数据挖掘 2021年度课程作业分析

在当今信息时代，个性化推荐系统已成为互联网产品的核心。本项目深入探讨了如何基于Movielens数据集构建推荐系统。Movielens数据集广泛用于推荐系统研究，包含用户电影评分数据，适合推荐算法的实践与学习。推荐系统主要分为基于内容和协同过滤两类，可以利用用户ID、电影ID及评分数据构建各种推荐模型。此外，项目开源，提供数据预处理脚本、多种推荐算法实现、模型训练评估及部署接口等内容，为学习者提供了宝贵实践经验。

Impala在Apache Hadoop存储的HDFS、HBase或AmazonSimpleStorageService(S3)上，提供快速、交互式的SQL查询。此外，Impala还使用相同的统一存储平台、元数据、SQL语法(HiveSQL)、ODBC驱动程序和用户界面(Apache Hive中的Impala查询UI)，为实时或批处理查询提供了熟悉和统一的平台。

项目成绩： 项目 1（文本数据分类分析）：138.0 / 142.0 项目 2（群集）：211.0 / 211.0 项目 3（协作过滤）：212.0 / 214.0 项目 4（回归分析）：223.0 / 223.0 最终成绩：A +

系统源码全面升级，历时一年精心打磨，采用NUXT2+Laravel8技术，完全开源。新增会员制度，支持支付宝和微信支付系统，特色功能包括自定义首页布局、多样化主题样式和会员中心管理。

本数据库脚本包含了2019年所有节假日的表结构和数据。

2015年度全国省市区数据库包含各地名称、简称、城市代码、邮编、经纬度及拼音等详细信息。

最新版本的2018年度行政区划数据sql文件，包含字段： ID char(6) NAME varchar(64)

获取2020年的节假日SQL查询语句，并提供相应的Java代码。如有疑问，请通过QQ联系我2864802081。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，利用各种算法和统计方法揭示数据中的模式、关联和规律。在“Datamining_2021”项目中，我们聚焦于2021年数据挖掘的最新趋势和技术应用。Python作为强大易用的编程语言，因其丰富的数据处理库而在数据挖掘领域广泛应用。主要工具包括Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等。Pandas提供高效的DataFrame数据结构，便于数据清洗、整合和分析；NumPy和SciPy支持数值和科学计算；Matplotlib用于数据可视化；Scikit-learn则提供机器学习各类算法。数据挖掘流程包括数据获取（使用Python的requests库和BeautifulSoup进行网页抓取）、数据预处理（Pandas清洗、转换和集成数据）、数据探索（Matplotlib和Seaborn进行统计分析和可视化）、特征工程（包括特征缩放、编码、PCA等）、模型构建（选择决策树、随机森林等算法进行分类、回归、聚类）、训练与评估（使用训练集和交叉验证评估模型性能）、模型部署（将训练好的模型应用于实际问题）。通过“Datamining_2021-master”项目，深入学习2021年数据挖掘领域的最新实践和技巧，提升数据挖掘能力，结合实际业务场景应用。