数据挖掘及随书答案简介

考题较复杂，适合本科期末考试。

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包含第一章和第二章答案。

数据挖掘是信息技术领域的重要研究方向，涉及从大量数据中发现模式、关联和趋势，支持决策和预测。\"广工数据挖掘课程习题答案及数据集详解\"提供广东工业大学数据挖掘课程的学习资料，包括详细的习题答案和测试数据集。习题涵盖数据挖掘的基本概念，如分类、聚类、关联规则等，算法包括K-均值、决策树、关联规则挖掘等。数据集包括结构化和非结构化数据，涵盖电商购买记录、社交媒体文本等多个领域，便于学生实践和理解。

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商户在特定日期如“黑色星期五”和“双十一”等促销活动中可能会吸引一些一次性购物的新买家，商家需要识别谁可以转化为重复购买者以减轻促销对未来销售的影响。数据文件说明如下： 字段名称 | 定义---|---|---user_id | 用户唯一 ID年龄范围 | 用户年龄范围：50 时为 7 和 8；0 和 NULL（未知）性别 | 用户性别：女性 0，男性 1，NULL（未知）商户编号 | 商家唯一 ID标签 | 取值 {0, 1, -1, NULL}，1 表示用户是商家的重复购买者，0 表示相反，-1 表示用户是潜在重复购买者

数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程，已经成为当今信息技术领域的核心技术之一。数据挖掘技术包括各种算法和方法，用于发现数据中的模式、关系和趋势，为决策支持和预测分析提供重要帮助。

将以简明易懂的方式介绍SAS数据挖掘的基本概念和应用。数据挖掘是利用SAS软件进行数据分析和模式识别的过程，通过这一过程，可以发现隐藏在大数据中的有价值信息。SAS数据挖掘工具的使用能够帮助用户从复杂数据中提取关键见解，从而支持业务决策和战略制定。