针对经典聚类方法无法应对任意背景知识下恶意攻击者在海量数据挖掘过程中的恶意攻击问题，结合差分隐私保护机制，提出一种适用于Spark内存计算框架下满足差分隐私保护的聚类算法，并从理论上证明了改进算法满足在Spark并行计算框架下的ε-差分隐私。实验结果表明，改进算法在保证聚类结果可用性前提下，具有良好的隐私保护性和满意的运行效率，在海量数据聚类分析的隐私保护挖掘中，具有很好的应用前景和价值。

复杂数据预处理 - Kettle 实验概述 本次实验主要针对复杂数据预处理进行实战演练，通过使用Kettle这一强大工具处理多种格式的数据文件。实验目标是利用所学的数据预处理技能来处理一系列关于学生基本信息及邮政编码信息的数据。 实验目的 综合运用数据预处理技巧，特别是利用Kettle处理复杂数据。 掌握如何使用Kettle对结构化和非结构化数据进行有效处理。 实现对数据的清洗、转换、合并等操作。 分析和处理数据中的缺失值、异常值等问题。 实验环境 开发工具: Kettle 8.2 操作系统: Ubuntu 16.04或Windows 7/10 需求描述 数据源: 学生基本信息及邮政编码信息 学生基本信息表: 包含专业、学院、学号、姓名、性别等20多个字段，但缺少省份信息。 邮政编码信息表: 包含省份、地市、区县及邮政编码等字段，可能存在信息不全或包含特殊字符的情况。 数据文件: 2019年普通全日制本科新生名单-计本专业（20190810整理）.xlsx 2019年普通全日制本科新生名单--教育技术学（20190907整理）.xlsx 2019年普通全日制本科新生名单--软件工程（20190907整理）.xls youbian.xlsx 实验要求 统计各专业人数比例: 使用Kettle开发程序，根据三个专业表格中的数据统计出每个专业的学生人数比例。 统计各省学生人数: 使用Kettle开发程序，基于学生基本信息表和邮政编码信息表，统计出各省的学生人数。 实验步骤详解 一、统计各专业人数比例 各专业人数: Excel输入控件: 读取三个专业的数据文件。 排序记录控件: 按照学院进行排序。 分组控件: 按照“本校专业名称”和“学院”分组，并统计每个专业的学生人数。 Multiway Merge Join控件: 将三个专业的数据进行合并。 计算器控件: 添加一个“总人数”字段，计算三个专业的学生总数。 各专业人数比例: 计算器控件: 添加一个“比例”字段，计算每个专业的学生人数占总人数的比例。 二、各省学生人数 Excel输入: 使用Kettle读取学生基本信息表和邮政编码信息表，并进行统计。

一、数据挖掘的基本概念 (a) 数据挖掘是否只是一种炒作？ 数据挖掘并不是一种炒作。随着信息技术的发展，尤其是互联网的普及，企业和组织产生了大量的数据。这些数据包含了丰富的信息，但只有通过有效的工具和技术才能被发掘和利用。因此，数据挖掘技术的出现是为了应对海量数据处理的需求，并非简单的市场炒作。 (b) 数据挖掘是否仅仅是数据库、统计学及机器学习技术的简单转变？ 数据挖掘不仅仅是一个简单的技术转变。它将数据库管理、统计分析以及机器学习等多个领域的成果有机结合，形成了一套新的知识发现方法。 (c) 数据库技术的发展如何推动了数据挖掘的产生？ 数据库技术的发展为数据挖掘提供了必要的基础。随着数据库规模的不断扩大，传统的查询和检索技术已经不能满足用户对数据深层次理解和应用的需求。 二、数据挖掘的过程 数据挖掘通常被视为一个完整的知识发现过程的一部分，步骤包括：1. 数据准备2. 数据选择3. 数据挖掘4. 模式评估5. 知识表示 三、《数据挖掘：概念与技术》第二版各章节概述 第1章：简介 介绍了数据挖掘的基本概念、发展历程及其在商业和社会中的重要性。 第2章：数据预处理 涵盖了数据清洗、数据集成、数据转换等预处理工作。

Kettle 9.5 源码编译版本，老牌开源 ETL 工具，免安装，直接解压使用。测试可用环境：Win 11，openjdk-jre-11.0.20+8-windows-x64。

数据挖掘和数据仓库是信息技术领域中的重要组成部分，尤其对于初学者来说，理解并掌握这两个概念是进入数据分析世界的必经之路。本教程提供一个全面的入门指南，帮助初学者建立起坚实的基础。 数据挖掘（Data Mining）是通过应用算法和技术从大量数据中发现有价值信息的过程。它涉及到统计学、机器学习、人工智能等多个学科，目标是揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关联。 在本教程中，你可以学习到如何使用不同的数据挖掘方法，如分类规则、关联规则和聚类规则。分类规则通过对已有数据进行分析，创建模型来预测未知数据的类别。例如，第9章和第9章（续）可能会讲解决策树、贝叶斯分类、支持向量机等常见分类方法，这些方法在预测分析、市场营销等领域有广泛应用。 关联规则则是寻找数据项之间的有趣关系，如“买了尿布的人很可能也会买啤酒”。第8章-1和dw and dm chp8（关联规则）.doc可能详细介绍了Apriori算法和FP-Growth算法，这些都是发现关联规则的经典方法。 聚类规则则是将数据集划分为具有相似特征的组，比如K-means、DBSCAN等聚类算法。第10章（聚类规则）.doc可能会探讨如何选择合适的距离度量和聚类算法，以及如何解释和利用聚类结果。 数据仓库（Data Warehouse）是一个集中的、结构化的数据存储，用于支持业务决策。它与操作型数据库不同，强调历史数据的保留、数据清洗和数据分析。DW AND DM第1～4章.ppt可能涵盖了数据仓库的设计、构建过程，包括ETL（提取、转换、加载）、星型模式和雪花模式的多维数据模型等内容。 此外，《数据仓库与数据挖掘》第11～12章（时序和序列；WEB挖掘）1.doc将深入时序分析和Web挖掘。时序分析处理的是随时间变化的数据，常用于股票市场预测、用户行为分析等。Web挖掘则涉及从网页和网络日志中提取有价值的信息，包括结构化、半结构化和非结构化数据的处理。 通过本教程，初学者可以系统地了解数据挖掘和数据仓库的基本概念、方法和工具，为进一步的深入学习和实践打下坚实基础。

数据挖掘——概念、模型、方法和算法。PDF版本，国外经典教材，清华大学出版社出版。

本书大数据挖掘第二版的PDF版本，英文名为Mining of Massive Datasets。它深入探讨了如何有效地从海量数据中提取有价值的信息，适合希望提升数据分析能力的读者。

科技服务业涵盖了多个领域，具体包括： 工业设计、气象、生物、新材料、新能源、节能、环保、测绘、海洋等专业科技服务，提供标准化服务、计量测试、质量认证和检验检测服务、科技普及。 在线数据与交易处理、IT设施管理和数据中心服务，移动互联网服务，因特网会议电视及图像等电信增值服务。 行业（企业）管理和信息化解决方案开发，基于网络的软件服务平台，软件开发和测试服务，信息系统集成、咨询、运营维护和数据挖掘等服务业务。 数字音乐、手机媒体、网络出版等数字内容服务，地理、国际贸易等领域信息资源开发服务。 数字化技术、高拟真技术、高速计算技术等新兴文化科技支撑技术建设及服务。 分析、试验、测试及相关技术咨询与研发服务，智能产品整体方案、人机工程设计、系统仿真等设计服务。 在线数据处理和数据安全服务，数据恢复和灾备服务，信息安全防护、网络安全应急支援服务，云计算安全服务，大数据安全服务，信息安全风险评估、认证与咨询服务，信息装备和软件安全评测服务，密码技术产品测试认证服务，信息系统等级保护安全方案设计服务。 科技信息交流、文献信息检索、技术咨询、技术孵化、科技成果评估、科技成果转移转化服务和科技鉴证等服务。

策略和渠道匹配建议举例 高价值协议快到期用户群 维系经理-捆绑型策略：客户续约策略 入网不足半年短信-优惠型策略：话费优惠等增值业务 费高于平均水平用户群 电子渠道-粘滞型策略：推广数据业务等 维度分类：- 维度一：分级- 维度二：分层- 维度三：分期- 维度四：分类- 维度五：分群 对于不同细分群体，其维系策略匹配和渠道选择应根据实际情况进行差异化设计：- 高预警级别用户：由维系经理外呼执行；- 中预警级别用户：根据各区实际渠道资源，外呼和短信渠道协同执行；- 低预警级别用户：采用短信渠道执行挽留活动。 针对协议捆绑到期月份：- 在3个月以内的用户群，适合采取续约捆绑挽留策略；- 大于3个月的用户群，适合采取粘滞型挽留策略。

在A股市场中，有一些公司凭借其强大的盈利能力，成为了真正的赚钱机器。这些公司的净利润已经突破了200亿元大关，并且还在持续增长中。首先，我们要提到的是中国平安。作为国内最大的保险公司之一，中国平安的盈利能力非常强。其次，我们来看看阿里巴巴。作为国内最大的互联网公司，阿里巴巴的业务遍布电商、云计算、数字媒体和娱乐等领域，拥有丰富的收入来源，实现了高额的净利润。再次，我们要提到的是腾讯控股。腾讯控股是中国最大的社交平台，拥有QQ、微信等热门产品，通过这些产品吸引大量用户，从而实现广告和游戏等多种盈利方式。最后，我们来看看工商银行。作为国内最大的商业银行，工商银行的业务涵盖储蓄、贷款、投资等多个领域，确保了其稳定的收入来源和高额的净利润。总的来说，这些A股中的赚钱机器之所以能够实现高额的净利润，主要是因为它们都有着强大的盈利能力和丰富的收入来源，这为投资者提供了很好的投资机会。然而，投资者在选择投资这些公司时，也需要注意风险，做好充分的研究和分析。