数据挖掘的专业英语提升

英语听力策略培训对非英语专业大学生听力能力的影响 一项针对浙江科技学院186名非英语专业学生的实证研究， 探索了英语听力策略培训对学生听力策略使用及听力成绩的影响。研究采用实验设计和统计分析方法，发现听力策略培训显著提升了学生对听力学习策略的意识和整体使用水平。 研究结果表明，有效使用学习策略能够促进学习，从而提高学生的听力成绩。

资源目录：1.数据分析技术2.数据表达逻辑3.实战数据分析项目4.企业级数据分析5.数据爬虫策略6.数据爬虫实际项目7.企业级数据爬虫8.机器学习算法9.Kaggle挑战10.企业级数据挖掘实战###Python数据挖掘分析微专业概述####一、数据分析技术数据分析是数据科学中不可或缺的部分，包括数据的收集、整理、转换和解读等环节。本章节详细介绍以下几个方面：1. 数据预处理：涵盖数据清理（如去除缺失值和异常值）、数据转换（例如数据标准化和归一化）。2. 探索性数据分析（EDA）：利用图表和统计测试揭示数据的基本特征和潜在模式。3. 统计学基础：涵盖概率论、假设检验和置信区间等基础理论，为高级

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随着计算机普及，个人和企业数据急速增长，数据挖掘基于数据库技术，通过工具揭示大数据中潜在、先前未知的有价值信息。数据挖掘涵盖数据整合、分析与报表服务，是新兴技术领域，涌现大量新专业名词，甚至对现有名词进行新阐释。英文翻译书籍需根据上下文确定专业名词关系，以免混淆。以下从开发环境与专业书籍两角度解析数据分析中的专业名词，希望为数据分析学习者提供帮助。

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Apriori方法在数据挖掘中面临多次扫描交易数据库、候选项数量庞大和繁琐的支持计数工作等挑战。为了改进，可以考虑减少交易数据库扫描次数、减少候选项数量以及简化候选项的支持计数方法。具体的改进策略包括使用散列技术、数据划分和抽样方法等。