4.1 确定挖掘对象本次挖掘的对象是以《计算机基础》为基础信息，之所以选择这门课程，是因为它是新生入学的第一门与计算机相关的课程，也是今后继续学习计算机相关课程的基础。

毕业设计数据挖掘技术开题报告精品

毕业设计（论文）开题报告基于数据挖掘技术的WWW推荐系统设计

摘要在Internet飞速发展的今天，人们已经将互联网作为一个日常沟通，生活不可或缺的平台。随之而生的网上购物这一电子商务的具体模式之一，自然而然地便成为一种时尚、流行的购物方式。一个好的网上购物系统除了基本的商品浏览、搜索、购买和评价等功能外，还要具备一些数据挖掘的功能，这是在系统后台运行中实现的功能，能够从日常的客户资料，交易数据中得到挖掘分析的结果，给客户提供与他们选购的商品相关联的商品信息，给购物系统的经营者提供商业分析的决策支持，从而提高购物系统的交易量和客户的光顾频率。本文从关联规则和聚类分析这两种数据挖掘技术中得到启示，将商品之间按照一定的规则进行匹配连接，将用户按照层层条件进行分类，从而实现了商品推荐和目标用户群邮件投递的功能。在购物系统这个主体功能实现的基础上，加以修饰，完善系统功能。数据挖掘思路与B/S结构的网页设计的相结合，是这个网上购物系统的核心技术。关键词：网上购物系统；数据挖掘；决策支持 Abstract Nowadays, with the rapid development of Internet, people have regarded WEB as an indispensable platform for everyday communication and life. Thus, on-line shopping, one concrete pattern of E-business is becoming a fashionable and popular way of shopping naturally. Except for searching for, purchasing, evaluating goods, an advanced on-line shopping system should have the function of data mining. Data mining is implemented at background, which can produce an analysis result on the basic of the clients’ information and the data of transaction. It provide s clients with the information of goods, which are related to the goods they are purchasing; it supplies decision support to the on-line shopping system’s manager. All these are in order to bring up the transaction and increase the frequency of shopping for clients. Based on the thought of rule induction and cluster analysis, it makes connection with goods according some rule and divides clients into different clusters in this paper. Thus, the functions of recommending goods and sending email come true and the whole system’s functions are improved. Data mining and B/S structure designing are the two key techniques of this on-line shopping system. Key words: on-line shopping system; data mining; decision support

《数据挖掘》试题与答案

一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

数据挖掘考试题库讲解

一、名词解释 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。

《数据仓库与数据挖掘》复习题

2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》期末考试题型一、单项选择题（每小题2分，共20分）二、填空题（每空1分，共20分）三、简答题(每题6分，共30分) 四、析题与计算题(共30分) 请同学们在考试时不要将复习资料带入考场！！！单选题 1. 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 2. 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 3. 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 4. 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 5. 什么是KDD？(A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 8. 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 9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A)

武汉大学计算机专业数据仓库及数据挖掘期末考试题

武汉大学计算机学院 2014级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1. 下面列出的条目中，（）不是数据仓库的基本特征。B 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 2. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 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C D.数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中（）是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握，所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计，只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时，应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时，需要设计实体关系图，给出数据表的划分，并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中（）是错误的。A A.一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n） B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中，下列（）模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是（）。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统之欧阳家百创编

本科毕业设计（论文）欧阳家百（2021.03.07）题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现姓名张宇恒学院软件学院专业软件工程班级 2010211503 学号 10212099 班内序号 01 指导教师牛琨 2014年5月基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现摘要随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习

上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。关键词成绩分析关联规则分类聚类 Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration.Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement.Staffof academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and

数据挖掘课程设计

本科课程设计及实验期末成绩评估系统的数据仓库和数据挖掘设计课程名称：数据挖掘课程编号：08060116 学生姓名：cwl 学号：2008052251 学院：信息科学技术学院系：计算机科学系专业：软件工程指导教师：lb 教师单位：信息学院计算机系开课时间：2010~2011学年度第二学期 2011年06月20日

第1章概述 1.1应用背景和问题的提出在大学生活中，我们大学生在某种程度上还是比较重视自己的课程成绩的。而有一个期末最终成绩的评估系统，无疑对同学们而言是很有用的。在这个系统中，只需输入你估计的平时成绩以及表现和期末考试的得分，就可以预测出最终的成绩。而这个课程成绩的组成以及得出是怎么样的呢。这个最终的得分是受到什么影响呢?本论文就以上问题进行了探讨和挖掘。 1.2设计内容的介绍本课程设计主要是探讨和研究在老师给定成绩时考虑的因素，以及这些因素所占的比例。数据仓库为一份记录着600个同学的得分情况的数据，数据挖掘则采用决策树探究出影响结婚年龄的因素。第2章数据仓库设计 2.1概念模型设计数据仓库里面有一个实体，也就是成绩score。成绩的决定因素有performance 也就平时表现情况，即根据其在课堂上的活跃程度以及认真听课的情况来给的分，还有averscore就是同学平时的作业得分以及平时测试或者期中测试的平均成绩，以

及期末考试的成绩lasttest 。 2.2逻辑模型设计本数据仓库只有一个表，逻辑模型设计如下： score lasttest performanc e averscore

2.3物理模型设计在数据仓库的物理设计中，主要解决数据的存储结构、数据的索引策略、数据的存储策略、存储分配优化等问题。物理设计的主要目的有两个，一是提高性能，二是更好地管理存储的数据。访问的频率、数据容量、选择的RDBMS支持的特性和存储介质的配置都会影响物理设计的最终结果。在本数据挖掘中，数据的索引策略采取的并不是位图索引而是按列索引 2.4 OLAP模型设计在本设计中由于案例考虑的并不复杂，所以OLAP模型设计也就比较的简单。