大型公建能耗计量系统设计与应用

介绍了大型公建实施能耗计量的背景和目的，基于实际工程实施典型经验，总结了能耗计量的方法、原则以及应注意的典型问题。通过对实际能耗计量数据进行数据挖掘与能耗分析，为开展节能诊断和制定节能改造实施方案提供指导。

数据挖掘 8 2024-11-05

基于关系数据库的首尾协同分层结构路径检索算法

人们在外出选择交通路径过程中，通常根据起点和终点找出可行的出行方案，但如果考虑中转（无直达时）条件，则需要从数据量巨大的关系数据库中检索出可行的方案。给出了一种基于关系数据的首尾协同分层结构快速检索算法，可以对多次中转信息进行查询和匹配，从而快速得到可行的出行方案，满足出行方案选择的实际需要。

数据挖掘 3 2024-11-05

Data-Mining-Steps-Overview

数据挖掘步骤 数据收集和与处理：首先需要收集并整理相关数据。数据可以来自不同来源，如数据库、文件或实时数据流。数据清洗是重要的一步，确保数据没有缺失或错误。 问题定义：明确数据挖掘的目标，制定清晰的问题定义，确保挖掘的过程和目标一致。 数据挖掘算法执行：根据目标选择合适的算法，执行数据挖掘，提取数据中的规律和模式。 结果解释和评估：对挖掘结果进行解读，评估其准确性和实用性，根据评估结果进行调整和优化。

数据挖掘 10 2024-11-05

数据挖掘在销售管理系统中的设计与实现

主要探讨了数据挖掘技术在销售管理系统中的设计与实现过程。随着企业销售部门面临的海量数据日益增长，传统的数据分析手段已难以满足需求。为了从海量数据中提取有价值的信息，提出了一套完整的设计方案，并结合某公司的实例进行了详细分析与说明。 数据准备与取样是数据挖掘的第一步。在销售管理领域，数据准备包括收集基础数据、业务数据和提取产品信息数据库。这些数据可能涉及销售商信息、价格、气温、销售额变动等多个维度。在此基础上，还需对数据进行清洗和预处理，以确保数据质量，为后续的数据挖掘提供可靠的数据源。 数据调整是数据挖掘的重要步骤之一。它涉及到对数据的进一步处理，如计算总销售量、回款率、销售额变动等，进而分析

数据挖掘 10 2024-11-05

Data Mining Techniques in Coal Mine Enterprises Application and Challenges

In today's digital era, data mining has emerged as a vital tool for extracting valuable knowledge from large datasets across various industries. This is particularly crucial in resource-based sectors like coal mining, where data mining plays an essential role in improving safety, operational efficie

数据挖掘 6 2024-11-05

深入解析刘鹏的云计算与数据挖掘之道

刘鹏教授在“云计算与数据挖掘”领域的深入研究，已为数据技术提供了突破性发展方向。在云计算方面，他强调云平台的弹性伸缩与高效资源调度，有效支持大规模数据挖掘任务的执行。另一方面，数据挖掘技术通过提取数据中的隐藏信息，为企业提供数据驱动的决策支持。结合这两者，刘鹏教授的研究为大数据应用场景提供了更多可能性。云计算的分布式架构与数据挖掘算法的优化是他研究中的重要部分，从而提升了计算效率与数据分析的精确度。

数据挖掘 3 2024-11-05

plots-lesson16-programming-style

在plots-lesson16中，我们将探讨如何使用Python中的matplotlib库绘制各种类型的plot图表。通过实例化不同类型的plot，如折线图、散点图和条形图，我们能更好地理解如何利用数据可视化来展示分析结果。接下来将介绍一些基本的plot绘制技巧，并提供相应的代码示例，帮助你掌握如何创建高质量的图形。

数据挖掘 9 2024-11-05

K-Center Algorithm Based Data Mining Software

K中心点数据挖掘软件 K中心点算法（K-Prototype）是一种常见的聚类算法，主要用于处理包含数值型和类别型数据的数据集。在数据挖掘领域，它被广泛应用于客户细分、市场分析、图像分割等多种场景。这个基于K中心点的软件项目，使用了Visual Studio 2008作为开发环境，这是一款由微软推出的强大IDE，支持C++、C#、VB.NET等多种编程语言，便于开发者进行高效的软件开发。 K中心点算法是对经典的K均值算法的扩展，K均值只能处理数值型数据，而K中心点则能够同时处理数值型和类别型数据。在K中心点算法中，每个数据点都有一个“距离”度量，这个度量考虑了数值型属性和类别型属性的不同特性。对

数据挖掘 7 2024-11-05

Web_Data_Mining_Based_Personalization_Technology_Research.pdf

站点个性化技术的必要性：随着互联网用户数量的剧增，Web站点面临用户需求多样化的问题。传统的Web系统为所有用户提供相同的服务，无法满足用户个性化的需求。因此，提供个性化服务成为Web站点发展的重要趋势。个性化服务可以通过减少用户寻找信息的时间，提高浏览效率，从而增强用户体验。 个性化技术的基本思路：个性化技术包括收集用户的访问信息、分析这些信息，并根据分析结果向访问者提供合适的信息。其核心在于构建用户的特征模型，并将信息主动推送给符合特征的用户。这包括寻找与用户特征相匹配的信息，或者在用户群体中推荐感兴趣的信息。 常用个性化技术的局限性：过去在个性化服务领域中，协同过滤技术被广泛

数据挖掘 5 2024-11-05

Data_Mining_课件_数据挖掘基础与应用

数据挖掘是一种从海量数据中提取出隐含的、以前未知的、潜在有价值的模式或信息的过程。这个过程通常涉及对大量数据的自动或半自动的探索和分析，发现有意义的结构和关系。随着互联网的发展、电子商务的繁荣以及各种传感器技术的进步，数据的收集和存储速度已经达到了前所未有的水平，每小时可以生成数GB甚至TB的数据。 在商业领域，数据挖掘被视为提高竞争力的关键工具。例如，在客户关系管理中，通过分析客户的购买行为、浏览历史等数据，企业能够提供更个性化、定制化的服务，从而获得竞争优势。此外，银行和信用卡交易的数据分析也有助于识别潜在的欺诈行为，保护消费者和企业的利益。科学角度来看，数据挖掘在处理如卫星遥感数据、天文

数据挖掘 7 2024-11-05